Data Ingestion: Pengertian, Jenis, dan Manfaatnya bagi Perusahaan
Isi Artikel
Mengumpulkan data yang berasal dari berbagai sumber memerlukan banyak waktu dan usaha. Nah, data ingestion adalah salah satu solusi yang bisa dicoba oleh perusahaan.
Saat ini data menjadi andalan bagi perusahaan untuk membuat keputusan, memprediksi tren, hingga merencanakan strategi bisnis.
Penting untuk memastikan kelancaran proses dalam memvisualisasikan dan menganalisis semua data sekaligus.
Proses tersebut dapat dimudahkan dengan melakukan data ingestion
Nah, ketahui lebih jauh data ingestion dengan menyimak rangkuman yang sudah Glints siapkan di bawah ini.
Apa Itu Data Ingestion?
Data ingestion adalah proses pemindahan data dari satu atau beberapa sumber ke suatu penyimpanan. Data tersebut nantinya akan disimpan dan dianalisis lebih lanjut, menurut Alooma.
Ada banyak jenis format data yang dikumpulkan dari berbagai sumber data. Data yang tidak cocok satu sama lain bagaikan potongan puzzle yang akan sulit untuk dianalisis.
Karena itu, sebelum menganalisisnya data yang dikumpulkan tersebut perlu dibersihkan dan diubah formatnya.
Menurut TechTarget, data dalam jumlah besar dan format yang beragam akan memakan waktu dalam proses pengumpulannya.
Jadi, biasanya perusahaan memilih menggunakan software atau aplikasi tertentu untuk mengotomatisasi proses data ingestion.
Perbedaan data ingestion dan data integration
HubSpot menjelaskan bahwa data integration selangkah lebih rumit dari data ingestion. Hal itu disebabkan dalam proses data ingestion kumpulan data hanya dipindahkan ke lokasi baru.
Namun, dalam data integration, kumpulan data tersebut akan dipastikan kesesuaiannya meskipun dari sumber yang berbeda.
Dengan begitu, proses menganalisis data bisa dilakukan lebih mudah dan akurat.
Nah, jika tertarik untuk mengetahui lebih lanjut soal data integration, kamu bisa membaca selengkapnya dalam artikel di bawah ini:
Jenis Data Ingestion
Ada 3 jenis cara untuk melakukan data ingestion. Biasanya perusahaan akan memilih salah satu dari jenis tersebut tergantung pada tujuan bisnis, infrastruktur IT, dan budget-nya.
Berikut ini jenis-jenisnya:
Real-time
Jenis yang pertama ini mengumpulkan dan mentransfer data dari sistem secara real-time menggunakan solusi seperti CDC atau change data capture.
CDC akan terus memantau transaksi pemindahan data tanpa mengganggu beban kerja database.
Real-time data ingestion bermanfaat untuk perusahaan yang harus bereaksi cepat terhadap informasi baru. Misalnya untuk perdagangan pasar saham atau pemantauan jaringan listrik.
Batch-based
Batch-based data ingestion adalah proses mengumpulkan dan mentransfer data dalam sebuah kumpulan sesuai dengan interval yang dijadwalkan.
Pengumpulan data bisa berdasarkan jadwal, peristiwa, atau urutan yang disesuaikan.
Jenis data ingestion ini berguna ketika perusahaan perlu mengumpulkan data tertentu setiap hari dan tidak memerlukan data untuk mengambil keputusan sewaktu-waktu.
Lambda architecture-based
Jenis yang satu ini merupakan kombinasi dari prosesyang terdiri dari metode real-time dan batch.
Pengaturannya sendiri terdiri dari proses pengumpulan, penyajian, dan lapisan kecepatan. Dua proses pertama melakukan pengindeksan data dalam sebuah kumpulan.
Lalu, proses lapisan kecepatan akan secara instan mengindeks data yang belum terambil dari proses pengindeksan yang pertama.
Tools Data Ingestion
Tools data ingestion adalah produk software yang berfungsi untuk mengumpulkan dan mentransfer data terstruktur, semi-terstruktur, serta tidak terstruktur ke tujuan penyimpanan.
Tools tersebut dapat mengotomatisasikan proses penyerapan data yang melelahkan. Selain itu, ada beragam fitur-fitur pelengkap yang bisa memudahkan proses pemindahan data.
Sebelum memilih tools untuk perusahaan, ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan dahulu, yaitu:
- Format: apakah data sudah terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur?
- Frekuensi: apakah data akan diserap dan diproses secara real-time atau dalam batch?
- Ukuran: berapa volume data yang harus ditangani oleh tools?
- Privasi: apakah ada data sensitif yang perlu dilindungi?
Tools tersebut juga dapat dimanfaatkan dengan cara-cara yang berbeda. Misalnya, ada tools yang bisa menukar data antar aplikasi secara teratur.
Selain itu, ada juga tools yang bisa membawa data pemasaran ke tools business intelligence untuk analisis lebih lanjut.
Tools data ingestion antara lain:
- Apache Goblin
- Google Cloud Data Fusion
- Equalum
Perbedaan data ingestion dan ETL
Tools data ingestion mungkin terlihat memiliki fungsi yang sama dengan platform ETL. Padahal, ada beberapa perbedaan yang perlu diketahui.
Melansir Striim, data ingestion berkaitan dengan proses ekstraksi data dari sumber dan memuatnya ke tempat penyimpanan tujuan.
Sementara itu, ETL tidak hanya melibatkan ekstraksi dan transfer data, tapi juga transformasi data sebelum mengirimkannya ke penyimpanan tujuan.
Supaya lebih paham dengan proses ETL, kamu bisa membaca rangkuman selengkapnya dengan klik tombol di bawah ini:
Manfaat Data Ingestion
Perusahaan yang melakukan proses data ingestion akan mendapatkan beberapa manfaat. Berikut ini di antaranya:
Data telah tersedia
Proses ini membantu perusahaan untuk mengumpulkan data yang disimpan di berbagai platform. Lalu, data tersebut dipindahkan ke penyimpanan yang lebih terpadu untuk segera dianalisis.
Data tidak terlalu rumit
Manfaat data ingestion yang selanjutnya adalah untuk menyederhanakan data sebelum mengirimkannya ke data warehouse.
Menghemat waktu dan tenaga
Mengambil dan memindahkan data bisa dilakukan secara otomatis. Jadi bisa menghemat tenaga karyawan perusahaan.
Membuat keputusan lebih baik
Real-time data ingestion memungkinkan bisnis untuk melihat masalah dan peluang dengan cepat. Karena itu, proses pengambilan keputusan juga jauh lebih efisien.
Demikianlah penjelasan soal data ingestion mulai dari pengertian, jenis, tools, dan manfaatnya untuk perusahaan.
Selain informasi di atas, kamu juga bisa membaca ragam artikel seputar bidang IT lainnya yang ada di Glints Blog.
Yuk, buruan klik link ini untuk menambah wawasan dengan membaca artikel-artikel menarik dari Glints.