Saluran informasi diperlukan untuk mendukung integrasi informasi di sebagian besar perusahaan saat ini yang ingin meningkatkan pengambilan keputusan strategis dan daya saing. Untuk lebih memahami bagaimana perusahaan menggunakan data pipeline, tinjau ikhtisar di bawah ini.
Pipa data adalah seperangkat alat dan proses untuk mentransfer data dari satu sistem ke sistem lain yang dapat disimpan dan dikelola dengan cara yang berbeda. Dengan data pipeline, Anda dapat menarik informasi dari berbagai sumber lalu mengubah dan menggabungkannya dalam satu gudang data. Misalnya, jika Anda perlu mengumpulkan berbagai data yang menunjukkan bagaimana pelanggan berinteraksi dengan merek, seperti lokasi, perangkat, sesi, riwayat pembelian, interaksi layanan pelanggan, umpan balik pelanggan, dll. Semua informasi ini dapat dikumpulkan di satu tempat, seperti gudang, dan digunakan untuk membuat profil pelanggan. Dengan menyatukan data ini, semua pihak yang membutuhkan data untuk membuat keputusan strategis dan operasional atau untuk membuat dan mengelola alat analisis dapat dengan mudah dan cepat mengakses informasi ini. Ini adalah tim ilmu data, analis data, insinyur BI, pemasar, CPO, atau profesional lain yang tugas pekerjaannya bergantung pada data. Pada saat yang sama, entitas yang bertanggung jawab untuk membangun dan mengelola infrastruktur pipa data dan penggunaan strategisnya merupakan bagian dari pekerjaan insinyur data.
Data pipeline dapat digunakan dalam proses ekstraksi data. Untuk memahami cara kerja pipa data secara umum, bayangkan sebuah pipa yang menerima sesuatu, dalam hal ini data, dari sumber dan membawanya ke tujuan. Apa yang kemudian terjadi pada data yang disalurkan dapat bervariasi tergantung pada kasus penggunaan dan tujuan bisnis. Oleh karena itu, jalur pipa data dapat berupa proses sederhana untuk mengekstraksi dan memuat data, atau dapat dirancang untuk memproses data dengan cara yang lebih canggih.
Sumber Sumber data dapat berupa database relasional dan data dari aplikasi SAAS. Kebanyakan pipeline biasanya memproses data mentah dari berbagai sumber menggunakan mekanisme push, panggilan API, atau kait web. Data juga dapat disinkronkan secara real time atau pada interval terjadwal. Objek Targetnya bisa berupa gudang, data lake, data mart, gudang data berbasis cloud, atau mungkin BI atau aplikasi analitik. Transformation Mengacu pada operasi yang mengubah data. Ini mungkin termasuk standardisasi data, pengurutan, deduplikasi, validasi dan otentikasi. Tujuan utamanya adalah transformasi untuk melakukan analisis data. Pengolahan Ada dua model untuk pengumpulan data. Yang pertama adalah pemrosesan batch, di mana data sumber dikumpulkan dan dikirim secara teratur ke sistem target. Yang kedua adalah pemrosesan aliran, di mana data ditangkap, diproses, dan diunduh saat dihasilkan. Alur kerja Termasuk mengurutkan dan mengelola dependensi proses. Ketergantungan alur kerja dapat bersifat teknis atau bisnis. Contoh ketergantungan teknis adalah setelah data diasimilasi dari sumber, data disimpan dalam antrian pusat sebelum divalidasi lebih lanjut dan dikirim ke tujuan. Contoh dependensi komersial, mis. B. ketika data harus divalidasi silang dari satu sumber ke sumber lain untuk memastikan akurasi sebelum data digabungkan Pemantauan Pipa data harus memiliki komponen pemantauan untuk memastikan integritas data. Tujuan pemantauan adalah untuk memeriksa bagaimana pipa data dan tahapannya bekerja. Hal ini diperlukan untuk memahami apakah pipa data tetap efisien, akurat, dan konsisten saat beban fase pemrosesan meningkat atau ada data yang hilang?
1. Data mentah Data mentah adalah saat pelacakan data terjadi tanpa langkah pemrosesan. Ini adalah data yang disimpan dalam format yang disandikan untuk mengirimkan Pelacakan Peristiwa seperti JSON. Tidak ada skema yang diterapkan pada data mentah atau data mentah. Secara umum, semua peristiwa yang dilacak dikirim sebagai data mentah karena semua peristiwa dapat dikirim ke satu titik akhir dan skema tertentu dapat diimplementasikan nanti dalam alur. 2. Data yang Diproses Ini adalah data mentah yang diubah menjadi format acara tertentu menggunakan skema tertentu. Misalnya, peristiwa pelacakan JSON yang diubah menjadi peristiwa awal sesi dengan skema tertentu dapat dianggap sebagai data yang diproses. Acara yang diproses ini disimpan di acara lain atau tabel target di pipa data. 3. Data olahan Data olahan yang dikumpulkan atau diagregasi disebut data matang. Data yang diproses dapat mencakup peristiwa awal sesi dan akhir sesi, misalnya. Ini digunakan sebagai masukan untuk data matang yang meringkas aktivitas sehari-hari pengguna, seperti: Jumlah sesi dan total waktu yang dihabiskan di situs web.
Anatomi usaha Bayangkan bila Anda ditugaskan buat menciptakan laporan tahunan mengenai kegiatan kantor. Namun kenyataanya liputan yg bersumber menurut seluruh aktifitas perusahaan datanya nir lengkap & bertebaran dimana mana. Pastinya ini seluruh akan menciptakan anda kesulitan & kebingungan pada proses penyusunan data tersebut. Bayangkan saja, laporan setahun.” Apalagi Kasus diatas masih perkara laporan aktivitas saja. Bagaimana menggunakan data yg sangat besar, beragam, & terdiri menurut poly alfabet & angka? Maka menurut itu, Data pipeline merupakan galat satu solusi buat pada konflik yg sedang kita hadapi ini. Melalui data pipeline, aneka macam liputan nir sanggup beredar kemana-mana. Dengan Penataan yg rapi ini tentunya semakin memudahkan pekerjaan Anda & perusahaan anda. Anda hanya perlu mengintip ke pipeline setiap kali Anda membutuhkan sesuatu. Analisis usaha & intelijen usaha Saat ini, keputusan usaha wajib dibentuk melalui pertimbangan data. Melalui pipeline, aneka macam liputan tersedia kapan pun perusahaan membutuhkannya. Hal ini tentunya mempermudah pekerjaan para analis usaha & business intelligence. Dengan jalur pipa, keputusan usaha lebih gampang dibentuk. Produktivitas Tanpa saluran pipa (data pipeline), siapa yg bertanggung jawab buat mengumpulkan liputan satu per satu? Dengan banyaknya data perusahaan, aktivitas ini membutuhkan poly orang. Namun, menggunakan adanya pipeline, nir terdapat yg perlu mengumpulkan liputan satu per satu. Tidak hanya itu, kebenarannya bahkan lebih akurat. Alasannya merupakan, sistem otomatislah yg mengumpulkan, memproses, & mengirimkan data. Selama sistem otomatis benar,sangat mini kemungkinan terjadinya kesalahan pada pengelolaan data. Dalam sistem ini, nir terdapat bias insan yg bisa memicu kesalahan data. Keamanan perusahaan Takut membocorkan misteri perusahaan? Data pipeline merupakan galat satu trik buat mencegahnya. Ingat, data perusahaan nir hanya dimiliki sang perusahaan itu sendiri. Ada jua aneka macam liputan menurut pelanggan. Untuk itu, keamanan data wajib sebagai prioritas primer perusahaan. Dengan Pipeline, memungkinkan data dikumpulkan hanya pada loka-loka tertentu. Dengan begitu, menjaga pada menjaga keamanan data perusahaan sanggup lebih gampang.
Arsitektur pipa data dapat didefinisikan sebagai sistem lengkap yang dirancang untuk mengumpulkan, mengatur, dan mengirimkan data yang digunakan untuk menghasilkan wawasan yang akurat dan dapat ditindaklanjuti. Arsitektur ini digunakan untuk mengelola semua peristiwa data, membuat analitik dan laporan, serta menyediakan desain data yang optimal untuk manipulasi data yang mudah. Analis dan insinyur data menerapkan arsitektur pipeline untuk memungkinkan data meningkatkan kecerdasan bisnis (BI) dan analitik serta kemampuan yang ditargetkan. Business Intelligence and Analytics menggunakan data untuk mendapatkan wawasan dan informasi yang efisien serta tren waktu nyata. Fitur ini dapat mendukung data yang mencakup topik-topik penting seperti perjalanan pelanggan, perilaku pelanggan yang ditargetkan, otomatisasi proses robotik, dan pengalaman pengguna. Sumber Bagian ini adalah tempat semuanya dimulai dan memberi Anda informasi. Fase ini mungkin melibatkan banyak sumber. B. Aplikasi API, cloud, relasi database, NoSQL dan Apache Hadoop. Merge Data dari berbagai sumber sering digabungkan saat melewati saluran pipa. Gabungkan daftar kondisi dengan logika bagaimana data ini harus ditampilkan bersama. Ekstraksi Analis data seringkali ingin menemukan data spesifik di bidang yang lebih besar. B. Kode area untuk bidang kontak nomor telepon. Sebuah perusahaan mungkin memerlukan beberapa nilai agar dapat merakit atau mengekstraknya. Standarisasi Misalkan Anda mencantumkan beberapa tanggal dalam mil dan lainnya dalam kilometer. Oleh karena itu standardisasi memastikan bahwa semua data mengikuti unit pengukuran yang sama dan disajikan dalam ukuran, font, dan warna yang dapat diterima. Koreksi Kesalahan dapat terjadi jika ada data. Itu bisa berupa sesuatu yang sederhana seperti kode pos yang tidak ada atau akronim yang membingungkan. Fase perbaikan juga menghapus rekaman yang rusak. Memuat Setelah data dibersihkan, data tersebut dimuat ke dalam sistem analisis yang sesuai (biasanya gudang data, basis data relasional, atau kerangka kerja Hadoop). Otomasi Menggunakan proses otomatisasi berkelanjutan atau terjadwal. Otomatisasi proses menangani deteksi kesalahan, pelaporan status, dan pemantauan.
Di bawah ini adalah tiga contoh data pipline yang biasa digunakan oleh pengguna teknis dan non-teknis. B2B Data Exchange Pipeline Bisnis dapat mengirim dan menerima dokumen terstruktur atau tidak terstruktur yang kompleks, termasuk dokumen NACHA dan EDI serta transaksi SWIFT dan HIPAA, dari bisnis lain. Perusahaan menggunakan pipeline pertukaran data B2B untuk bertukar formulir seperti pesanan pembelian atau status pengiriman. Pipeline Kualitas Data Pengguna dapat menjalankan Pipeline Kualitas Data dalam mode batch atau streaming tergantung pada kasus penggunaan. Pipa kualitas data mencakup standarisasi reguler dari semua nama pelanggan baru dan berfungsi seperti itu. Validasi alamat pelanggan secara real-time selama persetujuan aplikasi pinjaman dianggap sebagai bagian dari saluran kualitas data. MDM Pipeline Master Data Management (MDM) didasarkan pada rekonsiliasi dan agregasi data. Pipeline ini melibatkan pengumpulan dan pemrosesan data dari berbagai sumber sambil memproses kumpulan data rangkap dan menggabungkan hasilnya menjadi satu kumpulan data emas.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..