Apa itu orkestrasi data?

Orkestrasi data adalah manajemen dan koordinasi alur data di berbagai sistem, proses, dan alat. Ini membantu mengatur dan merampingkan tahapan saluran data, termasuk pengumpulan data, penyerapan, transformasi, integrasi, dan penyimpanan.

Melalui proses orkestrasi data yang sukses, informasi mengalir dengan andal dan efisien ke berbagai tujuan target—dan siap untuk analisis data dan penggunaan lainnya saat informasi diterima. Kemampuan inti ini menjadikannya sebagai praktik manajemen data yang penting dalam era beban kerja big data dan pengambilan keputusan berbasis data.  

Insinyur data mengandalkan alat orkestrasi data dan platform orkestrasi untuk merampingkan pergerakan data dan mendukung skalabilitas inisiatif data perusahaan. Otomatisasi adalah pusat dari banyak solusi orkestrasi data modern. Hal ini memungkinkan berbagai tugas data seperti integrasi data dan transformasi, agar berjalan dalam urutan logis tanpa campur tangan manusia. 

Untuk memanfaatkan kekuatan volume data mereka yang terus meningkat, bisnis harus mengatasi ekosistem data yang semakin kompleks. Data mereka sering berasal dari sumber yang berbeda dan dalam berbagai format data. 

Data ini biasanya disimpan pula di repositori berbasis cloud dan on premises, seperti data lake dan gudang data di seluruh dunia. Selain itu, di banyak organisasi data digunakan dalam alat yang berbeda oleh tim dan karyawan yang berbeda—sistem CRM untuk tim penjualan, platform analitik untuk pemasar, dan sebagainya. Menurut survei IDC tahun 2024 terhadap TI dan pemimpin lini bisnis, rata-rata data operasional bersumber dari 35 sistem yang berbeda dan diintegrasikan ke dalam 18 repositori data analitik yang berbeda.¹

Lingkungan data yang rumit seperti itu rentan terhadap silo data, data berkualitas rendah, dan masalah lain yang menimbulkan kemacetan dalam saluran data dan menimbulkan kesalahan dalam analisis hilir. Orkestrasi data yang efektif dapat membantu perusahaan mengatasi tantangan ini dan mengungkap nilai dari data mereka.

Orkestrasi data membantu perusahaan menggunakan data mereka untuk insight berharga, pengambilan keputusan yang tepat, dan inovasi. Manfaat khusus meliputi:

Orkestrasi data dan integrasi data terkait erat tetapi bukan konsep yang identik. Meski keduanya memungkinkan konsolidasi dan penyatuan data untuk contoh penggunaan analitik, integrasi data lebih terperinci sementara orkestrasi data adalah praktik menyeluruh. 

Orkestrasi data mengoptimalkan pergerakan data melalui sistem dan proses yang berbeda. Integrasi data adalah salah satu proses tersebut, yang menggunakan metode berbeda (seperti ekstrak, transformasi, dan muat atau ETL) untuk menggabungkan dan menyelaraskan data dari berbagai sumber dan kemudian memuatnya ke dalam sistem target.

Orkestrasi data membantu organisasi mengatasi kompleksitas ekosistem data mereka yang sangat besar. Praktik itu sendiri biasanya dipecah menjadi tiga langkah dasar:

• Penataan: Data dikumpulkan dari berbagai sumber internal dan eksternal dan kemudian ditata—sering kali di lokasi pusat—sehingga siap untuk transformasi.
  
  
• Transformasi: Data mentah diubah menjadi format terpadu, dibersihkan dan divalidasi untuk mengonfirmasi konsistensi dan akurasi.
  
  
• Aktivasi: Data disediakan untuk analisis, diarahkan ke alat dasbor dan tujuan lainnya.

Yang mendasari langkah-langkah dasar orkestrasi data adalah beberapa fungsi utama. Di antaranya:  

• Menetapkan ketergantungan tugas dan pengurutan tugas
• Mengotomatiskan alur kerja data
• Memantau dan mengirimkan peringatan

Orkestrasi data sering dimulai dengan menetapkan tugas pemrosesan data dan menentukan urutan eksekusi dalam saluran data dan alur kerja. Ini membantu memastikan bahwa ketika satu tugas tergantung pada hasil dari tugas lain, tugas terakhir ini diselesaikan terlebih dahulu. Pengurutan tugas seperti itu—yang didasarkan pada dependensi—membantu organisasi menghindari kegagalan saluran yang mahal.

Untuk mendesain dan mengatur urutan tugas, insinyur data sering kali menggunakan grafik asiklik terarah, atau DAG—grafik di mana node dihubungkan dengan koneksi satu arah yang tidak membentuk siklus apa pun. Node yang berbeda dalam DAG dapat menggambarkan proses data yang berbeda, seperti penyerapan dan transformasi data, dan urutan pelaksanaannya. Tepi yang menghubungkan node menunjukkan dependensi antara proses.

Alternatif pengganti DAG dalam menetapkan dan mengurutkan tugas adalah pendekatan yang terpusat pada kode. Pendekatan terpusat pada kode yang populer menggunakan bahasa pemrograman sumber terbuka Python untuk membuat fungsi bagi manajemen alur kerja—pengaturan yang sering dianggap lebih baik untuk mengakomodasi alur kerja dinamis.

Orkestrasi data modern mengotomatiskan beberapa alur kerja data—seperti ETL, ELT (ekstrak, muat, transformasi) dan transformasi data dalam gudang data—untuk memastikan konsistensi dan meminimalkan atau menghilangkan intervensi manusia. Seseorang dapat memulai tugas data otomatis, tetapi tugas juga dapat dijadwalkan melalui tiga jenis pemicu:²

• Pemicu berbasis waktu: Tugas berjalan pada interval atau waktu yang ditentukan sebelumnya.
  
  
• Pemicu berbasis ketergantungan: Tugas hanya berjalan setelah tugas lain yang ditentukan selesai.
  
  
• Pemicu berbasis peristiwa: Sinyal dunia nyata, seperti panggilan API yang akan mengaktifkan tugas.

Meskipun pemantauan saluran data sering dianggap sebagai praktik observabilitas data, pemantauan juga berperan dalam orkestrasi data dengan membantu memastikan bahwa data mengalir dan diproses sebagaimana mestinya. 

Organisasi dapat memantau beberapa jenis metrik, termasuk metrik kinerja seperti latensi dan throughput; metrik pemanfaatan sumber daya seperti penggunaan CPU dan memori, dan metrik kualitas data seperti akurasi, kelengkapan, dan konsistensi.³

Ketika masalah saluran data terdeteksi, seperti kegagalan tugas, alat pemberitahuan dapat mengirim peringatan tepat waktu ke tim data sehingga mereka dapat mengatasi masalah dengan cepat. Solusi orkestrasi juga memungkinkan upaya coba lagi untuk mengurangi masalah—yaitu, tugas yang gagal dapat dijalankan kembali secara otomatis dalam jumlah yang ditentukan—sebelum pemberitahuan dikirimkan.

Orkestrasi data serupa tetapi sangat berbeda dari dua jenis orkestrasi lainnya: orkestrasi alur kerja dan orkestrasi proses. Kedua praktik ini lebih luas daripada orkestrasi data dan orkestrasi data dapat dianggap sebagai jenis keduanya.
 
Orkestrasi alur kerja berfokus pada koordinasi dan pengelolaan serangkaian tugas, sistem, dan alat yang saling terhubung untuk mencapai hasil tertentu. Orkestrasi ini menekankan eksekusi menyeluruh dan integrasi alur kerja di lingkungan yang berbeda, membantu memastikan tugas terjadi dalam urutan yang benar sekaligus memenuhi dependensi.

Proses orkestrasi merujuk pada pengelolaan dan integrasi berbagai proses bisnis, sering kali melibatkan alur kerja, orang, dan sistem. Alih-alih berfokus pada manajemen alur kerja, proses ini memerlukan koordinasi menyeluruh dari seluruh proses bisnis, meningkatkan keselarasan dengan tujuan organisasi.

Organisasi dan tim data dapat memilih di antara banyak solusi orkestrasi data yang berbeda seiring upaya mereka untuk merampingkan cara pemrosesan data. Solusi terbaik untuk suatu organisasi akan bergantung pada prioritas tertentu, seperti biaya (sumber terbuka vs komersial); kebutuhan observabilitas; dan integrasi dengan solusi data populer lainnya (alat analitik seperti dbt, platform data berbasis cloud seperti Snowflake).

Alat dan platform orkestrasi data yang paling banyak digunakan biasanya menawarkan opsi untuk menghubungkan ke solusi data lain, tetapi caranya bervariasi. Di bawah ini adalah gambaran lebih dekat tentang beberapa solusi orkestrasi data:

• Apache Airflow
• AWS Step Functions
• Azure Data Factory
• Dagster
• Platform IBM DataOps
• Prefect

Solusi orkestrasi data yang paling terkenal, Apache Airflow adalah platform sumber terbuka yang dirancang terutama untuk pemrosesan batch. Solusi ini memungkinkan penjadwalan alur kerja data, dengan alur kerja yang ditetapkan sebagai DAG. Airflow memiliki arsitektur yang mendukung penskalaan dan eksekusi paralel, sehingga cocok untuk mengelola saluran yang kompleks dan padat data.

AWS Step Functions adalah layanan orkestrasi nirserver dari Amazon yang menampilkan fitur antarmuka visual untuk mengoordinasikan aplikasi terdistribusi dan layanan mikro. Ini sering direkomendasikan untuk organisasi yang sudah mengandalkan infrastruktur Amazon, tetapi juga dapat diintegrasikan dengan aplikasi pihak ketiga.

Azure Data Factory dari Microsoft adalah layanan integrasi data nirserver yang dikelola sepenuhnya dengan integrasi bawaan ke layanan Azure lainnya. Solusi ini memiliki antarmuka pengguna visual untuk mengintegrasikan sumber data dan orkestrasi saluran data ETL dan ELT.

Dagster dikenal karena fokusnya pada observabilitas dan kualitas data, dengan kemampuan seperti silsilah data dan pelacakan metadata. Fiturnya juga mencakup pengujian lokal dan komponen yang dapat digunakan kembali untuk mendukung produk data siap AI dan praktik rekayasa perangkat lunak modern. 

IBM menawarkan pilihan alat dan platform DataOps yang menampilkan kemampuan orkestrasi data. IBM® watsonx.data intelligence menyediakan katalog data untuk mengotomatiskan penemuan data dan manajemen kualitas data. IBM watsonx.data integration menawarkan bidang kontrol terpadu untuk membangun saluran yang dapat digunakan kembali. Dan IBM Cloud Pak for Data menggunakan virtualisasi data, saluran, dan konektor untuk menggabungkan data dari sumber yang terisolasi, sekaligus menghilangkan kebutuhan akan pergerakan data fisik.

Prefect adalah alat orkestrasi data yang hadir dalam versi sumber terbuka dan solusi yang dikelola cloud dengan fitur tambahan untuk perusahaan. Tidak seperti solusi orkestrasi data lainnya, Prefect tidak bergantung pada DAG dan justru mengambil pendekatan terpusat pada kode yang lebih disukai sejumlah kalangan untuk orkestrasi yang lebih dinamis.