Pengantar Orkestrasi Data: Proses dan Manfaat

Bagian integral dari mendorong kesuksesan bisnis apa pun mencakup pengumpulan data, mengidentifikasi ketidakkonsistenan, menanganinya, menyimpan data di platform terintegrasi, dan menggunakannya untuk membuat keputusan yang tepat.

Namun bayangkan harus melakukan semua tugas ini secara manual setiap kali Anda menjalankan suatu proyek. Lebih dari 40% pekerja menghabiskan setidaknya seperempat minggu kerja mereka untuk tugas pengumpulan dan entri data. Juga, tidak mengherankan jika terjadi kesalahan entri data atau masalah korupsi selama proses.

Di sinilah orkestrasi data unggul. Artikel ini menjelaskan apa sebenarnya orkestrasi data dan mengapa hal itu krusial. Kami juga akan menelusuri beberapa alat orkestrasi data populer untuk membantu Anda memulai.

Apa itu Orkestrasi Data?

Orkestrasi data adalah metode atau alat yang mengelola aktivitas terkait data. Tugasnya mencakup mengumpulkan data, melakukan pemeriksaan kualitas, memindahkan data antar sistem, mengotomatiskan alur kerja, dan lainnya.

Sederhananya, orkestrasi data adalah metode di mana data tersilo di berbagai lokasi digabungkan, disiapkan, dan disajikan untuk analisis.

Insinyur data tidak lagi perlu membuat skrip kustom untuk tugas ETL. Sebagai gantinya, alat orkestrasi data mengumpulkan dan mengatur data, membuatnya siap diakses oleh alat analitik.

Orkestrasi data menyederhanakan banyak hal dengan:

• Menyatukan berbagai sumber data yang terpisah
• Menjalankan peristiwa alur kerja dalam urutan yang benar
• Mengubah data ke format yang diinginkan
• Mengotomatiskan aliran data antar berbagai platform penyimpanan

Mengapa Orkestrasi Data Penting?

Gambar oleh Penulis

Sebelum adanya orkestrasi data, insinyur data harus menarik data tidak terstruktur secara manual dari API, spreadsheet, dan database. Setelah itu, mereka akan membersihkan data tersebut, menstandarkan formatnya, dan mengirimkannya ke sistem target.

Menurut satu studi terbaru, 95% bisnis merasa proses ini sulit, terutama dengan data tidak terstruktur. Namun, orkestrasi data dapat mengotomatiskan tugas-tugas ini. Prosesnya mengendalikan pembersihan dan penyiapan data serta memastikan urutan aliran data yang benar antar sistem.

Kita tahu orkestrasi data memusatkan data. Tapi bagaimana jika Anda tidak mampu memiliki satu sistem penyimpanan besar untuk menyimpannya? Dalam kasus seperti itu, orkestrasi data menyederhanakan pengambilan data langsung dari tempat data disimpan, sering kali secara real time. Pada akhirnya, ini berarti Anda tidak memerlukan satu sistem penyimpanan raksasa.

Selain itu, orkestrasi data meningkatkan kualitas data. Ambil contoh transformasi data. Langkah ini berfokus pada mengonversi data ke format standar dan memastikan konsistensi serta akurasi di seluruh sistem yang terlibat.

Keunggulan besar lainnya dari orkestrasi data adalah kemampuannya untuk mengelola dan memproses data secara real time. Strategi penetapan harga dinamis, perdagangan dan prediksi saham, serta tren perilaku pelanggan adalah beberapa area di mana pemrosesan data real time sangat penting, dan orkestrasi data menyederhanakannya.

Terakhir, orkestrasi data sangat penting bagi siapa pun yang menangani big data dan tugas streaming data yang sering, terutama bagi perusahaan yang mengelola beberapa sistem penyimpanan.

Cara Kerja Orkestrasi Data

Tiga langkah utama orkestrasi data meliputi pengumpulan, penyiapan, dan aktivasi data. Mari kita bahas secara detail.

Gambar oleh Penulis

Pengumpulan dan penyiapan data

Data tidak selalu sempurna langsung dari file CSV untuk dianalisis. Awalnya, Anda harus mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber seperti situs web, API, dan database.

Jadi, tahap pertama orkestrasi melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber ini, melakukan pemeriksaan integritas dan akurasi, lalu menyiapkannya untuk langkah berikutnya.

Transformasi data

Sistem yang berbeda dapat merepresentasikan field yang sama dari sebuah dataset secara berbeda. Misalnya, perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan (CRM) Anda mungkin menyimpan ID pelanggan sebagai angka, sedangkan database keuangan menyimpannya sebagai string.

Untuk menghindari ketidakkonsistenan seperti itu, alat orkestrasi data menggunakan transformer yang menstandarkan format data, memastikan data yang konsisten dan andal.

Aktivasi data

Fase terakhir orkestrasi ini menempatkan data untuk penggunaan operasional. Data yang diaktifkan adalah data yang telah dipoles dan siap digunakan, baik oleh tim analitik maupun alat.

Anda dapat dengan mudah menganalisis data ini untuk menemukan pola, tren, dan tantangan di seluruh departemen pemasaran, keuangan, penjualan, dan dukungan pelanggan Anda.

Anda dapat menggunakan temuan ini untuk merancang konten yang dipersonalisasi bagi pengunjung, menawarkan paket harga yang disesuaikan, dan memberikan layanan pelanggan premium untuk audiens yang ditargetkan.

Pertimbangan Kunci dalam Orkestrasi Data

Orkestrasi menawarkan banyak peluang dalam pengorganisasian dan analisis data. Berikut beberapa faktor yang dipermudah oleh orkestrasi data:

Gambar oleh Penulis

Otomatisasi

Tujuan utama orkestrasi data adalah mengotomatisasi berbagai tugas yang terlibat dalam menangani volume data yang besar. Misalnya, dalam integrasi data, alat orkestrasi data mengotomatisasi pengumpulan dan penggabungan data dari beberapa sumber.

Selama transformasi data, alat akan mengonversi berbagai format data menjadi satu format yang konsisten. Alat ini juga mengotomatiskan pergerakan data di seluruh sistem dan pipeline.

Secara keseluruhan, orkestrasi data mengotomatiskan tugas-tugas yang terlibat dalam menyatukan data, menstandarkan formatnya, membersihkannya untuk analisis, dan menjaga keakuratan data.

Integrasi data

Integrasi melibatkan penggabungan data dari berbagai lokasi ke dalam repositori terpusat untuk menciptakan tampilan terpadu atas data Anda. Orkestrasi mempermudah proses ini dengan mengumpulkan data secara berkala atau berdasarkan pemicu yang Anda tetapkan.

Misalnya, Anda dapat menetapkan aturan di alat orkestrasi untuk mengumpulkan dan mengintegrasikan data secara otomatis setiap kali ada pembaruan di pipeline.

Manajemen aliran data

Orkestrasi data mengotomatiskan alur kerja dengan menjadwalkan tugas di seluruh pipeline. Alat ini mengotomatiskan aliran data antar sistem yang berbeda, mengoordinasikan urutan operasi yang tepat.

Lalu, bagaimana memastikan tugas berjalan dalam urutan yang benar? Alat orkestrasi memungkinkan Anda menetapkan pemicu kustom untuk menjadwalkan tugas.

Misalnya, Anda dapat mendefinisikan urutan tetap untuk aliran data, seperti dari pipeline 1 ke pipeline 2, lalu ke 3, atau memasang kondisi kustom seperti jika data memenuhi kriteria tertentu, pindahkan ke pipeline 2, jika tidak kirim ke pipeline 3.

Tata kelola data

Tata kelola data mengacu pada pemeliharaan ketersediaan, kualitas, dan keamanan data organisasi Anda, sebuah konsep yang bervariasi menurut industri, domain, dan lokasi.

Misalnya, mengekstrak dan menyimpan hanya data yang diperlukan serta menghapusnya setelah digunakan dapat dianggap sebagai kebijakan tata kelola data.

Orkestrasi data melacak sumber data, data apa yang disimpan, dan bagaimana data diubah sepanjang siklus hidupnya. Catatan ini akan membantu Anda mematuhi kebijakan dan regulasi tata kelola seperti GDPR dan CCPA.

Validasi data

Orkestrasi data secara berkala memvalidasi kualitas dan akurasi data Anda. Beberapa alat orkestrasi menyertakan validator bawaan untuk pemeriksaan kualitas dasar.

Misalnya, validator tipe data memverifikasi apakah nilai di kolom nama disimpan dalam tipe data string. Alat ini juga memungkinkan Anda menetapkan aturan validasi kustom sesuai kebutuhan Anda.

Menerapkan Orkestrasi Data

Kita telah melihat cara kerja orkestrasi data pada bagian sebelumnya. Berikut cara Anda dapat memulai prosesnya dan beberapa kiat penting untuk memilih alat orkestrasi data yang tepat.

Perencanaan dan menilai kebutuhan Anda

Langkah pertama dalam proses orkestrasi adalah mendefinisikan tujuan Anda. Tentukan apa yang ingin Anda capai melalui proses ini, apakah itu penjadwalan alur kerja, penyatuan data, atau menjaga kualitas data.

Mulailah dengan mengevaluasi infrastruktur data Anda saat ini, menemukan ketidakkonsistenan, mengidentifikasi tugas data mana yang paling banyak memakan waktu, dan memeriksa seberapa mudah tim atau alat analitik Anda dapat mengakses data saat ini. Apakah mudah bagi mereka, atau ada kesulitan?

Identifikasi semua titik nyeri ini dan tentukan tujuan orkestrasi yang dapat mengatasinya.

Memilih alat yang tepat

Setelah Anda menentukan tujuan, langkah berikutnya adalah mencari alat yang dapat menerapkan mekanisme orkestrasi data di sistem Anda. Berikut beberapa pertimbangan untuk membantu Anda memilih alat orkestrasi data yang tepat:

• Pilih alat yang fleksibel dan memungkinkan pembaruan serta penerapan yang mudah di masa depan.
• Karena Anda perlu menangani data dari berbagai sumber, pastikan alat orkestrasi yang dipilih terintegrasi dengan baik dengan berbagai gudang data, platform analitik, pipeline, dan lainnya.
• Pertimbangkan pertumbuhan bisnis Anda. Pastikan Anda memilih alat yang dapat diskalakan sesuai kebutuhan data Anda.
• Alat yang ramah pengguna dengan editor bawaan membantu Anda dengan mudah merancang alur kerja, menjadwalkan tugas, menetapkan kontrol akses, dan lainnya.

Tantangan Umum dalam Orkestrasi Data

Orkestrasi data menjadi aset penting untuk mempercepat dan menjadwalkan berbagai tugas data. Namun, orkestrasi data menghadirkan keunggulan sekaligus tantangan.

Berikut beberapa tantangan yang mungkin memerlukan perhatian saat menerapkan orkestrasi data di sistem Anda.

• Keamanan: Saat data bergerak sepanjang proses orkestrasi, penting untuk menerapkan langkah-langkah keamanan seperti enkripsi SSL/TLS, kontrol akses data, autentikasi multi-faktor, dan lainnya.
• Streaming data real time: Permintaan akan data real time terus meningkat. Karena itu, proses orkestrasi data Anda perlu sigap memindahkan data antar pipeline dengan penundaan minimal.
• Manajemen sumber daya: Selama eksekusi paralel, proses yang berbeda mungkin memerlukan sumber daya komputasi atau infrastruktur yang sama. Prioritisasi tugas dan alokasi sumber daya yang tepat bisa menjadi tantangan.
• Kebutuhan talenta: Anda perlu merekrut atau melatih profesional data terampil untuk memasang dan menyiapkan alat serta teknik orkestrasi data di dalam sistem Anda.
• Silo data: Sering kali data keuangan Anda tidak dapat diakses oleh tim pemasaran, dan data HR tidak tersedia bagi departemen teknis. Akses terbatas ini dapat membatasi interaksi antar pipeline data.

Strategi untuk Orkestrasi Data yang Efektif

Studi Kasus Orkestrasi Data

Setiap perusahaan berbasis data saat ini menggunakan alat dan teknik orkestrasi data untuk menangani big data secara efektif. Berikut beberapa kasus penggunaannya:

Lingkungan hibrida

Banyak organisasi memiliki data di cloud dan sumber daya komputasi di dalam perusahaan, atau sebaliknya. Keterlambatan terjadi dalam kasus ini karena alat on-premise perlu berinteraksi dengan data di server cloud. Namun, orkestrasi data mengisi kesenjangan ini, membantu keduanya berkomunikasi dan bekerja bersama seolah berada di lingkungan yang sama.

Streaming data real time

80% waktu streaming Netflix berasal dari sistem rekomendasinya. Sistem rekomendasi ini menggunakan Netflix Maestro, sebuah orkestrator alur kerja untuk menjalankan alur kerja data skala sangat besar milik Netflix.

E-commerce

Memiliki data perilaku pelanggan, data inventaris, transaksi keuangan, penayangan iklan, dan rekomendasi produk di platform terpisah tidak membantu bisnis e-commerce dalam memperoleh wawasan. Itulah mengapa bisnis e-commerce memanfaatkan orkestrasi data untuk menyatukan data ini dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Gambaran Umum Alat Orkestrasi Populer

Alat orkestrasi mengotomatiskan dan menyederhanakan tugas dan teknik orkestrasi data. Alat ini menangani semuanya dari pengumpulan hingga aktivasi data, mengurangi kesalahan manusia dan meningkatkan efisiensi serta kecepatan.

Pasar dipenuhi dengan berbagai opsi, jadi kami telah melakukan riset untuk Anda dan memilih beberapa alat orkestrasi data yang populer:

Gambar oleh Penulis

Apache Airflow

Apache Airflow adalah alat orkestrasi open-source untuk membuat, menjadwalkan, dan memantau alur kerja atau pipeline menggunakan Python. Alur kerja alat ini direpresentasikan sebagai Directed Acyclic Graph (DAG) untuk mengatur tugas dan ketergantungannya dalam alur kerja.

Membahas DAG:

• Directed: pergerakan atau hubungan yang terdefinisi antar tugas. Artinya, tugas-tugas terhubung dalam jalur yang ditentukan. Misalnya, tugas 1 bergantung pada tugas 2 yang berarti tugas 1 berjalan hanya setelah tugas 2 selesai.
• Acyclic: memastikan tidak ada loop dalam ketergantungan. Misalnya, jika tugas 1 bergantung pada tugas 2 dan tugas 2 bergantung pada tugas 1, itu seperti loop yang tidak pernah berakhir. Arsitektur menghindari loop seperti itu agar tugas berjalan lancar.

Dengan antarmuka pengguna yang mudah, Anda dapat dengan cepat menavigasi ke DAG tertentu dan melacak status serta log berbagai tugas.

Prefect

Prefect adalah alat orkestrasi berbasis Python lainnya yang digunakan untuk membangun dan mengotomatisasi alur kerja antar pipeline data. Dengan Prefect, Anda dapat memecah ketergantungan dan urutan tugas yang kompleks menjadi sub-flow yang terorganisasi.

Fitur Prefect mencakup mengeksekusi tugas saat runtime, menjalankan alur kerja di lingkungan hibrida, melakukan caching hasil pipeline yang sering dijalankan, dan lainnya.

Keboola

Platform berbasis cloud untuk merancang dan mengeksekusi pipeline data dengan mudah. Dengan extractor Keboola, Anda dapat mengambil data dari sumber mana pun dan dengan mudah memuatnya ke platform. Setelah data masuk, Anda dapat menggunakan transformasi alat ini untuk menstandarkannya.

Komponen "Applications" Keboola melakukan tugas manipulasi dan transformasi data yang ekstensif.

Dragster

Dragster adalah orkestrator data open-source yang menyederhanakan pembuatan dan pemeliharaan pipeline data. Terinspirasi oleh Airflow, alat ini memungkinkan Anda membuat DAG alur kerja menggunakan domain-specific language (DSL) berbasis Python.

Dengan cara ini, pengembang dapat dengan mudah mendefinisikan ketergantungan dan transformasi mereka menggunakan alat tersebut.

Kesimpulan

Orkestrasi data menyederhanakan proses membangun alur kerja data otomatis dengan menangani tugas pengumpulan, transformasi, dan pemindahan data yang terlibat dalam pemeliharaan pipeline. Ini memudahkan perusahaan menangani big data, mengeksekusi tugas ETL, dan melakukan skala penyebaran ML.

Dalam tutorial ini, kami membahas semua yang Anda perlukan untuk memulai orkestrasi data, sebuah teknik yang banyak dipraktikkan di kalangan insinyur data saat ini. Untuk terus belajar, lihat sumber daya berikut:

• Pengantar Data Pipelines
• Pengantar Airflow dalam Python
• Memahami Arsitektur Data Modern