Data Integration

Data integration menghasilkan satu dataset yang lengkap, akurat, dan up-to-date. Apa pentingnya bagi bisnis dan bagaimana cara melakukannya?

Data Analytics

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

IKUT KURSUS GRATIS

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Apa itu Data Integration?

Data integration adalah proses penggabungan informasi dari berbagai sumber data untuk menghasilkan satu dataset yang lengkap, akurat, dan up-to-date.

Proses ini penting untuk mendukung business intelligence (BI), analisis data, dan keperluan bisnis lainnya. Melalui replikasi, ingest, dan transformasi data, data Integration memastikan data yang beragam dapat diubah menjadi format standar dan disimpan di dalam sistem seperti data warehouse atau data lake

Tujuannya adalah untuk memudahkan akses informasi terpercaya dan mengambil keputusan bisnis dengan tepat​.

Pentingnya Data Integration bagi Bisnis

Berikut beberapa alasan pentingnya data integration bagi bisnis:

  • Mendukung keputusan berbasis data: data integration memungkinkan analisis data yang lebih komprehensif dan akurat, meningkatkan kualitas keputusan.
  • Efisiensi operasional: data integration meminimalkan redundansi data dan mempercepat proses bisnis dengan menyediakan akses data terpusat.
  • Inovasi dan agilitas bisnis: data integration memfasilitasi pengembangan produk dan layanan baru, memanfaatkan data terintegrasi untuk mendapatkan informasi baru.
  • Peningkatan kepuasan pelanggan: data integration menyediakan pandangan lebih lengkap tentang perilaku dan preferensi pelanggan, yang membantu dalam penyesuaian layanan.

Perbedaan Data Integration vs Application Integration vs ETL

Data integration menggabungkan data dari berbagai sumber untuk menghasilkan satu dataset yang konsisten, akurat, dan lengkap, sehingga mendukung analisis dan pengambilan keputusan bisnis.

Sementara itu, application integration menghubungkan dan mengkoordinasikan pertukaran data antara aplikasi-aplikasi terpisah dalam sebuah perusahaan, membantu aplikasi tersebut beroperasi secara bersamaan dan efisien.

ETL (Extract, Transform, Load), di sisi lain, adalah proses teknis dalam data integration yang melibatkan tiga langkah yaitu mengekstrak data dari sumber asli, mengubahnya untuk memenuhi kebutuhan analitis, dan memuatnya ke dalam sistem target seperti data warehouse.

Lebih lanjut, berikut tabel yang membandingkan antara data integration, application integration, dan ETL:

Contoh Data Integration

Berikut beberapa contoh penerapan data integration untuk berbagai keperluan:

  • Penggabungan sistem pelayanan kesehatan: integrasi data dari berbagai sistem kesehatan untuk memberikan insight lengkap mengenai riwayat pasien, perawatan medis, serta meningkatkan kualitas perawatan.
  • Supply chain management: menggabungkan informasi dari berbagai sumber data seperti supplier, logistik, dan inventori untuk memudahkan pengambilan keputusan dan meningkatkan efisiensi operasional.
  • Analisis keuangan: mengumpulkan dan menggabungkan data dari berbagai sumber keuangan untuk analisis yang mendalam, memungkinkan perusahaan melakukan prediksi market dan mengambil keputusan untuk investasi.
  • Integrasi data untuk pendidikan: menggabungkan informasi dari berbagai sumber dalam sistem pendidikan untuk menawarkan insight menyeluruh tentang performa siswa, membantu dalam perencanaan dan peningkatan kualitas pengajaran.

FAQ (Frequently Asked Question)

Bagaimana cara melakukan data integration?

Untuk melakukan data integration, berikut beberapa langkah dan strategi yang bisa diikuti:

  • Definisikan kebutuhan: tentukan data apa yang diperlukan dan untuk tujuan apa.
  • Pilih metode integrasi: pilih antara metode seperti ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform), atau data virtualization, berdasarkan kebutuhan spesifik dan infrastruktur data yang ada.
  • Integrasi data: Lakukan penggabungan data menggunakan tool yang dipilih, yang dapat mencakup transformasi data untuk memastikan kekonsistenan dan kualitas.
  • Manajemen data: terapkan kebijakan untuk memelihara, mengamankan, dan memantau data yang terintegrasi.

Kata kunci lainnya

Mulai karirmu dalam

Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
ikut kursus gratis
Menu