Arsitektur DataOps: 5 Komponen Utama dan Cara Memulai

DataOps adalah pendekatan kolaboratif untuk manajemen data yang menggabungkan ketangkasan DevOps dengan kekuatan analitik data. Ini bertujuan untuk merampingkan penyerapan, pemrosesan, dan analitik data dengan mengotomatiskan dan mengintegrasikan berbagai alur kerja data. Arsitektur DataOps adalah fondasi struktural yang mendukung implementasi prinsip-prinsip DataOps dalam suatu organisasi. Ini mencakup sistem, alat, dan proses yang memungkinkan bisnis untuk mengelola data mereka dengan lebih efisien dan efektif.

Dalam artikel ini:

• Arsitektur data lama vs. arsitektur DataOps
• 5 komponen kunci dari arsitektur DataOps
• Cara mengadopsi arsitektur DataOps

Arsitektur data lama, yang telah banyak digunakan selama beberapa dekade, sering dicirikan oleh kekakuan dan kompleksitasnya. Sistem ini biasanya terdiri atas lingkungan penyimpanan dan pemrosesan data yang tersilo, dengan proses manual dan kolaborasi terbatas antar tim. Akibatnya, mereka bisa lambat, tidak efisien, dan rentan terhadap kesalahan.

Tantangan arsitektur data lama

Beberapa tantangan utama yang terkait dengan arsitektur data lama meliputi:

• Kurangnya fleksibilitas: Arsitektur data tradisional seringkali kaku dan tidak fleksibel, sehingga sulit untuk beradaptasi dengan perubahan kebutuhan bisnis dan menggabungkan sumber data atau teknologi baru.
• Pemrosesan data yang lambat: Karena sifat manual dari banyak alur kerja data dalam arsitektur lama, pemrosesan data dapat memakan waktu dan memerlukan banyak sumber daya.
• Data silo: Arsitektur lama sering menghasilkan data yang disimpan dan diproses di lingkungan yang silo, yang dapat membatasi kolaborasi dan menghambat kemampuan untuk menghasilkan insight komprehensif.
• Kualitas data yang buruk: Kurangnya otomatisasi dan tata kelola data dalam arsitektur lama dapat menyebabkan masalah kualitas data, seperti data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau duplikat.

Bagaimana arsitektur DataOps mengatasi tantangan ini

Arsitektur DataOps mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh arsitektur data lama dalam beberapa cara:

• Peningkatan fleksibilitas: Desain modular arsitektur DataOps memungkinkan integrasi sumber data, alat, dan teknologi baru yang mudah, memungkinkan organisasi untuk dengan cepat beradaptasi dengan perubahan kebutuhan bisnis.
• Pemrosesan data yang lebih cepat: Dengan mengotomatiskan alur kerja data dan memanfaatkan teknologi pemrosesan data modern, arsitektur DataOps mempercepat penyerapan, transformasi, dan analisis data.
• Kolaborasi yang ditingkatkan: DataOps menekankan kolaborasi lintas fungsi, memecah hambatan antara tim data dan memungkinkan mereka untuk bekerja sama secara lebih efektif.
• Peningkatan kualitas data: Penggunaan otomatisasi dan praktik tata kelola data dalam arsitektur DataOps membantu memastikan kualitas, keamanan, dan kepatuhan data.

1. Sumber data

Sumber data adalah tulang punggung dari setiap arsitektur DataOps. Sumber tersebut mencakup berbagai basis data, aplikasi, API, dan sistem eksternal tempat data dikumpulkan dan diambil. Sumber data dapat berupa data terstruktur atau tidak terstruktur, dan mereka dapat berada di on premises atau di cloud.

Arsitektur DataOps yang dirancang dengan baik harus mengatasi tantangan mengintegrasikan data dari berbagai sumber, memastikan bahwa data bersih, konsisten, dan akurat. Menerapkan pemeriksaan kualitas data, pembuatan profil data, dan katalogisasi data sangat penting untuk mempertahankan pandangan yang akurat dan terkini tentang aset data organisasi.

2. Pengambilan dan pengumpulan data

Penyerapan dan pengumpulan data melibatkan proses memperoleh data dari berbagai sumber dan membawanya ke lingkungan DataOps. Proses ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai alat dan teknik, seperti pemrosesan batch, streaming, atau penyerapan real-time.

Dalam arsitektur DataOps, sangat penting untuk memiliki proses ingest data yang efisien dan dapat diskalakan, yang mampu menangani data dari berbagai sumber dan format. Ini membutuhkan penerapan alat dan praktik integrasi data yang kuat, seperti validasi data, pembersihan data, dan manajemen metadata. Praktik-praktik ini membantu memastikan bahwa data yang dicerna akurat, lengkap, dan konsisten di semua sumber.

3. Penyimpanan data

Setelah data dicerna, data harus disimpan dalam platform penyimpanan yang sesuai yang dapat mengakomodasi volume, variasi, dan kecepatan data yang sedang diproses. Platform penyimpanan data dapat mencakup basis data relasional tradisional, database NoSQL, data lakes, atau layanan penyimpanan berbasis cloud.

Arsitektur DataOps harus mempertimbangkan kinerja, skalabilitas, dan implikasi biaya dari platform penyimpanan data yang dipilih. Ini juga harus mengatasi masalah yang terkait dengan keamanan data, privasi, dan kepatuhan, terutama ketika berhadapan dengan data sensitif atau diatur.

4. Pengolahan dan transformasi data

Pemrosesan dan transformasi data melibatkan manipulasi dan konversi data mentah ke dalam format yang cocok untuk analisis, pemodelan, dan visualisasi. Ini mungkin termasuk operasi seperti penyaringan, agregasi, normalisasi, dan pengayaan, serta teknik yang lebih maju seperti machine learning dan pemrosesan bahasa alami.

Dalam arsitektur DataOps, pemrosesan dan transformasi data harus diotomatisasi dan disederhanakan menggunakan alat dan teknologi yang dapat menangani volume besar data dan transformasi kompleks. Ini mungkin melibatkan penggunaan pipeline data, platform integrasi data, atau kerangka kerja pemrosesan data.

5. Pemodelan dan komputasi data

Pemodelan dan komputasi data melibatkan pembuatan model analitik, algoritma, dan perhitungan yang memungkinkan organisasi memperoleh insight dan membuat keputusan berbasis data. Ini dapat mencakup analisis statistik, machine learning, kecerdasan buatan, dan teknik analitik canggih lainnya.

Aspek kunci dari arsitektur DataOps adalah kemampuan untuk mengembangkan, menguji, dan menerapkan model data dan algoritma dengan cepat dan efisien. Ini membutuhkan integrasi platform ilmu data, alat manajemen model, dan sistem kontrol versi yang memfasilitasi kolaborasi dan eksperimen di antara ilmuwan data, analis, dan insinyur.

Menerapkan Arsitektur DataOps dapat menjadi usaha yang kompleks dan menantang, terutama untuk organisasi dengan ekosistem data yang besar dan beragam. Namun, dengan mengikuti pendekatan terstruktur dan berfokus pada komponen utama yang diuraikan di atas, organisasi dapat berhasil membangun dan menerapkan lingkungan DataOps:

1. Menilai kondisi saat ini: Mulailah dengan mengevaluasi infrastruktur, proses, dan praktik data organisasi Anda saat ini. Identifikasi kekuatan dan kelemahan pendekatan Anda saat ini, dan tentukan area di mana perbaikan dapat dilakukan.
2. Tentukan status target:Kembangkan visi yang jelas tentang apa yang ingin Anda capai dengan arsitektur DataOps Anda dan tetapkan serangkaian tujuan dan sasaran yang selaras dengan strategi dan prioritas organisasi Anda secara keseluruhan.
3. Identifikasi tumpukan teknologi: Tentukan alat, teknologi, dan platform yang akan membentuk dasar arsitektur DataOps Anda. Ini mungkin melibatkan riset dan evaluasi berbagai opsi, serta mempertimbangkan faktor-faktor seperti skalabilitas, kinerja, dan biaya.
4. Mengembangkan kerangka kerja tata kelola data: Tetapkan kebijakan, prosedur, dan pedoman untuk mengelola data sepanjang siklus hidupnya, memastikan bahwa kualitas data, keamanan, dan persyaratan kepatuhan terpenuhi.
5. Menerapkan integrasi dan otomatisasi data: Merampingkan dan mengotomatiskan proses penyerapan, pemrosesan, dan transformasi data, menggunakan alat dan teknologi yang mendukung penanganan data dalam volume besar yang efisien dan akurat.
6. Menumbuhkan kolaborasi dan komunikasi: Mendorong kerja sama dan kolaborasi di antara para profesional data, termasuk insinyur data, ilmuwan data, dan analis. Menerapkan alat dan praktik yang memfasilitasi komunikasi, berbagi pengetahuan, dan pemecahan masalah bersama.
7. Memantau dan terus meningkatkan: Terapkan alat pemantauan dan analitik yang memungkinkan Anda melacak kinerja arsitektur DataOps Anda dan mengidentifikasi area di mana perbaikan dapat dilakukan. Terus sempurnakan dan optimalkan proses dan praktik Anda untuk memastikan bahwa lingkungan DataOps Anda tetap tangkas, efisien, dan tangguh.