Apa itu Data Pipeline?
.webp)
Saat ini, banyak perusahaan menginginkan integrasi antara transfer dan analisis data, sehingga data pipeline berperan penting untuk tujuan tersebut.
Menurut IBM, data pipeline adalah metode penyerapan raw data dari berbagai sumber untuk kemudian dipindahkan ke penyimpanan data.
Data pipeline memiliki serangkaian langkah untuk memastikan aliran data yang efisien sehingga dapat membantu analisis data.
Fungsi Data Pipeline
Berdasarkan Amazon.com, manfaat data pipeline meliputi:
Kualitas data yang meningkat
Data pipeline meningkatkan kualitas raw data dengan membersihkan, menyempurnakan, dan menstandarkannya. Data pipeline dapat mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan input dan memastikan formatting yang konsisten untuk informasi seperti tanggal dan nomor telepon, menghilangkan redundansi, dan menerapkan standar kualitas data.
Pemrosesan data yang lebih sederhana
Data pipeline mengotomatiskan tugas transformasi data yang berulang sehingga data engineer dapat fokus pada tugas lain yang lebih penting seperti memperoleh wawasan bisnis. Dengan menangani pemrosesan data secara efisien, data pipeline memungkinkan analisis yang lebih cepat dan efektif.
Integrasi data komprehensif
Data pipeline memfasilitasi integrasi data dari berbagai sumber karena dapat melakukan transformasi data. Sebagai contoh, data pipeline dapat memperbaiki data pelanggan dari platform e-commerce dan layanan digital, misalnya memperbaiki ketidakkonsistenan seperti nama yang salah eja sebelum mengirimkan data untuk analisis.
Jenis-jenis Data Pipeline
Melansir dari Amazon.com, jenis-jenis utama dari data pipeline adalah stream processing pipeline dan batch processing pipeline.
Stream processing pipeline
Stream processing pipeline menangani aliran data yang terus menerus, yang terdiri dari paket data berukuran kecil, yang mewakili kejadian selama periode tertentu. Pipeline ini dirancang untuk analitik real time dan memerlukan latensi rendah serta toleransi kesalahan yang tinggi. Karena itu, pipeline ini dapat memproses data bahkan jika beberapa paket data hilang atau rusak.
Batch processing pipeline
Batch processing pipeline dirancang untuk memproses dan menyimpan data dalam volume atau batch besar. Pipeline ini cocok untuk tugas bervolume tinggi yang dilakukan secara berkala, seperti akuntansi bulanan.
Dalam batch processing pipeline, data diproses dalam perintah berurutan, dan setiap perintah dieksekusi pada seluruh kumpulan data. Output dari satu perintah berfungsi sebagai input untuk perintah berikutnya. Setelah semua transformasi data selesai, pipeline akan memuat seluruh batch ke cloud data warehouse atau penyimpanan data serupa.
Contoh Data Pipeline
Mengutip dari estuary.dev, berikut ini adalah contoh penggunaan data pipeline:
Data Pipeline AI dan Machine Learning
Pipeline machine learning sangat penting untuk mengoptimalkan penerapan aplikasi AI. Pipeline ini mengotomatiskan dan merampingkan langkah-langkah yang diperlukan dalam mengubah dan menganalisis data.
Data pipeline ini memecah alur kerja menjadi layanan modular sehingga bila ada perubahan, prosesnya akan lebih mudah.
Alat seperti TensorFlow, Scikit-learn, DataRobot, H2O.ai, dan Big Panda biasanya digunakan untuk membuat pipeline machine learning. Tools tersebut biasanya memiliki fitur untuk penyerapan data, pra-pemrosesan, pelatihan model, evaluasi, deployment, dan monitoring.
Big Data Pipeline
Dengan pertumbuhan data yang eksponensial, big data pipeline berperan penting dalam mengelola, memproses, dan menganalisis data dalam jumlah besar. Big data pipeline memindahkan data dari berbagai sumber ke tujuan seperti data warehouse atau data lake.
Data yang diolah oleh big data pipeline sering kali diukur dalam terabyte atau petabyte, dan pipeline ini dapat memproses data dari berbagai sumber seperti CRM, perangkat IoT, dan log peristiwa perusahaan.
Alat seperti Apache Nifi dan Estuary biasanya digunakan untuk membangun big data pipeline, yang membantu pengelolaan dan analisis data dalam skala besar.
Data Pipeline untuk Platform Media Sosial
Platform media sosial menghasilkan sejumlah besar data dari aktivitas pengguna, dan data pipeline sangat bermanfaat untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data ini. Pipeline ini memungkinkan analisis real-time dari perilaku pengguna, tren, dan lain-lain.
Media sosial seperti Twitter dan Facebook menggunakan kombinasi alat internal dan teknologi eksternal untuk membangun data pipeline mereka. Misalnya, Twitter menggunakan alat seperti Heron, Scalding, TSAR, dan Data Access Layer, sementara Facebook menggunakan Scribe, Puma, Stylus, dan Swift untuk infrastruktur data pipeline mereka.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana arsitektur data pipeline?
Berdasarkan stitchdata.com, arsitektur data pipeline adalah struktur dan desain kode dan sistem yang terlibat dalam pemindahan, pembersihan, transformasi, dan routing data dari sumbernya ke sistem tujuan seperti data warehouse dan data lake.
Kecepatan aliran data dalam arsitektur data pipeline bergantung pada tiga faktor utama:
- Rate/Throughput: jumlah data yang dapat diproses oleh pipeline dalam jangka waktu tertentu. Throughput yang tinggi dapat menangani volume data yang besar secara efisien.
- Reliabilitas: toleransi terhadap kesalahan atau kemampuan menangani kegagalan atau kesalahan pada masing-masing komponen tanpa mengganggu aliran data secara keseluruhan.
- Latensi: waktu yang dibutuhkan untuk satu unit data untuk melintasi pipa. Pipeline dengan latensi rendah memiliki delay minimal sehingga dapat melakukan pemrosesan data secara real-time atau hampir real-time.
Untuk mengoptimalkan arsitektur data pipeline, penting untuk mempertimbangkan proporsi antara throughput, reliabilitas, dan latensi. Keputusan desain arsitektur data pipeline harus didasarkan pada kebutuhan khusus perusahaan seperti skala pemrosesan data, biaya, dan sumber daya yang tersedia.
