Apa yang dimaksud dengan integrasi data real-time?

Integrasi data waktu nyata melibatkan pengambilan dan pemrosesan data dari berbagai sumber segera setelah tersedia, lalu segera mengintegrasikannya ke dalam sistem target.
 

Seperti halnya integrasi data tradisional, fungsi integrasi data real-time untuk menggabungkan dan menyelaraskan data yang mungkin terisolasi atau tidak konsisten di seluruh organisasi. Prosesnya mencakup langkah-langkah dari penyerapan data hingga analisis data. Hal ini memungkinkan pengguna untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat.

Perbedaannya terletak pada kecepatan ketersediaan data. Integrasi data real-time memungkinkan pengguna untuk mengekstrak insight dari data dengan penundaan minimal—biasanya dalam beberapa milidetik.

Akses instan ke data berkualitas tinggi dari berbagai sumber (seperti basis data, spreadsheet, aplikasi, dan layanan cloud) dan format memberi bisnis ketangkasan untuk bereaksi cepat terhadap perubahan. Ini mendorong contoh penggunaan seperti intelijen bisnis (BI), AI generatif (gen AI), hiper-personalisasi, dan banyak lagi.

Proses integrasi data tradisional, seperti pemrosesan batch, tidak dapat mendukung volume data yang terus bertambah dan kebutuhan data berkecepatan tinggi dari perusahaan modern. Integrasi data waktu nyata menggunakan berbagai teknologi streaming dan proses data waktu nyata, mulai dari solusi sumber terbuka hingga platform integrasi data komprehensif, yang dirancang untuk beroperasi terus-menerus dan dalam skala besar.

Data adalah kekuatan pendorong di balik inovasi dan aset penting bagi organisasi berbasis data. Namun volume data saat ini terus meningkat: dunia data global diperkirakan akan mencapai 393,9 zettabytes pada tahun 2028. Data juga menjadi lebih terdistribusi dan beragam, disimpan di berbagai sistem dan repositori, lingkungan cloud dan lokal.

Mengelola gunung data yang semakin kompleks ini merupakan tantangan yang signifikan. Organisasi berjuang dengan silo, data staleness (yang terjadi ketika ada kesenjangan waktu ketika data belum diperbarui), tata kelola data, dan latensi jaringan yang tinggi.

Menambah tantangan manajemen data modern adalah tekanan untuk menjadi tangkas dan inovatif. Pasar saat ini tidak stabil, dan organisasi memahami bahwa mereka membutuhkan pemrosesan data real-time untuk merespons perubahan dengan cepat. Gen AI juga telah muncul sebagai keharusan kompetitif, yang diharapkan dapat meningkatkan PDB global sebesar 7% dalam 10 tahun ke depan.

Namun, AI gen membutuhkan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk menghasilkan hasil yang berharga. Dan, untuk contoh penggunaan di mana model AI harus merespons secara real-time (seperti deteksi penipuan atau logistik), sangat penting bahwa data disediakan segera setelah dikumpulkan. Saat ini, hanya 16% pemimpin teknologi yang yakin bahwa kemampuan cloud dan data mereka saat ini dapat mendukung gen AI.¹

Integrasi data real-time membantu memenuhi kebutuhan kontemporer untuk akses data segera, sementara juga memberikan manfaat integrasi data tradisional—yaitu, mengurangi silo data dan meningkatkan kualitas data. Solusi ini juga meningkatkan efisiensi operasional dengan memungkinkan waktu yang lebih cepat untuk insight dan pengambilan keputusan berbasis data.

Data real-time sering dikategorikan menjadi dua jenis: data streaming dan data peristiwa. Memahami bagaimana tipe-tipe tersebut berbeda dan berhubungan sangat penting bagi organisasi yang mengejar Integrasi dan insight waktu nyata.

Data streaming adalah data waktu nyata yang terus mengalir dari berbagai sumber, seperti perangkat Internet of Things (IoT), pasar keuangan, aktivitas media sosial, atau transaksi e-commerce. Streaming data adalah hal mendasar bagi big data dan analisis waktu nyata, kecerdasan buatan (AI), dan machine learning. Ini juga merupakan inti untuk contoh penggunaan lain yang memerlukan informasi berkelanjutan dan terkini.

Peristiwa adalah satu perubahan, kejadian, atau tindakan yang penting bagi sebuah sistem—seperti penjualan produk, transfer uang, atau suhu yang mencapai ambang batas yang ditetapkan. Acara terkait dikelompokkan bersama. Pengiriman berkelanjutan dari peristiwa yang dikelompokkan ini dapat dianggap sebagai aliran atau, lebih khusus lagi, Event Streams. Namun, tidak semua contoh streaming data waktu nyata berisi peristiwa.

Ada beberapa alat dan metode integrasi data real-time, termasuk:

• Integrasi data streaming (SDI)
• Ubah pengambilan data (CDC)
• Integrasi aplikasi
• Data Virtualization

Tidak seperti integrasi batch, yang mengintegrasikan cuplikan data dari berbagai sumber pada interval tertentu, integrasi data stream (SDI) mengintegrasikan data secara real time saat tersedia. Ia terus-menerus mengonsumsi, memproses, dan memuat aliran data ke dalam sistem target untuk dianalisis. Kemampuan ini memungkinkan analitik data tingkat lanjut, machine learning dan contoh penggunaan lainnya untuk data real-time, seperti deteksi penipuan dan analitik IoT.

Menerapkan SDI memerlukan pipeline data streaming, yang pindah jutaan catatan data antara sistem perusahaan dengan latensi rendah dan kecepatan tinggi. Pipeline ini membantu memastikan integritas data dengan secara signifikan mengurangi risiko korupsi atau duplikasi data—masalah umum saat memproses volume data yang besar dengan cepat.

Platform integrasi data seperti Apache Kafka dan IBM StreamSets dapat membantu organisasi membangun pipeline data streaming yang disesuaikan dengan ekosistem TI unik mereka.

Pengambilan data perubahan menerapkan perubahan yang terjadi dari sumber data—seperti basis data Microsoft SQL Server, Oracle atau MongoDB—ke gudang data, solusi ETL, dan repositori data atau sistem target lainnya. Perubahan mungkin termasuk penghapusan data, penyisipan dan pembaruan. Tidak seperti alat replikasi data, CDC hanya menangkap dan mereplikasi perubahan, bukan seluruh kumpulandata.

Pada dasarnya, CDC membantu menjaga sistem tetap up to date secara real-time. Dengan hanya mengirimkan data yang telah berubah, hal ini juga mengurangi overhead pemrosesan data, waktu pemuatan data, dan lalu lintas jaringan.

Rata-rata perusahaan menggunakan hampir 1.200 aplikasi cloud untuk beroperasi, dan setiap aplikasi menghasilkan datanya sendiri, yang telah menyebabkan silo data. Namun, alur kerja modern membutuhkan aliran data real-time antara aplikasi dan sistem. Integrasi aplikasi, juga disebut integrasi perangkat lunak, mengotomatiskan dan merampingkan proses transfer data antara aplikasi perangkat lunak untuk memungkinkan integrasi data real-time atau nyaris seketika.

Bisnis sering menggunakan antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk membangun dan mengotomatiskan alur kerja integrasi aplikasi. API adalah seperangkat aturan atau protokol yang memungkinkan aplikasi untuk berkomunikasi satu sama lain dengan lancar dan bertukar data.

Perusahaan juga dapat menggunakan webhook dan middleware untuk memfasilitasi integrasi aplikasi.

Virtualisasi data menciptakan lapisan virtual yang menyediakan tampilan terpadu aliran data waktu nyata dari berbagai sumber, seperti data sensor dan log peralatan. Tampilan agregat ini menghilangkan perlunya data untuk dipindahkan, diduplikasi atau diproses batch di tempat lain. Kemampuan ini secara signifikan mengurangi waktu dan biaya integrasi, sekaligus meminimalkan risiko ketidakakuratan atau kehilangan data.

Alat virtualisasi data juga dapat menyediakan lapisan semantik, antarmuka pengalaman pengguna yang mengubah data menjadi istilah yang berarti untuk membuat keputusan bisnis.

Selain itu, virtualisasi data merupakan solusi integrasi data untuk data real-time dan historis, yang menciptakan pandangan komprehensif dari seluruh ekosistem data operasional organisasi. Kumpulan data yang kaya ini sangat ideal untuk melatih model dasar di balik gen AI.

Ada beberapa jenis proses integrasi data tambahan yang dapat digunakan bersamaan dengan integrasi data real-time, tergantung pada kebutuhan data organisasi.

• Integrasi data batch: Dalam integrasi batch, data dikumpulkan dan disimpan dalam kelompok. Kemudian, ketika periode waktu tertentu telah berlalu atau jumlah data tertentu telah terkumpul, data pindah dan diintegrasikan sebagai satu batch. Metode ini ideal untuk beban kerja data yang intensif secara komputasi dan ketika waktu bukan merupakan faktor yang memotivasi.
  
  
• Integrasi data mikro-batch: Integrasi mikro-batch sering dianggap sebagai alternatif nyaris seketika untuk pemrosesan batch tradisional. Dalam metode ini, data diproses dalam beban kerja yang lebih kecil dan lebih sering, sehingga memungkinkan insight nyaris seketika dengan latensi yang lebih rendah.
  
  
• Ekstrak, transformasi, muat (ETL): Proses integrasi data ETL menggabungkan, membersihkan, dan mengatur data dari berbagai sumber (seperti sistem ERP dan basis data) menjadi satu kumpulan data yang konsisten untuk penyimpanan di gudang data, datalake , atau sistem target lainnya. Alur data ETL dapat menjadi pilihan yang tepat jika kualitas dan konsistensi data menjadi hal yang terpenting, karena proses transformasi data dapat mencakup pembersihan dan validasi data yang ketat.

• Ekstrak, muat, transformasi (ELT): Seperti ETL, integrasi data ELT memindahkan data mentah dari sistem sumber ke Sumber daya. Akan tetapi, alih-alih membersihkan data terlebih dahulu, ia memuat data mentah langsung ke penyimpanan data untuk diubah sesuai kebutuhan. Hal ini memungkinkan pengelolaan data yang lebih fleksibel. ELT biasanya digunakan ketika kecepatan dan skalabilitas sangat penting.

Meskipun jenis integrasi data ini adalah beberapa yang paling umum, daftarnya tidak lengkap. Sebagai contoh, beberapa organisasi mungkin juga menggunakan integrasi data federasi, integrasi data manual, dan metode integrasi akses data yang seragam.

Integrasi data real-time berguna untuk banyak industri dan skenario. Beberapa contoh penggunaan umum meliputi: