Apa itu data real-time?

Data real-time adalah informasi yang tersedia untuk diproses dan dianalisis segera setelah dibuat atau dikumpulkan, sering kali dalam hitungan milidetik.

Data real-time adalah kekuatan pendorong di balik pengambilan keputusan yang cepat—yang sangat penting untuk tetap kompetitif dalam iklim bisnis saat ini. Organisasi menggunakan data real-time untuk mendukung analisis real-time, sehingga mereka dapat mengakses insight yang dapat ditindaklanjuti dengan cepat dan percaya diri. Menurut data IDC 2025, perusahaan yang disurvei menunjukkan bahwa 63% contoh penggunaan harus memproses data dalam hitungan menit agar bermanfaat. 

Di seluruh perusahaan, data real-time membantu mempercepat deteksi penipuan, mengoptimalkan rantai pasokan, mempersonalisasi pengalaman pelanggan, dan mengelola risiko. Dan di era kecerdasan buatan, data real-time telah terbukti penting untuk sistem AI yang efektif. Model AI berkinerja terbaik dengan data yang segar dan relevan. Tanpa data tersebut, model AI dapat membuat keputusan berdasarkan informasi yang ketinggalan zaman—pada dasarnya, realitas sebelumnya.

Data real-time dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk:

• Perangkat dan sensor Internet of Things (IoT)
• Aplikasi seluler
• Sistem transportasi
• Layanan prakiraan cuaca
• Pasar keuangan
• Platform media sosial
• Database olahraga
• Platform intelijen keamanan siber
• Sistem titik penjualan dan e-commerce

Antarmuka pemrograman aplikasi (API) dapat membantu mengotomatiskan transmisi data real-time dari berbagai sumber ke pipeline data untuk pemrosesan dan penyimpanan.

Saat ini, menggunakan data historis dan informasi yang lama—bahkan data yang dikumpulkan sehari sebelumnya—untuk membuat keputusan yang tepat tidaklah cukup baik.¹

Namun itulah yang sering kali dipaksakan oleh perusahaan ketika bersaing dengan pendekatan pemrosesan data tradisional—yaitu, pemrosesan batch—untuk kecerdasan berbasis data. Melalui pemrosesan batch, tugas dikumpulkan selama interval tertentu dan akhirnya dijalankan dalam beberapa batch pada waktu tertentu, seperti semalam.

Kendati pemrosesan batch merupakan alat yang berharga untuk tugas-tugas yang tidak sensitif terhadap waktu, seperti laporan rutin, pemrosesan batch menghambat kemampuan bisnis untuk memperoleh insight langsung. Misalnya, bank yang hanya mengandalkan pemrosesan data batch sebagai bagian dari program deteksi penipuan mungkin tidak menerima pemberitahuan tentang transaksi keuangan yang mencurigakan hingga lama setelah kerugian besar terjadi.  

Pengembangan teknologi latensi rendah yang dapat memproses data secara instan — yang sekarang dikenal sebagai data real-time—telah merombak kecepatan di mana bisnis dapat merespons perubahan kondisi dan menjalankan inisiatif intelijen bisnis.

Meninjau kembali contoh penipuan: Pemrosesan data real-time mendukung analisis data real-time (juga dikenal sebagai analisis data real-time) dari transaksi keuangan, yang memperingatkan bank tentang aktivitas yang mencurigakan segera setelah peristiwa tersebut terjadi. Hal ini, pada akhirnya, memberikan bank kesempatan untuk bertindak cepat dan mencegah kerugian besar, sehingga melindungi aset nasabah.

Meningkatnya adopsi kecerdasan buatan kian memperkuat pentingnya data real-time. Data mutakhir dan berkualitas tinggi sering kali merupakan bagian tak terpisahkan dari AI dan alur kerja yang didukung machine learning.

Misalnya, model diagnostik berbasis AI memerlukan data pasien terkini untuk mendeteksi kemungkinan kondisi medis, sementara chatbot e-commerce dilengkapi dengan informasi inventaris real-time untuk secara efektif menjawab pertanyaan pembeli tentang produk yang tersedia.

AI agen, khususnya, memanfaatkan data real-time untuk mendukung pengambilan keputusan otonom. Misalnya, bisnis pengiriman mungkin menggunakan AI agen untuk secara otomatis menyesuaikan rute pengiriman dalam menanggapi kondisi lalu lintas waktu nyata.

Perusahaan yang memanfaatkan data real-time menuai banyak manfaat, seperti:

Data real-time, data nyaris seketika, dan data streaming sering kali digunakan secara bergantian, tetapi istilah-istilah tersebut memiliki perbedaan yang tidak kentara.

Kendati data real-time tersedia seketika setelah pembuatan atau pengumpulannya, data nyaris seketika dapat membutuhkan waktu beberapa menit atau bahkan beberapa jam untuk dapat diakses untuk analisis atau tujuan lain.

Sebagai contoh, NASA menganggap data yang nyaris seketika sebagai data yang tersedia satu hingga tiga jam setelah ditangkap oleh instrumen di platform berbasis ruang.²

Sebaliknya, Forrester menggambarkan data untuk analitik nyaris seketika tersedia dalam waktu kurang dari 15 atau kurang dari 5 menit, tergantung pada sumber datanya.³ (Penting untuk dicatat bahwa ketika latensi yang terkait dengan pengiriman data hanya beberapa menit, itu mungkin dicirikan sebagai “real-time” meskipun sebenarnya itu adalah proses nyaris seketika.)

Data streaming, juga dikenal sebagai streaming data real-time, mengacu secara khusus pada data yang terus dihasilkan dan mengalir ke saluran data dari berbagai sumber. Biasanya, data ini adalah data real-time, seperti rekaman perangkat IoT atau aktivitas media sosial.

Akan tetapi, tidak semua data real-time haruslah berupa data streaming: Data real-time yang bukan merupakan bagian dari alur berkelanjutan—melainkan, data tersebut diproduksi dan dikirimkan sebagai suatu kejadian tersendiri—tidak dianggap sebagai data streaming. Pengguna ponsel mobile yang menggunakan aplikasi untuk berbagi lokasi terkini dengan teman satu kali (dan bukan terus-menerus) dapat dianggap sebagai contoh data real-time non-streaming.

Kumpulan proses dan alat manajemen data dapat membantu organisasi mengelola pipeline data real-time.

Penyerapan data atau data ingestion adalah proses mengumpulkan dan mengimpor file data dari berbagai sumber ke dalam database untuk disimpan, diproses, dan dianalisis. Penyerapan data real-time mengacu pada pengumpulan data dari berbagai sumber dengan latensi minimal. Alat terkemuka untuk penyerapan data real-time termasuk Apache Kafka dan AWS Kinesis.

Pemrosesan data adalah konversi data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan melalui langkah-langkah terstruktur, seperti pengumpulan, persiapan, analisis, dan penyimpanan. Pemrosesan data real-time memerlukan pelaksanaan langkah-langkah ini segera setelah data dihasilkan atau dikumpulkan. Kerangka kerja populer untuk pemrosesan real-time termasuk Apache Hadoop dan Spark.

Pemrosesan aliran dapat dianggap sebagai bentuk pemrosesan data real-time. Dalam pemrosesan aliran, data diproses saat sedang “bergerak.” Transformasi seperti pemfilteran, pengayaan, dan pemformatan terjadi saat data mengalir melalui alur data. Kerangka kerja seperti Apache Flink memungkinkan organisasi untuk memproses peristiwa kompleks secara real time dan melakukan agregasi data dalam skala besar.

Integrasi data real-time melibatkan pengambilan dan pemrosesan data dari berbagai sumber segera setelah data tersedia, lalu segera mengintegrasikannya ke dalam sistem target. Alat dan metode integrasi data real-time mencakup integrasi data aliran (stream data integration atau SDI), pengambilan data perubahan (change data capture atau CDC), integrasi aplikasi, dan virtualisasi data. Alat dan platform untuk menyederhanakan integrasi real-time termasuk Apache Kafka dan IBM Streamsets.

Analisis data adalah kueri, interpretasi, dan visualisasi kumpulan data. Analisis data real-time memerlukan melakukan tugas-tugas ini pada kumpulan data saat data dibuat, yang menghasilkan insight real-time yang dapat memberikan keputusan yang lebih baik. Alat analitik real-time mengandalkan penyerapan data real-time, pemrosesan data dan integrasi data serta metode penyimpanan yang dioptimalkan untuk solusi analitik, seperti gudang data atau data warehouse berbasis cloud.

Data real-time mendukung proses dan fungsi penting di berbagai industri.