Apa itu Integrasi Data?

Big data, the Internet of Things (IoT), software as a service (SaaS), aktivitas cloud, dan lainnya menimbulkan ledakan jumlah sumber data dan besarnya volume data yang ada di dunia. Secara historis, sebagian besar data ini telah dikumpulkan dan disimpan di penyimpanan yang berdiri sendiri atau penyimpanan data yang terpisah. Integrasi data adalah proses menemukan, memindahkan, dan menggabungkan data dari berbagai sumber untuk mengarahkan insight dan mendukung machine learning serta analisis tingkat lanjut.

Integrasi data sangat penting saat bisnis Anda menjalankan strategi transformasi digital, karena kemampuan Anda untuk meningkatkan operasi, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan bersaing di dunia yang semakin digital memerlukan insight dari semua data Anda.

Solusi integrasi data Google Cloud adalah rangkaian layanan yang dikaitkan secara longgar tetapi terintegrasi erat yang meliputi:

Cloud Data Fusion: merupakan layanan integrasi data berbasis cloud dan terkelola sepenuhnya, yang membantu pengguna dalam membuat dan mengelola pipeline data ETL/ELT secara efisien
Cloud Composer: layanan orkestrasi alur kerja terkelola sepenuhnya yang memanfaatkan Apache Airflow untuk mengelola dan mengorkestrasi data menyeluruh serta memproses siklus proses
Datastream: layanan replikasi dan pengambilan data perubahan yang mudah digunakan dan serverless
Dataplex: data fabric cerdas untuk menemukan, mengelola, memantau, dan mengatur data terdistribusi dalam skala besar
Dataflow: layanan analisis streaming yang terkelola sepenuhnya untuk meminimalkan latensi, waktu pemrosesan, dan biaya
Pub/Sub: layanan pesan asinkron dan dapat diskalakan yang digunakan untuk analisis streaming dan pipeline integrasi data
Dataproc: layanan Spark dan Hadoop terkelola sepenuhnya untuk batch processing, pembuatan kueri, streaming, dan machine learning

Hubungi bagian penjualan

Manfaat ekonomi dari Cloud Data Fusion dibandingkan dengan solusi integrasi data alternatif

Baca laporannya

Definisi integrasi data

Integrasi data adalah proses menyatukan data dari berbagai sumber untuk mendapatkan pandangan yang terpadu dan lebih berharga, sehingga bisnis Anda dapat membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih baik.

Integrasi data dapat menggabungkan semua jenis data, terstruktur, tidak terstruktur, batch, dan streaming untuk melakukan segalanya mulai dari pembuatan kueri dasar terhadap database inventaris hingga analisis prediktif yang kompleks.

Apa saja tantangan dari integrasi data?

Kesulitan dalam menggunakan platform integrasi data

Profesional data yang berpengalaman sulit ditemukan, mahal, dan umumnya diwajibkan untuk men-deploy sebagian besar platform integrasi data. Analis bisnis yang memerlukan akses ke data untuk membuat keputusan bisnis sering kali bergantung pada para ahli ini. Waktu biasanya untuk mengintegrasikan data dari sumber perusahaan adalah 6 bulan, sehingga memperlambat waktu pencapaian nilai analisis data.

Pengelolaan data dalam skala besar sulit

Organisasi mengalami kesulitan untuk membuat data berkualitas tinggi yang lebih mudah ditemukan dan diakses untuk analisis. Seiring berkembangnya sumber data dan data silo, organisasi dipaksa untuk melakukan kompromi antara memindahkan dan menduplikasi data di seluruh penyimpanan untuk memungkinkan analisis lanjutan atau membiarkan data mereka didistribusikan tetapi membatasi ketangkasan.

Mengintegrasikan data melalui beberapa gaya pengiriman

Terdapat peningkatan kebutuhan dari pelanggan akan berbagai gaya pengiriman seperti batch, streaming, dan peristiwa dalam satu platform. Seiring makin banyaknya aspek bisnis yang menghasilkan pelacakan digital, organisasi ingin memanfaatkan integrasi dan analisis data real-time untuk mendorong hasil yang lebih baik bagi bisnis mereka.

Masalah semantik data

Beberapa versi data yang memiliki arti sama dapat diatur atau diformat secara berbeda. Misalnya, tanggal dapat disimpan secara numerik sebagai dd/mm/yy atau sebagai bulan, hari, tahun. Elemen “transformasi” ETL dan alat manajemen data master bisa mengatasi tantangan ini.

Belanja modal dan peluang belanja yang tinggi pada infrastruktur integrasi data

Biaya modal dan operasional bertambah saat pengadaan, deployment, pemeliharaan, dan pengelolaan infrastruktur yang diperlukan untuk memulai integrasi data tingkat perusahaan. Integrasi data berbasis cloud sebagai layanan terkelola mengatasi masalah biaya ini secara langsung.

Data yang terkait erat dengan aplikasi

Sebelumnya, data sangat terkait dan tergantung pada aplikasi tertentu sehingga Anda tidak dapat mengambil dan menggunakannya di tempat lain dalam bisnis Anda. Saat ini, kita melihat lapisan aplikasi dan data dipisahkan sehingga data Anda dapat digunakan secara lebih fleksibel.

Mengatasi tantangan bisnis Anda dengan Google Cloud

Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk dibelanjakan di Google Cloud.

Mulai

Bicara dengan spesialis penjualan Google Cloud untuk membahas tantangan unik Anda secara lebih mendetail.

Hubungi kami

Apa itu alat integrasi data?

Platform integrasi data umumnya mencakup banyak alat berikut:

Alat penyerapan data: Alat ini memungkinkan Anda mendapatkan dan mengimpor data, untuk langsung digunakan atau menyimpannya untuk digunakan nanti
Alat ETL: ETL adalah singkatan dari extract, transform, and load—metode integrasi data yang paling umum
Katalog data: Katalog ini membantu bisnis menemukan dan menginventarisasi aset data yang tersebar di berbagai data silo
Alat tata kelola data: Alat yang memastikan ketersediaan, keamanan, kegunaan, dan integritas data
Alat pembersihan data: Alat yang membersihkan data kotor dengan mengganti, mengubah, atau menghapusnya
Alat migrasi data: Alat ini memindahkan data antara komputer, sistem penyimpanan, atau format aplikasi
Alat pengelolaan data master: Alat yang membantu bisnis mematuhi definisi data umum dan mencapai satu sumber tepercaya
Konektor data: Alat ini memindahkan data dari satu database ke database lainnya dan juga dapat melakukan transformasi

Integrasi data digunakan untuk apa?

Integrasi data biasanya digunakan untuk melakukan hal berikut:

Mendefinisikan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML)

Integrasi data berfungsi sebagai fondasi bagi AI dan ML dengan menyediakan data gabungan berkualitas tinggi yang diperlukan untuk mendukung model ML.

Data warehousing

Integrasi data menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam sebuah data warehouse untuk dianalisis demi tujuan bisnis.

Pengembangan data lake

Integrasi data memindahkan data dari platform lokal yang terpisah ke data lake untuk mengekstrak nilai dengan mudah dengan menjalankan analisis dan AI tingkat lanjut pada data.

Migrasi cloud dan replikasi database

Integrasi data adalah bagian penting untuk memastikan transisi yang lancar ke cloud. Layanan transfer data, konektor data, alat CDC, dan alat ETL menyediakan opsi berbeda bagi organisasi untuk beralih ke cloud sekaligus menjaga kelangsungan bisnis.

IoT

Integrasi data membantu mengumpulkan data dari berbagai sumber IoT ke satu tempat sehingga Anda bisa mendapatkan nilai dari hal itu.

Kecerdasan real-time

Kemampuan integrasi data seperti streaming dan penyerapan peristiwa mengaktifkan kasus penggunaan seperti prediksi dan rekomendasi real-time.

Produk dan layanan terkait

Google telah berhasil mengatasi salah satu hambatan terbesar dalam integrasi data, yaitu terkait alat integrasi data yang secara historis membutuhkan tim teknis terampil untuk memproses, menggabungkan, membersihkan, dan menganalisis data guna menghasilkan produk data berharga seperti data lake atau data warehouse.

Pengembangan pipeline data ETL/ELT tanpa kode tersedia di Cloud Data Fusion, yakni layanan integrasi dan penyerapan data berbasis cloud yang terkelola dan dapat menghadirkan kemampuan data engineer berpengalaman ke tim mana pun—baik yang sedikit memahami kode atau tidak sama sekali.

Untuk replikasi dan sinkronisasi data yang mendekati real-time, Datastream adalah layanan pengambilan data perubahan (CDC) dan replikasi serverless yang memiliki spesialisasi dalam menangkap dan mengirimkan perubahan data saat terjadi di sumbernya.