Apa itu cloud data?

Kalimat yang lebih jelas dan lugas:Sebagian besar perusahaan modern mengandalkan infrastruktur TI yang besar dan kompleks, yang menggabungkan penyedia layanan cloud (CSP) dengan sumber daya on premises seperti server dan perangkat lunak. Data cloud membantu mengintegrasikan berbagai sumber ini, meningkatkan efisiensi pengelolaan data, memperkuat integritas data, dan menghilangkan silo (kumpulan data yang terisolasi dan sulit diakses oleh pengguna). 

Bila diterapkan dengan benar,  cloud data membantu perusahaan di berbagai industri seperti perawatan kesehatan, layanan keuangan, pemasaran, dan kedirgantaraan mempercepat transformasi digital serta memanfaatkan kemampuan teknologi baru.

 Cloud dataterdiri atas tiga komponen inti: sumber data, arsitektur data, dan platform data—dikenal sebagai platform data cloud. Berikut adalah tampilan masing-masing komponen ini dan cara kerjanya.

Sumber data adalah kumpulan data dalam bentuk aslinya. Beberapa contoh umum sumber data pelanggan meliputi transaksi, alamat email, postingan media sosial, dan informasi identifikasi pribadi (PII) (misalnya, nama seseorang, usia, dan lokasi fisik). Cloud data harus mengumpulkan, mengintegrasikan, mengubah, toko, dan mengelola data dari berbagai sumber secara aman agar berfungsi.

Arsitektur data, juga dikenal sebagai arsitektur gudang data , mengacu kepada desain repositori data yang menjelaskan bagaimana organisasi mengelola data mulai dari pengumpulan, transformasi, distribusi, hingga konsumsi. Perusahaan menggunakan berbagai arsitektur data dan model data bergantung pada kebutuhan bisnis mereka, termasuk gudang data, danau data, pipeline data, jaringan data , dan banyak lagi.

Arsitektur data dalam cloud mencakup protokol khusus yang dirancang untuk membuat pengumpulan dan pemrosesan data lebih efisien dalam ekosistem cloud. Misalnya, banyak  cloud data modern menggunakan machine learning (ML) untuk memproses data lebih efisien.

Machine learning (ML) membantu mengaktifkan kemampuan seperti analisis prediktif dan pengambilan keputusan otomatis dengan arsitektur cloud, sehingga menghindari biaya pembangunan dan pengelolaan arsitektur TI secara on-premise. Kemampuan machine learning (ML) adalah salah satu fitur utama yang menjadikan data cloud solusi yang sangat dapat diskalakan bagi banyak perusahaan.

Platform data adalah solusi teknologi yang memungkinkan pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan tata kelola data. Dalam lingkungan cloud, platform data dikenal sebagai platform data cloud dan dirancang khusus untuk membantu menyerap data dan memindahkan data dari penyimpanan lokal ke cloud.

 Platform data cloud modern membantu organisasi mengatur dan menganalisis data dalam arsitektur multicloud atau cloud, serta mengoptimalkan kumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur.

Data cloud dapat membantu organisasi dalam berbagai hal, mulai dari menemukan insight baru tentang pelanggan hingga mengotomatisasi tugas yang sebelumnya memerlukan input manusia. Berikut adalah beberapa manfaat paling populer dari menjalankan cloud data di tingkat perusahaan:

Data cloud memungkinkan para pemimpin TI untuk mengelola dan memproses data dari satu platform terpadu, bukan dari banyak sistem yang terisolasi dan saling terhubung. Misalnya, saat mengalokasikan izin untuk data di antara pengguna di perusahaan, admin di cloud data dapat mengontrol kebijakan menggunakan satu titik kontrol daripada beberapa lokasi, meningkatkan tata kelola data dan keamanan.

Cloud data memungkinkan data dikendalikan dan dibagikan di luar ruang kerja fisik, yang merupakan komponen penting dari tenaga kerja jarak jauh. Dengan menggunakan data cloud, pengguna dapat mengakses data penting dengan aman dari mana saja di seluruh dunia tanpa menimbulkan risiko keamanan. 

Mereka juga dapat dengan lancar memindahkan data antara sistem populer seperti data lake dan gudang data untuk pemrosesan yang aman dan efisien, dan mereka dapat mengakses penyedia cloud data populer seperti Salesforce Data Cloud, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure dan Google Cloud Platform (GCP) untuk mendapatkan solusi cloud data terbaru pada model perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) yang sangat dapat diskalakan.

Cloud data mengandalkan protokol berbagi data modern untuk meningkatkan pertukaran data antara solusi penyimpanan cloud dan mengoptimalkan kinerja aplikasi yang mengandalkan data untuk berfungsi. Menggunakan antarmuka pemrograman aplikasi (API), cloud data menghubungkan aplikasi eksternal dengan basis data dan membantu aplikasi memproses data, terlepas dari jenis, format, atau strukturnya. 

Solusi cloud data dengan mudah menangani berbagai jenis data bisnis yang digunakan aplikasi, termasuk data transaksional, data analitis, serta data tidak terstruktur seperti gambar dan video.  Metrik cloud data membantu manajer TI memantau efektivitas solusi cloud data mereka serta mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan efisiensi dan hemat biaya  lebih lanjut. 

Solusi cloud data modern dilengkapi dengan teknologi keamanan yang kuat untuk melindungi organisasi dari serangan siber dan pelanggaran data yang merugikan. Tahun lalu, sebuah laporan menyebutkan bahwa biaya rata-rata pelanggaran data mencapai 4,88 juta USD, meningkat 10% dibandingkan tahun sebelumnya, dan merupakan total tertinggi yang pernah tercatat. 

Solusi cloud data menyederhanakan dan merampingkan perlindungan data melalui otomatisasi banyak tugas keamanan yang dulunya memerlukan input manusia, seperti kepatuhan terhadap peraturan dan tata kelola. 

Data cloud meningkatkan akses pengguna ke berbagai jenis data, menyederhanakan proses bisnis, dan memberikan karyawan di seluruh perusahaan akses aman dan terjamin ke informasi yang mereka butuhkan untuk berkolaborasi secara efektif, sering kali melalui satu dasbor.

Dengan solusi cloud data yang kuat dan modern, karyawan dapat mengakses kumpulan data terstruktur maupun tidak terstruktur dan menggunakan analitik tingkat lanjut untuk menemukan insight berharga. 

Meskipun mengoperasikan cloud data memiliki banyak manfaat, organisasi juga menghadapi beberapa tantangan. Organisasi yang ingin memindahkan data dalam jumlah besar dari lingkungan lokal ke cloud menghadapi tiga kendala utama: konsumsi data, integritas data, dan peningkatan keterampilan pekerja yang mengelola cloud data.

Memindahkan kumpulan data yang besar dan beragam ke cloud sering kali berarti memindahkan data dari sumber yang mungkin diformat secara berbeda dan membutuhkan lingkungan yang berbeda untuk ditransfer dan dikelola dengan aman, sebuah proses yang dikenal dengan istilah penyerapan data. 

Dalam data ingestion, berbagai file data dikumpulkan dan diimpor dari berbagai sumber ke dalam basis data untuk dibersihkan dan penyimpanan agar dapat diakses oleh organisasi.

Jika data dari sumber yang berbeda perlu dibersihkan atau distandarisasi sebelum ditransfer ke lingkungan penyimpanan baru, seperti data lake atau gudang, hal itu dapat menyebabkan penundaan dan bahkan kesalahan dalam prosesnya.

Untuk menjaga integritas data (keakuratan, konsistensi, dan kelengkapan data) perusahaan harus mempertahankan tingkat presisi yang tinggi selama proses transfer data. Salah satu area yang sangat penuh dengan risiko adalah menjaga integritas data dalam menghadapi berbagai macam peraturan.  

Saat memindahkan data ke cloud, organisasi harus mematuhi peraturan mengenai privasi data yang bervariasi dari satu wilayah ke wilayah lainnya. Data yang disimpan secara lokal dalam infrastruktur yang dimiliki dan dioperasikan oleh organisasi diatur oleh satu set undang-undang kepatuhan, sementara ketika data tersebut disimpan di cloud, kemungkinan besar akan diatur oleh undang-undang lain. 

Metadata—informasi tentang asal kumpulan data—sangat rentan terhadap aktor jahat karena sering mengandung PII sensitif, seperti nama, alamat IP, dan lokasi fisik individu yang terkait dengan data. 

Memindahkan data dari penyimpanan lokal ke cloud membutuhkan keahlian manajemen data dalam komputasi cloud yang dapat memaksa perusahaan untuk merekrut talenta baru atau melatih kembali tim TI yang ada (upskilling), yang keduanya berpotensi mahal dan membutuhkan banyak sumber daya. 

Contoh keterampilan baru yang perlu dikuasai tim TI untuk bekerja di lingkungan cloud data meliputi, menangani tata kelola dan keamanan data, menguasai pemodelan data serta alur kerja untuk cloud, dan mempelajari cara menyerap serta mengintegrasikan data ke dalam lingkungan penyimpanan cloud.

Mulai dari membangun aplikasi baru yang inovatif hingga meningkatkan pengalaman pelanggan, data cloud  membantu organisasi menemukan cara baru untuk mengelola dan memanfaatkan data paling berharga mereka. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan untuk cloud data yang paling populer dan efektif saat ini.

Komputasi cloud adalah pusat pengembangan aplikasi modern, yang memungkinkan pengembang merampingkan siklus hidup pengembangan dengan menulis kode, menerapkan dan mengelola basis data, serta menguji fungsi aplikasi —semua dilakukan di cloud. 

Cloud data memudahkan pengembang dalam mengakses kumpulan data dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi yang mereka buat. Dengan menggunakan komputasi edge dan kemampuan Internet of Things (IoT), cloud data membantu memindahkan aplikasi lebih dekat ke sumber data, sehingga memungkinkan aplikasi yang mengalirkan data real-time dalam jumlah besar (dikenal dengan data stream)—seperti Twitch dan TikTok—untuk berfungsi.

 Cloud data modern menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur, sehingga memungkinkan pengguna untuk menganalisis kedua jenis data tersebut dengan mudah dan aman untuk berbagai tujuan analisis. Misalnya, Analis dapat menggunakan cloud data untuk memahami manajemen hubungan pelanggan (CRM) dan data pelanggan dengan lebih baik, serta membuat profil pelanggan untuk membantu memecahkan masalah bisnis, sebuah proses yang dikenal sebagai resolusi identitas. 

Data cloud juga banyak digunakan dalam analisis sentimen dan pembuatan platform data pelanggan untuk menganalisis volume besar data tekstual guna menentukan apakah sentimen yang terkandung bersifat positif atau negatif.

Organisasi yang ingin menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk tujuan bisnis mengandalkan cloud data untuk solusi penyimpanan data terpusat dan Dapat diskalakan yang memungkinkan sejumlah besar data diproses selama pelatihan model AI. Dalam data cloud modern, teks, gambar, audio, video, sensorik, dan jenis data lainnya dapat disimpan dengan aman dan mudah diakses dari lokasi yang aman. 

Cloud data dalam pemasaran (dikenal sebagai cloud pemasaran) memungkinkan penerapan kemampuan AI mutakhir seperti analisis prediktif, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan pengenalan gambar ke dalam aplikasi canggih. Misalnya, Agentforce Salesforce adalah solusi AI yang melakukan tindakan berbasis data di berbagai fungsi bisnis yang sebelumnya memerlukan intervensi manusia.¹

Cloud data modern berperan penting dalam proses pemulihan bencana dan keberlangsungan bisnis (BCDR), membantu bisnis kembali beroperasi normal saat bencana terjadi.

Sebelum cloud data, data harus dipindah antara penyimpanan pada platform yang berbeda, sebuah proses yang semakin sulit karena volume data yang dibutuhkan perusahaan untuk menyimpan menjadi lebih besar. 

 Cloud data dapat meng-hosting beban kerja sangat penting dalam satu infrastruktur yang terhubung, menyediakan akses yang cepat dan aman serta rangkaian opsi keamanan dan pemulihan yang kuat.