Apa Itu Federasi Data?

Apa Itu Federasi Data?

Federasi data adalah teknik integrasi data yang menyediakan tampilan terpadu atas data dari berbagai sumber tanpa perlu mengonsolidasikannya secara fisik. Bayangkan ini sebagai mekanisme canggih yang memungkinkan Anda mengakses dan menanyakan data di berbagai sistem secara real time seolah-olah semuanya disimpan di satu lokasi.

Banyak organisasi menangani sejumlah besar data dari sumber yang beragam. Untuk membuat keputusan yang tepat, penting dapat mengakses dan menganalisis data ini secara real time tanpa repot menduplikasi data. Federasi data memungkinkan hal tersebut.

Federasi data juga digunakan dalam beberapa arsitektur data untuk mengonsolidasikan data, seperti pada data fabric (baca lebih lanjut di artikel tentang apa itu data fabric).

Grafik di atas adalah tampilan sederhana dari federasi data. Federasi data memvirtualisasi dan mengagregasi data dari banyak sumber berbeda agar dapat digunakan oleh konsumen data.

Prinsip inti

Federasi data beroperasi berdasarkan beberapa prinsip inti. Mari kita bahas beberapa di antaranya.

Virtualisasi

Alih-alih memindahkan data secara fisik, federasi data menyimpannya di lokasi sumber aslinya dan membuatnya dapat diakses melalui lapisan virtual. Pendekatan ini menghilangkan kebutuhan duplikasi data sekaligus memastikan akses real time ke informasi paling mutakhir. Dengan memvirtualisasi akses data, organisasi dapat mempertahankan integritas dan keamanan data di lokasi asalnya sambil tetap mendapat manfaat dari tampilan terpadu.

Akses terpadu

Pengguna berinteraksi melalui satu antarmuka atau bahasa kueri, menyederhanakan proses mengakses data dari berbagai sumber. Akses terpadu ini merampingkan pengambilan data. Proses ini memungkinkan analis, data scientist, dan pemangku kepentingan lainnya dengan mudah melakukan kueri dan menganalisis data tanpa harus menavigasi kompleksitas tiap sumber data.

Pemetaan skema

Skema adalah cetak biru yang menentukan bagaimana data diatur dalam sebuah database. Sering kali sumber data memiliki skema berbeda, artinya mereka mengatur dan memberi label data secara berbeda. Pemetaan skema melibatkan penyelarasan skema-skema ini untuk menciptakan tampilan data yang konsisten.

Misalnya, satu sumber data mungkin menggunakan "CustomerID" untuk menunjuk pengenal pelanggan, sementara sumber lain menggunakan "CustID." Pemetaan skema menerjemahkan label berbeda ini agar dipahami sebagai entitas yang sama.

Dengan mengharmoniskan skema yang berbeda, alat federasi data memastikan data dari berbagai sumber dapat diintegrasikan secara mulus. Ini memberikan model data yang konsisten dan andal yang dapat dipercaya pengguna untuk analisis dan pelaporan yang akurat.

Pemrosesan on-demand

Federasi data menekankan pemrosesan on-demand. Kueri dieksekusi secara real time di seluruh sumber yang difederasikan, meminimalkan duplikasi data dan memastikan pengguna mengakses data paling mutakhir. Kemampuan pemrosesan dinamis ini krusial untuk pengambilan keputusan dan analisis yang tepat waktu. Dengan memproses data secara on-demand, federasi data mendukung pengambilan keputusan yang lincah dan berbasis informasi.

Cara Kerja Federasi Data

Sekarang kita tahu apa itu federasi data, mari lihat bagaimana cara kerjanya.

Arsitektur

Federasi data mengintegrasikan data dari sumber yang beragam secara mulus. Intinya adalah arsitektur terstruktur yang dirancang untuk memfasilitasi integrasi ini secara efisien. Arsitektur ini terdiri dari tiga bagian utama:

• Sumber data
• Lapisan federasi yang mengintegrasikan sumber data
• Konsumen data yang melakukan kueri terhadap data tersebut

Sumber data

Sumber data dapat diibaratkan sebagai pulau-pulau, masing-masing menyimpan informasi berharga. Sumber ini berkisar dari data terstruktur di database hingga data tidak terstruktur di penyimpanan cloud dan aliran data real time. Federasi data mengintegrasikan berbagai sumber ini, menciptakan tampilan terpadu atas lanskap data.

Lapisan federasi

Lapisan federasi menyediakan antarmuka terpadu untuk mengakses dan menanyakan data. Lapisan ini menerjemahkan kueri pengguna menjadi perintah yang dapat dipahami setiap sumber data, memfasilitasi akses dan pemrosesan real time. Lapisan ini penting untuk menjaga integritas data, memastikan pengambilan data yang efisien, dan menyediakan tampilan data yang konsisten di semua sumber.

Kita dapat memandang lapisan federasi ini seperti siaran video langsung dari tiap pulau data. Ini memungkinkan konsumen data melihat dan menggunakan data di masing-masing pulau tanpa memindahkan atau menyalinnya.

Konsumen data

Berbagai aplikasi dan alat, seperti platform business intelligence, lingkungan data science, dan sistem operasional, berinteraksi dengan data yang difederasikan melalui lapisan federasi. Melalui alat-alat ini, analis data, data scientist, dan konsumen data lainnya dapat memanfaatkan data. Para konsumen data ini kemudian dapat memanfaatkan data terintegrasi untuk analisis, pelaporan, dan pengambilan keputusan.

Pemrosesan kueri

Saat kita mengirimkan kueri ke sistem terfederasi, kueri itu pertama-tama masuk ke lapisan federasi. Anggap lapisan federasi sebagai penerjemah cerdas. Ia mengambil kueri utama kita dan memecahnya menjadi subkueri yang lebih kecil. Setiap subkueri disesuaikan untuk mengambil data dari sumber berbeda tempat informasi tersebut disimpan, seperti database atau penyimpanan cloud.

Subkueri ini kemudian dikirim ke berbagai sumber data secara real time. Setiap sumber memproses bagiannya dari kueri dan mengirimkan kembali hasilnya. Lapisan federasi kemudian mengumpulkan semua hasil tersebut dan menggabungkannya menjadi satu hasil teragregasi.

Proses yang ramping ini memungkinkan kita mengakses dan menganalisis data dari banyak sumber seolah-olah itu satu set data terpadu. Ini memudahkan pengumpulan data dari seluruh organisasi.

Grafik di atas adalah tampilan sederhana dari proses ini. Seorang konsumen data mengajukan kueri ke federasi data. Federasi memecah kueri itu menjadi serangkaian subkueri dan mengirimkannya ke sumber data yang sesuai. Setiap sumber mengirimkan kembali hasilnya, yang kemudian diagregasi oleh federasi data untuk disampaikan kepada konsumen data.

Manfaat Federasi Data

Federasi data menawarkan beberapa manfaat utama bagi organisasi dengan lanskap data yang kompleks.

Biaya penyimpanan lebih rendah

Dengan meminimalkan salinan data, federasi mengurangi biaya penyimpanan dan menurunkan risiko inkonsistensi antar set data. Pendekatan yang ramping ini mengoptimalkan alokasi sumber daya dan meningkatkan integritas data.

Akses titik tunggal ke informasi mutakhir

Federasi data juga menyederhanakan akses data dengan menyediakan satu tempat untuk melakukan kueri data di seluruh organisasi. Titik akses terpusat ini merampingkan pengambilan dan analisis data. Sifat real time dari federasi data memastikan pengguna mengakses data paling mutakhir di semua sumber terfederasi, yang penting untuk pengambilan keputusan tepat waktu.

Integrasi data yang lebih sederhana

Federasi data merampingkan upaya integrasi data dengan menghilangkan kebutuhan proses ETL (extract, transform, load) yang kompleks yang secara tradisional terkait dengan konsolidasi data. Ini mempercepat laju integrasi data dan mengurangi potensi kesalahan.

Fleksibilitas organisasi yang lebih baik

Fleksibilitas bawaan federasi data memungkinkan organisasi dengan mudah menambah atau menghapus sumber data sesuai kebutuhan tanpa mengganggu aplikasi atau alur kerja yang ada. Fleksibilitas ini memungkinkan organisasi beradaptasi cepat dengan kebutuhan data yang berubah tanpa dibatasi arsitektur data yang kaku.

Tantangan Federasi Data

Meski menawarkan banyak keuntungan, federasi data juga menghadirkan beberapa tantangan yang harus diatasi organisasi.

Kinerja

Masalah kinerja dapat muncul karena kompleksitas kueri di banyak sumber. Upaya optimasi dapat membantu memastikan pengambilan dan pemrosesan data yang efisien. Penting untuk berinvestasi pada infrastruktur yang andal dan menggunakan teknik optimasi kueri. Ini dapat mengurangi kemacetan kinerja dan menjaga responsivitas dalam akses dan analisis data.

Kompleksitas

Tantangan signifikan lainnya adalah kompleksitas skema. Memetakan skema dari beragam sumber bisa menakutkan. Struktur sumber data yang berbeda-beda memerlukan alat dan teknik canggih untuk mengharmoniskan skema dan memastikan konsistensi di seluruh data terfederasi. Profesional data dapat menggunakan strategi pemodelan data dan pemetaan skema untuk mengatasi tantangan ini. Dengan cara ini, kita dapat menciptakan tampilan terpadu atas data yang secara akurat mencerminkan semantiknya.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pemetaan skema, saya sarankan Anda mengikuti kursus Database Design ini.

Tata kelola data

Tata kelola data dapat menjadi tantangan pada data terfederasi. Organisasi harus menetapkan dan menegakkan kebijakan untuk kualitas, keamanan, dan privasi data di seluruh sumber yang terfederasi. Penting untuk menerapkan proses tata kelola data, seperti pelacakan garis keturunan data, kontrol akses, dan langkah-langkah privasi. Ini membantu mengurangi risiko dan menjaga integritas data terfederasi.

Untuk informasi lebih lanjut tentang tata kelola data, simak Making Data Governance Fun dan How Data Leaders Can Make Data Governance a Priority. Lembar contekan tata kelola data ini juga merupakan sumber yang baik.

Kasus Penggunaan Federasi Data

Federasi data bermanfaat di semua tingkat dalam sebuah organisasi.

Business intelligence dan analitik

Federasi data memberdayakan analis untuk membuat laporan dan dasbor komprehensif yang mengagregasi data dari berbagai departemen atau sistem. Dengan menyediakan tampilan informasi yang terpadu, organisasi mendapatkan wawasan berharga tentang operasinya, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan dan perencanaan strategis yang tepat.

Data science

Dengan akses mudah ke beragam sumber data untuk pelatihan dan validasi model, data scientist dapat memanfaatkan seluruh spektrum informasi yang tersedia di organisasinya. Data teragregasi ini dapat meningkatkan akurasi dan ketangguhan model data, yang pada gilirannya meningkatkan kemampuan prediktif. Federasi data juga menghemat waktu bagi sebagian data scientist yang sebaliknya perlu membangun pipeline data kompleks untuk menjalankan model mereka.

Pelaporan operasional

Dengan mengagregasi aliran data dari berbagai sumber, organisasi memperoleh pandangan holistik atas operasinya, mengidentifikasi hambatan, dan mengoptimalkan alur kerja. Ini meningkatkan efisiensi keseluruhan organisasi. Visibilitas data secara real time juga memberdayakan pengambil keputusan untuk merespons dengan cepat terhadap kondisi yang berubah.

Kepatuhan dan audit

Federasi data bermanfaat ketika auditor memerlukan akses ke tampilan lengkap data Anda di berbagai sumber. Dengan menyediakan platform terpadu untuk mengakses dan menganalisis data, federasi data dapat memudahkan kepatuhan terhadap regulasi dan pelaksanaan audit. Federasi data sebaiknya dipadukan dengan garis keturunan data dan dokumentasi yang tepat untuk mempermudah audit kepatuhan.

Baca Apa Itu Garis Keturunan Data dan Konsep Tata Kelola Data untuk informasi lebih lanjut.

Federasi Data vs. Pergudangan Data

Federasi data terkadang disamakan dengan pergudangan data. Namun, ada beberapa perbedaan penting di antara keduanya.

Federasi data beroperasi berdasarkan prinsip virtualisasi, di mana data tetap berada di lokasi aslinya dan diakses secara real time melalui lapisan virtual. Pendekatan ini memungkinkan pengguna mengakses data paling mutakhir tanpa perlu duplikasi, meminimalkan biaya penyimpanan, dan mengurangi inkonsistensi antar set data.

Pergudangan data mengonsolidasikan data ke dalam repositori terpusat. Pendekatan terpusat ini cocok untuk menyimpan data historis, memberikan pandangan komprehensif atas tren masa lalu. Namun, pergudangan data biasanya memerlukan proses ETL yang ekstensif untuk mengonsolidasikan data dari berbagai sumber ke dalam gudang.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang gudang data dalam pengantar Data Warehousing Concepts ini atau tutorial tentang Memilih Solusi Gudang Data Cloud yang Tepat.

Memilih pendekatan yang tepat

Federasi data dan pergudangan data menawarkan pendekatan berbeda untuk integrasi data. Masing-masing memiliki kelebihan dan keterbatasan.

Federasi data unggul dalam menyediakan akses real time ke data terkini sambil meminimalkan duplikasi data. Ini ideal untuk lingkungan yang dinamis dan lincah.

Pergudangan data paling cocok untuk menyimpan dan menganalisis data historis. Ini mungkin memerlukan proses ETL yang lebih ekstensif dan tidak memiliki fleksibilitas seperti federasi data.

Saat memutuskan antara federasi data dan pergudangan data, pertimbangkan kasus penggunaan spesifik, volume data, dan kebutuhan akan analisis real time versus historis.

Menerapkan Federasi Data

Bergantung pada lanskap data Anda, menerapkan federasi data bisa menjadi tantangan. Namun dengan perencanaan matang, pemilihan alat yang tepat, dan mempertimbangkan kebutuhan organisasi kita, ini adalah tugas yang dapat dikelola dan akan memberikan manfaat besar. Berikut beberapa langkah yang perlu dipertimbangkan dalam implementasi federasi apa pun.

Menilai lanskap data

Kita harus memulai dengan menilai secara menyeluruh lanskap data organisasi saat ini. Identifikasi sumber data yang ada di berbagai sistem, database, dan aplikasi. Pahami jenis data yang disimpan di setiap sumber dan seberapa sering data tersebut diperbarui. Ini akan membantu memastikan solusi federasi data kita dapat mengakomodasi akses real time ke data paling mutakhir.

Menetapkan kasus penggunaan dan kebutuhan

Seperti halnya proyek apa pun, penting untuk menetapkan tujuan kita dengan jelas. Uraikan kasus penggunaan dan kebutuhan federasi data dalam organisasi. Tentukan tujuan bisnis spesifik yang ingin Anda capai melalui federasi data. Ini bisa berupa meningkatkan aksesibilitas data, merampingkan proses integrasi data, atau memungkinkan analitik real time. Identifikasi pemangku kepentingan kunci dan libatkan mereka pada langkah ini untuk memastikan solusi juga memenuhi kebutuhan mereka.

Memilih alat yang tepat

Pilih alat dan teknologi yang sesuai berdasarkan kebutuhan organisasi dan batasan anggaran. Pertimbangkan faktor seperti kemampuan virtualisasi data, skalabilitas, kemudahan integrasi dengan sistem yang ada, dan dukungan terhadap berbagai sumber data. Evaluasi opsi komersial dan open-source untuk menemukan kecocokan terbaik bagi kebutuhan kita. Di bawah ini tabel berisi beberapa alat populer yang digunakan dalam federasi data.

Merancang federasi

Rancang federasi yang selaras dengan kebutuhan dan kasus penggunaan organisasi. Tentukan penempatan lapisan federasi dalam infrastruktur yang ada dan definisikan titik integrasi dengan sumber data serta konsumen data. Pertimbangkan keamanan data, optimasi kinerja, dan skalabilitas untuk memastikan federasi dapat mendukung kebutuhan data saat ini dan di masa depan.

Menerapkan dan menguji

Setelah federasi data kita disiapkan dan dikonfigurasi untuk terhubung ke sumber data, penting memastikan semuanya berfungsi dengan baik. Uji solusi secara menyeluruh untuk mengidentifikasi masalah atau kemacetan kinerja dan sempurnakan implementasi sesuai kebutuhan.

Menyebarkan dan memantau

Sebarkan solusi federasi data ke produksi dan pantau kinerja serta keandalannya. Tetapkan mekanisme pemantauan dan peringatan untuk secara proaktif mendeteksi dan menangani masalah. Terus optimalkan arsitektur federasi dan proses integrasi data agar solusi tetap efektif dan selaras dengan kebutuhan bisnis yang terus berkembang.

Kesimpulan

Federasi data menawarkan manfaat signifikan bagi organisasi yang ingin membuka nilai data yang tersebar di berbagai sistem. Dengan menyediakan tampilan virtual yang terpadu atas data dari banyak sumber, federasi data meningkatkan akses data, mengurangi redundansi, dan menyederhanakan upaya integrasi.

Pelajari lebih lanjut tentang manajemen data dengan Pengantar Data Pipeline untuk Calon Profesional Data. Saya juga merekomendasikan kursus tentang Responsible AI Data Management.