ETL modern: Sistem saraf pusat AI perusahaan

Bayangkan peritel besar meluncurkan flash sale di ratusan toko dan saluran onlinenya. Dalam hitungan menit, lalu lintas pelanggan melonjak melampaui perkiraan, sistem inventaris mulai gagal, dan data harga jatuh tidak sinkron.

Dalam tumpukan data on premises tradisional, pembaruan penting, seperti jumlah penjualan atau peringatan inventaris rendah, diproses dalam batch yang memakan waktu. Pada saat data tiba, itu sudah basi. Penundaan itu dapat merugikan jutaan pendapatan yang hilang.

Ekstrak, transformasi, muat (ETL) modern mengubahnya. Fungsinya sebagai sistem saraf pusat kecerdasan buatan (AI) perusahaan, mentransmisikan sinyal real-time melalui sistem saraf digital yang luas. Data mengalir secara instan dari konter checkout ke model personalisasi AI. Harga disesuaikan secara otomatis. Inventaris dialihkan. Krisis potensial menjadi keunggulan kompetitif bagi peritel hipotetis. 

Skenario ini menyoroti permintaan yang terus meningkat: kemampuan untuk memindah, mengubah, dan mengintegrasikan data secara real time. Selama beberapa dekade, organisasi telah menggunakan proses ETL tradisional untuk mengelola alur kerja integrasi, tetapi laju bisnis saat ini membutuhkan pendekatan cloud-native yang lebih tangkas, . Kebutuhan itu telah memunculkan ETL modern. 

Untuk memahami apa yang membedakan ETL modern, penting untuk memulai dengan pendekatan konvensional. ETL tradisional adalah proses integrasi data lama yang digunakan untuk mengekstrak data dari sistem sumber, mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan dan memuatnya ke dalam sistem target seperti gudang data.

Tetapi ETL tradisional memiliki keterbatasan, terutama di lingkungan big data saat ini:

• Ketergantungan yang tinggi pada pemrosesan batch, yang sering dijalankan pada malam hari
  
  
• Dirancang untuk infrastruktur on premises dengan skema statis
  
  
• Sulit untuk menskalakan di lingkungan volume tinggi dan real-time

Seiring dengan makin kompleksnya ekosistem data, pendekatan seperti mengekstrak, memuat, mengubah (ELT) dan penangkapan perubahan data (CDC) telah muncul untuk mendukung penyerapan dan pemrosesan data bervolume tinggi secara real-time.

Secara bersama-sama, teknik-teknik ini mewakili pergeseran yang lebih luas menuju ETL modern, sebuah pendekatan generasi berikutnya yang dirancang untuk kecepatan, skalabilitas, dan fleksibilitas. Kembali ke analogi, jika ETL modern seperti batang otak, tumpukan data perusahaan seperti sistem saraf. ETL modern terus merutekan informasi antara sistem inti tumpukan dan model AI yang mengandalkan insight real-time.

ETL modern menggunakan layanan cloud, otomatisasi, dan kemampuan streaming untuk menyediakan data yang telah diproses secara real-time. Alat seperti Amazon Redshift, Google BigQuery, dan Microsoft Azure Synapse mendukung orkestrasi ini, memungkinkan keputusan yang lebih cepat karena AI menjadi lebih sentral dalam operasi perusahaan.

ETL tradisional dibuat untuk beban kerja terstruktur yang dapat diprediksi di lingkungan on premises. Seperti dicatat, sering bergantung pada pemrosesan batch, pembaruan manual, dan saluran pipeline yang kaku, sehingga sulit untuk menskalakan atau mendukung permintaan real-time.

Sebaliknya, ETL modern dibangun untuk cloud. Ini mendukung alur kerja batch dan streaming, memungkinkan bisnis untuk bertindak berdasarkan data saat dihasilkan. Misalnya, teknik ELT memindahkan proses transformasi ke gudang data, mempercepat proses pengambilan data dan meningkatkan fleksibilitas.

Alat cloud-native seperti Informatica, Apache Spark, dan IBM DataStage, bersama dengan platform seperti Snowflake, menawarkan konektor dan alat otomatisasi yang dibangun sebelumnya. Fleksibilitas ini mendukung beragam campuran format data, sumber, dan volume yang ditemukan di seluruh perusahaan saat ini.

Tetapi ETL modern lebih dari sekadar peningkatan teknis, ini menjadi dasar untuk pengambilan keputusan berbasis data dan pemberdayaan AI. Data tidak terstruktur, aliran Internet-of-things (IoT) real-time, dan beban kerja machine learning (ML) mendorong pipeline lama melampaui batasnya. Karena organisasi menghasilkan lebih banyak data di berbagai sumber, ETL modern membantu mengelola kompleksitas yang berkembang dengan pemrosesan cloud-native yang dapat diskalakan. 

ETL modern menawarkan berbagai manfaat yang membantu organisasi mengelola integrasi di ekosistem yang berbasis data saat ini, termasuk: 

• Arsitektur berbasis cloud
• Penyerapan data real-time
• Sumber dan jenis data terpadu
• Otomatisasi dan orkestrasi 
• Skalabilitas dan efektivitas biaya
• Pipeline siap AI

Alat ETL modern dirancang untuk gudang data cloud, danau data , dan lingkungan perangkat lunak sebagai layanan (SaaS). Mereka memanfaatkan kemampuan skalabilitas, orkestrasi, dan penyimpanan data cloud-native sehingga organisasi dapat mengelola volume data yang terus meningkat tanpa investasi infrastruktur yang besar. Elastisitas ini memastikan pipeline ETL dapat beradaptasi seiring dengan perkembangan kebutuhan bisnis.

Platform streaming seperti Apache Kafka memungkinkan organisasi untuk menyerap dan memproses data real-time dari perangkat IoT dan antarmuka pemrograman aplikasi (API). Ini mengurangi latensi dan memberdayakan pipeline untuk merespons pergeseran, baik itu mengubah rute inventori atau memicu model ML untuk memperkirakan permintaan. Sementara istilah “ETL” tetap ada, banyak pipeline modern mengikuti pola ELT sebagai gantinya, memuat data terlebih dahulu, kemudian mengubahnya nanti di gudang menggunakan bahasa kueri terstruktur (SQL) atau Python.

Solusi ETL modern menggabungkan informasi dari berbagai sumber data termasuk database relasional, API, data tidak terstruktur, dan aliran telemetri. Dengan demikian, mereka membuat kumpulan data yang telah diubah yang siap untuk dianalisis, mendorong intelijen bisnis tingkat lanjut, meningkatkan kualitas data, dan mendukung pelatihan model AI di berbagai contoh penggunaan.

Alat orkestrasi ETL mengelola aliran data real-time, memicu validasi skema, memantau proses transformasi, dan mengoordinasikan pergerakan data mentah ke platform seperti AWS dan Google BigQuery. Fungsi ini mengurangi beban kerja manual untuk insinyur data dan mendukung proses integrasi data yang konsisten dan tepercaya.

Platform ETL modern dibangun untuk skalabilitas. Platform ini secara otomatis menyesuaikan dengan volume data yang terus meningkat dari berbagai sumber seperti perangkat IoT dan data tidak terstruktur. Arsitektur nirserver dan harga berbasis penggunaan dapat membantu mengoptimalkan sumber daya komputasi cloud sambil menjaga proses ETL tetap hemat biaya.

Di atas semuanya, ETL modern memungkinkan pengiriman data terolah berkualitas tinggi secara berkelanjutan ke alur kerja AI dan machine learning hilir. Dengan memastikan bahwa model dilatih dan diperbarui dengan informasi baru atau real-time, organisasi dapat mengurangi penyimpangan, meningkatkan akurasi prediksi, dan dengan percaya diri menanamkan AI ke dalam operasi inti.

Beberapa platform membentuk tulang punggung dari pipeline ETL modern, yang mendukung aliran data real-time yang menggerakkan AI di perusahaan.

• Amazon Redshift: Layanan data warehouse yang sepenuhnya dikelola dengan kapasitas petabyte, yang terintegrasi secara erat dengan alat ETL AWS.
  
  
• Snowflake: Platform data cloud yang dirancang untuk penyerapan, transformasi, dan penyimpanan data yang dapat diskalakan dan bersifat real-time.
  
  
• Google BigQuery: Layanan data warehouse berbasis cloud nirserver yang dapat diskalakan dan ideal untuk pemrosesan ELT serta analisis data real-time.
  
  
• Azure Data Factory: Layanan ETL dan integrasi data berbasis cloud yang menyediakan konektor ke berbagai sumber data dan orkestrasi real-time.
  
  
• Informatica dan Talend: Solusi ETL terkemuka yang mendukung pengelolaan data hybrid, penyerapan data real-time, dan otomatisasi.
  
  
• IBM DataStage: Platform ETL cloud-native di Cloud Pak for Data yang mendukung integrasi real-time, penerapan hybrid, dan alur kerja otomatis.
   
• Apache Kafka: Platform streaming terdistribusi yang memungkinkan penyerapan real-time dari berbagai sumber. Meski bukan alat ETL yang lengkap, platform ini memainkan peran penting dalam arsitektur ETL modern.
  
  
• Kerangka kerja sumber terbuka: Alat seperti Apache Airflow dan alat pembuatan data (dbt) semakin populer bagi organisasi yang mencari alur kerja ETL yang dapat disesuaikan dan didukung komunitas.

Implementasi modern ETL lebih dari pemilihan alat saja. Ini membutuhkan perencanaan terkoordinasi di seluruh penyerapan, orkestrasi, transformasi, dan tata kelola untuk mendukung analitik real-time dan machine learning dalam skala besar. Langkah-langkah untuk implementasi ETL modern meliputi:

• Menilai sumber data dan metode konsumsi 
• Pilih sistem target yang tepat
• Tentukan kebutuhan transformasi data
• Otomatisasi orkestrasi alur kerja
• Sematkan prinsip tata kelola data yang kuat 
• Strategi manajemen risiko yang dioptimalkan

Perusahaan harus terlebih dahulu mengidentifikasi semua sumber data yang relevan, termasuk platform SaaS, API, basis data relasional, dan aliran IoT. Memahami variasi dan struktur sumber yang berbeda ini memungkinkan strategi konsumsi yang lebih efisien dan penyelarasan yang lebih baik dengan alur kerja hilir.

Memilih sistem target yang tepat adalah kunci keberhasilan ETL modern. Gudang data cloud seperti Amazon Redshift dan IBM Db2 mendukung berbagai kebutuhan pergudangan data, mulai dari analitik yang dapat diskalakan hingga pelatihan model AI. Pilihan terbaik tergantung pada volume data, jenis beban kerja, dan kompatibilitas platform.

Tim harus mengevaluasi apakah pendekatan tradisional atau strategi ETL yang lebih modern lebih sesuai dengan kebutuhan mereka. Faktor-faktor seperti format data, volume data, dan persyaratan pemrosesan real-time semuanya memengaruhi cara dan waktu transformasi data.

Otomatisasi dapat membantu merampingkan aliran data, memastikan akurasi, dan menjaga konsistensi di seluruh platform cloud-native. Hal ini mencakup penjadwalan, validasi, pemantauan, dan pengelolaan skema untuk mendukung integrasi data yang dapat diskalakan dan andal.

Menanamkan tata kelola data ke dalam proses ETL meningkatkan kualitas data dan mendukung kepatuhan. Praktik yang kuat meliputi validasi, kontrol akses, pelacakan silsilah dan penilaian berkelanjutan dari proses integrasi data.

Proses ETL modern dapat menangani data dalam jumlah besar secara efisien, tetapi mengelola harga adalah kuncinya. Organisasi harus mengevaluasi harga, opsi nirserver, dan arsitektur hybrid cloud untuk mengoptimalkan biaya dan mendukung analitik real-time.

Beberapa tren membentuk kembali lingkungan ETL modern:

Tren ini mencerminkan pergeseran berkelanjutan menuju praktik integrasi data yang lebih cerdas dan fleksibel. Karena ETL modern terus berkembang, ETL tetap penting untuk kecerdasan perusahaan, merutekan data di tempat yang paling dibutuhkan sambil menjaga model AI tetap berbasis.