Apa itu integrasi data?

Dalam lingkungan digital saat ini, organisasi biasanya tidak dapat berfungsi tanpa mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk basis data, aplikasi, spreadsheet, layanan cloud, API, dan lainnya. Dalam kebanyakan kasus, data ini disimpan dalam format dan lokasi yang berbeda dengan tingkat kualitas yang berbeda-beda, yang menyebabkan silo dan inkonsistensi data.

Proses integrasi data bertujuan mengatasi tantangan dengan menggabungkan data dari sumber berbeda, menyusunnya dalam format yang konsisten, dan membuatnya mudah diakses untuk analisis dan pengambilan keputusan.

Berbeda dengan konsumsi data, yang hanya merupakan satu bagian dari proses, integrasi data mencakup seluruh tahap hingga analisis dan rekayasa data. Ini berarti mencakup visualisasi data dan alur kerja intelijen bisnis (BI). Dengan demikian, bagian ini membawa lebih banyak tanggung jawab untuk hasil data.

Integrasi data mencakup serangkaian langkah untuk menggabungkan data dari sumber berbeda dan mengonversinya ke dalam format yang seragam dan siap digunakan. Berikut ini adalah gambaran umum tentang cara kerja proses integrasi data pada umumnya:

1. Identifikasi sumber data: Langkah pertama adalah mengidentifikasi berbagai sumber data yang perlu diintegrasikan, seperti database, spreadsheet, layanan cloud, API, sistem lama, dan lain-lain.
   
   
2. Ekstraksi data: Selanjutnya, data diambil dari sumber yang telah diidentifikasi menggunakan alat atau proses ekstraksi, seperti menjalankan kueri basis data, mengunduh file dari lokasi jarak jauh, atau mengakses data melalui API..
   
   
3. Pemetaan data: Sumber data yang berbeda sering kali menggunakan terminologi, kode, atau struktur yang bervariasi untuk merepresentasikan informasi yang sama. Menyusun skema pemetaan yang menghubungkan elemen data dari berbagai sistem untuk memastikan konsistensi data selama proses integrasi.
   
   
4. Validasi data dan jaminan kualitas: Validasi dilakukan dengan memeriksa kesalahan, inkonsistensi, dan masalah integritas data untuk memastikan data akurat dan berkualitas tinggi. Proses jaminan kualitas diterapkan untuk menjaga akurasi dan keandalan data.
   
   
5. Transformasi data: Pada tahap ini, data yang diekstraksi diubah dan disusun dalam format standar untuk menjamin konsistensi, akurasi, dan kompatibilitas. Tahap ini dapat mencakup pembersihan data, pengayaan data, dan normalisasi data.
   
   
6. Pemuatan data: Pemuatan data adalah proses memasukkan data yang telah ditransformasi ke dalam gudang data atau sistem tujuan lain untuk keperluan analisis atau pelaporan lanjutan. Proses pemuatan dapat dilakukan berdasarkan pemuatan batch atau pemuatan real-time, bergantung pada kebutuhan.
   
   
7. Sinkronisasi data: Sinkronisasi data membantu memastikan bahwa data yang terintegrasi selalu diperbarui dari waktu ke waktu, baik melalui pembaruan berkala atau sinkronisasi real-time jika diperlukan integrasi langsung dari data yang baru tersedia.
   
   
8. Tata kelola dan keamanan data: Saat mengintegrasikan data sensitif atau yang diatur, praktik tata kelola data memastikan penanganan data sesuai dengan peraturan dan kebijakan privasi yang berlaku. Langkah-langkah keamanan tambahan diimplementasikan untuk melindungi data selama integrasi dan penyimpanan.
   
   
9. Manajemen metadata: Metadata, yang memberikan informasi tentang data terintegrasi, meningkatkan kemampuan penemuan dan kegunaan data, sehingga memudahkan pengguna untuk memahami konteks, sumber, dan maknanya.
   
   
10. Akses dan analisis data: Setelah terintegrasi, kumpulan data dapat diakses dan dianalisis menggunakan berbagai alat bantu, seperti perangkat lunak BI, alat bantu pelaporan, dan platform analisis. Analisis ini mengarah pada insight yang mendorong pengambilan keputusan dan strategi bisnis.

Secara keseluruhan, integrasi data melibatkan kombinasi proses teknis, alat bantu, dan strategi untuk memastikan bahwa data dari berbagai sumber diselaraskan, akurat, dan tersedia untuk analisis dan pengambilan keputusan yang bermakna.

Ada beberapa jenis integrasi data, masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahan sendiri. Memilih metode integrasi data yang tepat harus mempertimbangkan kebutuhan organisasi, lingkungan teknologi, persyaratan kinerja, serta batasan anggaran.

Ekstrak, muat, dan transformasi (ELT) melibatkan penggalian data dari sumbernya, memuatnya ke dalam database atau gudang data, dan kemudian mengubahnya menjadi format yang sesuai dengan kebutuhan bisnis. Ini mungkin melibatkan pembersihan, pengumpulan, atau peringkasan data. Pipeline data ELT biasanya digunakan dalam proyek big data dan pemrosesan real-time di mana kecepatan dan skalabilitas sangat penting.

Proses ELT sangat bergantung pada kekuatan dan skalabilitas sistem penyimpanan data modern. Dengan memuat data sebelum mengubahnya, ELT memanfaatkan sepenuhnya kekuatan komputasi sistem ini. Pendekatan ini memungkinkan pemrosesan data lebih cepat dan manajemen data lebih fleksibel dibandingkan metode tradisional.

Dengan extract, transform, load (ETL), data diubah sebelum memuatnya ke dalam sistem penyimpanan data. Ini berarti bahwa transformasi terjadi di luar sistem penyimpanan data, biasanya di area pementasan yang terpisah.

Dalam hal kinerja, ELT sering unggul karena memanfaatkan kekuatan sistem penyimpanan data modern. Di sisi lain, pipeline data ETL dapat menjadi pilihan yang lebih baik dalam skenario di mana kualitas dan konsistensi data adalah yang terpenting, karena proses transformasi dapat mencakup langkah-langkah pembersihan dan validasi data yang ketat.

Integrasi data secara real-time melibatkan penangkapan dan pemrosesan data saat tersedia di sistem sumber, lalu segera mengintegrasikannya ke sistem target. Metode data streaming ini biasanya digunakan dalam skenario yang memerlukan insight terkini, seperti analitik secara real-time, pemantauan dan deteksi penipuan.

Salah satu bentuk integrasi data real time, pengambilan data perubahan (CDC), menerapkan pembaruan yang dibuat pada data di sistem sumber ke gudang data dan repositori lainnya. Perubahan ini kemudian dapat diterapkan ke repositori data lain atau tersedia dalam format yang dapat digunakan oleh ETL, misalnya, atau jenis alat bantu integrasi data lainnya.

Integrasi aplikasi (API) melibatkan penangkapan dan pemrosesan data saat data tersedia di sistem sumber, lalu segera mengintegrasikannya ke sistem target. Metode integrasi data ini biasanya digunakan ketika aplikasi yang berbeda perlu berbagi informasi dan bekerja bersama, seperti memastikan bahwa data di sistem SDM selaras dengan data di sistem keuangan.

Virtualisasi data melibatkan pembuatan lapisan virtual yang menyediakan tampilan terpadu data dari berbagai sumber, terlepas dari tempat data secara fisik berada. Ini memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menanyakan data terintegrasi sesuai permintaan tanpa perlu pergerakan data fisik. Ini berguna untuk skenario di mana kelincahan dan akses real-time ke data terintegrasi sangat penting.

Dengan integrasi data federasi, data tetap berada di sistem sumber aslinya, sementara kueri dilakukan secara real-time di sistem yang berbeda untuk mengambil informasi yang dibutuhkan. Solusi ini paling cocok untuk skenario di mana data tidak perlu dipindahkan secara fisik dan dapat diintegrasikan secara virtual untuk analisis. Meskipun integrasi federasi mengurangi duplikasi data, integrasi tersebut mungkin mengalami tantangan kinerja.

Integrasi data memberikan beberapa manfaat, yang memungkinkan organisasi membuat keputusan yang lebih tepat, merampingkan operasi, dan mendapatkan keunggulan kompetitif. Manfaat utama integrasi data meliputi:

Integrasi data digunakan di berbagai industri dan skenario untuk mengatasi berbagai kebutuhan dan tantangan bisnis. Contoh penggunaan integrasi data yang paling umum meliputi:

• Pergudangan data: Integrasi data digunakan saat membangun gudang data untuk membuat penyimpanan data terpusat untuk analitik dan pelaporan dasar.
  
  
• Pengembangan data lake: Lingkungan big data sering kali mencakup kombinasi data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur. Memindahkan data ini dari platform lokal yang terkotak-kotak ke dalam data lake  akan mempermudah ekstraksi nilai dengan melakukan analisis lanjutan pada data, termasuk artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML).
  
  
• Tampilan 360° pelanggan: Mengonsolidasikan data pelanggan dari berbagai sumber seperti sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM), basis data pemasaran, dan platform dukungan memungkinkan organisasi untuk membuat tampilan terpadu dari setiap pelanggan. Data pelanggan yang terintegrasi dengan baik memungkinkan perusahaan menargetkan upaya pemasaran dengan lebih efektif, mengidentifikasi peluang penjualan silang dan penjualan ulang, serta meningkatkan layanan pelanggan.
  
  
• Intelijen dan pelaporan bisnis: Integrasi data sangat penting untuk menghasilkan laporan dan dasbor BI yang komprehensif, yang memberikan insight tentang berbagai aspek kinerja bisnis, seperti penjualan, pemasaran, keuangan, dan operasi.
  
  
• Memproses data IoT: Mengintegrasikan data dari perangkat Internet of Things (IoT) memungkinkan organisasi untuk memantau dan mengelola perangkat yang terhubung, menganalisis data sensor, dan mengotomatiskan proses berdasarkan insight real-time.

Selama bertahun-tahun, pendekatan yang paling umum untuk integrasi data adalah meminta pengembang menulis skrip dalam Bahasa Kueri Terstruktur (SQL), bahasa pemrograman standar yang digunakan dalam basis data relasional.

Saat ini, berbagai penyedia TI menawarkan berbagai alat integrasi data yang mengotomatiskan, merampingkan, dan mendokumentasikan proses integrasi data, mulai dari solusi sumber terbuka hingga platform integrasi data yang komprehensif. Sistem integrasi data ini umumnya mencakup banyak alat berikut ini:

• Alat ETL: Alat ETL digunakan untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, mengubahnya ke dalam format atau struktur yang diinginkan, lalu memuatnya ke sistem target, seperti gudang data atau basis data. Selain data warehousing, alat ini juga digunakan untuk integrasi data dan migrasi data.
  
  
• Bus layanan perusahaan (ESB) dan middleware: Alat-alat ini memfasilitasi integrasi berbagai aplikasi perangkat lunak dan layanan dengan menyediakan infrastruktur untuk pesan dan komunikasi. Mereka memungkinkan pertukaran data real-time, orkestrasi alur kerja, dan API management.
  
  
• Alat data replication: Alat data replication secara otomatis memindahkan data dari sistem sumber ke sistem target secara berkelanjutan, memastikan kedua sistem tetap sinkron. Integrasi data real-time, pemulihan bencana, dan skenario ketersediaan tinggi adalah contoh penggunaan yang umum untuk alat ini.
  
  
• Alat virtualisasi data: Digunakan untuk membuat lapisan virtual yang memberikan tampilan data terpadu dari berbagai sumber yang berbeda-terlepas dari tempat data secara fisik berada. Alat-alat ini memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menanyakan data terintegrasi tanpa perlu pergerakan data fisik.
  
  
• Data integration platforms as a service (iPaaS): Solusi iPaaS menyediakan layanan integrasi data berbasis cloud yang mencakup transformasi data, perutean, API management, serta konektivitas ke berbagai aplikasi cloud dan lokal. Umumnya digunakan untuk integrasi hybrid cloud dan menghubungkan aplikasi SaaS.
  
  
• Alat integrasi data streaming: Alat-alat ini dirancang untuk mengintegrasikan data streaming secara real-time dari berbagai sumber, seperti perangkat IoT, sensor, media sosial, dan event streams. Mereka memungkinkan organisasi untuk memproses dan menganalisis data saat dihasilkan.
  
  
• Alat bantu kualitas data dan tata kelola data: Alat untuk membantu memastikan bahwa data yang diintegrasikan dari berbagai sumber memenuhi standar kualitas, sesuai dengan peraturan, dan mematuhi kebijakan tata kelola data. Alat-alat ini sering kali mencakup kemampuan profil data, pembersihan, dan manajemen metadata.
  
  
• Alat-alat CDC: Alat CDC menangkap dan mereplikasi perubahan data dari sistem sumber secara real-time. Alat-alat ini sering digunakan untuk menjaga agar gudang data tetap mutakhir, serta untuk analisis real-time.
  
  
• Alat master data management (MDM): Alat MDM berfungsi untuk mengelola data utama seperti pelanggan, produk, karyawan, dan jenis data penting lainnya, serta memastikan konsistensi dan akurasi data di seluruh organisasi. Alat-alat ini biasanya dilengkapi dengan kemampuan integrasi data, yang memungkinkan konsolidasi dan sinkronisasi data master dari berbagai sistem secara efektif.
  
  
• Platform API management: Platform ini menawarkan alat bantu untuk mendesain, menerbitkan, dan mengelola API. Meskipun tujuan utamanya adalah mendukung integrasi API, alat-alat ini juga berperan penting dalam menghubungkan berbagai sistem dan aplikasi.