Apa itu streaming data?

Organisasi saat ini menghasilkan data dalam jumlah besar untuk segala hal, mulai dari perangkat Internet of Things (IoT) hingga transaksi e-commerce. Streaming data, juga dikenal sebagai “streaming data” atau “streaming data real-time”, membantu organisasi memproses aliran data berkelanjutan ini saat masuk.

Contoh streaming data meliputi:

• Data pasar keuangan yang melacak harga saham dan aktivitas perdagangan
• Pembacaan sensor IoT memantau kinerja peralatan
• Aliran aktivitas media sosial yang merekam interaksi pengguna
  
• Data clickstream situs web yang menunjukkan pola perilaku pengunjung

Organisasi sering kali menggunakan streaming data untuk mendukung inisiatif bisnis yang mengandalkan data real-time untuk pengambilan keputusan berbasis data yang cepat, seperti analisis data dan intelijen bisnis (BI).

Streaming data sering menjadi bagian dari upaya pengumpulan dan pemrosesan data besar. Misalnya, organisasi dapat menganalisis aliran data berkelanjutan dengan menggunakan analitik data besar untuk mendapatkan insight tentang efisiensi operasional, tren konsumen, dan dinamika pasar yang berubah.

Karena mengalir terus menerus, streaming data memerlukan metode pemrosesan yang berbeda dari pemrosesan batch tradisional. Ini sering mencakup arsitektur streaming yang dapat diskalakan dan prosesor aliran yang mengelola konsumsi, pemrosesan, dan analisis data sambil mempertahankan kinerja optimal.

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning semakin meningkatkan fokus pada kemampuan streaming data. Teknologi ini sering mengandalkan pemrosesan data streaming untuk menghasilkan insight dan prediksi real-time.

Menurut Gartner, 61% organisasi melaporkan harus mengembangkan atau memikirkan kembali model operasi data dan analitik mereka karena dampak teknologi AI.¹

WealthAPI, sebuah fintech, membangun platform analitik keuangannya di sekitar arsitektur streaming berbasis peristiwa untuk menangani arus berkelanjutan dari data perbankan dan transaksi yang tidak konsisten secara real time. Data yang masuk disimpan dan didistribusikan melalui Google Publish/Subscribe, layanan pesan yang memisahkan produsen data dari sistem hilir dan memungkinkan beberapa layanan untuk menggunakan aliran yang sama secara bersamaan. IBM watsonx.data kemudian menangani pengambilan data terstruktur berkinerja tinggi, memberikan insight keuangan hingga 80% lebih cepat, melayani puluhan ribu pengguna sambil meningkatkan skala ke jutaan tanpa perubahan arsitektur.

Organisasi dapat memproses data dengan dua cara utama: pemrosesan batch atau streaming data.

Meskipun kedua metode ini menangani volume data yang besar, tetapi keduanya melayani contoh penggunaan yang berbeda dan membutuhkan arsitektur yang berbeda.

Perbedaan utama meliputi:

• Model pemrosesan: Pemrosesan batch mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data dalam batch dengan interval yang tetap, sedangkan streaming data menggunakan alat pemrosesan data real-time untuk memproses data saat data tersebut tiba. Ini berarti sistem streaming dapat menghasilkan insight dan mengambil tindakan dengan segera, sementara sistem batch beroperasi pada jadwal berkala.
  
  
• Kebutuhan infrastruktur: Sistem batch sering kali menggunakan penyimpanan data tradisional dan alat analisis seperti gudang data, sedangkan streaming membutuhkan kerangka kerja khusus dan platform streaming data yang dibangun untuk menangani aliran data real-time.
  
  
• Persyaratan kinerja: Sistem batch dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya selama proses yang terjadwal, sedangkan pemrosesan streaming membutuhkan sistem yang toleran terhadap kesalahan dengan latensi rendah. Dengan kata lain, sistem streaming harus memproses data secara real-time tanpa penundaan, bahkan ketika volume data tinggi atau terjadi masalah.

Organisasi biasanya memilih antara pemrosesan batch dan stream berdasarkan volume data, kebutuhan latensi, dan tujuan bisnis. Banyak yang menggunakan kedua pendekatan tersebut dalam data fabric terpadu untuk menangani berbagai jenis tugas data.

Misalnya, sebuah organisasi e-commerce mungkin menggunakan pemrosesan batch untuk menghasilkan laporan penjualan harian sementara menggunakan data streaming dan sistem analitik real-time untuk memantau metrik situs web utama.  

Pada tingkat yang tinggi, streaming data bekerja dengan cara menangkap, memproses, dan menganalisis aliran data secara real-time dari berbagai sumber secara terus-menerus. Proses ini terdiri dari empat tahap utama:

• Penyerapan data
• Pemrosesan stream
• Analisis data
• Penyimpanan data

Tahap pertama melibatkan pengambilan aliran data yang masuk dari berbagai sumber. Alat penyerapan data modern seperti Apache Kafka menyangga dan menstandarkan aliran ini saat tiba, yang membantu memastikan skalabilitas dan konsistensi data.

Organisasi biasanya mengintegrasikan alat bantu konsumsi data dengan komponen lain untuk menciptakan alur kerja terpadu. Alat integrasi data juga dapat menyelaraskan lebih lanjut jenis data yang berbeda ke dalam format standar untuk diproses guna membantu memastikan bahwa data dari berbagai sumber dapat digabungkan dan dianalisis secara efektif.

Pada tahap pemrosesan, kerangka kerja pemrosesan aliran seperti Apache Flink menganalisis dan mentransformasi data saat sedang bergerak. Kerangka kerja ini memungkinkan organisasi untuk:

• Memproses peristiwa kompleks secara real-time
  
  
• Melakukan agregasi data dalam skala besar, seperti menghitung rata-rata, menghitung kejadian, atau menjumlahkan nilai transaksi
  
  
• Menerapkan transformasi—seperti memfilter, memperkaya, atau memformat data—saat data mengalir melalui pipeline data

Di tahap ini, organisasi mendapatkan insight bisnis yang dapat ditindaklanjuti dari aliran data yang mengalir melalui visualisasi data dan alat analisis lainnya.

Aplikasi utama meliputi:

• Dasbor waktu nyata yang menyajikan metrik dan KPI penting
  
  
• Aplikasi operasional yang mengotomatiskan alur kerja dan mengoptimalkan proses
  
  
• Model machine learning yang menganalisis pola untuk memprediksi hasil

Ketika menyimpan data streaming, organisasi harus menyeimbangkan kebutuhan untuk mengakses data dengan cepat untuk penggunaan real-time dengan penyimpanan data jangka panjang, efisiensi biaya, dan masalah kepatuhan data.

Banyak organisasi menggunakan data lake dan data lake house untuk menyimpan data streaming karena solusi ini menawarkan lingkungan penyimpanan fleksibel yang murah untuk data dalam jumlah besar. Setelah data streaming ditangkap, data tersebut mungkin dikirim ke gudang data, di mana data tersebut dapat dibersihkan dan disiapkan untuk digunakan.  

Organisasi sering kali menerapkan beberapa solusi penyimpanan data bersama-sama dalam satu data fabric terpadu. Misalnya, lembaga keuangan mungkin menggunakan data lake untuk menyimpan aliran transaksi mentah sambil menggunakan gudang untuk analisis dan pelaporan.

Organisasi dapat menggunakan berbagai jenis streaming data untuk mendukung analisis dan pengambilan keputusan secara real-time. Beberapa aliran streaming data yang paling umum meliputi:

Streaming data memungkinkan organisasi untuk memproses informasi real-time dalam jumlah besar untuk mendapatkan insight dan tindakan segera.

Penerapan umum meliputi:

Institusi keuangan sering menggunakan streaming analytics untuk memproses data pasar, transaksi, dan interaksi pelanggan.

Misalnya, perusahaan kartu kredit mengandalkan streaming data untuk deteksi penipuan. Platform streaming data memungkinkan perusahaan-perusahaan ini menganalisis ribuan transaksi per detik untuk deteksi aktivitas yang tidak biasa dan menandai atau memblokir transaksi mencurigakan.

Fasilitas manufaktur modern sering kali menggunakan sensor perangkat IoT dan pemrosesan data waktu nyata untuk meningkatkan efisiensi operasional. 

Misalnya, pabrik otomotif dapat memantau ribuan sensor jalur perakitan, melacak metrik seperti suhu, getaran, dan kinerja. Data ini dapat membantu operator deteksi inefisiensi lebih awal dan menjadwalkan pemeliharaan pencegahan untuk menghindari waktu henti.

Penyedia layanan kesehatan mengandalkan aplikasi streaming untuk memproses data dari perangkat medis dan sistem pemantauan pasien.

Di unit perawatan intensif, misalnya, monitor di samping tempat tidur mengalirkan tanda-tanda vital melalui saluran data ke prosesor pusat. Pemroses ini kemudian dapat mengidentifikasi pola yang mengkhawatirkan dan secara otomatis memperingatkan staf medis ketika intervensi diperlukan.

Peritel dan perusahaan e-commerce menggunakan streaming data dari sistem point-of-sale, sensor inventaris, dan platform online untuk mengoptimalkan operasi.

Misalnya, platform e-commerce besar dapat menggunakan Apache Kafka untuk memproses aliran klik dari jutaan pembeli guna mengukur permintaan dan mempersonalisasi pengalaman pelanggan.

Perusahaan transportasi sering menggunakan streaming analytics untuk memproses data GPS dan pembacaan sensor IoT untuk mengoptimalkan armada.

Misalnya, penyedia logistik dapat mengintegrasikan data real-time dari ribuan kendaraan dengan kumpulan data cuaca dan lalu lintas. Prosesor aliran kemudian dapat mengaktifkan pengoptimalan rute otomatis dengan latensi minimal untuk membantu pengemudi menghindari penundaan. 

Streaming data membantu mendukung langkah-langkah keamanan siber seperti deteksi anomali otomatis. Sistem AI dan machine learning dapat menganalisis aliran data dari alat pemantauan di seluruh sistem untuk mengidentifikasi pola yang tidak biasa atau perilaku yang mencurigakan, sehingga memungkinkan respons segera terhadap potensi masalah. 

Streaming data juga memainkan peran penting dalam AI dan machine learning. Misalnya, kerangka kerja pemrosesan streaming dapat mendukung pelatihan model AI yang berkelanjutan sehingga algoritma machine learning dapat beradaptasi dengan pola yang berubah dalam waktu nyaris seketika.

Sistem machine learning juga dapat belajar secara bertahap dari sumber streaming data melalui proses yang disebut pembelajaran online, dengan menggunakan algoritma khusus untuk meningkatkan akurasi tanpa memerlukan pelatihan ulang total model.

Dengan bantuan solusi data streaming sumber terbuka dan komersial, organisasi dapat membangun pipeline data yang dapat diskalakan yang toleran terhadap kesalahan, yang berarti mereka dapat pulih dari kegagalan tanpa kehilangan data atau waktu henti.

Dua jenis teknologi utama mendukung sebagian besar implementasi streaming data: kerangka kerja pemrosesan aliran dan platform streaming data.

Kerangka kerja pemrosesan aliran memberikan dasar untuk menangani aliran data berkelanjutan. Kerangka kerja ini membantu organisasi membangun pipeline data kinerja tinggi yang secara konsisten memproses volume besar data dengan cepat dan andal.

Tiga kerangka kerja sumber terbuka mendominasi lingkungan streaming:

• Apache Kafka
• Apache Flink
• Apache Spark

Platform streaming terkemuka, Kafka dapat menangani volume data besar dengan latensi milidetik. Organisasi sering menggunakan Kafka untuk membangun pipeline untuk pelacakan aktivitas, pemantauan operasional, dan agregasi log. 

Apache Flink berspesialisasi dalam pemrosesan peristiwa yang kompleks dan komputasi stateful. Ini sangat bermanfaat untuk analisis real-time, deteksi penipuan dan pemeliharaan prediktif, di mana memahami konteks peristiwa dari waktu ke waktu sangat penting.

Dikenal dengan kemampuan analisis terpadu, Spark dapat menangani data batch dan streaming secara bersamaan. Kemampuan ini membuatnya berguna dalam skenario di mana organisasi perlu menganalisis data historis di samping data langsung.

Platform streaming data menawarkan berbagai alat dan fungsi untuk membantu mendukung seluruh siklus hidup streaming data, mulai dari penyerapan dan pemrosesan hingga penyimpanan dan integrasi.

Banyak penyedia cloud besar menawarkan solusi streaming data terkelola yang memudahkan organisasi untuk menyiapkan aplikasi streaming data bervolume tinggi. Layanan seperti Amazon Kinesis dari Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure Stream Analytics, Google Cloud's Dataflow, dan IBM Event Streams menyediakan alat yang siap digunakan. Perusahaan tidak perlu membangun infrastruktur yang rumit dari awal.

Layanan ini juga dapat diintegrasikan dengan alat streaming on premises untuk menciptakan arsitektur hybrid yang dapat membantu menyeimbangkan kebutuhan kinerja dengan persyaratan privasi data. 

Organisasi juga dapat menggunakan alat bantu seperti IBM StreamSets dan Confluent untuk membangun saluran streaming data yang disesuaikan dengan ekosistem TI mereka yang unik.

Meskipun streaming data dapat menawarkan banyak manfaat, organisasi dapat menghadapi tantangan saat membangun arsitektur data yang diperlukan untuk mendukung aplikasi streaming.

Beberapa tantangan umum meliputi:

• Menskalakan arsitektur data: Pemrosesan streaming data sering kali melibatkan penanganan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Organisasi dapat kesulitan jika arsitektur streaming mereka tidak dapat secara efisien menskalakan untuk memproses data dalam jumlah besar.
  
  
• Mempertahankan toleransi kesalahan: Sistem streaming harus toleran terhadap kesalahan saat memproses jutaan peristiwa per detik. Jika tidak, organisasi berisiko kehilangan data karena kerusakan sistem dan perilaku buruk.
  
  
• Memantau kinerja: Aplikasi real-time memerlukan pemantauan metrik yang konstan seperti latensi, throughput, dan pemanfaatan sumber daya untuk mempertahankan kinerja yang optimal, permintaan yang dapat merusak sistem pemrosesan yang sudah kewalahan.
  
  
• Menerapkan tata kelola data: Organisasi harus mempertimbangkan bagaimana mereka menyimpan dan memproses data streaming yang berisi informasi identifikasi pribadi (PII) atau informasi sensitif lainnya yang berada di bawah yurisdiksi Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR), California Consumer Privacy Act (CCPA) atau persyaratan tata kelola data lainnya.