Data pipeline atau alur data merupakan elemen krusial dalam dunia data saat ini. Dengan menerapkan alur data yang kuat, Anda bisa mengelola, melakukan analisis, hingga mengatur data dalam skala besar dengan lebih efektif dan efisien.
Alur ini juga memungkinkan Anda untuk dapat mengubah data menjadi wawasan yang bisa ditindaklanjuti.
Artikel ini akan mengupas tuntas tentang pengertian pipeline, mengapa hal ini begitu penting, serta jenis pipeline yang umum digunakan.
Bagi Anda yang ingin atau tertarik pada pengembangan karier di bidang data, penting untuk memahami konsep ini lebih dalam. Simak penjelasan selengkapnya!
Apa Itu Data Pipeline?
Data Pipeline merupakan serangkaian proses atau metode untuk mengolah data mentah dari berbagai sumber untuk dianalisis.
Data mentah akan mengalami pemrosesan mulai dari penyaringan, masking, hingga agregasi untuk memastikan terintegrasi dan memiliki standardisasi data yang tepat.
Proses ini memungkinkan sebuah data dapat dipindahkan dan diolah secara lebih efisien untuk memastikan integrasi serta kualitas data dalam penggunaan berbagai keperluan, seperti analisis, pembelajaran, dan juga penyimpanan.
Mengapa Data Pipeline Sangat Penting di Era Digital?
Data pipeline yang terintegrasi dengan baik dan efisien, bisa membantu organisasi atau perusahaan untuk dapat memastikan akurasi data, konsistensi, dan juga berguna untuk strategi pengambilan keputusan yang lebih baik.
Data pipeline juga dapat mengotomatisasi proses serta memastikan kecepatan dan keakuratan, khususnya dalam menangani volume data dalam jumlah yang sangat besar.
Fungsi Data Pipeline
Menerapkan data pipeline memiliki banyak manfaat bagi organisasi, khususnya dalam pengelolaan dan pemanfaatan big data.
Berikut ini beberapa fungsi dan manfaat utama data pipeline:
1. Memastikan Aliran Data yang Efisien dan Otomatis
Pipeline memastikan proses aliran data mulai dari pengumpulan, pemrosesan hingga penyimpanan data dalam dilakukan secara efisien dan dijalankan secara otomatis sehingga menghemat waktu dan tenaga.
2. Transformasi Data Mentah Menjadi Insight Berharga
Pipeline mengolah data mentah dari berbagai sumber untuk dianalisis agar memiliki kualitas dan dapat digunakan untuk berbagai keperluan.
3. Meningkatkan Kualitas dan Konsistensi Data
Pipeline memastikan data yang diolah memiliki kualitas yang baik dan konsisten. Ini penting untuk memastikan keputusan yang diambil menggunakan data tersebut merupakan keputusan yang tepat.
4. Mendukung Analitik Tingkat Lanjut dan Machine Learning
Data pipeline yang terorganisir, digunakan sebagai dasar untuk mendukung analitik tingkat lanjut seperti visualisasi data, analisis data eksploratif, hingga menjalankan tugas machine learning.
Tertarik menjadi Data Scientist? Yuk upgrade skill kamu di kursus Data Science Course-Net sekarang!
Komponen Inti dalam Arsitektur Data Pipeline
Berikut ini beberapa komponen dasar yang terdapat di dalam arsitektur data untuk pipeline:
1. Sumber Data (Data Sources)
Sumber data pipeline berasal dari aplikasi SAAS dan juga relational database seperti API, layanan web, sensor IoT hingga sistem ERP.
2. Proses Ingesti Data (Data Ingestion)
Data ingestion merupakan proses pengambilan data yang berasal dari sumber yang telah ditentukan, kemudian mengirimkannya pada sistem pemrosesan dan penyimpanan.
3. Transformasi Data (Data Transformation)
Transformasi data dalam pipeline mencakup standardisasi data, pengurutan data, deduplikasi, validasi dan verifikasi.
4. Penyimpanan Data (Data Storage/Destination): Tujuan Akhir Data
Setelah data diproses, selanjutnya akan disimpan di tempat yang bisa diakses dengan mudah ketika kebutuhan analisis atau penggunaan lainnya.
5. Pemantauan dan Manajemen (Monitoring & Management)
Komponen terakhir dari data pipeline adalah monitoring dan management. Tujuan dari dua tugas ini adalah untuk memeriksa dan mengevaluasi kinerja pipeline serta stages-nya.
Mengenal Jenis-jenis Data Pipeline yang Umum Digunakan
Data pipeline memungkinkan data dalam jumlah banyak dapat terintegrasi dan diolah dengan lebih efektif dan efisien.
Ada beberapa jenis data pipeline yang umum digunakan dalam pengelolaan big data, yaitu sebagai berikut:
1. Batch Data Pipeline
Data diproses dalam batch atau kelompok pada interval dalam kurun waktu tertentu seperti setiap hari atau minggu.
Data ini biasa digunakan untuk pemrosesan data histori atau membuat laporan bulanan.
2. Streaming Data Pipeline
Data ini biasa digunakan untuk aplikasi yang membutuhkan respon cepat seperti analitik data real-time dan deteksi penipuan.
3. Perbedaan Kunci antara Batch dan Streaming Pipeline
Perbedaan batch pipeline dan streaming pipeline terdapat pada cara memproses data. Batch memproses data secara periodik dalam kelompok tertentu atau data kategorik, sedangkan streaming, pemrosesan data dilakukan secara real-time.
Kuasai Data Pipeline Lebih Mendalam di Kursus Data Science Course-Net
Data pipeline penting untuk menyediakan data yang berkualitas serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Oleh sebab itu, penting bagi seorang data scientist untuk mengerti data pipeline.
Melihat pentingnya data pipeline di era digital, upgrade skill atau belajar lebih dalam mengenai pipeline lewat Kursus Data Science. Memahami pipeline adalah aset berharga bagi siapa saja yang berkecimpung atau ingin berkarier di bidang teknologi dan data.
Ingin upgrade skill dan belajar data pipeline? Yuk, buat segera daftar Kursus Data Science Course-Net.
