Pengertian data pipeline
Data pipeline adalah rangkaian proses otomatis yang digunakan untuk memindahkan data dari satu sistem ke sistem lainnya. Proses ini melibatkan ekstraksi data dari sumber yang beragam, transformasi data menjadi format yang diinginkan, dan kemudian memuatnya ke dalam tujuan akhir seperti data warehouse, data lake, atau aplikasi analitik.
Analogi Sederhana: Bayangkan sebuah pabrik pengolahan makanan. Bahan mentah (data mentah) masuk melalui conveyor belt (ekstraksi), diolah (transformasi), dan kemudian dikemas dalam produk akhir (pemuatan).
Sebelum data disimpan secara rapi di gudang data, data tersebut perlu diolah terlebih dahulu. Proses pengolahan ini seperti filtering data dan mengatur data agar sesuai dengan format yang sudah ditentukan. Misalnya, data yang berbeda-beda formatnya perlu disamakan agar bisa digabungkan. Proses ini penting agar data bisa digunakan untuk analisis lebih lanjut dengan benar.
Data pipeline ini seperti jalur pipa yang mengalirkan data dari berbagai sumber seperti database, file, atau aplikasi. Data yang mengalir ini kemudian diolah dan disiapkan untuk digunakan dalam berbagai keperluan, misalnya untuk membuat laporan atau membangun model prediksi. Proses persiapan data ini biasanya dilakukan oleh data scientist atau data engineer. Mereka akan memfilter, menggabungkan, dan meringkas data agar sesuai dengan tujuan analisis yang ingin dicapai.
jenis Data Pipeline
Menurut IBM, terdapat beberapa jenis utama data pipeline, masing-masing sesuai untuk tugas-tugas tertentu pada platform tertentu:
- Batch Processing
Batch Processing, yang populer dengan algoritma MapReduce, adalah teknik yang efisien untuk mengolah data dalam skala besar. Dengan menjadwalkan pemrosesan data secara berkala, kita bisa menghindari beban kerja yang berlebihan pada sistem. Proses ini sangat penting dalam ETL (Extract, Transform, Load), di mana data mentah diekstrak dari berbagai sumber, ditransformasikan menjadi format yang sesuai, dan kemudian dimuat ke dalam gudang data. Konsep ini mirip dengan sebuah assembly line di pabrik, di mana setiap tahap memiliki tugas spesifik untuk menghasilkan produk akhir yang berkualitas. Cocok untuk laporan periodik atau analisis historis. - Stream Processing:
Streaming Process adalah proses mengolah data secara terus-menerus. Data yang masuk diproses segera, tanpa perlu menunggu sampai terkumpul banyak. Hal ini berbeda dengan pemrosesan batch yang mengumpulkan data dalam jumlah besar sebelum diproses. Dalamproses ini, data diproses secara real-time atau mendekati real-time. Cocok untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat, seperti analisis sentimen media sosial atau deteksi penipuan.
Arsitektur Data Pipeline
Arsitektur data pipeline secara umum terdiri dari beberapa komponen utama:
- Sumber Data: Tempat data awalnya berasal. Bisa berupa database, file, API, atau perangkat IoT.
- Ekstraksi: Proses pengambilan data dari sumber.
- Transformasi: Proses mengubah data ke dalam format yang diinginkan, seperti membersihkan, menggabungkan, atau mengagregasi data.
- Pemuatan: Proses memasukkan data yang sudah ditransformasi ke dalam tujuan akhir.
- Monitoring: Proses memantau kinerja pipeline untuk memastikan data mengalir dengan lancar dan akurat.
Baca juga: Tips Memilih Bootcamp IT Terbaik
Perbedaan Data Pipeline dengan ETL
ETL (Extract, Transform, Load) adalah salah satu jenis data pipeline yang paling umum. Namun, ada beberapa perbedaan yang perlu diperhatikan:
| Fitur | ETL | Data Pipeline |
|---|---|---|
| Lingkup | Lebih fokus pada data terstruktur dan batch processing | Lebih luas, mencakup berbagai jenis data dan mode pemrosesan |
| Fleksibilitas | Kurang fleksibel, seringkali menggunakan tools khusus | Lebih fleksibel, dapat disesuaikan dengan berbagai kebutuhan bisnis |
| Skalabilitas | Terbatas pada volume data yang besar | Dapat menangani volume data yang sangat besar dan beragam |
Solusi praktis untuk training karyawan
Kini Perusahaan tidak perlu bingung dan repot-repot untuk memikirkan dan merumuskan training untuk perkembangan skill IT para karyawan. Taldio dan Coding.id menyediakan jasa Corporate Training dengan berbagai pilihan training seperti: Quality Assurance Engineer, Software Engineer, Data Engineer, Mobile Engineer, Product Management, Product Design (UI/UX), Digital Marketing, Softskill (Hypno Selling), Transferrable Skills, One Day Seminar, serta Customized Learning Program yang bisa kamu kustomisasi sesuai dengan kebutuhan.
