Data Pipeline: Mengalirkan Informasi untuk Analisis Lebih Lanjut

Kita sering mendengar istilah “data pipeline”, terutama dalam konteks data engineering, data science, dan business intelligence. Namun, apa sebenarnya yang dimaksud dengan data pipeline? Mari kita jelajahi lebih lanjut.

Apa Itu Data Pipeline?

Data pipeline adalah metode di mana data mentah diambil dari berbagai sumber data, diubah, dan kemudian dipindahkan ke penyimpanan data, seperti data lake atau data warehouse, untuk analisis lebih lanjut. Sebelum data mengalir ke repositori data, biasanya data mengalami beberapa proses pemrosesan. Ini melibatkan transformasi data, seperti filtering, masking, dan aggregations, untuk memastikan integrasi dan standarisasi data yang sesuai. Hal ini terutama penting ketika tujuan dataset adalah basis data relasional yang memiliki skema yang telah ditentukan. Skema ini memerlukan kesesuaian kolom dan tipe data untuk memperbarui data yang ada dengan data baru.

Tertarik jadi Data Analyst? Baca panduan lengkap Data Analysis ini.

Seperti namanya, data pipeline berfungsi sebagai “pipa” untuk proyek-proyek data science atau business intelligence. Data dapat berasal dari berbagai tempat, seperti APIs, basis data SQL dan NoSQL, serta berkas-berkas. Namun, sayangnya, data tersebut biasanya belum siap untuk digunakan secara langsung. Selama proses pengambilan data, data lineage dilacak untuk mendokumentasikan hubungan antara data perusahaan dalam berbagai aplikasi bisnis dan TI. Misalnya, kita dapat melihat di mana data saat ini berada dan bagaimana data disimpan dalam lingkungan tertentu, seperti di lokasi fisik, data lake, atau data warehouse.

Tugas persiapan data biasanya dilakukan oleh data scientists atau data engineers, yang membangun struktur data agar sesuai dengan kebutuhan kasus bisnis dan dapat mengelola jumlah data yang besar. Jenis pemrosesan data yang diperlukan oleh data pipeline biasanya ditentukan melalui kombinasi analisis data eksploratori dan persyaratan bisnis yang telah ditetapkan. Setelah data difilter, digabungkan, dan diringkas dengan benar, data dapat disimpan dan digunakan.

Mau jadi UI-UX Designer? Cek panduan lengkap UI-UX Design berikut.

Jenis-Jenis Data Pipeline

Ada beberapa jenis utama data pipeline, masing-masing sesuai untuk tugas-tugas tertentu pada platform-platform tertentu:

1. Batch Processing:
   • Batch processing memuat “batch” data ke dalam repositori selama interval waktu tertentu, biasanya dijadwalkan selama jam kerja yang tidak sibuk.
   • Cocok untuk situasi di mana tidak ada kebutuhan segera untuk menganalisis dataset tertentu (misalnya, akuntansi bulanan).
   • Terkait dengan proses integrasi data ETL (extract, transform, and load).
2. Stream Processing:
   • Stream processing memproses data secara real-time saat data masuk.
   • Cocok untuk situasi di mana respons cepat diperlukan, seperti deteksi penipuan atau pemantauan sensor.
   • Biasanya digunakan dalam analisis data real-time dan machine learning.
3. Change Data Capture (CDC):
   • CDC melacak perubahan data pada tingkat baris dan mengirimkannya ke sistem tujuan.
   • Berguna untuk menggabungkan data dari sumber yang berbeda secara real-time.

Tertarik Jadi Software engineering? Baca panduan lengkap Software Engineering di sini.

Kesimpulan

Data pipeline adalah fondasi bagi berbagai proyek data, termasuk analisis data eksploratori, visualisasi data, dan tugas machine learning. Dengan memahami jenis-jenis data pipeline dan menggunakannya dengan bijaksana, kita dapat mengalirkan informasi dengan efisien dan efektif untuk keperluan bisnis dan analisis lebih lanjut.

Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill