Apa itu integrasi data cloud?

Tujuan integrasi data cloud adalah untuk meningkatkan akses dan pengiriman data cloud di seluruh organisasi, sambil memastikan data tetap aman, diatur, dan berkinerja sebagai bagian dari strategi manajemen data perusahaan yang lebih luas. Kemampuan dasar ini sangat penting karena organisasi berusaha mengadopsi AI, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan menskalakan analitik real-time di tengah meledaknya volume, kecepatan, dan variasi data.

Di bawah payung Integrasi data cloud terdapat dua subtipe: Integrasi data hybrid cloud dan Integrasi data multicloud.

• Integrasi data Hybrid cloud: Integrasi data yang berada di infrastruktur cloud publik, Cloud Private dan on premises.
  
  
• Integrasi data multicloud: Mengintegrasi data yang berada di layanan cloud dari lebih dari satu penyedia cloud.

Saat ini, sebagian besar perusahaan beroperasi di lingkungan multicloud hybrid yang mencakup layanan cloud publik dan pribadi dari beberapa penyedia. Dalam model ini, integrasi data cloud memberikan dasar untuk menjaga data tetap dapat diakses, tepercaya, dan dapat digunakan di mana pun datanya berada.

Menyimpan data perusahaan di cloud menawarkan keuntungan yang jelas, terutama penghapusan batas penyimpanan keras dan kemampuan untuk dengan mudah menyimpan sejumlah besar big data. Manfaat umum lainnya termasuk efisiensi biaya, skalabilitas, dan peningkatan keberlangsungan bisnis keberlangsungan bisnis.

Karena keuntungan ini, organisasi telah pindah data ke cloud dengan cepat (sambil juga menyimpan data on premises untuk memenuhi kinerja atau peraturan). Beberapa forecasting memproyeksikan pengeluaran penyimpanan awan perusahaan akan mencapai USD 128 miliar pada tahun 2028.¹ Yang lain memperkirakan bahwa jumlah data yang disimpan di seluruh dunia akan berlipat ganda antara 2024 dan 2029.²

Sekarang, data cloud perusahaan—salah satu aset organisasi yang paling penting—makin didistribusikan di seluruh lingkungan hybrid dan multicloud dalam berbagai format terstruktur dan tidak terstruktur.

Data yang berbeda ini telah menyebabkan lanskap data yang terfragmentasi dengan informasi yang tersimpan di seluruh tim, platform, dan lingkungan, menjadikannya tantangan bagi tim untuk menggunakan data. Di saat yang sama, volume data yang dihasilkan oleh aplikasi, perangkat Internet of Things (IoT), dan data transaksi terus Lanjutkan di seluruh sistem cloud dan on-prem.

Integrasi data cloud dapat secara signifikan membantu mengatasi kompleksitas ini. Ini menggabungkan dan menyelaraskan data di seluruh lingkungan cloud dan on-prem. Tampilan terpadu ini membuat data cloud dapat diakses dan digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan. Di era inovasi yang cepat dan data yang makin terfragmentasi, kemampuan ini sangat penting.

Fragmentasi dapat menghambat inovasi dan menyebabkan keputusan yang lambat, tidak konsisten atau tidak akurat, membatasi kemampuan organisasi untuk berinovasi, beradaptasi, dan mencapai efisiensi operasional. Faktanya, menurut data dari IBM Institute for Business Value, 68% CEO yang disurvei mengatakan arsitektur data terintegrasi di seluruh perusahaan sangat penting untuk memungkinkan kolaborasi lintas fungsi dan mendorong inovasi.³

Inisiatif kecerdasan buatan (AI), khususnya, bergantung pada data yang terpadu, tepercaya, dan konsisten. Tanpa strategi integrasi data yang kuat, organisasi mungkin berjuang untuk mengoperasionalkan AI dalam skala besar.

Integrasi data cloud mengikuti langkah-langkah integrasi data yang khas tetapi dapat berbeda dalam urutan operasional dan spesifikasi teknis, khususnya dalam bagaimana pipelines dirancang untuk mengorkestrasi pergerakan data dan pemrosesan di seluruh cloud terdistribusi dan lingkungan hybrid.

1. Identifikasi sumber data: Dalam integrasi data cloud, sumber data memiliki karakteristik khusus cloud. Mereka biasanya mencakup gudang data cloud, aplikasi sebagai layanan (SaaS), dan aplikasi cloud, sistem Cloud Object Storage dan sistem sumber hybrid yang menjangkau sistem lama on premises dan penyimpanan data berbasis cloud.
   
   
2. Ekstraksi data: Data diekstraksi dari sumber cloud dan hybrid menggunakan alat dan proses cloud-native yang biasanya mendukung penyerapan data inkremental dan nyaris seketika (selain batch tradisional jika diperlukan). Ekstraksi biasanya melibatkan antarmuka pemrograman aplikasi (API) atau konektor, baik yang dikelola maupun yang sudah terpasang.
   
   
3. Pemetaan data: Skema pemetaan mendefinisikan bagaimana elemen data dari sistem yang berbeda berhubungan satu sama lain. Langkah ini membantu memastikan penyelarasan data selama integrasi. Dalam integrasi data cloud, proses pemetaan harus mengakomodasi penyimpangan skema yang umum di sumber cloud dan SaaS.
   
   
4. Pemuatan data: Extract, load, transform (ELT) adalah pendekatan dominan untuk integrasi data cloud, di mana data dimuat ke sistem target (seperti gudang data, data lake atau data lakehouse) sebelum transformasi. Langkah ini menggunakan penyimpanan awan yang dapat diskalakan dan cloud computing untuk pindah data awan dalam jumlah besar secara efisien.
   
   
5. Transformasi data: Transformasi data mengubah dan memperkaya data ke dalam format umum untuk mendukung akurasi dan kompatibilitas hilir. Transformasi biasanya menggunakan layanan cloud-native dan mengikuti pendekatan ELT, memanfaatkan pemrosesan paralel dan operasi berkelanjutan untuk akses data sesuai permintaan di lingkungan cloud.
   
   
6. Validasi data dan jaminan kualitas: Kontrol kualitas membantu memastikan keakuratan dan kualitas data dengan memeriksa kesalahan, ketidakkonsistenan, dan masalah integritas data. Pemeriksaan validasi otomatis digunakan dalam skala besar untuk menjaga konsistensi di seluruh format, kode, jenis, dan rentang data.

Sama seperti integrasi data tradisional, integrasi data cloud menawarkan beragam manfaat, termasuk:

• Akses data terpadu
• Kualitas dan konsistensi data
• Skalabilitas dan ketahanan
• Inovasi yang dipercepat

Organisasi yang menerapkan integrasi data cloud dapat menghadapi berbagai tantangan teknis dan operasional yang mencakup tata kelola, kinerja, pemrosesan real time, dan model penerapan.

• Tata kelola, keamanan, dan kepatuhan
• Performa dan skalabilitas
• Integrasi data real-time
• Penerapan hybrid

Mengintegrasikan data di seluruh sistem meningkatkan jumlah vektor serangan potensial— dan dengan itu risiko akses tidak sah dan paparan informasi sensitif. Selain masalah keamanan data, transfer data pelanggan di seluruh wilayah, yurisdiksi, atau lingkungan cloud mungkin tunduk pada berbagai persyaratan hukum dan tempat tinggal data. Organisasi harus memastikan bahwa aliran data mematuhi peraturan yang berlaku seperti GDPR, HIPAA, dan PCI DSS.

Enkripsi data (untuk data yang sedang transit dan tidak aktif), autentikasi yang kuat, izin dan otorisasi di setiap titik integrasi dapat membantu mengurangi risiko ini. Sebuah kerangka kerja tata kelola data yang kuat dapat membantu memperkuat keamanan juga. Platform integrasi data dengan fitur keamanan bawaan dan sertifikasi kepatuhan dapat membantu mengurangi overhead operasional, sementara platform yang dikelola klien atau yang dihosting secara lokal menawarkan kontrol yang lebih besar atas protokol keamanan, penegakan kepatuhan, dan manajemen infrastruktur.

Menyeimbangkan kinerja, biaya, dan data kompleks adalah tantangan inti dari integrasi data cloud. Kecuali alat integrasi data dirancang untuk menskalakan, mereka dapat kesulitan menangani volume data yang besar. Jalur penyerapan yang kelebihan beban dapat memperlambat pemrosesan data, menyebabkan penundaan proses bisnis, menciptakan output yang tidak konsisten, dan menaikkan biaya.

Organisasi dapat memprioritaskan solusi yang mendukung konektor throughput tinggi, pemrosesan paralel, dan partisi untuk memecah kumpulan data besar. Fitur pemantauan dan observabilitas bawaan dapat memberikan visibilitas ujung ke dalam aliran data dan pemanfaatan sumber daya penyimpanan untuk mencegah hambatan, memastikan kinerja tinggi terlepas dari fluktuasi volume data. Memilih pendekatan integrasi yang tepat juga penting. Misalnya, saluran pipa ELT mengubah data setelah memuat, memanfaatkan kekuatan komputasi elastis platform cloud atau gudang data untuk memproses data dalam skala besar

Integrasi data real-time atau nyaris real-time makin penting bagi bisnis. Pengambilan keputusan segera, beban kerja AI, dan operasi sensitif waktu lainnya memerlukan aliran data segar yang berkelanjutan. Namun, integrasi data real-time secara teknis menantang, terutama pada volume data tinggi di mana pemrosesan latensi rendah diperlukan. Arsitektur cloud terdistribusi dapat menambah kekhawatiran latensi dan keandalan jaringan tambahan.

Solusi integrasi data cloud yang mendukung arsitektur berbasis peristiwa (EDA) memungkinkan sistem berkomunikasi dan bertukar data secara real time. Peningkatan adopsi EDA di lingkungan cloud-native menandai pergeseran besar dari arsitektur berorientasi batch tradisional menuju arsitektur yang lebih dinamis dan responsif yang memproses peristiwa (catatan data) saat terjadi.

Perubahan data capture (CDC) adalah metode integrasi real-time lain yang didukung banyak solusi. Metode ini menangkap dan mengirimkan perubahan data saat perubahan itu terjadi ke sistem target yang berbeda, sehingga memungkinkan sinkronisasi data yang nyaris seketika.

Banyak bisnis telah mengatur beban kerja on premises (misalnya, dataset yang disimpan di Oracle Database, IBM Db2 atau SQL Server) yang ada di luar cloud. Dalam skenario ini, penerapan Integrasi data berbasis cloud sepenuhnya tidak praktis karena tantangan interoperabilitas dapat terjadi antara sistem on premises dan platform cloud.

Sebuah penerapan hybrid membantu mengatasi tantangan ini dengan memproses data di alamat yang sudah berada dan menjalankan pipeline di lingkungan yang sama (baik di cloud atau di on premises). Fungsionalitas ini membantu mengurangi kompleksitas mengintegrasikan sistem lama dan cloud native. Mereka juga dapat terbukti hemat biaya, membantu mengurangi penyebaran alat. 

Penerapan integrasi data hybrid menggunakan eksekusi mesin jarak jauh, model pengembangan pipa cloud-native yang memisahkan waktu desain dan waktu proses. Pipeline dirancang secara terpusat dan dijalankan di lingkungan target—cloud ke cloud, cloud ke on premises, dan beban kerja on premises ke cloud. Fleksibilitas ini memiliki manfaat gabungan termasuk pengurangan pergerakan data, biaya keluar yang lebih rendah, dan latensi jaringan yang diminimalkan.

Terdapat banyak contoh penggunaan untuk memanfaatkan AI untuk mempercepat, merampingkan, dan mengoptimalkan proses integrasi data. Contohnya termasuk pemetaan skema berbantuan machine learning, antarmuka pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk transformasi data, AI generatif untuk membuat data sintetis dan teknik didukung AI untuk meningkatkan replikasi data.⁴

AI agen juga merupakan kemampuan integrasi data modern yang sedang berkembang yang memungkinkan tim data untuk mengekspresikan kebutuhan Integrasi menggunakan bahasa alami. Berdasarkan input ini, agen kemudian dapat secara mandiri mengusulkan rencana integrasi—dan kemudian terus membantu mengoptimalkan alur kerja dari waktu ke waktu seiring perubahan lingkungan data dan kebutuhan bisnis.

Kemampuan agen ini membantu para insinyur data merancang dan menjalankan pipeline data dengan lebih cepat dan mengurangi upaya yang memakan waktu, seperti entri data manual dan migrasi data. Mereka juga dapat mengurangi penundaan untuk pengguna non-teknis, yang sering tidak dapat mengakses data tanpa bantuan tim rekayasa data.

Seperti inisiatif AI lainnya, adopsi yang sukses bergantung pada menjaga agar manusia tetap dalam siklusnya, di samping mempertahankan tata kelola AI yang kuat dan transparansi.