Apa itu pemrosesan data?

Baik saat Anda menangani spreadsheet kecil atau pemrosesan data dalam jumlah besar, pekerjaan tersebut mengikuti proses standar yang dapat diulang yang dikenal sebagai siklus pemrosesan data.

Hal ini sering disebut siklus pemrosesan data, dan menjadi dasar bagi framework integrasi data umum seperti ETL (Ekstraksi, Transformasi, Pemuatan). Memahami siklus ini adalah kunci untuk membangun alur kerja data yang efisien dan andal.

1. Pengumpulan: Mengumpulkan data mentah. Di sinilah siklus dimulai. Anda mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber, yang dapat berupa log situs dan survei pelanggan hingga pembacaan sensor dan transaksi keuangan. Tahap ini juga dapat melibatkan teknik khusus seperti Pengambilan Data Perubahan (CDC), yang dapat secara efisien melakukan streaming modifikasi langsung dari database sumber.
2. Persiapan/pembersihan: Mentransformasi data mentah. Sering disebut pemrosesan awal data, langkah penting ini melibatkan pembersihan dan penyusunan data mentah. Hal ini mencakup penanganan nilai yang hilang, koreksi error, penghapusan duplikat, dan konversi data ke format yang kompatibel dengan pemroses, yaitu mesin khusus yang dirancang untuk menganalisis set data.
3. Input: Feed data yang telah disiapkan ke pemroses. Data yang telah dibersihkan dan disiapkan akan masuk ke sistem pemrosesan. Sistem ini merepresentasikan lingkungan yang lebih luas seperti layanan cloud, program komputer, atau model AI, yang menampung logika pemroses spesifik yang ditentukan pada langkah sebelumnya.
4. Pemrosesan: Menjalankan algoritma. Ini adalah tahap saat perhitungan, manipulasi, dan transformasi yang sebenarnya terjadi. Komputer atau sistem menjalankan algoritma dan aturan tertentu untuk mencapai hasil yang diinginkan, seperti mengurutkan data, melakukan perhitungan matematika, atau menggabungkan set data yang berbeda.
5. Output/interpretasi: Menyajikan hasil. Hasil pemrosesan disajikan dalam format yang berguna dan mudah dibaca. Output ini dapat berupa laporan, grafik, database yang diperbarui, pemberitahuan yang dikirim ke pengguna, atau pelatihan model AI.
6. Penyimpanan: Mengarsipkan data yang diproses. Terakhir, data input mentah dan informasi yang diproses disimpan dengan aman untuk penggunaan di masa mendatang, audit, atau analisis lebih lanjut. Langkah ini penting untuk menjaga tata kelola data dan histori.

Cara kami memproses data terus berkembang, didorong oleh kebutuhan akan kecepatan, skala, dan otomatisasi yang lebih besar.

Pemrosesan data modern menciptakan pergeseran yang berbeda dari aplikasi monolitik ke arsitektur yang lebih fleksibel dan modular. Hal ini sering kali melibatkan container, yang mengemas aplikasi dan dependensinya untuk portabilitas, dan microservice, yang memecah aplikasi kompleks menjadi fungsi yang lebih kecil dan independen.

Teknologi ini sering kali bekerja bersama komputasi serverless, di mana penyedia cloud mengelola infrastruktur sepenuhnya. Bersama-sama, mereka mengaktifkan arsitektur berbasis peristiwa. Dalam model ini, tugas pemrosesan tidak berjalan terus-menerus, tetapi dipicu hanya ketika "peristiwa" tertentu terjadi, seperti kedatangan data baru di bucket penyimpanan. Pendekatan ini membantu menghemat biaya dan memungkinkan sistem diskalakan secara otomatis untuk memenuhi permintaan apa pun.

Kecerdasan buatan dan machine learning diintegrasikan langsung ke dalam pipeline pemrosesan untuk mengotomatiskan pemeriksaan kualitas data dan mendeteksi anomali. Otomatisasi berbasis AI ini dapat menyederhanakan tahap persiapan, yang secara tradisional menghabiskan banyak waktu.

Dengan meningkatnya perangkat IoT dan pembuatan data secara masif di sumbernya, edge computing memindahkan daya pemrosesan data lebih dekat ke tempat data dibuat ("edge"). Hal ini memungkinkan pemrosesan data penting secara langsung dan dilokalkan—seperti sistem pemantauan di pabrik—sehingga mengurangi latensi dan biaya transmisi semua data mentah kembali ke cloud pusat.