Apa itu data terpadu?

Secara tradisional, menyatukan data perusahaan telah mengurangi silo data, menyediakan "sumber kebenaran tunggal” dan memperluas akses data—hasil yang mendukung analitik dan pengambilan keputusan yang tepat. Namun, kebangkitan kecerdasan buatan (AI) telah menempatkan penekanan besar pada manfaat lain: konsolidasi data perusahaan dapat mengarah pada hasil AI yang lebih dapat dipercaya, relevan, dan tepat waktu.

Selain hasil, metode untuk mencapai data terpadu juga telah berkembang. Tidak perlu lagi memindahkan data secara fisik untuk menyatukannya. Teknologi seperti virtualisasi data dan integrasi tanpa salinan dapat secara efektif menyatukan data di mana pun data tersebut berada—apakah di mainframe atau di cloud.

Data adalah sumber daya perusahaan yang sangat berlimpah. Ini dihasilkan setiap detik di berbagai sistem dan aplikasi. Setiap email, obrolan, rapat, interaksi media sosial, file, dan tindakan mewakili pelanggan atau titik kontak operasional, yang berkontribusi pada pasokan data yang tampaknya tak ada habisnya untuk analisis, otomatisasi, dan AI.

Tetapi bagi banyak perusahaan, data ini tidak dapat digunakan. Sebagian besar merupakan data yang tidak terstruktur (seperti gambar, email, dan dokumen) yang tidak memiliki skema yang sudah ditentukan sebelumnya, memiliki volume yang besar, dan secara tradisional sulit untuk dianalisis.

Data perusahaan—di semua jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur—juga sangat terfragmentasi. Hal ini tersebar di seluruh mainframe, cloud, data lake, CRM, dan alat analitik, yang menambah kerumitan dan penundaan pemrosesan data. Setiap departemen atau tim juga menggunakan perangkat mereka sendiri dan mengikuti kebijakan data yang unik, yang menyebabkan format data yang tidak konsisten, ketidaksesuaian, dan berkurangnya kualitas data di seluruh data estate perusahaan.

Dengan kecepatan pengambilan keputusan dan presisi yang lebih penting dari sebelumnya, bisnis harus dapat menggunakan semua data mereka secara efisien. Faktanya, menerapkan data untuk keunggulan kompetitif sekarang menjadi prioritas utama bagi Chief Data Officers (CDO), sebelum tata kelola dan keamanan, menurut studi CDO 2025 dari Institute for Business Value IBM.¹

Strategi data terpadu yang efektif dapat memberi perusahaan pandangan bisnis yang lengkap dan tepercaya. Data tersebut terkonsolidasi, berkualitas tinggi, dan siap digunakan oleh pengguna bisnis dan tim data, sehingga mempercepat pengambilan keputusan, inovasi, dan penerapan AI berbasis data.

IBM IBV juga menemukan bahwa organisasi yang menghubungkan sumber data yang sebelumnya terisolasi melihat keuntungan terukur: Pelanggan Salesforce yang mengintegrasikan data mainframe hampir 30% lebih mungkin untuk melaporkan penghematan biaya yang signifikan dan prediksi AI yang lebih akurat dibandingkan dengan mereka yang tidak memiliki konektivitas itu.²

AI Enterprise (yang mencakup AI generatif dan generasi dengan dukungan pengambilan data) hanya akan berfungsi jika data dapat diakses. Dan tanpa data terpadu, itu hanya dapat bekerja dengan kumpulan informasi yang terfragmentasi dan tidak konsisten.

Sebagai ilustrasi: Bayangkan sebuah perusahaan global ingin membuat chatbot SDM agar karyawan dapat bertanya tentang kebijakan cuti, manfaat kesehatan, dan kompensasi. Ketika data SDM terfragmentasi di seluruh wilayah dan sistem, model hanya dapat mengambil dan bernalar pada kumpulan titik data yang sebagian dan tidak konsisten.

Jika hanya dapat mengakses dokumen AS, maka chatbot tidak berguna bagi karyawan di tempat lain. Jika pembaruan terbaru ada di lokasi terpisah, karyawan akan diberikan jawaban yang ketinggalan zaman atau bertentangan. 

Data terpadu juga membantu mengaktifkan konteks yang lebih baik untuk model (lihat rekayasa konteks untuk bagaimana ini dioperasionalkan) dengan memastikan mereka mengambil data yang lengkap, konsisten, dan selaras.

Lingkungan Enterprise bukan hanya kumpulan data. Mereka memiliki kendala — kebijakan, proses persetujuan, dan peraturan. Sebagian besar informasi ini ada dalam data tidak terstruktur yang didistribusikan di seluruh sistem dan berkembang dari waktu ke waktu.

Menggabungkan sumber-sumber yang berbeda ini menciptakan fondasi yang lebih lengkap dan konsisten untuk menghasilkan konteks, memberikan makna dan keandalan yang lebih besar untuk output model. Ini juga membuatnya lebih mudah untuk menerapkan tata kelola yang konsisten untuk menjaga data tetap aman dan patuh.

Data terpadu juga mempercepat penerapan AI perusahaan dan mempermudah untuk menskalakan proyek di seluruh perusahaan dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk membersihkan data. Faktanya, 86% organisasi memprioritaskan penyatuan data untuk kesiapan AI.

Lingkungan data yang terpadu dan dapat diakses menawarkan sejumlah manfaat bagi perusahaan, termasuk:

• Efisiensi biaya yang lebih besar
• Peningkatan akses data dan demokratisasi
• Peningkatan produktivitas teknik
• Pengambilan keputusan yang lebih cepat
• Mengurangi risiko

Meskipun tidak ada metode yang cocok untuk semua untuk menyatukan data, setiap proses penyatuan data biasanya melibatkan kombinasi pendekatan. Beberapa teknik penyatuan data umum meliputi:

• Mengadopsi arsitektur data modern
• Mengintegrasikan data
• Mengelola data dalam skala besar
• Mengotomatiskan rangkaian proses data

Arsitektur data adalah cetak biru untuk bagaimana data mengalir melalui organisasi, dari pengumpulan dan penyerapan data hingga transformasi, penyimpanan, dan konsumsi.

Arsitektur data modern memotong kompleksitas dengan menghubungkan tahapan ini secara cerdas dan memungkinkan akses yang efisien ke data. Contoh arsitektur data modern untuk penyatuan data meliputi:

• Data fabric: Menggunakan machine learning (ML), metadata aktif, antarmuka pemrograman aplikasi (API), dan teknologi lainnya untuk menciptakan tampilan data virtual yang terpadu di seluruh lingkungan cloud lokal dan berbasis cloud—seperti data lake, data warehouse , dan database. Semua itu membantu menyeimbangkan tata kelola, skalabilitas, dan akses.
  
  
• Data mesh: Mengatur data berdasarkan domain bisnis (misalnya, pemasaran, penjualan, atau kesuksesan pelanggan), memberikan kepemilikan kepada tim domain. Data mesh sering kali berdampingan dengan platform data terpadu dan data fabric, yang dapat mengotomatiskan dan mengoptimalkan komponen utama seperti membuat produk data dan mengelola metadata.
  
  
• Data lakehouse: Menggabungkan penyimpanan data yang dapat diskalakan dan berbiaya rendah dari data lake dengan analitik berkinerja tinggi dan kemampuan manajemen data dari gudang data. Data lakehouse ini memudahkan penggabungan dan penyimpanan volume tinggi dari beragam tipe data, mendukung analitik data dan beban kerja AI/ML.
  
  
• Platform data terpadu: Menggabungkan data dari berbagai sumber—seperti CRM, gudang data, aplikasi SaaS, dan log IoT, seringkali dari penyedia yang berbeda—ke dalam satu antarmuka. Ini membantu mengurangi silo data antara departemen yang berbeda, merampingkan tata kelola dan menyediakan sumber kebenaran di seluruh organisasi.

Proses integrasi data menggabungkan dan mengubah data yang terfragmentasi dari beragam sumber—sering menggunakan API, rangkaian proses, dan konektor bawaan—agar dapat diakses dan digunakan untuk kebutuhan bisnis. Sementara pendekatan seperti ekstrak, muat, transformasi (ETL) dibahas secara luas, beberapa metode modern—banyak di antaranya merupakan bagian dari arsitektur data modern—telah muncul, termasuk:

• Integrasi tanpa salinan: Memungkinkan akses ke data pada sumber aslinya tanpa memerlukan duplikasi atau pemindahan
  
  
• Virtualisasi data: Menggunakan lapisan abstraksi virtual untuk menyatukan data tanpa memindahkannya secara fisik
  
  
• Integrasi data secara real-time: Menangkap dan memproses data saat tersedia, memungkinkan integrasi dan penggunaan langsung

Strategi tata kelola data yang kuat mendukung manajemen data terpadu dengan membantu organisasi membuat standar dan menerapkan kebijakan untuk pembuatan, penyimpanan, dan akses data. Kemampuan ini memungkinkan organisasi untuk mencapai berbagai tujuan penyatuan data, termasuk penciptaan sumber kebenaran tunggal yang tepercaya. Komponen utama dari strategi tata kelola data meliputi:

• Membangun satu tampilan data yang tepercaya melalui manajemen master data (MDM), resolusi identitas, dan lapisan semantik
  
  
• Menjunjung tinggi kualitas melalui metode manajemen kualitas data seperti pembersihan data, validasi, pengayaan, deduplikasi, dan normalisasi
  
  
• Memastikan keamanan dan privasi data melalui kebijakan penanganan data yang jelas, kontrol akses, dan perlindungan
  
  
• Meningkatkan pemahaman dan penemuan data melalui manajemen metadata, katalog data, dan observabilitas

Rangkaian proses data otomatis menggunakan perangkat lunak untuk mengatur dan mengelola pergerakan data, transformasi, dan pengiriman di seluruh sistem. Dengan mengurangi kebutuhan akan intervensi manual, otomatisasi menyederhanakan alur kerja manajemen data dan meminimalkan risiko kesalahan manusia—membantu memastikan data dipersiapkan dan disampaikan secara konsisten untuk analitik dan AI.

Otomatisasi rangkaian proses juga berkembang untuk menggabungkan model AI dan sistem agen. Rangkaian proses ini menggunakan metadata, sinyal pengamatan, dan pengambilan keputusan cerdas untuk memastikan data secara konsisten divalidasi, diatur, dan disampaikan dengan cara yang andal dan terstandardisasi.

Selain menerapkan solusi teknologi untuk penyatuan data, organisasi harus mempertimbangkan beberapa faktor organisasi, budaya dan operasional, termasuk:

• Menavigasi perubahan organisasi dan budaya
• Membina keterampilan data yang tepat
• Menghindari jebakan teknis
• Memastikan privasi data dan kepatuhan.