Pemrosesan Batch vs Streaming: Kapan Menggunakan Masing-Masing dan Mengapa Itu Penting

Pemrosesan batch dan streaming adalah dua pendekatan mendasar untuk menangani dan menganalisis data. Memahami kedua metode ini penting untuk memanfaatkan kekuatan masing-masing pendekatan dalam berbagai skenario berbasis data, mulai dari analisis historis hingga pengambilan keputusan secara real-time.

Seorang profesional data perlu memahami kelebihan dan kekurangan kedua pendekatan ini serta tempat terbaik untuk menerapkannya dalam proses ETL dan ELT mereka. 

Dalam artikel ini, kita akan mendefinisikan pemrosesan batch dan streaming, perbedaannya, serta cara memilih pendekatan yang tepat untuk kasus penggunaan spesifik Anda. 

Apa Itu Pemrosesan Batch?

Pemrosesan batch adalah metode di mana volume data yang besar diproses dalam potongan-potongan atau batch.

Pendekatan ini sangat efektif untuk pekerjaan yang intensif sumber daya, tugas berulang, dan pengelolaan dataset yang luas ketika pemrosesan real-time tidak diperlukan. Ini ideal untuk aplikasi seperti data warehousing, ETL (Extract, Transform, Load), dan pelaporan skala besar.

Berkat fleksibilitasnya dalam memenuhi berbagai kebutuhan bisnis, pemrosesan batch tetap menjadi pilihan yang banyak diadopsi untuk pemrosesan data.

Pemrosesan data secara batch pada dasarnya terotomatisasi, memerlukan interaksi manusia minimal setelah proses disiapkan. Tugas-tugas telah didefinisikan terlebih dahulu, dan sistem mengeksekusinya sesuai jadwal, biasanya pada jam non-puncak saat sumber daya komputasi tersedia.

Keterlibatan manusia biasanya terbatas pada pengaturan parameter awal, pemecahan masalah jika muncul kesalahan, dan meninjau keluaran, menjadikan pemrosesan batch pendekatan yang sangat efisien dan minim intervensi untuk mengelola tugas data skala besar.

Ada beragam alat ETL untuk pemrosesan batch. Salah satu alat umum adalah Apache Airflow, yang memungkinkan pengguna dengan cepat membangun pipeline orkestrasi data yang dapat dijalankan sesuai jadwal dan memiliki pemantauan sederhana. Jelajahi berbagai alat untuk menemukan yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda!

Apa Itu Pemrosesan Streaming?

Pemrosesan streaming, kadang disebut pemrosesan aliran atau pemrosesan data real-time, adalah pendekatan pemrosesan data yang dirancang untuk menangani dan menganalisis data secara real-time saat data mengalir melalui sebuah sistem.

Tidak seperti pemrosesan batch, yang melibatkan pengumpulan dan pemrosesan data dalam potongan besar pada interval terjadwal, pemrosesan streaming menangani data secara terus-menerus dan bertahap.

Data dikumpulkan dari berbagai sumber seperti sensor, log, transaksi, feed media sosial, atau sumber data langsung lainnya. 

Aliran data kemudian diproses saat diterima, melibatkan serangkaian operasi seperti penyaringan, transformasi, dan agregasi data. Ini memungkinkan penerapan real-time seperti analitik langsung, pemicu peringatan, dasbor real-time, atau memberi makan ke sistem lain untuk tindakan lanjutan. Wawasan ini sering digunakan untuk memengaruhi keputusan segera. 

Aplikasi pemrosesan streaming mencakup analitik real-time untuk pasar keuangan, deteksi penipuan, pemantauan lalu lintas jaringan, mesin rekomendasi, dan lainnya.

Sistem streaming sering kali memiliki kemampuan untuk pemantauan konstan dan pengelolaan aliran data serta pipeline pemrosesan guna mendukung data berkecepatan tinggi. Ini mencakup pelacakan kinerja sistem, kesehatan aliran data, dan hasil tugas pemrosesan. 

Salah satu kerangka kerja populer adalah AWS Kinesis, yang dipadukan dengan Lambda. Amazon Kinesis adalah layanan berbasis cloud yang memungkinkan Anda mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data streaming secara real-time, sedangkan Lambda mendukung fungsi kompleks dan otomatisasi.

Perbedaan Antara Pemrosesan Batch dan Streaming

Sekarang setelah kita mendefinisikan proses batch dan streaming, mari soroti beberapa perbedaannya.

Latensi data

Metode batch dan streaming memiliki perbedaan nyata jika dilihat dari seberapa cepat data dapat diproses dan dianalisis.

• Pemrosesan streaming: Rendah. 
• Pemrosesan streaming menangani data saat data itu tiba, memungkinkan analisis dan pengambilan keputusan hampir real-time. Ini ideal untuk aplikasi yang membutuhkan respons segera.
• Pemrosesan batch: Tinggi.
• Data dikumpulkan selama periode tertentu dan diproses dalam potongan pada interval terjadwal. Pendekatan ini cocok untuk skenario di mana waktu analisis kurang kritis.

Volume data

Jumlah data yang dapat dikelola masing-masing metode pada waktu tertentu juga sangat bervariasi.

• Pemrosesan streaming: Real-time. 
• Dapat menangani volume data kontinu yang tinggi, tetapi skalabilitas bergantung pada desain dan infrastruktur sistem. Mengelola volume data real-time yang masif memerlukan sistem yang tangguh dan skalabel.
• Pemrosesan batch: Potongan besar. 
• Biasanya lebih cocok untuk volume data yang sangat besar yang dapat diproses dalam potongan. Sistem pemrosesan batch dapat mengagregasi sejumlah besar data sebelum diproses.

Kompleksitas

Kompleksitas dalam menyiapkan dan memelihara metode pemrosesan ini juga merupakan perbedaan penting lainnya.

• Pemrosesan streaming: Tinggi. 
• Memerlukan infrastruktur yang kompleks untuk mengelola aliran data yang terus-menerus, memastikan pemrosesan real-time, serta menangani manajemen state dan toleransi kesalahan.
• Pemrosesan batch: Rendah. 
• Sistem pemrosesan batch umumnya lebih mudah diimplementasikan dan dikelola, karena pemrosesan data dilakukan pada interval yang telah ditentukan dan dapat dioptimalkan untuk operasi skala besar.

Kasus penggunaan

Metode pemrosesan yang berbeda cocok untuk jenis aplikasi dan kasus penggunaan yang berbeda.

• Pemrosesan streaming: Skenario yang memerlukan wawasan real-time dan tindakan segera.
• Contohnya termasuk memantau media sosial untuk sentimen merek, manajemen lalu lintas secara real-time, atau analitik live streaming.
• Pemrosesan batch: Skenario di mana data dapat diproses secara berkala tanpa tindakan segera. 
• Contohnya termasuk pelaporan berkala, data warehousing, dan transformasi data skala besar.

Infrastruktur dan biaya

Kebutuhan infrastruktur dan biaya terkait juga berbeda antara pemrosesan batch dan streaming.

• Pemrosesan streaming: 
• Infrastruktur: Memerlukan infrastruktur khusus untuk menangani aliran data yang terus-menerus, termasuk pipeline data ber-throughput tinggi, mesin pemrosesan real-time, dan sering kali sistem terdistribusi yang kompleks. 
• Biaya: Berpotensi lebih tinggi karena membutuhkan sumber daya komputasi berkinerja tinggi, pemantauan berkelanjutan, dan skala untuk mengelola data real-time secara efisien.
• Pemrosesan batch:
• Infrastruktur: Biasanya memerlukan infrastruktur yang mendukung pemrosesan dan penyimpanan data secara berkala, seperti data warehouse atau cluster Hadoop. Infrastruktur ini bisa kurang kompleks dibandingkan sistem streaming. 
• Biaya: Biaya pemrosesan skala besar umumnya lebih rendah, karena dapat memanfaatkan sumber daya penyimpanan dan komputasi yang ada tanpa memerlukan operasi berkelanjutan.

Pemrosesan batch vs streaming: Ringkasan perbedaan

Kasus Penggunaan Umum untuk Pemrosesan Batch

Pemrosesan batch memiliki beragam aplikasi yang memenuhi berbagai kebutuhan bisnis, terutama pada situasi yang melibatkan dataset besar atau operasi rutin. Berikut beberapa contoh skenario di mana pemrosesan batch menjadi solusi praktis:

Data warehousing dan ETL

Pemrosesan batch umum digunakan di lingkungan data warehousing untuk proses ETL. Ini memastikan data warehouse selalu diperbarui secara konsisten sambil meminimalkan dampak pada sistem operasional. 

Fokusnya adalah menggabungkan data dari berbagai sumber, mentransformasikannya ke format yang sesuai, dan memuatnya secara efisien ke dalam data warehouse terpusat pada interval terjadwal. 

Pelaporan berkala

Banyak organisasi menggunakan pemrosesan batch untuk menghasilkan laporan berkala, seperti ringkasan penjualan bulanan atau tinjauan kinerja triwulanan. 

Dengan mengumpulkan dan memproses data pada interval tetap, bisnis dapat secara efisien menghasilkan laporan komprehensif yang memberikan wawasan berharga tentang operasi mereka.

Analisis data historis

Pemrosesan batch sangat cocok untuk menganalisis data historis, karena dapat secara rutin memproses dan menelaah dataset besar yang terkumpul dalam jangka waktu panjang. 

Bisnis dapat menganalisis bertahun-tahun data penjualan, interaksi pelanggan, atau metrik operasional dalam satu pekerjaan batch. Analisis menyeluruh ini dapat membantu mengidentifikasi tren dan anomali yang mengindikasikan ketidakefisienan operasional atau risiko. 

Migrasi data skala besar

Pemrosesan batch dapat secara efisien memindahkan volume data besar dari satu sistem ke sistem lain. Dengan memproses migrasi dalam bentuk batch, organisasi dapat meminimalkan downtime dan memastikan transisi yang lebih mulus sambil mempertahankan integritas data.

Kasus Penggunaan Umum untuk Pemrosesan Streaming

Pemrosesan streaming sangat cocok untuk skenario di mana wawasan tepat waktu dan respons segera sangat penting. Berikut beberapa contoh spesifik di mana pemrosesan streaming unggul.

Analitik dan pemantauan real-time

Pemrosesan streaming memungkinkan analisis real-time atas data yang masuk, memberikan wawasan instan tentang tren, perilaku pelanggan, dan potensi masalah. 

Misalnya, lonjakan mendadak dalam sebutan negatif di media sosial dapat segera terdeteksi, memungkinkan perusahaan merespons dengan cepat.

Deteksi penipuan

Dengan menganalisis pola transaksi secara real-time, sistem dapat mengidentifikasi anomali atau perilaku mencurigakan—seperti pola belanja yang tidak biasa atau transaksi dari lokasi yang tak terduga—serta memicu peringatan atau memblokir transaksi untuk mencegah penipuan. Ini melindungi konsumen dan bisnis dengan menurunkan risiko transaksi yang keliru.

Umpan data langsung dan pemrosesan peristiwa

Jaringan televisi menggunakan pemrosesan streaming untuk menyediakan pembaruan dan informasi langsung selama siaran. 

Contoh yang bagus adalah ajang olahraga. Aliran data real-time (seperti skor, statistik pemain, dan aksi play-by-play) diproses untuk menyajikan informasi terbaru dan meningkatkan keterlibatan penonton dengan komentar langsung dan fitur interaktif.

Pemrosesan data IoT

Di kota pintar, pemrosesan streaming mengelola data dari sensor yang tertanam di lampu lalu lintas, meteran parkir, dan sistem transportasi umum. Analisis real-time atas data ini membantu mengoptimalkan arus lalu lintas, memantau kualitas udara, dan mengelola sistem transportasi publik secara efisien. 

Dengan mendeteksi anomali dalam pola perjalanan yang dapat mengindikasikan potensi masalah, pejabat kota dapat melakukan penyesuaian proaktif dan meminimalkan kemacetan.

Memilih Pendekatan yang Tepat: Faktor yang Perlu Dipertimbangkan

Saat memutuskan antara pemrosesan batch dan streaming, pertimbangkan banyak faktor seperti kebutuhan bisnis, karakteristik data, kebutuhan latensi, anggaran, sumber daya, dan tumpukan teknologi. Komponen-komponen ini menentukan pendekatan ideal untuk bisnis Anda dan kebutuhan datanya.

Kebutuhan bisnis

Setiap bisnis memiliki kebutuhan unik, dan memahami bagaimana alur kerja data memengaruhi tujuan bisnis sangat penting untuk menerapkan kerangka pemrosesan yang tepat.

• Pemrosesan batch: Pilih pemrosesan batch jika kebutuhan bisnis Anda melibatkan pembuatan laporan berkala, analisis data historis, atau melakukan transformasi data skala besar di mana respons segera tidak krusial. Pendekatan ini cocok untuk skenario seperti pelaporan keuangan bulanan atau agregasi data di akhir hari.
• Pemrosesan streaming: Pilih pemrosesan streaming jika bisnis Anda memerlukan wawasan real-time dan tindakan segera. Ini ideal untuk aplikasi seperti deteksi penipuan, manajemen lalu lintas langsung, atau keterlibatan pelanggan real-time, di mana analisis data tepat waktu sangat penting untuk pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.

Karakteristik data

Ketahui metode pemrosesan apa yang paling sesuai untuk berbagai jenis data. Pemrosesan batch bekerja paling baik dengan dataset yang dapat diprediksi, sedangkan pemrosesan streaming dirancang untuk menangani struktur data yang lebih bervariasi.

• Pemrosesan batch paling cocok untuk volume besar data historis atau teragregasi yang tidak perlu dianalisis segera. Jika data Anda dikumpulkan secara massal dan diproses secara berkala, pemrosesan batch akan menangani beban kerja ini secara efisien.
• Pemrosesan streaming ideal untuk data kontinu berkecepatan tinggi yang perlu diproses dan dianalisis saat data itu tiba. Jika data Anda terus mengalir dan memerlukan pemrosesan real-time, seperti data dari sensor IoT atau feed media sosial langsung, pemrosesan streaming akan memenuhi kebutuhan ini.

Kebutuhan latensi

Memahami kebutuhan bisnis Anda itu penting, tetapi memahami seberapa besar keterlambatan data yang dapat diterima adalah hal yang krusial. Apakah data harus real-time atau dapat ditangani secara berkala akan menjadi faktor penentu dalam memilih batch vs. streaming.

• Pemrosesan batch: Jika aplikasi Anda dapat mentoleransi sedikit keterlambatan dan tidak memerlukan wawasan segera, pemrosesan batch sudah tepat. Latensi yang lebih tinggi pada pemrosesan batch dapat diterima untuk menghasilkan laporan atau menganalisis tren di mana analisis real-time tidak esensial.
• Pemrosesan streaming: Pilih pemrosesan streaming jika aplikasi Anda menuntut latensi rendah dan respons real-time. Pendekatan ini diperlukan untuk skenario yang memerlukan umpan balik segera, seperti memantau transaksi langsung atau mendeteksi anomali real-time.

Anggaran dan sumber daya

Keterbatasan anggaran dan sumber daya dapat membatasi pilihan Anda. Organisasi Anda mungkin memprioritaskan pemanfaatan infrastruktur yang ada, dan Anda harus menyesuaikan pipeline agar sesuai dengan infrastruktur tersebut.

• Pemrosesan batch: Secara umum, pemrosesan batch kurang kompleks dan sering kali lebih hemat biaya untuk menangani volume data besar. Biasanya memerlukan pemeliharaan berkelanjutan yang lebih sedikit dan dapat diimplementasikan dengan infrastruktur yang kurang khusus, menjadikannya opsi yang lebih ramah anggaran untuk operasi data skala besar.
• Pemrosesan streaming: Pemrosesan streaming bisa lebih mahal karena membutuhkan infrastruktur dan teknologi khusus untuk menangani aliran data yang terus-menerus. Ini dapat melibatkan biaya lebih tinggi untuk mesin pemrosesan real-time dan sumber daya penskalaan, jadi pastikan anggaran Anda dapat mengakomodasi kebutuhan ini.

Tumpukan teknologi

Tumpukan teknologi yang berbeda memiliki kemampuan yang bervariasi, dan pilihan alat dapat sangat memengaruhi apakah pemrosesan batch atau streaming lebih sesuai dengan kebutuhan Anda.

• Pemrosesan batch: Jika tumpukan teknologi Anda saat ini mencakup solusi data warehousing modern seperti Google BigQuery, Amazon Redshift, atau Snowflake, Anda mungkin cenderung ke pemrosesan batch. Alat seperti Apache Spark (dalam mode batch) atau Azure Data Factory sering digunakan untuk menangani operasi batch skala besar. Platform ini memungkinkan Anda memproses data dalam jumlah sangat besar pada interval terjadwal, menjadikannya ideal untuk tugas seperti pipeline ETL/ELT, pelaporan berkala, dan agregasi data.
• Pemrosesan streaming: Jika tumpukan teknologi Anda mencakup alat pemrosesan real-time seperti Apache Kafka, Apache Flink, atau Amazon Kinesis, dan infrastruktur Anda dirancang untuk menangani aliran data berkelanjutan, pemrosesan streaming mungkin lebih tepat. Teknologi ini dirancang untuk mendukung analitik data dan pengambilan keputusan real-time berlatensi rendah. Layanan cloud-native seperti Google Cloud Dataflow dan AWS Lambda dapat memfasilitasi pemrosesan data real-time yang mulus dalam infrastruktur modern.

Kesimpulan

Menyelaraskan pilihan Anda dengan kebutuhan bisnis, karakteristik data, kebutuhan latensi, anggaran, dan teknologi yang ada akan memastikan Anda memilih pendekatan paling efektif untuk kebutuhan pemrosesan data Anda. 

Pilih pemrosesan batch jika Anda perlu menangani volume besar data historis dengan analisis berkala dan memiliki keterbatasan anggaran. Pilih pemrosesan streaming jika analisis data real-time dan tindakan segera sangat penting serta Anda memiliki anggaran dan sumber daya yang diperlukan untuk infrastruktur yang lebih kompleks dan berkinerja tinggi. 

Menurut pengalaman saya, streaming hanya diperlukan pada sangat sedikit skenario. Sebagian besar waktu, Anda bisa mengandalkan pemrosesan batch.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang ETL/ELT, pemrosesan streaming, pemrosesan batch, dan membangun pipeline, coba sumber daya berikut dari DataCamp:

• ETL vs ELT: Memahami Perbedaannya dan Membuat Pilihan yang Tepat
• ETL dan ELT di Python
• Daftar 20 Alat ETL Terbaik
• Membangun Pipeline ETL dengan Airflow
• Konsep Streaming
• Streaming Data dengan AWK Kinesis dan Lambda