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 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 Universal Catalog: Katalog universal untuk menemukan, mengelola, memantau, dan mengatur data dan artefak AI secara terpusat di Google Cloud.
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
Big Query: Platform data ke AI serverless Google Cloud untuk analisis yang skalabel. Platform ini memungkinkan kueri SQL cepat untuk set data besar dan mencakup machine learning dan BI bawaan. Layanan transfer data BigQuery mengotomatiskan pemindahan data dari sumber populer dan cloud lainnya ke BigQuery secara terjadwal dan terkelola

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.

Bagaimana cara Anda mengintegrasikan data?

Integrasi data melibatkan berbagai teknik dan pendekatan, bergantung pada persyaratan spesifik dari project. Beberapa metode yang umum digunakan antara lain:

ELT (Ekstraksi, Pemuatan, Transformasi): Metode ini memindahkan dan menyiapkan data dengan mengekstraknya dari berbagai sumber, mengubahnya untuk konsistensi, lalu memuatkannya ke tujuan seperti data warehouse atau data lake
ELT (Ekstraksi, Pemuatan, Transformasi): Dalam pendekatan ini, data diekstrak dari sistem sumber dan dimuat langsung ke sistem target, tempat data tersebut ditransformasikan. Pendekatan ini sering digunakan dengan data warehouse berbasis cloud yang memiliki daya pemrosesan untuk menangani transformasi
Virtualisasi data: Teknik ini memungkinkan Anda mengakses data dari beberapa sumber tanpa memindahkannya secara fisik. Virtualisasi data membuat lapisan virtual yang mengintegrasikan data dari berbagai sistem, sehingga memberikan tampilan terpadu dari data tersebut
Pengambilan data perubahan (CDC): CDC melibatkan pengambilan perubahan yang dilakukan pada data di sistem sumber dan mereplikasi perubahan tersebut ke sistem target secara real time atau mendekati real time
Integrasi API: API dapat digunakan untuk mengintegrasikan data antara berbagai aplikasi dan sistem. Hal ini melibatkan penggunaan API untuk mengekstrak data dari sistem sumber dan memuat data tersebut ke sistem target

Manfaat integrasi data

Integrasi data menawarkan berbagai manfaat bagi organisasi, termasuk:

Pengambilan keputusan yang lebih baik: Dengan menyediakan tampilan data terpadu dari berbagai sumber, integrasi data dapat membantu bisnis membuat keputusan yang lebih tepat
Peningkatan efisiensi: Integrasi data dapat mengotomatiskan proses data, sehingga mengurangi kebutuhan untuk memasukkan dan menganalisis data secara manual
Pengalaman pelanggan yang lebih baik: Integrasi data dapat membantu bisnis mempersonalisasi pengalaman pelanggan dengan memberikan tampilan data pelanggan 360 derajat
Kualitas data yang lebih baik: Integrasi data dapat membantu meningkatkan kualitas data dengan mengidentifikasi serta memperbaiki error dan inkonsistensi dalam data
Pengurangan biaya: Integrasi data dapat membantu mengurangi biaya dengan menyederhanakan proses data dan meningkatkan akurasi data

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.

Contoh integrasi data

Customer 360: Menggabungkan data dari CRM, otomatisasi pemasaran, dan sistem layanan pelanggan untuk menciptakan pandangan terpadu tentang pelanggan
Pengoptimalan supply chain: Mengintegrasikan data dari sistem manajemen inventaris, logistik, dan manufaktur untuk mengoptimalkan supply chain
Laporan keuangan: Menggabungkan data dari berbagai sistem akuntansi ntuk membuat laporan keuangan yang akurat dan tepat waktu
Manajemen risiko: Mengintegrasikan data dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi dan memitigasi risiko
Pemasaran yang dipersonalisasi: Menggabungkan data dari berbagai saluran pemasaran untuk menyampaikan pesan pemasaran yang dipersonalisasi

Mengatasi tantangan bisnis Anda dengan Google Cloud

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

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

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.

Persiapan data BigQuery (dalam Pratinjau) memberikan transformasi data yang didukung AI dengan saran cerdas untuk membersihkan, mentransformasi, dan memperkaya data, yang dapat mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan untuk tugas persiapan data.
Pipeline BigQuery (dalam Pratinjau) adalah transformasi data visual berbasis SQL yang memberikan pengalaman visual kepada pengguna untuk membangun alur kerja sederhana secara interaktif.
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.