Data Ingestion: Pengertian, Jenis, dan Manfaatnya

Dalam era digital yang semakin maju seperti sekarang ini, banyak perusahaan menghadapi tantangan besar dalam mengelola dan menganalisis data yang terus berkembang. Data yang dihasilkan dari berbagai sumber, seperti sistem bisnis internal, aplikasi eksternal, perangkat Internet of Things (IoT), dan media sosial, menjadi sangat beragam dan tidak terstruktur. Oleh karena itu, diperlukan suatu proses untuk mengumpulkan, mentransformasi, dan mempersiapkan data tersebut agar dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Proses ini dikenal sebagai data ingestion.

Pengertian Data Ingestion (DI)

Proses data ingestion melibatkan pemindahan data dari satu atau beberapa sumber ke penyimpanan data. Data ini kemudian akan disimpan dan dianalisis lebih lanjut. Dalam praktiknya, terdapat berbagai jenis format data yang dikumpulkan dari berbagai sumber data. Sayangnya, data ini sering kali tidak cocok satu sama lain dan dapat terlihat seperti potongan-potongan puzzle yang sulit untuk dianalisis.

Oleh karena itu, sebelum data yang dikumpulkan dapat dianalisis, perlu dilakukan proses pembersihan dan transformasi data agar sesuai dengan format yang diinginkan. Pengumpulan data dalam jumlah besar dan dengan format yang beragam dapat memakan waktu yang signifikan. Oleh karena itu, banyak perusahaan memilih untuk menggunakan perangkat lunak atau aplikasi khusus yang dapat mengotomatisasi proses data ingestion.

Dengan menggunakan alat-alat ini, perusahaan dapat menghemat waktu dan upaya yang diperlukan untuk memindahkan dan mempersiapkan data secara manual. Selain itu, proses otomatisasi juga membantu meminimalkan kesalahan manusia dan memastikan kekonsistenan dalam pemrosesan data.

Dalam hal ini, data ingestion memainkan peran penting dalam siklus pengolahan data, memungkinkan perusahaan untuk memperoleh data yang bersih, terstruktur, dan siap untuk analisis lebih lanjut.

Jenis-jenis Data Ingestion

Berikut ini beberapa jenis DI

Batch Data Ingestion

Batch data ingestion adalah jenis data yang melibatkan proses pengumpulan dan pemrosesan data dalam volume besar secara terjadwal atau berjenjang. Data yang dikumpulkan dalam batch dapat diambil dari berbagai sumber yang mencakup periode waktu tertentu.

Proses ini biasanya terjadi pada jadwal yang ditentukan, seperti harian, mingguan, atau bulanan. Batch DI umumnya digunakan untuk mengatasi volume data yang besar dan tidak terstruktur.

Baca juga: Data Analytics vs Data Analysis: Apa Perbedaannya

Real-time Data Ingestion

Real-time data ingestion melibatkan pengumpulan dan pemrosesan data secara kontinu dan segera setelah data tersebut tersedia. Dalam real-time, data dikirim ke sistem penyimpanan data secara langsung begitu data tersebut dihasilkan.

Jenis DI ini berguna dalam situasi di mana waktu respons yang cepat diperlukan, seperti dalam pemantauan dan analisis keamanan, analisis perilaku pelanggan real-time, dan deteksi penipuan.

Lambda Architecture-Based

Berdasarkan arsitektur Lambda yang digunakan, terdapat kombinasi dari dua jenis proses yang terdiri dari metode real-time dan batch. Pada pengaturannya, terdapat tiga proses utama yaitu proses pengumpulan data, proses penyajian data, dan lapisan kecepatan. Dua proses pertama bertanggung jawab dalam melakukan pengindeksan data dalam suatu kumpulan data.

Setelah itu, proses lapisan kecepatan akan segera mengindeks data yang belum diambil dari proses pengindeksan pertama secara instan.

Baca juga: Data as a Service (DaaS): Apa itu DaaS dan Manfaatnya

Manfaat Data Ingestion

Data ingestion memiliki sejumlah manfaat penting bagi perusahaan. Beberapa manfaatnya antara lain:

Integrasi data yang lebih baik

Memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan dan menggabungkan data dari berbagai sumber. Dengan menyatukan data ini, perusahaan dapat mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif tentang bisnisnya, yang pada gilirannya dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Pengambilan keputusan yang lebih cepat

Dengan data dapat diolah lebih cepat dan dengan lebih efisien. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cepat berdasarkan informasi real-time atau data historis yang terbaru.

Analisis yang lebih akurat

Membantu mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Dengan menghilangkan data yang tidak relevan, membersihkan data yang rusak atau duplikat, dan menggabungkan data dari berbagai sumber, perusahaan dapat menghasilkan analisis yang lebih akurat dan bermakna.

Baca juga: Asimilasi: Pengertian, Faktor Pendorong, Ciri, dan Contoh

Perbedaan Data Ingestion dan Data Integration

Data ingestion dan data integration merupakan dua konsep yang saling terkait, namun memiliki perbedaan dalam pendekatan dan tujuan utamanya.

Data ingestion adalah proses pengumpulan, pemrosesan, dan pembebanan data dari berbagai sumber ke dalam sistem penyimpanan data yang sentral dan terstruktur. Tujuan dari data ingestion adalah memastikan data tersedia dan siap digunakan untuk analisis lebih lanjut.

Di sisi lain, data integration mencakup penggabungan data dari berbagai sumber untuk menciptakan pandangan yang terpadu dan holistik tentang bisnis. Proses ini melibatkan transformasi data, pembersihan, penyatuan, dan harmonisasi data dari berbagai sumber sehingga dapat digunakan untuk tujuan analitis dan operasional.

Perbedaan Data Ingestion dan ETL

Data ingestion sering kali dikaitkan dengan ETL (extract, transform, load) karena proses ETL adalah bagian integral dari data ingestion. Namun, terdapat perbedaan penting antara keduanya.

ETL adalah singkatan dari Extract, Transform, Load, dan merupakan metode tradisional untuk memindahkan dan mentransformasi data dari sumber yang berbeda ke dalam sistem penyimpanan data yang sentral. ETL melibatkan ekstraksi data dari sumber, transformasi data agar sesuai dengan format dan struktur yang dibutuhkan, dan memuat data ke dalam sistem penyimpanan.

Data ingestion, di sisi lain, adalah konsep yang lebih luas yang mencakup seluruh proses dari pengumpulan hingga pemrosesan dan pembebanan data. Data ingestion dapat melibatkan alat atau metode lain selain ETL, seperti ingestion real-time atau streaming data ingestion.

Baca juga: Burung Garuda: Sejarah dan Lambang Negara Indonesia

Tools Data Ingestion

Sebelum memilih alat atau platform untuk perusahaan, terdapat beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan terlebih dahulu, antara lain:

• Format Data: Pertimbangkan apakah data yang akan diolah sudah terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur. Beberapa alat mungkin lebih cocok untuk mengelola dan menganalisis data dalam format tertentu.
• Frekuensi Data: Tentukan apakah data akan diserap dan diproses secara real-time (segera setelah tersedia) atau dalam batch (terjadwal). Hal ini akan membantu dalam memilih alat yang mampu menangani kebutuhan real-time atau batch processing.
• Volume Data: Perhatikan berapa volume data yang harus ditangani oleh alat atau platform. Beberapa tools memiliki skala yang lebih baik dalam mengelola data dalam volume besar, sementara yang lain mungkin lebih cocok untuk data dengan volume yang lebih kecil.
• Privasi Data: Jika ada data yang sensitif atau perlu dilindungi, pastikan alat atau platform yang dipilih memiliki fitur keamanan yang memadai. Hal ini termasuk kontrol akses, enkripsi data, dan kepatuhan privasi yang relevan.

Selain itu, alat atau platform tersebut dapat dimanfaatkan dalam berbagai cara. Misalnya, ada alat yang memfasilitasi pertukaran data antara aplikasi secara teratur, atau ada yang lebih fokus pada proses integrasi data yang kompleks.

Dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini, perusahaan dapat memilih alat atau platform yang sesuai dengan kebutuhan spesifiknya dan dapat mengoptimalkan pengelolaan dan analisis data secara efektif.

Ada beberapa alat atau platform yang dapat digunakan untuk melakukan proses data ingestion. Beberapa di antaranya adalah:

Apache Kafka

Apache Kafka adalah platform streaming data open-source yang mampu menangani pengumpulan data dalam skala besar dan real-time. Kafka memungkinkan perusahaan untuk mengambil data dari berbagai sumber dan mengirimkannya ke sistem penyimpanan data dengan kecepatan tinggi.

Apache NiFi

Apache NiFi adalah alat open-source yang dirancang untuk mengumpulkan, mentransformasi, dan memindahkan data dalam lingkungan terdistribusi. NiFi memiliki antarmuka grafis yang intuitif untuk mengkonfigurasi dan mengendalikan aliran data, serta mendukung berbagai protokol komunikasi dan format data.

AWS Glue

AWS Glue adalah layanan manajemen metadata dan ETL yang disediakan oleh Amazon Web Services (AWS). Glue memungkinkan pengguna untuk membuat alur kerja ETL otomatis dan melibatkan pengenalan skema data, pemetaan kolom, serta transformasi dan pemrosesan data.

Baca juga: Cara Wudhu Saat Puasa Beserta Dalilnya

Kesimpulan

Data ingestion adalah proses penting dalam pengelolaan data yang bertujuan untuk mengumpulkan, mentransformasi, dan memuat data dari berbagai sumber ke dalam sistem penyimpanan data yang sentral. Dengan menggunakan DI, perusahaan dapat mengintegrasikan data, mengambil keputusan yang lebih cepat, dan menghasilkan analisis yang lebih akurat.

DI juga berbeda dengan data integration dan ETL, meskipun terdapat keterkaitan di antara keduanya. Terdapat berbagai alat dan platform yang dapat digunakan untuk melakukan proses DI, seperti Apache Kafka, Apache NiFi, dan AWS Glue. Dengan menggunakan alat-alat ini, perusahaan dapat memanfaatkan data ingestion untuk mengelola dan menganalisis data dengan lebih efektif dan efisien.

Referensi

1. Chen, C., & Zhang, C. (2018). A Survey on Data Ingestion. In 2018 International Conference on Computer, Information and Telecommunication Systems (CITS) (pp. 1-6). IEEE.
2. Garg, S., Chouhan, P., & Garg, S. (2019). DI Techniques and Challenges in Big Data Analytics. In 2019 2nd International Conference on Power, Control and Computing Technologies (ICPC2T) (pp. 1-6). IEEE.
3. Talreja, R., Rane, S., & Patil, D. (2020). Data Ingestion: An Important Step towards Data-driven Decision Making. In 2020 11th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT) (pp. 1-5). IEEE.
4. Das, D., & Agrawal, R. (2016). Data Ingestion Techniques: A Comparative Study. In 2016 IEEE International Conference on Computer Communication and Control (IC4) (pp. 1-6). IEEE.
5. Apache Kafka Documentation
6. Apache NiFi Documentation
7. AWS Glue Documentation