Metode Data Pipeline: Solusi Tepat untuk Analisis Data yang Akurat

Jika kamu belajar tentang analisis data, mungkin sudah tidak asing dengan istilah data pipeline. Secara singkat data pipeline memiliki arti rangkaian pemrosesan dan persiapan data untuk dianalisis. Sebetulnya apa yang dimaksud dengan data pipeline?

Lalu, apa saja fungsi dan contohnya? Kamu bisa temukan jawabannya di pembahasan artikel berikut. Jangan lupa baca sampai akhir, ya!

Pengertian Data Pipeline

Apakah yang dimaksud data pipeline? Melansir dari web resmi IBM, data pipeline adalah metode identifikasi data mentah yang diambil dari berbagai sumber. Kemudian data mentah tersebut ditransformasikan dan dipindahkan ke sistem penyimpanan data untuk selanjutnya dianalisis.

Data pipeline berfungsi untuk mengintegrasikan data mentah dari beragam sumber dan mentransformasikannya agar data mentah tersebut lebih  mudah diolah dan dianalisis oleh data analyst. Jadi, data pipeline berguna untuk mempersingkat proses pengolahan data.

Untuk menggunakan data pipeline, pastikan jika data sudah ditransmisikan ke sistem penyimpanan data. Sebab, data mentah tersebut harus melalui sejumlah pemrosesan data yang mencakup penyaringan, pengeditan dan pengelompokan data untuk memastikan standarisasi data yang optimal.

Metode data pipeline akan sangat cocok digunakan jika kamu ingin mengumpulkan data ke database relasional yang menuntut sinkronisasi data. Jadi, data harus dikelompokkan berdasarkan tipe datanya.

Data pipeline bisa diperoleh melalui berbagai sumber, seperti API, database SQL, aplikasi, perangkat IoT, dan platform digital lainnya. Namun, biasanya data mentah yang akan diolah tidak bisa langsung dipakai karena perlu dipindah, diurutkan, disaring, dan diformat ulang.

Di sisi lain, data pipeline yang dijalankan secara terstruktur, dapat digunakan untuk mengerjakan visualisasi data, analisis data eksplorasi, dan dikerjakan machine learning.

Baca juga: Data Engineer, Ketahui Prospek Karier, Tanggung Jawab dan Gajinya!

Jenis-Jenis Data Pipeline

Metode data pipeline terdiri dari beberapa jenis. Setiap jenis data pipeline memiliki tugasnya masing-masing dan cara kerjanya berbeda-beda. Untuk lebih jelasnya kamu bisa simak penjelasan berikut ini.

1. Batch Processing

Batch processing adalah tipe data pipeline untuk membangun infrastruktur data yang andal dan terukur. Batch processing bekerja dengan memuat barisan data ke dalam repositori dalam interval waktu yang sudah ditentukan.

Di samping itu, batch processing juga membentuk alur kerja dengan perintah yang berurutan. Jadi, ketika satu perintah keluar, perintah lainnya akan mengikuti dan berlanjut menjadi satu rangkaian.

2. Streaming Data

Streaming data memiliki cara kerja yang berbeda dari batch processing. Streaming data adalah jenis data pipeline yang memiliki struktur berbasis peristiwa. Artinya, data pipeline terus-menerus memproses peristiwa yang dihasilkan dari sensor dan interaksi pengguna pada aplikasi.

Nantinya setiap peristiwa diproses, dianalisis, dan disimpan ke dalam database untuk dianalisis lebih lanjut. Streaming data lebih cocok digunakan untuk data yang perlu terus diperbarui. Misalnya untuk aplikasi e-commerce.

3. Data Integration

Data integration adalah jenis data pipeline yang berkonsentrasi pada penggabungan data dari berbagai sumber ke dalam satu wadah terpadu. Cara kerja data integration melibatkan proses ekstrak, transformasi, dan load atau dikenal dengan ETL. Melalui proses ETL, data akan dibersihkan, dilengkapi, dan dimodifikasi sebelum dimasukkan ke repositori.

4. Cloud Native

Terakhir, data pipeline bertipe cloud native terdiri dari rangkaian perangkat lunak yang mengandalkan sistem penyimpanan cloud. Cloud native dapat mengumpulkan, membersihkan, mentransformasikan, dan menganalisis data.

Oleh karena kemampuannya yang bisa menganalisa data secara akurat, cloud native bisa dijadikan alat penting untuk pengambilan keputusan. Bahkan cloud native dapat menyimpan, memproses, mengedit data untuk meningkatkan kualitas data.

 Baca juga: Rangkuman Materi Ujian Sertifikasi Artificial Intelligence

Susunan Data Pipeline

Mengutip website resmi IBM, metode data pipeline tersusun dari tiga elemen, yaitu data ingestion, data transformation, dan data storage. Berikut ini penjelasan lebih lengkapnya.

1. Data Ingestion

Data ingestion adalah proses pengumpulan data mentah dari berbagai sumber, salah satunya platform SaaS (Software as a Service), perangkat IoT, dan masih banyak lainnya.

Pada proses ini, data mentah akan dimasukkan ke sistem cloud agar data-data tersebut dapat tercatat secara historis, sehingga data bisa lebih mudah diakses saat diperlukan.

Selama proses penyerapan data, data harus melewati proses verifikasi oleh sistem untuk memastikan keakuratannya.

2. Data Transformation

Data transformation adalah proses perubahan format data dengan menerapkan mode automasi. Di samping itu, data transformation juga memungkinkan pengelolaan data seperti pembersihan data dan pengeditan data yang perlu dilakukan secara konsisten.

3. Data Storage

Data yang sudah diubah formatnya dan disimpan di dalam repositori data, bisa mulai ditampilkan. Umumnya data ditampilkan oleh data analyst untuk dipresentasikan kepada stakeholder dan pihak manajemen perusahaan.

Baca juga: Pahami Profesi Data Analyst, Tanggung Jawab, Serta Besaran Gajinya!

Manfaat Data Pipeline

Penggunaan data pipeline mengundang banyak manfaat. Lantas,  apa saja manfaat yang diperoleh jika menggunakan data pipeline?

1. Keakuratan Data Meningkat

Dengan menggunakan data pipeline, hasil data yang dianalisis akan lebih akurat. Sebab, data akan dibersihkan, diperiksa,dan diedit secara konsisten untuk memastikan tidak ada kesalahan input.

2. Proses Pengolahan Data Berjalan Lebih Efisien

Data pipeline memungkinkan data analyst memproses data lebih efisien dan hemat waktu, karena data pipeline menggunakan sistem automasi yang akan menjalankan banyak tugas dengan sendirinya, seperti mengubah dan menginput data.

3. Proses Integrasi Data Lebih Komprehensif

Manfaat lainnya dari data pipeline adalah bisa mengintegrasi dataset dari berbagai sumber, memeriksa, hingga memperbaiki data yang kurang sesuai sebelum mengirimkannya ke sistem penyimpanan untuk dianalisis.

Contoh Data Pipeline

Data pipeline sangat bermanfaat bagi para data analyst karena mempermudah pekerjaan mereka. Berikut ini contoh data pipeline yang sering kamu jumpai sehari-hari.

1. Produk dan konten yang direkomendasikan berdasarkan algoritma di aplikasi e-commerce atau sosial media.

2. Sistem machine learning.

3. Gudang data atau repositori di aplikasi yang memerlukan update berkala, seperti aplikasi e-commerce, aplikasi e-money, dan sosial media.

4. Proses ETL (extract, transform, and load) ketika sedang mengekstrak data dari sumber database.

Itu dia rangkuman tentang data pipeline, metode yang umum dipakai data analyst untuk mempersingkat waktu dalam analisa data. Kalau kamu berminat berkarir di industri pengolahan data, langsung daftarkan diri ke kelas sertifikasi Microsoft Azure Data Fundamentals yang ditawarkan MyEduSolve. Dapatkan informasi menarik lainnya di MyEduSolve.

Sumber:

What is a data pipeline? https://www.ibm.com/topics/data-pipeline (Diakses Agustus 2024)

Apa itu Pipeline Data? https://aws.amazon.com/id/what-is/data-pipeline/ (Diakses Agustus 2024)

7 Data Pipeline Examples: ETL, Data Science, eCommerce, and More https://www.ibm.com/blog/7-data-pipeline-examples-etl-data-science-ecommerce-and-more/ (Diakses Agustus 2024)