Apa itu pertukaran data?

Jika data adalah sumber kehidupan organisasi modern, maka pertukaran data adalah sistem peredaran darah yang menjaganya tetap mengalir. Berbagi data memastikan informasi sampai ke sistem dan orang yang tepat—mendukung operasi, dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang tepat. Sama seperti tubuh membutuhkan sirkulasi yang sehat untuk berfungsi, ekosistem digital bergantung pada aliran data yang terkelola dengan baik untuk menghilangkan silo dan membuka potensi nilai dari aset data mereka.

Pertukaran data adalah bagian mendasar dari manajemen data, yaitu praktik mengumpulkan, memproses, dan menggunakan data secara aman dan efisien untuk mendorong hasil bisnis yang lebih baik. Ini mendukung berbagai inisiatif, mulai dari pengembangan kecerdasan buatan (AI) hingga integrasi ekosistem dengan penyedia data. Pertukaran data biasanya terjadi melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API), transfer file, streaming pipeline, atau platform berbasis cloud—masing-masing disesuaikan dengan kasus penggunaan yang berbeda.

Setiap hari, dunia menghasilkan sekitar 402,74 juta terabyte data. Tanpa pertukaran data yang efektif, informasi tersebut (beserta nilainya) akan terperangkap. Di UE saja, aliran data  cloud menghasilkan sekitar 77 miliar EUR nilai ekonomi pada 2024,—dan diproyeksikan meningkat menjadi 328 miliar EUR pada 2035.

Pertukaran data adalah fondasi setiap organisasi modern berbasis data. Mereka yang memiliki strategi pertukaran data efektif dapat menyatukan data internal dan eksternal yang terfragmentasi, membuka insight lebih mendalam di seluruh departemen, kemitraan, dan contoh penggunaan.

Misalnya, melalui pertukaran data real-time, platform e-commerce dapat menyesuaikan harga secara dinamis, berbagi aliran data di antara pengecer, dan mengoptimalkan rantai pasokan. Demikian pula, pertukaran ini memungkinkan staf rumah sakit untuk berbagi hasil lab dengan spesialis eksternal secara real time, yang dapat mengurangi waktu diagnosis dan meningkatkan hasil pasien.

Pertukaran data juga berperan penting dalam memungkinkan sistem AI untuk belajar dan memberikan nilai. Dengan merampingkan aliran data di berbagai sistem, pertukaran data dapat membantu menyatakan bahwa model AI dilatih pada informasi terkini dan relevan. 

Komponen utama pertukaran data—seperti skema standar, konektor aman, dan izin terstruktur—membantu memastikan berbagai sumber data dapat digunakan secara efektif dalam ekosistem AI. Hal ini memungkinkan organisasi mengintegrasikan data pihak ketiga tanpa mengorbankan kualitas atau kontrol.

Pertukaran data dapat dikategorikan berdasarkan beberapa dimensi—terutama waktu, arsitektur, dan model akses. Memahami perbedaan ini dapat membantu organisasi merancang strategi berbagi data yang lebih tangguh, mendukung mulai dari aliran data real-time hingga integrasi pihak ketiga yang aman.

 Pertukaran  data secara real-time: Data dikirimkan secara instan atau hampir instan antara sistem, seringkali sebagai respons terhadap peristiwa tertentu. Hal ini sangat penting dalam situasi yang membutuhkan kecepatan, seperti deteksi penipuan, pemantauan Internet of Things (IoT), atau penetapan harga dinamis.  Pertukaran data real-time  membantu mempercepat pengambilan keputusan dan dapat dipicu oleh peristiwa tertentu atau disalurkan secara terus-menerus tergantung pada arsitektur sistem.

Pertukaran terjadwal (batch): Data dikumpulkan dan ditransfer secara massal pada interval yang telah ditentukan sebelumnya, seperti setiap jam, setiap malam, atau setiap minggu. Batch exchange umum digunakan dalam alur kerja kepatuhan dan pipa ekstrak, transformasi, dan pemuatan (ETL), dan merupakan metode yang andal untuk memindahkan kumpulan data besar. Metode lama — seperti protokol transfer file (FTP) atau upload penyimpanan cloud — tetap umum dalam alur kerja ini, terutama ketika API modern belum tersedia.

Pertukaran streaming: Data mengalir secara terus-menerus dari sumber ke tujuan dalam unit-unit kecil dan bertahap. Digunakan dalam skenario volume tinggi seperti telemetri atau mesin rekomendasi, streaming mendukung insight real-time dan mengurangi latensi dengan menghilangkan kebutuhan untuk menunggu kumpulan data penuh. Ini sering menjadi bagian inti dari platform pertukaran data dan pipeline analitik skala besar.

Pertukaran berbasis API: API menyediakan akses terstruktur dan dapat diprogram ke data, mendukung baik alur kerja real-time maupun batch. Mereka mengstandarkan komunikasi antar sistem, memvalidasi data yang dikirim, dan menyederhanakan integrasi data—terutamadalam ekosistem microservices dan cloud-native. Banyak organisasi menerapkan pertukaran berbasis API melalui integrasi langsung, menggunakan konektor yang dibuat khusus atau API standar untuk mengotomatiskan aliran data dan mengurangi intervensi manual.

Pertukaran berbasis peristiwa: Alih-alih menggunakan polling atau tugas terjadwal, metode ini memicu transfer data ketika peristiwa tertentu terjadi. Umum dalam aplikasi modern dan nirserver arsitektur, teknologi ini membantu mengoptimalkan efisiensi operasional dengan hanya mengirimkan informasi yang relevan saat dibutuhkan—mengurangi beban jaringan dan meningkatkan responsivitas.

Antrian pesan dan sistem pub/sub: Teknologi seperti Apache Kafka dan RabbitMQ menggunakan broker pesan untuk memisahkan produsen dan konsumen data. Pola ini memungkinkan aliran data asinkron yang dapat diskalakan (ketika satu sistem mengirim data, yang lain memprosesnya nanti) dan mendukung banyak sistem informasi  terdistribusi. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mendukung konektor yang fleksibel di berbagai platform. Distribusi gaya siaran—di mana pesan dipublikasikan ke beberapa langganan secara bersamaan—juga dapat diimplementasikan melalui model penerbit/langganan (pub/sub).

Pertukaran pribadi: Data dibagikan di dalam atau di antara pihak tepercaya, biasanya dengan kontrol tata kelola, kepatuhan, dan audit yang kuat. Model ini mendukung berbagi data yang aman untuk kasus penggunaan B2B, layanan berbagi data cloud, dan struktur data internal yang memprioritaskan data sensitif seperti informasi identitas pribadi (PII). 

Pertukaran publik: Data dibagikan secara terbuka melalui API publik, pasar digital data, atau repositori pemerintah. Pertukaran ini mempromosikan monetisasi, aksesibilitas, dan inovasi, tetapi memerlukan validasi dan kebijakan penggunaan yang kuat untuk memastikan kualitas danintegritas data. Platform pertukaran data seperti Microsoft Azure Data Share dan IBM® Sterling Data Exchange membantu menstandarisasi dan mengamankan proses ini melalui alat tata kelola bawaan dan model izin. 

Pertukaran peer-to-peer: Sistem terhubung secara langsung—seringkali secara simetris—tanpa bergantung pada perantara pusat. Model ini mendukung sistem data gabungan, jaringan terdesentralisasi, dan pertukaran rantai pasokan, memberikan ketahanan dan otonomi sambil mempertahankan interoperabilitas di seluruh sumber data eksternal. 

Format data ("terkadang disebut sebagai bahasa data") memainkan peran kunci dalam pertukaran data. Format dapat dikategorikan menjadi dua jenis: berbasis teks dan berbasis biner.

Format ini menyimpan data dalam teks yang dapat dibaca manusia dan biasanya digunakan untuk kesederhanaan, kompatibilitas, serta kemudahan debugging di seluruh sistem.

 Format  ringkas yang dapat dibaca mesin ini dirancang untuk kinerja optimal, sehingga ideal untuk pertukaran data berkecepatan tinggi di lingkungan terdistribusi atau dengan sumber daya terbatas.

Pertukaran data modern dapat membuka nilai signifikan bagi organisasi. Namun, untuk menyadari nilai ini, perlu mengatasi sejumlah tantangan teknis dan operasional.

• Interoperabilitas dan integrasi: Dengan skema standar, izin yang terkelola, dan konektor yang fleksibel, pertukaran data membantu organisasi mengintegrasikan sistem yang terfragmentasi dan memperlancar integrasi di antara mitra dan platform.
  
  
• Monetisasi dan pertumbuhan ekosistem: Melalui pasar digital dan kemitraan berbagi data yang terstruktur, organisasi dapat memonetisasi produk data berharga—mengubah kumpulan data yang sebelumnya terpisah menjadi aset yang menghasilkan pendapatan.
  
  
• AI dan otomatisasi: Aliran data yang andal, mendorong sistem machine learning (ML) dengan informasi terkini dan relevan. Pertukaran yang diatur dengan baik memastikan model dilatih pada data berkualitas tinggi, sementara API dan streaming real-time memungkinkan inferensi dengan latensi rendah dan loop masukan.
  
  
• Tata kelola data dan kepercayaan dalam skala besar: Kerangka kerja tata kelola data yang kuat—termasuk pengelolaan izin, pemeriksaan validasi, dan kontrol audit—memungkinkan pertukaran data secara aman untuk menskalakan. Dengan menanamkan tata kelola data ke dalam aliran data, organisasi dapat mengurangi risiko kepatuhan dan membangun  ekosistem data yang tepercaya.

• Kesenjangan kompatibilitas: Infrastruktur lama mungkin tidak mendukung format modern seperti JSON atau XML, sehingga menimbulkan gesekan saat integrasi—terutama di lingkungan hybrid.
  
  
• Risiko keamanan dan privasi: Tanpa enkripsi kuat dan mekanisme validasi, data sensitif rentan terhadap ancaman saat ditransmisikan. Hal ini terutama berlaku di sektor berisiko tinggi seperti kesehatan dan keuangan.
  
  
• Ketidakkonsistenan kualitas data: Sumber data pihak ketiga atau sumber internal yang tidak dikelola dengan baik dapat menyebabkan gangguan, kesalahan, atau ketidaksesuaian yang menyebar ke alur kerja hilir.
  
  
• Kompleksitas tata kelola: Saat data berpindah melintasi lebih banyak platform dan pemangku kepentingan, kepemilikan, hak penggunaan, dan kepatuhan peraturan menjadi semakin sulit dikelola dalam skala besar.
  
  
• Biaya infrastruktur: Membangun pipa data yang dapat diskalakan dan real-time—serta memelihara lapisan tata kelola di sekitarnya—membutuhkan investasi awal yang signifikan, terutama bagi organisasi yang lebih kecil.