Kupas Tuntas Data Pipeline, Kunci Mengelola Informasi di Perusahaan
Isi Artikel
Dunia data sedang naik daun. Namun, tenaga kerjanya masih sedikit. Ini adalah pernyataan Dimitri Mahayana yang dikutip Liputan 6. Lewat fakta ini, apakah kamu jadi tertarik berkarier di dalamnya? Apabila demikian, data pipeline adalah istilah yang harus kamu pahami.
Apa pengertian dari terminologi itu? Mengapa ia penting untuk perusahaan?
Glints sudah menyiapkan jawabannya dalam artikel ini. Simak selengkapnya, ya!
Apa Itu Data Pipeline?
© Freepik.com
Sebelum masuk ke pembahasan lebih dalam, kita bahas pengertian dari istilah data science ini, yuk!
Kata Hazelcast, data pipeline adalah tahapan pemrosesan data. Ia dimulai dari sumber data.
Dari sana, data akan diproses. Di akhir pipeline, ia bermuara di suatu tujuan.
Data di muara sudah selesai diolah. Akan tetapi, ia bisa saja menjadi data mentah untuk hal lainnya. Ilustrasinya ada di bawah ini:
© Edureka.co
Agar kamu tak bingung, Glints akan membuat pengibaratan. Bayangkan data mentah sebagai beras di karung.
Beras itu akan masuk ke pipeline, yakni rice cooker. Dalam rice cooker, ia akan diproses hingga tanak.
Setelah nasi tanak, ada orang yang langsung menyantapnya. Ada pula yang lebih memilih mengolahnya lebih lama menjadi bubur.
Ternyata, di pihak lain, ada yang memasukkannya ke lemari pendingin. Olahan beras itu baru dimasak keesokan harinya menjadi nasi goreng.
Inilah yang dimaksud dengan data pipeline. Data mentah akan masuk, diolah, lantas menjadi data jadi atau setengah jadi.
Tiap-tiap proses ini terjadi dalam pipeline. Mulai dari “beras” yang masuk, hingga berubah menjadi “nasi”, lalu diolah lagi menjadi “menu lainnya”.
Biasanya, di perusahaan, orang yang menanganinya adalah data engineer.
Kata Xenonstack, big data juga bisa diolah di pipeline, lho. Lewat pipeline, informasi yang banyak dan besar justru bisa diolah dengan mudah.
Lantas, mengapa pipeline ini penting? Glints sudah merangkum jawabannya dari Recon Insight.
Mengapa Data Pipeline Penting?
© Freepik.com
1. Anatomi bisnis
Bayangkan jika kamu harus membuat laporan tahunan soal kegiatan kantor.
Akan tetapi, informasi soal beragam aktivitas perusahaan tak lengkap. Semuanya justru tercecer di mana-mana.
Ini tentu membuatmu kesulitan menyusun laporan.
Kasus di atas masih soal laporan kegiatan. Bagaimana dengan data yang sangat besar, beragam, serta terdiri dari huruf dan angka yang sangat banyak?
Data pipeline adalah salah satu solusi untuk masalah ini. Lewatnya, beragam informasi tak tercecer ke mana-mana.
Penataan yang rapi ini tentu memudahkan pekerjaanmu. Kamu tinggal mengintip pipeline tiap kali membutuhkan sesuatu.
2. Business analytics dan business intelligence
Di masa kini, keputusan bisnis harus diambil lewat pertimbangan data. Lewat pipeline, beragam informasi tersedia kapan pun perusahaan membutuhkannya.
Ini tentu memudahkan pekerjaan business analyst dan business intelligence. Dengan pipeline, keputusan bisnis lebih mudah diambil.
3. Produktivitas
Tanpa pipeline, siapa yang bertanggung jawab mengumpulkan informasi satu per satu? Dengan banyaknya data perusahaan, kegiatan ini membutuhkan banyak orang.
Akan tetapi, dengan adanya pipeline, siapa pun tak perlu menghimpun informasi satu per satu.
Tidak hanya itu saja, kebenarannya pun jadi lebih akurat.
Pasalnya, sistem otomatislah yang mengumpulkan, mengolah, dan menyampaikan data.
Selama sistem otomatis itu benar, kemungkinan kesalahan dalam manajemen data menjadi kecil.
Dalam sistem ini, tidak ada bias manusia yang bisa memicu kesalahan data.
4. Keamanan perusahaan
Takut rahasia perusahaan bocor ke mana-mana? Data pipeline adalah salah satu trik untuk mencegah itu.
Ingat, data di perusahaan bukan hanya milik perusahaan sendiri. Ada juga beragam informasi dari pelanggan. Dengan alasan ini, keamanan data harus jadi prioritas.
Pipeline memungkinkan data terkumpul di tempat tertentu saja. Dengan begitu, penjagaan keamanannya bisa lebih mudah dilakukan.
Jenis Data dalam Pipeline
© Freepik.com
Dalam pipeline, ada tiga jenis informasi. Kata Towards Data Science, jenis informasi dalam data pipeline adalah:
- raw data, data yang dilacak tanpa diproses
- processed data, data yang telah diterjemahkan ke format tertentu
- cooked data, data yang telah diolah dan diringkas
Demikian informasi dari Glints soal data pipeline. Memahaminya bisa menjadi langkah awal kariermu di dunia data.
Sayangnya, masih banyak hal yang perlu kamu pelajari. Akan tetapi, kamu tak perlu khawatir.
Seluk-beluk data dan analisisnya bisa kamu pahami lewat Glints ExpertClass. Glints ExpertClass adalah seminar dengan berbagai tema, termasuk dunia data.
Pematerinya juga bukan sembarang orang, lho. Mereka adalah pakar yang punya pengalaman bertahun-tahun.
Jadi, tunggu apa lagi? Ikut kelasnya sekarang, yuk!
