Apa yang dimaksud dengan data fabric?

Selama dekade terakhir, kemajuan dalam hybrid cloud, kecerdasan buatan,Internet of Things (IoT) dan komputasi edge telah mendorong pertumbuhan big data secara drastis. Lonjakan ini telah menciptakan lingkungan data yang semakin kompleks, dengan volume data yang sangat besar yang tersebar di berbagai unit bisnis.

Menurut studi tahun 2025 dari IBM Institute for Business Value (IBV), 50% CEO mengatakan bahwa organisasi mereka telah memutus hubungan dengan teknologi karena laju investasi yang ada saat ini. Akibatnya, penyatuan dan tata kelola data menjadi sangat penting untuk mengatasi tantangan seperti silo data, risiko keamanan, dan kemacetan pengambilan keputusan.

Data fabric menawarkan manajemen data terpadu dan menyeluruh yang didukung oleh machine learning (ML),metadata aktif , antarmuka pemrograman aplikasi (API), dan teknologi lainnya.

Ini bukan bagian dari perangkat lunak, melainkan pendekatan desain yang menciptakan tampilan data terpadu di seluruh lingkungan on-premise dan multicloud organisasi, dari data lake, gudang data/data warehouse, database SQL, dan sumber lainnya. Dengan pendekatan ini, organisasi tidak perlu memindahkan data terdistribusi ke satu lokasi atau penyimpanan data, juga tidak harus mengambil pendekatan yang sepenuhnya terdesentralisasi.

Kemampuan inti ini tidak hanya mengatasi silo data dan volume data yang terus meningkat, tetapi juga memungkinkan akses data layanan mandiri yang sederhana bagi pengguna bisnis. Hasilnya adalah jaringan data real-time dan data historis berkualitas tinggi yang mempercepat transformasi digital dan inisiatif intelijen bisnis (BI) di seluruh bisnis, sementara tata kelola otomatis memastikan strategi data yang aman dan sesuai.

Bagi banyak organisasi, pertumbuhan data yang eksplosif (data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur) telah membanjiri pendekatan manajemen data tradisional. Tantangan ini kian diperkuat oleh penyebaran gudang data, data lake, dan lingkungan hybrid cloud.

Sistem penyimpanan ini biasanya dimanfaatkan sebagai solusi berbiaya rendah untuk sejumlah besar data. Namun, penyimpanan ini sering kali kekurangan manajemen metadata yang tepat, membuat data sulit ditemukan, ditafsirkan, dan digunakan secara efektif.

Data yang terpisah-pisah seakan menambah kompleksitas ini. Secara historis, sebuah perusahaan mungkin memiliki platform data yang terpisah untuk informasi SDM, rantai pasokan, dan pelanggan, yang masing-masing beroperasi secara terpisah meskipun jenis dan kebutuhan datanya tumpang tindih.

Tantangan ini menyebabkan akumulasi besar data gelap— informasi yang diabaikan, dianggap tidak dapat diandalkan dan akhirnya tidak digunakan. Faktanya, sekitar 60% data perusahaan masih belum dianalisis.¹

Bisnis menggunakan struktur data untuk mengatasi tantangan ini. Arsitektur modern menyatukan data, mengotomatiskan tata kelola, dan memungkinkan akses data layanan mandiri dalam skala besar. Dengan menghubungkan data di seluruh sistem yang berbeda, struktur data memberdayakan para pengambil keputusan untuk membuat koneksi yang sebelumnya tersembunyi dan mendapatkan hasil bisnis yang lebih berharga dari data yang seharusnya tidak digunakan.

Di luar keuntungan demokratisasi dan pengambilan keputusan, solusi data fabric juga terbukti penting bagi alur kerja AI perusahaan. Menurut studi tahun 2024 dari IBM IBV, 67% CFO mengatakan bahwa jajaran C-suite mereka memiliki data yang diperlukan untuk memanfaatkan teknologi baru dengan cepat. Tetapi hanya 29% pemimpin teknologi yang sangat setuju bahwa data mereka memiliki kualitas, aksesibilitas, dan keamanan yang diperlukan untuk meningkatkan skala AI generatif secara efisien.

Dengan data fabric, organisasi dapat lebih mudah membangun infrastruktur data tepercaya untuk pengiriman data ke sistem AI mereka—dengan persyaratan tata kelola dan privasi yang diterapkan secara otomatis.

• Katalog data
• Integrasi data
• Tata Kelola dan Keamanan Data
• Akses data layanan mandiri
• Siklus hidup terpadu

Arsitektur struktur data memanfaatkan katalog data, yang merupakan pustaka terperinci dari aset data. Katalog ini menggunakan metadata aktif (yang menggunakan grafik pengetahuan, semantik, dan AI) untuk mengatur aset data secara real time sehingga pengguna dapat dengan cepat dan mudah menemukan data yang tepat untuk contoh penggunaan mereka. Metadata ini juga memberikan pemahaman bisnis yang sama tentang data yang berbeda melalui taksonomi, informasi kepemilikan dan aktivitas, aset terkait, dan lainnya.

Dalam struktur data, proses integrasi data menyatukan data dari sumber data yang berbeda, mengubahnya menjadi struktur yang konsisten, dan membuatnya dapat diakses untuk analisis data dan pengambilan keputusan. Koneksi ini terjadi melalui berbagai gaya integrasi, seperti pemrosesan batch, integrasi data waktu nyata, dan pengambilan data perubahan (CDC). Proses integrasi cerdas dapat memaksimalkan kinerja sekaligus meminimalkan biaya penyimpanan.

Struktur data menyediakan cara terpadu untuk membuat dan menegakkan tata kelola data dan kebijakan keamanan data dalam skala besar. Misalnya, kontrol akses data dapat dengan mudah dan otomatis ditautkan ke data sensitif melalui metadata, seperti grup pengguna atau klasifikasi data. Melalui data siap bisnis yang tepercaya dan terlindungi ini, struktur data dapat membantu organisasi mengoperasionalkan AI.

Sebuah struktur data berfungsi sebagai marketplace layanan mandiri untuk konsumsi data. Melalui kemampuan tata kelola utama—seperti pembuatan profil data dan manajemen metadata—ini memberdayakan para insinyur data, ilmuwan data, dan pengguna bisnis untuk menemukan, mengakses, dan berkolaborasi dengan cepat pada data berkualitas tinggi. Pengguna dapat mencari aset data, menandai dan membuat anotasi, dan menambahkan komentar. Akibatnya, ketergantungan pada departemen TI berkurang secara signifikan.

Kain data juga mencakup manajemen end-to-end di seluruh siklus hidup struktur data. Dengan memanfaatkan Operasi machine learning (MLOps) dan AI, pendekatan ini memberikan pengalaman terpadu untuk menyusun, membangun, menguji, menerapkan, mengoptimalkan, dan memantau berbagai komponen arsitektur data fabric—seperti pipeline data.

Data mesh atau jaring data adalah arsitektur data terdesentralisasi yang mengatur data berdasarkan domain bisnis tertentu (misalnya, pemasaran, penjualan, atau layanan pelanggan) untuk memberikan lebih banyak kepemilikan kepada produsen kumpulan data tertentu .

Struktur data berjalan beriringan dengan jaring data, dan sering meningkatkan fungsinya. Mereka dapat mengotomatiskan komponen kunci dari mesh data seperti membuat produk data dan memberlakukan tata kelola global.

Data lakehouse muncul untuk mengatasi kekurangan platform manajemen data tradisional. Data lakehouse menggabungkan kemampuan penyimpanan data yang fleksibel dari data lake dengan analitik berkinerja tinggi dari data warehouse.

Struktur data dapat dianggap sebagai tahap selanjutnya dalam evolusi data lakehouse dan platform data lainnya. Organisasi menggunakannya untuk menyederhanakan manajemen data dan meningkatkan akses ke data lakehouse. Mereka membantu mendorong pembagian data, mengotomatiskan integrasi dan tata kelola data, dan mendukung konsumsi data layanan mandiri—kemampuan yang tidak dapat disediakan oleh repositori penyimpanan saja.

Tidak seperti sistem penyimpanan data individu, struktur data dapat menciptakan fluiditas di seluruh lingkungan data, menangkal masalah gravitasi data—gagasan bahwa data menjadi lebih sulit untuk bergerak seiring meningkatnya volume data yang baru tiba. Struktur data menghilangkan kompleksitas teknologi yang diperlukan untuk pergerakan data, transformasi, dan integrasi, membuat semua data tersedia di seluruh perusahaan.

Tetapi bagaimana struktur data mencapai ini?

Struktur data menggunakan berbagai layanan data. Untuk memahami cara kerjanya, ada baiknya Anda menjelajahi tiga komponen dasar: virtualisasi data, metadata aktif federasi, dan machine learning.

Virtualisasi data membuat data dapat diakses tanpa memindahkannya secara fisik. Alih-alih menggunakan proses ETL (extract, transform, load) tradisional, alat virtualisasi data terhubung langsung ke sumber yang berbeda, hanya mengintegrasikan metadata yang diperlukan. Kemudian menciptakan lapisan data virtual yang memungkinkan pengguna untuk mencari dan mengakses data secara real time, seolah-olah berada dalam repositori terpusat.

Metadata aktif yang digabungkan membuat data lebih mudah ditemukan dan digunakan. Tidak seperti metadata pasif, yang statis dan dikurasi secara manual, metadata aktif federasi menggunakan grafik pengetahuan semantik dan teknologi AI/ML untuk terus menganalisis metadata, mendeteksi pola, dan menyatukan data di berbagai sistem dan format.

Sistem ini dapat secara otomatis menandai, membuat profil, dan mengklasifikasikan data. Sistem juga dapat memicu peringatan atau tindakan berdasarkan perubahan metadata, membuat ekosistem data lebih tangguh dan dapat dikelola sendiri.

Machine learning mengotomatiskan proses penting dalam struktur data, menjadikannya arsitektur data yang canggih dan cerdas. ML dapat digunakan untuk secara otomatis menegakkan kebijakan tata kelola, menghasilkan insight real-time, mendeteksi kerentanan keamanan, melacak silsilah data (data lineage), memperbaiki masalah kualitas data, dan banyak lagi.

Meskipun arsitektur data fabric bervariasi menurut kebutuhan bisnis, mereka memiliki fitur yang sama. Menurut laporan Enterprise Data Fabric Enables DataOps dari Forrester, data fabric biasanya terdiri dari enam komponen fundamental:²

1. Manajemen data: Lapisan ini bertanggung jawab atas tata kelola data, keamanan, dan kualitas data.
   
   
2. Penyerapan data: Lapisan ini menggabungkan data dari berbagai sumber (baik data on-premise maupun cloud) ke dalam struktur.
   
   
3. Pemrosesan data: Lapisan ini mengubah, mengintegrasikan, dan membersihkan data, membuatnya dapat digunakan oleh tim di seluruh bisnis.
   
   
4. Orkestrasi data: Lapisan ini mengelola pergerakan data di berbagai sistem data sehingga tersedia untuk digunakan.
   
   
5. Penemuan data: Lapisan ini menggunakan katalog data dan manajemen metadata untuk membantu pengguna menemukan dan memahami data dengan mudah.
   
   
6. Akses data: Lapisan ini memfasilitasi konsumsi data dengan dasbor dan alat visualisasi data lainnya, dan memastikan izin yang tepat.

Selain meningkatkan manajemen dan akses data secara keseluruhan, struktur data juga menawarkan manfaat bisnis berikut:

• Keuntungan efisiensi
• Demokratisasi data
• Mengurangi risiko
• Skalabilitas dan ketangkasan