7 Contoh Pipeline Data: ETL, Ilmu Data, eCommerce, dan Lainnya

Berbagai jenis jalur data tersedia untuk mengakomodasi beragam kebutuhan dan tujuan. Berikut adalah beberapa jenis utama:

Pipa pemrosesan batch

Pipeline pemrosesan batch memproses sejumlah besar data dengan mengumpulkannya ke dalam batch. Pipeline ini biasanya berjalan sesuai jadwal atau dipicu secara manual, membuatnya cocok untuk berbagai tugas yang tidak memerlukan analisis real-time. Pemrosesan batch sering digunakan dalam situasi di mana data historis harus diproses secara berkala atau ketika operasi komputasi mahal terlibat.

Alur pemrosesan ral-time

Tidak seperti pemrosesan batch, pipeline pemrosesan real-time memproses data yang masuk segera saat tiba. Pendekatan ini memungkinkan bisnis untuk mendapatkan insight instan dari sumber data mereka dan merespons dengan cepat terhadap perubahan kondisi atau tren yang muncul. Pemrosesan real-time penting untuk aplikasi seperti deteksi penipuan, pemantauan media sosial, dan analitik IoT.

Alur streaming data

Pipeline streaming data, juga dikenal sebagai arsitektur berbasis peristiwa, terus memproses peristiwa yang dihasilkan oleh berbagai sumber, seperti sensor atau interaksi pengguna dalam aplikasi. Prosesor aliran memproses dan menganalisis peristiwa ini, dan kemudian menyimpannya dalam basis data atau mengirimkannya ke hilir untuk analisis lebih lanjut.

Pipa integrasi data

Pipeline integrasi data berkonsentrasi pada penggabungan data dari berbagai sumber ke dalam satu tampilan terpadu. Pipeline ini sering melibatkan proses ekstrak, transformasi, dan muat (ETL) yang membersihkan, memperkaya, atau memodifikasi data mentah sebelum menyimpannya di repositori terpusat seperti gudang data atau lakehouse. Pipeline integrasi data sangat penting untuk menangani sistem yang berbeda yang menghasilkan format atau struktur yang tidak kompatibel.

Mari kita ulas beberapa skenario umum di mana pipeline data dapat diterapkan.

1. Proses ETL (ekstrak, transformasi, dan muat)

Proses ETL adalah jenis pipa data yang mengekstrak informasi mentah dari sistem sumber (seperti basis data atau API), mengubahnya sesuai dengan persyaratan tertentu (misalnya, menggabungkan nilai atau mengubah format) dan kemudian memuat output yang diubah ke sistem lain seperti gudang atau basis data untuk analisis lebih lanjut. Proses ETL memungkinkan bisnis untuk menyimpan catatan historis mereka secara terorganisir sambil membuatnya mudah diakses untuk insight masa depan.

2. Pergudangan dan analitik data

Untuk mendukung pengambilan keputusan yang efektif dalam suatu organisasi, volume besar informasi transaksional historis dan real-time harus disimpan di gudang data. Repositori ini berfungsi sebagai pusat pusat di mana analis dapat dengan cepat menanyakan sejumlah besar informasi agregat tanpa memengaruhi kinerja sistem operasional. Pipeline data bertanggung jawab untuk menyerap, membersihkan, dan mentransformasikan data dari berbagai sumber ke gudang ini sekaligus mempertahankan kualitas data yang diperlukan.

3. Ilmu data dan machine learning

Ilmuwan data sangat bergantung pada kumpulan data berkualitas tinggi untuk melatih model machine learning mereka. Kumpulan data ini sering memerlukan pra-pemrosesan yang ekstensif, termasuk ekstraksi fitur, normalisasi, pengkodean variabel kategoris, dan tugas lainnya. Pipeline data memainkan peran penting dalam mengotomatiskan tugas-tugas ini, memungkinkan praktisi machine learning untuk fokus pada pengembangan model daripada memproses informasi mentah.

4. Mesin rekomendasi e-niaga

Banyak perusahaan e-commerce menggunakan mesin rekomendasi untuk menyarankan produk atau layanan yang mungkin menarik bagi pelanggan berdasarkan riwayat penelusuran, riwayat pembelian, dan faktor lainnya. Untuk mencapai hal ini, mereka memerlukan pipeline data yang kuat yang mampu menyerap log aktivitas pengguna, informasi katalog produk, profil pelanggan, dan banyak lagi. Pipeline memproses data mentah ini dan menyerapnya ke sistem machine learning, seperti pemfilteran kolaboratif atau penyaringan berbasis konten, untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk setiap pengguna.

5. Analisis sentimen media sosial

Agen pemasaran mungkin menggunakan teknik analisis sentimen pada platform media sosial seperti X atau Facebook untuk mengukur opini publik mengenai merek atau produk tertentu. Pipeline data yang efisien diperlukan untuk mengumpulkan tweet atau postingan yang menyebutkan kata kunci target (misalnya, nama merek), melakukan prapemrosesan teks (menghapus kata henti, stemming), melakukan klasifikasi sentimen menggunakan model pemrosesan bahasa alami seperti LSTM atau BERT, dan kemudian menggabungkan Hasil menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti bagi para pengambil keputusan.

6. Deteksi penipuan dalam transaksi keuangan

Bank dan lembaga keuangan sering mengandalkan sistem analitik canggih yang didukung oleh pipeline data yang kompleks untuk deteksi aktivitas penipuan dalam kumpulan data transaksional. Pipeline ini biasanya melibatkan menyerap catatan transaksi real-time bersama dengan pola penipuan historis, membersihkan entri yang berisik atau tidak lengkap, mengekstraksi fitur yang relevan seperti jumlah transaksi, lokasi, atau waktu, melatih model machine learning yang diawasi seperti struktur keputusan, mesin vektor pendukung, atau neural networks untuk mengidentifikasi potensi penipuan dan memicu peringatan untuk transaksi yang mencurigakan.

7. Pemrosesan data IoT

Perangkat IoT menghasilkan sejumlah besar data yang harus diproses dengan cepat. Misalnya, proyek kota pintar mungkin mengumpulkan data dari sensor yang memantau pola lalu lintas, tingkat kualitas udara, dan tingkat konsumsi energi di seluruh kota. Pipeline data yang dapat diskalakan dan efisien sangat penting untuk menyerap data streaming berkecepatan tinggi ini, memprosesnya dengan menyaring informasi yang tidak relevan atau menggabungkan pembacaan sensor selama interval waktu, menerapkan algoritma analitik seperti deteksi anomali atau pemodelan prediktif pada kumpulan data yang telah diproses sebelumnya dan akhirnya memvisualisasikan data untuk memberikan insight kepada pejabat kota.

Konten terkait: Baca panduan kami untuk observabilitas pipeline data

Lihat bagaimana IBM® Databand menyediakan pemantauan pipeline data untuk deteksi dengan cepat insiden data seperti pekerjaan yang gagal dan berjalan sehingga Anda dapat menangani pertumbuhan pipeline. Jika Anda siap untuk melihat lebih dalam, pesan demo hari ini.