Apa itu pengoptimalan data?

Optimasi data adalah proses peningkatan organisasi dan kualitas kumpulan data untuk memastikan penyimpanan, pemrosesan, dan analisis data yang efisien oleh perusahaan dan entitas lainnya.

Optimasi data mencakup berbagai teknik manajemen data. Ini mencakup strategi untuk merampingkan pembersihan data, penyimpanan, transformasi, dan pemrosesan, di samping tujuan pengoptimalan kueri. Jika berhasil mengoptimalkan data, organisasi dapat mengalami pengambilan keputusan yang lebih tepat, membangun operasi bisnis yang lebih hemat biaya, dan mendukung inisiatif kecerdasan buatan (AI) yang dapat diskalakan.

Karena perusahaan semakin berfokus pada pengoptimalan aset data mereka, banyak yang menerapkan solusi berbasis AI untuk meningkatkan proses pengoptimalan data. Solusi ini mencakup alat pembersihan data yang didukung AI, perangkat lunak tata kelola data dan observabilitas, solusi penyimpanan hybrid cloud, dan platform data lakehouse.

Meskipun akses ke data berkualitas tinggi dan relevan selalu penting untuk analitik yang andal dan pengambilan keputusan yang lebih baik, akses ini membutuhkan urgensi tambahan di lingkungan data modern. Ada tiga alasan: volume data, kompleksitas, dan tekanan kompetitif terkait AI.

Organisasi saat ini bersaing dengan volume data yang puluhan kali lebih besar daripada apa yang tersedia di sepanjang sebagian besar sejarah manusia: Satu studi global 2024 tentang organisasi dengan berbagai ukuran menemukan bahwa hampir dua pertiga organisasi mengelola setidaknya satu petabyte data.¹

Sebagian besar data itu adalah big data: kumpulan data sangat besar dalam berbagai format, termasuk data terstruktur, semiterstruktur, dan tidak terstruktur. Terutama Data tidak terstruktur, tidak mudah disesuaikan dengan skema tetap basis data relasional, yang berarti alat dan metode konvensional biasanya tidak dapat digunakan untuk pemrosesan data yang terstruktur dan analisis.

Pada saat yang sama, perusahaan berada di bawah tekanan untuk memanfaatkan data siap untuk AI— informasi berkualitas tinggi, dapat diakses, dan tepercaya yang dapat digunakan organisasi dengan percaya diri untuk pelatihan dan inisiatif kecerdasan buatan.

Tetapi sebagian besar perusahaan belum memiliki data siap AI: Menurut survei tahun 2024 dari IBM Institute for Business Value, hanya 29% pemimpin teknologi yang sangat setuju bahwa data perusahaan mereka memenuhi standar utama untuk penskalaan AI generatif secara efisien.²

Memperoleh nilai dari kumpulan data yang sangat besar dan kompleks sekaligus memastikan kesiapan AI memerlukan alat, infrastruktur, dan strategi manajemen data yang tepat. Namun, perusahaan biasanya tidak mampu membeli sumber daya komputasi dan penyimpanan yang tak terbatas. Mereka harus menyeimbangkan upaya untuk membuka nilai dengan langkah-langkah yang dirancang untuk memaksimalkan efisiensi dan pengembalian investasi.

Pengoptimalan data membantu mereka melakukannya.

Melalui optimasi data, organisasi dapat meningkatkan kinerja dan efisiensi alur kerja data. Berbagai teknik pengoptimalan data membantu perusahaan meningkatkan kualitas dan aksesibilitas data mereka—sekaligus mengurangi beban penyimpanan dan pemrosesan pada sumber daya dan anggaran mereka.

Optimasi data dapat membantu organisasi mengatasi tantangan dalam saluran data dan anggaran mereka. Manfaat optimasi data meliputi:

Teknik pengoptimalan data membantu meningkatkan kegunaan dan efisiensi beban kerja data pada titik-titik penting dalam siklus hidup data— seperti penyimpanan data, transformasi data, dan penggunaan data.

Optimalisasi penyimpanan data termasuk mengurangi ruang penyimpanan yang diperlukan untuk tabel data dan indeks. Ini juga mencakup strategi untuk menggunakan opsi penyimpanan yang berbeda untuk mendistribusikan data lebih efisien dan hemat biaya.

• Mengurangi ruang penyimpanan: Pendekatan umum untuk mengurangi biaya penyimpanan dan ruang yang dibutuhkan adalah kompresi. Proses ini menggunakan algoritma untuk mengodekan dan menguraikan kode data, yang mengurangi bit yang diperlukan untuk penyimpanan.

• Menggunakan penyimpanan bertingkat: Dalam penyimpanan bertingkat, data dikelompokkan berdasarkan kebutuhan akses. Opsi penyimpanan data yang lebih mahal—yang biasanya memungkinkan pengambilan lebih cepat—dicadangkan untuk data “panas” yang sering diakses. Sementara itu, data “dingin”—data yang jarang digunakan —berada di lingkungan penyimpanan yang lebih murah dan membutuhkan lebih banyak waktu untuk mengakses data.

• Memilih arsitektur penyimpanan data: Selain menggunakan tingkatan penyimpanan, organisasi juga dapat memilih satu atau lebih metode penyimpanan untuk mengoptimalkan kecepatan, penghematan biaya, dan tujuan lainnya. Tiga jenis utama sistem penyimpanan adalah object storage, file storage, dan block storage, masing-masing dengan kekuatan dan kelemahan yang berbeda.

Peningkatan kualitas data yang signifikan terjadi selama proses transformasi data dan pembersihan data yang berhasil dijalankan.

Transformasi data adalah konversi data mentah menjadi format dan struktur terpadu. Langkah pertama transformasi data adalah pembersihan data. Disebut juga pembersihan data atau penggosokan data, ini adalah identifikasi dan koreksi kesalahan dan inkonsistensi dalam kumpulan data.

Teknik pembersihan data utama meliputi:

• Standardisasi: Ketika data direpresentasikan dalam struktur dan format berbeda dalam kumpulan data yang sama, inkonsistensi yang dihasilkan dapat membuatnya lebih sulit untuk digunakan. Standardisasi struktur dan format data dapat membantu memastikan keseragaman dan kompatibilitas untuk analisis yang akurat.

• Penghilangan duplikasi data: Data duplikat atau berlebihan dapat menyimpangkan analisis. Penghilangan duplikasi data menghilangkan catatan duplikat (seperti yang dibuat oleh masalah integrasi data, kesalahan entri manual, atau gangguan sistem). Selain meningkatkan kualitas data, penghilangan duplikasi data juga dapat menurunkan biaya dan pemanfaatan sumber daya karena lebih sedikit komputasi dan penyimpanan yang dikeluarkan untuk catatan duplikat.

• Mengatasi missing values: Missing values juga dapat menyimpangkan analisis data. Taktik yang diterapkan oleh para profesional data untuk mengatasi kesenjangan tersebut termasuk mengganti missing values dengan estimasi data atau menghapus entri yang tidak lengkap.

• Validasi data: Validasi data adalah proses verifikasi bahwa data bersih, akurat, dan siap digunakan. Ini melibatkan pembentukan dan penegakan aturan bisnis dan pemeriksaan validasi data, termasuk pemeriksaan konsistensi, tipe data, format, jangkauan, dan keunikan.

Untuk mengatasi kualitas data yang buruk dalam pelatihan model AI, peneliti sering beralih ke langkah-langkah tambahan untuk meningkatkan kualitas kumpulan data pelatihan, termasuk augmentasi data dan pembuatan data sintetis.

Manajemen metadata adalah penataan dan penggunaan metadata untuk meningkatkan aksesibilitas dan kualitas data.

Contoh metadata meliputi:

• Metadata deskriptif: Termasuk informasi dasar, seperti judul dan kata kunci. Jenis metadata ini membantu organisasi meningkatkan kemampuan pencarian dan penemuan data mereka di katalog, platform media sosial, dan mesin pencari.

• Metadata administratif: Meliputi kebijakan kepemilikan, izin, dan retensi. Jenis metadata ini membantu organisasi mematuhi kebijakan hukum, peraturan, dan internal.

• Metadata pelestarian: Memastikan kegunaan jangka panjang dan aksesibilitas data. Jenis metadata ini membantu organisasi memenuhi persyaratan penyimpanan data yang diperluas, terutama dalam industri di mana catatan harus tetap dapat diakses untuk kepatuhan.

Pengoptimalan kueri mempercepat eksekusi kueri (pengambilan dan manipulasi data) dalam basis data SQL dan NoSQL sekaligus meminimalkan penggunaan sumber daya seperti memori dan CPU. Sementara teknik pengoptimalan kueri bervariasi tergantung pada jenis basis data, teknik yang umum meliputi:

• Penyaringan: Memastikan sistem tidak memindai data yang tidak relevan dengan kueri.

• Menambahkan indeks: Indeks dapat menyortir informasi terlebih dahulu untuk mendukung pencarian yang lebih cerdas.

• Caching: Hasil caching dari kueri berulang mengurangi kebutuhan akan komputasi baru setiap kali kueri muncul kembali.

• Partisi: Basis data dapat dipecah menjadi segmen yang lebih kecil untuk kueri yang lebih cepat dan lebih bertarget selama perancangan basis data.

Memilih mesin kueri yang sesuai tujuan dan tepat juga dapat menjadi komponen kunci dari optimasi kueri—karena mesin yang berbeda mungkin lebih cocok untuk beban kerja data yang berbeda. Misalnya, Presto C ++ dapat digunakan untuk kueri berkinerja tinggi dan latensi rendah pada kumpulan data besar, sementara Spark cocok untuk tugas yang kompleks dan terdistribusi.

Teknik lain yang diterapkan untuk optimasi data termasuk pemrosesan paralel (memecah tugas pemrosesan data menjadi berbagai bagian yang lebih kecil untuk dilakukan secara bersamaan pada beberapa prosesor); kontrol akses berbasis aturan, atau RBAC (membatasi akses ke data sensitif yang membantu mencegah kehilangan data yang tidak disengaja dan pelanggaran data disengaja); dan visualisasi data (representasi grafis data untuk membantu dalam analisis data).

Optimasi data dapat dianggap sebagai komponen manajemen data atau dapat dilihat sebagai praktik pelengkap. Pada akhirnya, yang penting adalah bahwa pengoptimalan data memungkinkan manajemen data yang lebih efektif dengan meningkatkan kualitas dan aksesibilitas data yang dikelola.

Tata kelola data adalah disiplin manajemen data yang membantu memastikan integritas data dan keamanan data dengan menetapkan dan menerapkan kebijakan, standar kualitas, dan prosedur untuk pengumpulan, kepemilikan, penyimpanan, pemrosesan, dan penggunaan data. Dengan demikian, disiplin ini dapat mendukung berbagai teknik pengoptimalan data.

Misalnya, program tata kelola data organisasi dapat menetapkan metrik kualitas data untuk mengukur kemajuan menuju peningkatan kualitas data dan menetapkan kebijakan retensi data yang membantu mengoptimalkan penyimpanan data.

Alat untuk pengoptimalan data berkisar dari solusi yang ditargetkan hingga platform komprehensif, biasanya menampilkan komponen didukung AI yang mengurangi proses manual dan mendukung efisiensi operasional.

Alat pembersihan data yang didukung AI dapat secara otomatis mengidentifikasi pola, anomali, dan inkonsistensi dalam data sumber. Model AI berbasis aturan atau yang dipelajari juga dapat mengonsolidasikan atau menghilangkan duplikat dengan memutuskan catatan mana yang harus “bertahan” berdasarkan akurasi, kebaruan, atau keandalan. Model AI dapat mengotomatiskan pembuatan dan penegakan aturan pembersihan data dengan belajar dari koreksi historis dan masukan pengguna.

Alat Observabilitas data memungkinkan pemantauan otomatis, peringatan triase, analisis akar masalah, silsilah data, dan pelacakan perjanjian tingkat layanan (SLA), yang membantu praktisi memahami kualitas data secara menyeluruh. Alat tersebut memungkinkan tim mendeteksi masalah seperti missing values, catatan duplikat, atau format yang tidak konsisten sejak dini sebelum memengaruhi dependensi hilir, yang mengarah ke pemecahan dan penyelesaian masalah yang lebih cepat.

Alat tata kelola data membantu perusahaan menegakkan kebijakan yang ditetapkan melalui program tata kelola data, termasuk kebijakan yang mendukung pengoptimalan data. Kemampuan umum solusi tata kelola data meliputi penemuan otomatis dan klasifikasi data, penegakan aturan perlindungan data dan kontrol akses berbasis peran, serta fitur untuk mendukung privasi data dan persyaratan kepatuhan.

Solusi hybrid cloud menawarkan pendekatan "penggabungan" pada penyimpanan data, dengan platform cloud publik, lingkungan cloud pribadi, dan infrastruktur on premises yang tersedia untuk membantu organisasi menyimpan data secara fleksibel, dapat diskalakan, dan hemat biaya.

Organisasi dapat memilih opsi penyimpanan terbaik dan paling hemat biaya untuk memenuhi kebutuhan bisnis mereka dan mentransfer beban kerja data sesuai kebutuhan. Pendekatan hybrid multicloud menawarkan fleksibilitas tambahan, karena perusahaan dapat menggunakan layanan dari lebih dari satu penyedia cloud.

Data lakehouse adalah platform data yang menggabungkan penyimpanan data yang fleksibel dari data lake dengan kemampuan analitik berkinerja tinggi dari gudang data. Data lakehouse menggunakan cloud object storage untuk penyimpanan cepat dan murah di berbagai jenis data.

Selain itu, arsitektur hybrid mereka menghilangkan kebutuhan untuk memelihara beberapa sistem penyimpanan data, membuatnya lebih murah untuk dioperasikan. Berbagai fitur dari solusi terkemuka mencakup beberapa mesin kueri untuk eksekusi kueri yang efisien dan kemampuan terintegrasi untuk tata kelola data, pembersihan data, dan observabilitas.

Strategi dan alat pengoptimalan data dapat meningkatkan efisiensi dan kinerja di berbagai bidang dan industri.

• Jaringan Internet of Things (IoT): Mengompresi sejumlah besar data yang dikumpulkan oleh sensor di jaringan IoT dapat memungkinkan penyimpanan cloud yang lebih efisien.⁵

• Manajemen hubungan pelanggan (CRM): Pembersihan data dan penghapusan duplikasi dalam sistem CRM dapat membantu meningkatkan manajemen prospek, forecasting penjualan, dan mengelola komunikasi pelanggan.

• Kendaraan otonom: Memfilter gambar yang dikumpulkan untuk pelatihan model kendaraan otonom dapat memastikan data pelatihan mencakup gambar yang paling berharga sekaligus mempercepat kecepatan pelatihan.⁶

• Acara olahraga: Visualisasi data dapat membantu menginformasikan dan mempercepat penyampaian informasi berbasis data dan pembuatan konten selama acara olahraga langsung.⁷