Apa Itu Data Fabric?

Di dunia yang digerakkan oleh data saat ini, organisasi sering kesulitan mengelola data yang tersebar di berbagai tim dan sistem. Penjualan, keuangan, SDM—setiap departemen bisa memiliki alat dan sumber data sendiri, sehingga terbentuk silo yang menyulitkan dalam mendapatkan pandangan terpadu.

Untuk mengatasi masalah ini, data engineer sering harus membangun dan memelihara jejaring pipa data yang rumit untuk menyalin, menggabungkan, dan mentransformasikan data agar dapat digunakan setiap departemen. Seiring bertambahnya jumlah tim dan sumber data, “pipa” yang rumit ini makin membebani saat disiapkan dan dipelihara, yang dapat berujung pada kegagalan.

Konsep data fabric hadir sebagai solusi holistik untuk masalah-masalah ini. Mari telusuri solusi arsitektural untuk pengelolaan data terintegrasi ini.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang manajemen data, lihat artikel tentang data lineage ini.

Apa Itu Data Fabric?

Data fabric adalah sistem arsitektur data yang luas yang memungkinkan integrasi dan pengelolaan data secara mulus di berbagai lingkungan. Bayangkan ini sebagai cara menghubungkan berbagai sumber data secara virtual tanpa perlu membuat salinan berlebih.

Dengan “merajut” berbagai sumber data tersebut, data fabric menciptakan kerangka terpadu tempat Anda dapat memastikan penyampaian, tata kelola, dan keamanan data yang konsisten, di mana pun data berada.

Berbeda dengan pipa data tradisional, data fabric tidak menyalin data dari berbagai sumber ke dalam repositori pusat. Sebaliknya, ini memanfaatkan API dan virtualisasi agar analis dan ilmuwan data dapat mengakses data yang tersimpan di lokasi berbeda dari satu katalog pusat. Artinya, ruang penyimpanan yang dibutuhkan lebih sedikit karena hanya ada satu salinan data.

Selain itu, dengan menciptakan infrastruktur data yang kohesif, data fabric memastikan data mudah diakses, memiliki tata kelola yang baik, dan aman sepanjang siklus hidupnya.

Manfaat Data Fabric

Kesederhanaan arsitektur data fabric menawarkan banyak manfaat bagi organisasi besar.

Menghapus silo data dan meningkatkan akses

Dengan menyediakan lapisan akses data terpadu, data fabric menghilangkan silo data, sehingga memudahkan pengguna data, seperti analis dan akuntan, untuk mengakses dan memanfaatkan data di seluruh organisasi. Dengan menempatkan semua set data organisasi Anda ke dalam satu katalog pusat, Anda dapat dengan mudah melihat dan mengakses seluruh data.

Tentu saja, ini tidak berarti Anda harus membagikan semua data organisasi kepada setiap karyawan. Anda tetap dapat—dan seharusnya—menerapkan autentikasi berbasis peran untuk memastikan keamanan dalam sistem Anda.

Konsistensi dan manajemen kualitas yang lebih baik

Data fabric sering meningkatkan kualitas dan konsistensi data di seluruh organisasi Anda. Dengan menyederhanakan backend pipa data otomatis dan menstandarkan kerangka tata kelola, Anda dapat memastikan semua data tetap bersih, konsisten, dan akurat, yang krusial untuk pengambilan keputusan bisnis yang andal.

Pelajari lebih lanjut tentang kualitas data dalam kursus Introduction to Data Quality ini.

Meningkatkan kepatuhan tata kelola dan keamanan

Prinsip data fabric menggabungkan langkah-langkah keamanan yang kuat dan kebijakan tata kelola sejak awal dalam pipa data, memastikan kepatuhan terhadap persyaratan regulasi dan melindungi informasi sensitif. Pendekatan menyeluruh terhadap keamanan data ini mengurangi risiko dan meningkatkan kepercayaan terhadap data yang digunakan. Sistem yang lebih sederhana lebih mudah diamankan.

Pelajari lebih lanjut topik ini dalam kursus Data Governance Concepts.

Memfasilitasi keputusan berbasis data yang lebih cepat

Yang paling penting, data fabric meningkatkan kelincahan organisasi Anda dalam pengambilan keputusan berbasis data. Dengan menyederhanakan manajemen data dan menyediakan akses real-time ke data tepercaya, data fabric memungkinkan organisasi lebih responsif terhadap perubahan dalam data dan membuat keputusan yang tepat dengan cepat.

Data Fabric: Prinsip Inti

Gaya arsitektur data fabric memiliki tiga prinsip inti: akses terpadu, tata kelola yang terdstandar, dan otomatisasi.

Data fabric harus menyertakan lapisan data logis untuk akses data terpadu. Lapisan ini mengabstraksi infrastruktur data yang mendasarinya, menyediakan antarmuka akses data yang mulus dan terpadu di berbagai sumber. Intinya, Anda menginginkan semua pihak yang membutuhkan akses ke data organisasi (analis, ilmuwan, ML ops, dll.) memiliki akses ke semua data yang mereka perlukan secara terpadu.

Prinsip lain dalam membuat data fabric adalah memiliki tata kelola data dan keamanan yang terstandar. Ini memastikan semua aset data organisasi Anda mematuhi protokol tata kelola dan keamanan yang seragam. Standardisasi ini meningkatkan keandalan dan kepatuhan regulasi di seluruh organisasi Anda.

Data fabric juga menggunakan pipa data otomatis di backend untuk pergerakan dan transformasi data yang efisien. Otomatisasi ini menyederhanakan proses pemindahan, pembersihan, dan transformasi data di backend fabric. Ini memungkinkan pemrosesan data real-time, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi upaya manual.

Data Fabric: Komponen Kunci

Ada beberapa komponen penting yang membentuk arsitektur data fabric. Mari bahas beberapa di antaranya.

Katalog data

Salah satu komponen paling krusial dalam data fabric adalah katalog data. Ini adalah registri pusat untuk semua aset data organisasi Anda. Katalog menyediakan metadata dan informasi lineage untuk memudahkan penemuan dan pengelolaan data, memastikan pengguna dapat dengan mudah menemukan dan memahami data yang dibutuhkan.

Alat integrasi data

Alat integrasi data adalah komponen penting lainnya. Alat ini memungkinkan pergerakan data secara mulus di antara berbagai sistem dan platform. Alat integrasi data meliputi platform ETL (Extract, Transform, Load), kerangka kerja integrasi data, layanan integrasi berbasis cloud, dan solusi streaming data real-time. Alat-alat ini memastikan data siap tersedia di mana pun dibutuhkan, sehingga meningkatkan aksesibilitas data secara keseluruhan.

Transformasi

Layanan transformasi berperan penting dalam data fabric, seperti halnya pada solusi pipa mana pun. Layanan ini membersihkan, mentransformasikan, dan menyiapkan data untuk analisis, melakukan tugas seperti pembersihan data, normalisasi, agregasi, dan pengayaan.

Tata kelola data

Kerangka tata kelola data juga krusial, karena memastikan kualitas, keamanan, dan kepatuhan data melalui kebijakan dan prosedur yang mengelola data sepanjang siklus hidupnya. Aktivitas tata kelola dapat mencakup penetapan peran stewardship data, penerapan pemeriksaan kualitas data, penyamaran informasi sensitif, penegakan kontrol akses berbasis peran, dan memastikan kepatuhan regulasi melalui audit berkala.

Salah satu manfaat kerangka data fabric adalah kemampuan untuk dengan mudah menstandardisasi protokol tata kelola ini di seluruh lanskap data Anda. Hal ini membantu menjaga integritas dan keandalan data Anda.

Dalam arsitektur data fabric, masing-masing komponen kunci ini “dijalin” untuk menciptakan pengalaman terpadu. Data dari berbagai sumber diintegrasikan, ditransformasikan, dan dikatalogkan. Protokol tata kelola ditegakkan sepanjang proses untuk memastikan lingkungan data yang aman dan terlindungi.

Data Fabric vs. Manajemen Data Tradisional

Manajemen data sering berkembang secara organik dalam organisasi seiring pertumbuhan dan munculnya sumber data serta tim baru. Setiap sumber data baru memerlukan pembuatan pipa baru, dan tiap tim baru mungkin menggunakan alat, konvensi penamaan, dan protokol tata kelola yang berbeda.

Pendekatan manajemen data tradisional memiliki banyak keterbatasan. Beralih ke kerangka data fabric melibatkan pemikiran ulang secara menyeluruh tentang bagaimana data bergerak dari sumbernya ke para pengguna yang membutuhkannya di seluruh organisasi Anda.

Keterbatasan pendekatan tradisional

Pendekatan manajemen data tradisional menghasilkan banyak sistem data yang terkotak-kotak, di mana data disimpan dan dikelola dalam repositori yang terpisah dan terisolasi. Metode ini sering melibatkan integrasi titik-ke-titik antar sistem, sehingga terbentuk jejaring koneksi dan pipa yang kompleks dan sulit dipelihara.

Dalam desain ini, setiap sistem mungkin memiliki basis data, transformasi, dan kontrol aksesnya sendiri. Hal ini menyulitkan untuk mengakses semua data sekaligus guna mendapatkan pandangan terpadu atas data di seluruh organisasi Anda.

Kerumitan ini tidak efisien dan membuka peluang terjadinya kesalahan. Sistem tradisional juga menyulitkan dalam menjaga kualitas dan konsistensi data, yang mengakibatkan data tidak andal dan menurunnya kepercayaan terhadap data organisasi Anda.

Sistem manajemen data tradisional juga memiliki skalabilitas terbatas, sebagian karena banyaknya salinan data yang sama menghabiskan ruang penyimpanan berharga. Sistem ini kesulitan beradaptasi dengan kebutuhan data yang berkembang di dalam organisasi. Intinya, sistem warisan ini menjadi terlalu besar, tersebar, dan redundan, sehingga sulit mengikuti laju inovasi bisnis.

Keunggulan data fabric

Data fabric menawarkan keunggulan signifikan dibanding pendekatan tradisional tersebut. Ini menyediakan platform data terpadu untuk semua kebutuhan data, mengonsolidasikan data dari berbagai sumber ke dalam satu platform yang kohesif. Penyatuan ini menyederhanakan manajemen data dan meningkatkan kerapian organisasi.

Data fabric juga memungkinkan tata kelola data dan kepatuhan regulasi yang lebih baik. Karena kerangka data fabric mengonsolidasikan semua data Anda ke dalam satu katalog data, standardisasi dapat diterapkan di seluruh lanskap data Anda. Langkah-langkah tata kelola dan keamanan yang terdstandar memastikan semua data Anda mematuhi standar regulasi, seperti HIPPA dan FCRA, sehingga mengurangi risiko dan meningkatkan kepercayaan terhadap data Anda.

Use Case Data Fabric

Data fabric meningkatkan kapabilitas data di banyak konteks organisasi. Ini dapat mengganti sistem data warisan di organisasi besar yang manajemen datanya menjadi rumit.

Data fabric juga dapat digunakan sejak awal kehidupan organisasi untuk menciptakan program data terpadu dan mencegah masalah manajemen data di masa depan.

Salah satu use case penting untuk data fabric adalah dalam Master Data Management (MDM). Dengan menciptakan satu sumber kebenaran untuk data kritis, data fabric memastikan pengelolaan master data yang tersentralisasi. Sentralisasi ini penting untuk menjaga operasi bisnis yang andal dan efisien, memastikan konsistensi dan akurasi pada himpunan data kunci. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang model ini DI SINI.

Untuk analitik data dan business intelligence, data fabric menyediakan akses cepat ke data tepercaya, memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan yang tepat secara cepat dan efektif. Data fabric meningkatkan kualitas dan kecepatan proses analitik dengan memastikan data siap tersedia dan andal.

Data fabric juga memastikan kepatuhan regulasi. Kerangka ini memungkinkan tata kelola dan protokol yang terdstandar di seluruh organisasi, menyederhanakan kepatuhan terhadap regulasi privasi data. Tata kelola data yang konsisten ini mengurangi kompleksitas kepatuhan regulasi, membantu organisasi melindungi reputasi dan menghindari sanksi mahal.

Data Fabric vs. Data Mesh

Di dunia data, ada banyak istilah yang terdengar mirip. Mari lihat salah satu yang sangat mirip dengan data fabric: data mesh.

Data mesh

Data mesh adalah pendekatan lain terhadap manajemen data yang memiliki karakteristik berbeda. Pendekatan ini berfokus pada integrasi sementara data dari berbagai sumber untuk analisis langsung. Hal ini membuat data mesh ideal untuk eksplorasi cepat dan laporan satu kali, memberikan fleksibilitas untuk kebutuhan data yang sederhana dan segera.

Berbeda dengan data fabric, data mesh mendorong desentralisasi data dan otonomi domain dalam tata kelola. Namun, pendekatan ini memiliki keterbatasan, termasuk kekhawatiran kualitas data dan pertimbangan keamanan. Data mesh tidak dirancang untuk penyimpanan jangka panjang dan manajemen data yang komprehensif.

Data fabric

Data fabric menawarkan pendekatan holistik untuk mengelola seluruh data dalam organisasi. Ini menyediakan platform terpadu dan komprehensif untuk manajemen data, mencakup akses data, tata kelola, keamanan, dan integrasi. Data fabric cocok untuk manajemen data jangka panjang dan pengambilan keputusan berkelanjutan berbasis data.

Walaupun implementasi data fabric bisa kompleks dan memerlukan pemilihan alat serta teknologi yang kompatibel secara cermat, manfaatnya dalam penyatuan data, tata kelola, dan kelincahan menjadikannya solusi kuat bagi banyak kebutuhan manajemen data organisasi.

Mengimplementasikan Data Fabric

Jika Anda telah memutuskan bahwa arsitektur data fabric bermanfaat bagi organisasi Anda, Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana memulainya. Mari bahas beberapa langkah awal.

Menilai kebutuhan Anda

Mengimplementasikan data fabric di organisasi Anda dimulai dengan menilai kebutuhan Anda. Data fabric bukan pendekatan satu-untuk-semua. Anggaplah ini sebagai solusi kustom yang disesuaikan dengan kebutuhan data organisasi Anda. Karena itu, penting untuk mengevaluasi lanskap data saat ini dan mengidentifikasi tantangan sebelum merancang data fabric.

Langkah awal implementasi adalah berbicara dengan para pemangku kepentingan untuk memahami infrastruktur data yang ada, mengidentifikasi titik nyeri, dan menentukan tantangan spesifik yang ingin Anda atasi dengan data fabric.

Selanjutnya, Anda perlu mendefinisikan tujuan bisnis dan hasil yang diinginkan dari data fabric. Apakah Anda ingin menciptakan satu sumber kebenaran? Mengurangi biaya overhead? Mengganti infrastruktur lama yang gagal? Menetapkan tujuan dan hasil yang jelas, selaras dengan sasaran organisasi, akan membantu memandu Anda dan memastikan data fabric yang dibuat memenuhi kebutuhan spesifik Anda.

Memilih alat dan teknologi yang tepat

Setelah Anda mengetahui arah yang ingin diambil, Anda perlu memilih alat yang akan digunakan untuk mencapainya. Memilih alat yang tepat bisa terasa menakutkan, tetapi ini adalah langkah penting.

Salah satu opsi adalah menggunakan solusi all-in-one, seperti Microsoft’s Azure Service Fabric atau IBM Cloud Pak. Solusi ini menyediakan semua alat yang Anda butuhkan untuk menerapkan arsitektur data fabric ke dalam organisasi. Mereka menangani banyak pekerjaan berat dan dapat menyederhanakan penagihan karena Anda hanya membayar satu produk. Lihat artikel tentang apa itu Microsoft Fabric untuk tinjauan mendalam.

Namun, beberapa organisasi mungkin membutuhkan, atau lebih menyukai, pengaturan yang lebih kustom. Anda dapat membuat arsitektur data fabric sendiri dengan menggunakan kombinasi alat siap pakai seperti:

• Apache Kafka untuk streaming dan integrasi data real-time.
• Talend untuk proses ETL yang komprehensif.
• Informatica untuk integrasi data, kualitas data, dan tata kelola.
• Apache Spark untuk pemrosesan data skala besar dan analitik.
• Databricks untuk rekayasa data kolaboratif dan pembelajaran mesin.
• Alation atau Collibra untuk pengatalogan dan tata kelola data.

Saat memilih teknologi yang akan digunakan, pertimbangkan skalabilitas, keamanan, dan kompatibilitasnya dengan infrastruktur yang ada di organisasi Anda. Pastikan solusi yang dipilih dapat diskalakan sesuai kebutuhan, menyediakan keamanan yang kuat, dan terintegrasi dengan sistem Anda saat ini.

Bijak juga untuk mempertimbangkan umur panjangnya. Teknologi baru mungkin berumur pendek, dan Anda mungkin perlu melakukan perubahan besar jika alat pilihan Anda tidak lagi didukung. Demikian pula, solusi yang dibuat khusus dapat menghadapi tantangan jika terjadi perubahan pada tim yang mengembangkannya.

Tata kelola data dan manajemen perubahan

Menerapkan data fabric ke dalam organisasi Anda akan memerlukan strategi tata kelola data dan manajemen perubahan yang kuat, terutama jika Anda telah lama menggunakan arsitektur berbeda dan kini beralih ke arsitektur data fabric. Perencanaan yang cermat akan membantu memastikan transisi yang sukses di seluruh organisasi.

Penting untuk menetapkan kepemilikan data, kontrol akses, dan kebijakan keamanan yang jelas. Ini mencakup pendefinisian siapa yang bertanggung jawab atas data di setiap tahap siklus hidupnya, penetapan izin siapa yang dapat mengakses dan mengubah data, serta penerapan langkah-langkah keamanan untuk melindungi informasi sensitif. Kebijakan ini akan membantu Anda menjaga integritas data, memastikan kepatuhan terhadap regulasi, dan melindungi dari pelanggaran data.

Anda juga sebaiknya merinci peran dan tanggung jawab spesifik untuk pengelolaan data. Bergantung pada situasi Anda, ini mungkin mencakup penunjukan data steward yang mengawasi kualitas data, data custodian yang mengelola penyimpanan dan akses data, atau komite untuk menegakkan tata kelola data. Peran yang terdefinisi jelas akan membantu memastikan akuntabilitas dalam proses manajemen data.

Sangat penting untuk mengembangkan rencana adopsi dan pelatihan atas sistem baru di seluruh organisasi Anda. Perkenalkan pengguna potensial ke sistem data fabric baru melalui sesi pelatihan atau lokakarya, dan pastikan Anda memiliki dokumentasi yang memadai untuk dijadikan referensi.

Sering kali orang membutuhkan waktu untuk beradaptasi dengan sistem baru. Memiliki pengertian dan toleransi terhadap rekan kerja selama transisi ini akan membantu semuanya berjalan lebih lancar. Anda kemungkinan perlu menyediakan dukungan berkelanjutan untuk mengatasi masalah atau pertanyaan yang muncul selama transisi dan periode sesudahnya.

Masa Depan Data Fabric

Seperti kebanyakan teknologi saat ini, masa depan data fabric akan ditransformasi oleh kemajuan otomatisasi dan pembelajaran mesin. Kecerdasan otomatis kemungkinan akan meningkatkan integrasi data melalui alur kerja kontekstual dan pipa self-healing yang mendeteksi serta mengoptimalkan kinerja secara real-time. Wawasan berbasis AI dapat menawarkan analitik prediktif dan katalog data cerdas, menjadikan manajemen data lebih proaktif dan efisien.

Teknologi blockchain mungkin diintegrasikan untuk menyediakan asal-usul data yang tidak dapat diubah dan mengotomatiskan tugas tata kelola melalui smart contract.

Seiring pertumbuhan edge computing, data fabric dapat mengelola pemrosesan data terdesentralisasi di perangkat edge dan layanan cloud.

Kemajuan dalam komputasi kuantum dapat menghadirkan enkripsi tahan-kuantum dan mempercepat transformasi data yang kompleks.

Seiring teknologi ini terus berkembang, data fabric dapat menjadi aset krusial, menyediakan fondasi bagi operasi cerdas yang digerakkan data di berbagai industri.

Kesimpulan

Data fabric merepresentasikan pendekatan transformatif terhadap manajemen data. Ini adalah struktur arsitektural yang berupaya mengatasi tantangan silo data, kualitas, dan tata kelola. Dengan meruntuhkan hambatan akses data dan mendorong lingkungan data terpadu, data fabric dapat mendukung pengambilan keputusan berbasis data di organisasi besar.

Pelajari lebih lanjut tentang Responsible AI Data Management dan Making Data Governance Fun bersama DataCamp. Atau dalami penyimpanan dan manajemen data dengan kursus Introduction to Data Warehousing dari DataCamp.