Apa itu otomatisasi data?

Banyak organisasi mengandalkan otomatisasi data sebagai komponen kunci dari strategi manajemen data mereka.

Data Differentiator IBM melaporkan bahwa sebanyak 68% data organisasi tidak pernah dianalisis, yang berarti bisnis tidak pernah menyadari manfaat penuh dari data tersebut.

Otomatisasi membantu bisnis meningkatkan efisiensi operasional dan memproses volume data yang terus meningkat sehingga mereka dapat mengekstraksi insight berharga dan membuat keputusan bisnis yang lebih cepat dan lebih tepat.

Secara khusus, otomatisasi data dapat membantu merampingkan proses ETL yang sering kali harus dilalui oleh data sebelum bisnis dapat menggunakannya. ETL mencakup ekstraksi data dari sumbernya, mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan, dan memuatnya ke dalam aplikasi atau basis data target.

Dengan menghilangkan tugas berulang yang memakan waktu yang biasanya memerlukan intervensi manual, teknologi otomatisasi data membebaskan para insinyur data dan ilmuwan data untuk berfokus pada prioritas yang lebih tinggi, seperti analisis data dan proyek kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML).

Otomatisasi data juga meningkatkan kualitas data dengan meminimalkan kemungkinan kesalahan manusia selama pemrosesan data.

Otomatisasi data penting bagi bisnis yang harus memproses, menganalisis, dan bertindak berdasarkan volume data yang berkembang pesat dari berbagai sumber data. Sekitar 402,74 juta terabyte data dihasilkan setiap hari, sebagian besar dalam format mentah atau tidak terstruktur yang sulit dibaca oleh sistem TI tanpa pemrosesan data.¹

Bisnis membutuhkan data yang bersih dan akurat untuk berbagai contoh penggunaan, termasuk operasi, rantai pasokan, pemasaran dan penjualan, tata kelola perusahaan, dan banyak lagi. Saat ini, karena banyak bisnis memulai inisiatif kecerdasan buatan (AI), jumlah data yang lebih besar diperlukan untuk melatih model bahasa besar (LLM).

Sebelum otomatisasi data, pemrosesan data rumit untuk dilakukan, padat karya, dan rentan terhadap kesalahan. Alur kerja data seperti pengumpulan data, persiapan data, dan integrasi data bergantung pada skrip kode tangan manual yang harus dibuat, dipelihara, dan sering diperbarui. Sumber data yang berbeda memerlukan pengodean khusus untuk membuatnya kompatibel dengan bagian lain dari saluran data organisasi.

Alat pemrosesan data otomatis dapat memberikan solusi no-code untuk masalah ini. Bisnis yang mengadopsi strategi otomatisasi data dapat mengurangi waktu pemrosesan, meningkatkan produktivitas pekerja, meningkatkan kualitas data, dan menganalisis lebih banyak data lebih cepat. Dalam era AI dan analitik big data, otomatisasi dianggap sebagai kemampuan penting.

Otomatisasi data bekerja dengan membuat jalur data yang secara otomatis mengumpulkan data dari berbagai sumber, memproses data untuk digunakan, dan mengirimkannya ke repositori dan alat yang membutuhkannya.

Sumber data dapat mencakup basis data, aplikasi web, antarmuka pemrograman aplikasi (API), layanan cloud, dan banyak sumber berbeda lainnya. Tujuan akhir dari data bisa berupa gudang data, aplikasi analitik, alat intelijen bisnis, atau model AI atau ML.

Saat data mengalir melalui jalur data, teknologi yang berbeda bekerja sama untuk menyelesaikan setiap langkah dengan otomatisasi.

Sebagai contoh, konektor data dapat mengambil data dari sumber apa pun tanpa memerlukan kode khusus atau intervensi manual. Otomatisasi proses robotik (RPA) dapat melakukan tugas berulang seperti menemukan data tertentu dalam spreadsheet atau faktur dan memindahkannya ke aplikasi.

Kecerdasan buatan dan machine learning juga merupakan teknologi penting untuk otomatisasi data. Mereka dapat mengotomatiskan tugas entri data yang kompleks, melakukan transformasi data yang canggih, dan secara otomatis menyesuaikan parameter pemrosesan data ketika keadaan atau kebutuhan bisnis berubah.

Salah satu metode utama untuk memproses kumpulan data untuk digunakan dikenal sebagai ETL, untuk mengekstrak, mengubah, dan memuat. Otomatisasi data membantu merampingkan langkah ini dan langkah utama lainnya dari siklus hidup manajemen data:

• Integrasi data: Menyatukan penyimpanan data yang berbeda.
• Ekstraksi data: Mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber.
• Transformasi data: Mengubah data untuk tujuan penggunaannya.
• Pemuatan data: Memindahkan data yang diubah ke lokasi targetnya.
• Analisis data: Menghasilkan insight dari data.

Integrasi data adalah istilah umum untuk mengumpulkan, menggabungkan, dan menyelaraskan data dari berbagai sumber ke dalam format terpadu dan koheren yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan analitis, operasional, dan pengambilan keputusan.

Integrasi data melibatkan serangkaian langkah dan proses termasuk ekstraksi data, transformasi data, pemuatan data dan analisis data, yang dijelaskan di bawah ini.

Data mentah disalin atau diekspor dari berbagai sumber, seperti basis data SQL dan NoSQL, aplikasi web, API, layanan cloud, dan spreadsheet. Jenis data yang diekstraksi mungkin termasuk format data tidak terstruktur dan terstruktur, seperti JSON, XML, tabel basis data relasional, dan banyak lagi.

Alat ekstraksi data otomatis dapat mengenali dan mengekstrak data dari sumber berbeda tanpa perlu campur tangan manusia atau pengodean khusus. Mereka dapat menemukan dan mengambil bagian informasi tertentu dalam volume besar data yang tidak terstruktur, seperti dokumen bisnis, email, atau halaman web. Beberapa alat ekstraksi bahkan dapat bekerja dengan teks tulisan tangan dan gambar resolusi rendah.

Transformasi data adalah bagian penting dari proses integrasi data di mana data mentah diubah menjadi format atau struktur terpadu. Transformasi data membantu memastikan kompatibilitas dengan sistem target dan meningkatkan kualitas dan kegunaan data. Bergantung pada tujuannya, data dapat mengalami beberapa transformasi untuk mempersiapkannya untuk digunakan.

Alat otomatisasi data dapat melakukan transformasi data seperti membersihkan data untuk menghilangkan kesalahan dan inkonsistensi, memformat ulang data seperti menghapus kolom dari spreadsheet dan mengumpulkan data dengan menggabungkan beberapa catatan. Alat otomatisasi juga dapat memperkaya data dengan menambahkan informasi yang relevan dari sumber lain.

Ketika data ditransformasikan, data tersebut dimuat ke dalam tujuan yang dituju, yang sering kali berupa gudang data, aplikasi analitik, atau alat lain yang memungkinkan pengguna mengakses dan bekerja dengan data. Biasanya, hal ini melibatkan pemuatan awal semua data, diikuti dengan pemuatan perubahan data tambahan secara berkala dan, yang lebih jarang, penyegaran penuh untuk menghapus dan mengganti data di gudang.

Alat otomatisasi dapat menjadwalkan pemuatan data secara otomatis berdasarkan interval waktu, misalnya sekali atau dua kali sehari. Mereka juga dapat memulai pemuatan data ketika pemicu diaktifkan, seperti ketika data baru ditambahkan ke penyimpanan atau dokumen diperbarui. Beberapa alat juga dapat secara otomatis menghasilkan kode khusus untuk memuat berbagai jenis aset data dengan benar.

Setelah ekstraksi, transformasi, dan pemuatan, data siap dianalisis untuk mengungkap tren, pola, dan korelasi untuk membantu bisnis membuat keputusan berdasarkan data. Alat otomatisasi data dapat melakukan banyak tugas analisis data secara otomatis untuk membantu ilmuwan data bekerja lebih cepat dan efektif.

Alat otomatisasi dapat mengodekan atau mengonversi data ke dalam format numerik, membagi data menjadi subset, mengisolasi variabel, menghitung missing values, dan menggeneralisasi kumpulan data besar menjadi abstrak tingkat tinggi. Bagi pengguna bisnis, otomatisasi data dapat membuat visualisasi data untuk membantu mereka memahami dan memanfaatkan insight berbasis data.

Manfaat utama otomatisasi data meliputi:

• Peningkatan efisiensi
• Kualitas data yang andal
• Penghematan biaya
• Insight bisnis yang lebih cepat
• Pengambilan keputusan yang lebih cepat
• Keamanan data yang lebih kuat
• Skalabilitas yang fleksibel

Memindahkan dan memproses data dalam jumlah besar melalui jalur data dapat menjadi proses yang kompleks dan memakan waktu. Mengotomatiskan banyak tugas di seluruh saluran data secara dramatis menyederhanakan dan mempercepat waktu pemrosesan.

Menghapus intervensi manusia dari pemrosesan volume data yang besar juga menghilangkan kemungkinan kesalahan manusia. Alat otomatisasi data juga dapat melakukan validasi data untuk mencegah kesalahan pada data dan menjaga konsistensi dengan aturan bisnis.

Otomatisasi data menghilangkan biaya karyawan yang menghabiskan waktu dan tenaga untuk tugas pemrosesan data. Sebagai contoh, alat otomatisasi dapat membantu entri data, memperbaiki kesalahan, dan memformat data agar kompatibel dengan sistem dan alat lainnya.

Dengan mengotomatiskan tugas analitik yang sebelumnya memerlukan intervensi manual dari tim data, otomatisasi data mempercepat penemuan insight berbasis data, sering kali secara real time.

Insight bisnis yang lebih cepat berarti bahwa bisnis dapat membuat keputusan berbasis data secara real-time untuk merebut peluang baru, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mengurangi risiko bertindak tanpa memahami konsekuensi potensial.

Alat otomatisasi data dapat membantu melindungi data selama pemrosesan dengan mengenkripsi data sensitif secara otomatis, mengautentikasi dan mengaudit data agar sesuai dengan peraturan, serta membatasi akses ke sumber data.

Seiring bertambahnya volume data dan proses bisnis berkembang, otomatisasi data memberi organisasi kemampuan untuk menskalakan upaya pemrosesan data sambil mempertahankan persyaratan kinerja.