Apa itu Data Migration? Arti, Strategi Terbaik & Tantangannya

Halo Warga Bimbingan, pernah dengar tentang data migration? Jika kamu bekerja di bidang pengolahan big data pasti nggak asing lagi dengan istilah tersebut.

Data migration adalah proses memindahkan data dari satu sistem atau format ke sistem atau format lainnya. Sama seperti memindahkan barang, kamu harus melakukan data migration dengan teliti dan hati-hati!

Proses data migration bisa terjadi karena upgrade teknologi, perubahan penyimpanan, atau sekadar merapikan data yang sudah berantakan. Meskipun terdengar sederhana, data migration membutuhkan strategi terbaik, agar data tetap utuh dan tidak hilang. 

Ingin tahu strategi terbaik untuk proses data migration? Bagaimana langkah tepatnya? Apa saja tantangan saat melakukan data migration? Yuk pelajari pembahasan lengkapnya pada artikel ini.

Apa itu Data Migration?

Tunggu dulu Warga Bimbingan, sebelum kita lanjutkan pembahasan tentang strategi data migration, pertama-tama kita harus paham apa yang dimaksud dengan data migration secara lengkap melalui pengertian berikut ini.

Data migration adalah proses memindahkan data dari satu lokasi, format, atau sistem ke lokasi, format, atau sistem lain. Proses ini biasanya dilakukan saat perusahaan atau individu melakukan upgrade sistem, mengganti perangkat lunak, atau memindahkan data ke cloud. 

Dalam data migration, data tidak hanya dipindahkan, tetapi juga diubah atau disesuaikan agar cocok dengan sistem baru. Proses ini melibatkan beberapa langkah penting, seperti perencanaan, pengumpulan data, validasi, dan pengujian untuk memastikan data dipindahkan dengan aman dan tetap akurat. 

Meski terdengar sederhana, data migration bisa menjadi tugas kompleks, terutama jika data yang dipindahkan sangat besar atau sensitif, karena risiko kehilangan data atau kerusakan selalu ada. 

Oleh karena itu, sangat penting untuk merencanakan dan melaksanakan data migration dengan hati-hati untuk memastikan data tetap aman dan bisa digunakan di sistem baru tanpa masalah.

Mengapa Proses Data Migration Terlihat Sulit dan Beresiko Tinggi?

Proses data migration sering terlihat sulit dan beresiko tinggi karena adanya data gravity. Lantas apa itu data gravity?

Dikutip dari netapp Data gravity adalah fenomena di mana data semakin menarik data lainnya seiring pertumbuhannya, semakin terintegrasi dalam bisnis, dan semakin disesuaikan dari waktu ke waktu. 

Hal ini membuat data menjadi semakin kompleks dan sulit untuk dipindahkan. Ketika data dan aplikasi dipindahkan ke lingkungan yang lebih menguntungkan, seperti cloud, tantangan utama adalah "melepaskan" data dari aplikasi yang terintegrasi untuk mengatasi gravitasi data. 

Aplikasi sering kali memperumit manajemen data dengan memasukkan logika aplikasi ke dalam lapisan manajemen data, yang menghasilkan format data yang berbeda-beda untuk setiap proses bisnis.

Tantangan ini diperparah oleh fakta bahwa desain aplikasi, arsitektur data, dan proses bisnis harus saling merespons, namun sering kali salah satu dari elemen ini tidak dapat atau tidak mau berubah. 

Hal ini menyebabkan administrator aplikasi harus mencari solusi sementara yang mungkin tidak ideal, menciptakan technical debt atau utang teknis. Utang teknis ini harus diselesaikan selama proyek data migration atau integrasi, menambah kompleksitas dan risiko.

Oleh karena itu, data migration memerlukan perhatian khusus untuk mengelola risiko dan memastikan keberhasilan pemindahan data.

Jenis Data Migration

Data migration adalah proses penting dalam dunia teknologi informasi, yang melibatkan pemindahan data dari satu sistem ke sistem lainnya. 

Terdapat beberapa jenis data migration, masing-masing dengan fokus dan tujuan yang berbeda, tergantung pada kebutuhan bisnis dan teknologi. 

Penasaran mengenai jenis data migration? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

1. Storage Migration

Storage migration adalah proses memindahkan data dari satu perangkat penyimpanan ke perangkat penyimpanan lainnya. Ini bisa melibatkan transfer dari harddisk lama ke solid-state drive (SSD), atau dari satu sistem penyimpanan ke sistem yang lebih baru dengan kapasitas atau kecepatan lebih tinggi. 

Tujuannya adalah untuk meningkatkan kinerja, kapasitas, dan keandalan penyimpanan, serta mengurangi biaya operasional.

2. Cloud Migration

Cloud migration melibatkan pemindahan data, aplikasi, dan layanan dari infrastruktur on premise ke platform cloud. Migrasi ini memungkinkan bisnis untuk memanfaatkan fleksibilitas, skalabilitas, dan penghematan biaya yang ditawarkan oleh penyedia layanan cloud. 

Selain itu, cloud migration juga mendukung aksesibilitas yang lebih baik dan memungkinkan perusahaan untuk beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan kebutuhan bisnis.

3. Application Migration

Application migration adalah proses memindahkan aplikasi dari satu lingkungan komputasi ke lingkungan lain, seperti dari server fisik ke server virtual, dari satu cloud ke cloud lain, atau dari platform lama ke yang baru. 

Proses ini dapat melibatkan pembaruan aplikasi untuk kompatibilitas dengan lingkungan baru, serta peningkatan performa dan fitur. Tujuan dari application migration adalah memastikan aplikasi tetap berjalan dengan optimal dan aman di lingkungan baru.

Ketiga jenis data migration ini, memiliki peran penting dalam meningkatkan efisiensi, fleksibilitas, dan kinerja sistem informasi perusahaan. 

Meskipun masing-masing jenis memiliki fokus yang berbeda, semuanya bertujuan untuk mendukung adaptasi teknologi yang lebih baik, memastikan data dan aplikasi dapat berfungsi dengan baik di lingkungan baru, dan mengoptimalkan operasi bisnis..

Proses Data Migration

Pada dasarnya proses data migration terdiri dari 3 tahapan penting, apa saja tahapannya? Yuk simak penjelasan MinDi berikut ini.

Proses data migration umumnya melibatkan tiga langkah dasar yang dikenal sebagai Extract, Transform, dan Load, atau sering disingkat ETL. 

Berikut adalah penjelasan proses data migration:

1. Extract Data

Langkah pertama dalam data migration adalah ekstraksi data, yaitu proses mengumpulkan data dari sumber-sumber yang ada, seperti database, aplikasi, atau sistem penyimpanan lainnya. 

Pada tahap ini, data diambil dari sistem asal dan disiapkan untuk dipindahkan. Penting untuk memastikan bahwa data yang diambil adalah lengkap dan akurat, serta mencakup semua informasi yang diperlukan untuk operasi selanjutnya.

2. Transform Data

Setelah data berhasil diekstraksi, langkah berikutnya adalah transformasi data. Proses ini melibatkan pembersihan, pengolahan, dan penyesuaian data agar sesuai dengan format dan struktur sistem tujuan. 

Transformasi dapat mencakup normalisasi data, penghapusan data duplikat, konversi tipe data, dan penerapan aturan bisnis tertentu. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data yang dimigrasikan siap digunakan dan dapat diintegrasikan dengan mulus ke dalam sistem baru.

3. Load Data

Langkah terakhir adalah memuat (load) data yang telah ditransformasi ke dalam sistem tujuan. Pada tahap ini, data yang sudah sesuai dengan spesifikasi sistem baru dimasukkan ke dalam database atau penyimpanan baru. 

Proses ini harus dilakukan dengan hati-hati untuk menghindari gangguan operasi sistem atau kehilangan data. 

Setelah data berhasil dimuat, dilakukan verifikasi untuk memastikan bahwa migrasi telah berjalan dengan sukses dan data dapat diakses serta digunakan dengan benar di sistem tujuan.

Setiap langkah data migration ini, memerlukan perencanaan dan pelaksanaan yang hati-hati untuk menghindari kesalahan dan memastikan integritas data tetap terjaga. 

Baca Juga: Apa itu Data Outlier? Pengertian, Penanganan & Jenisnya

Strategi Terbaik Melakukan Proses Data Migration

Setiap tahapan data migration tersebut harus dilakukan dengan perencanaan yang strategis dan efektif, agar data perusahaan tetap aman.

Sebelum mulai melakukan data migration, yuk simak beberapa strategi terbaik dalam proses data migration yang perlu Warga Bimbingan lakukan, berikut ini.

1. Premigration Planning

Pada tahap ini, penting untuk melakukan perencanaan awal yang menyeluruh. Salah satu aspek utama adalah mengevaluasi stabilitas data yang akan dipindahkan. Data yang stabil dan konsisten meminimalkan risiko kesalahan selama migrasi. 

Selain itu, menetapkan timeline dan anggaran proyek yang realistis adalah bagian dari perencanaan ini.

2. Project Initiation

Langkah berikutnya adalah mengidentifikasi dan memberikan pengarahan kepada pemangku kepentingan utama. Ini termasuk memastikan semua pihak yang terlibat, seperti tim IT, manajemen, dan pengguna akhir, memahami tujuan proyek dan peran mereka. 

Komunikasi yang jelas membantu menyelaraskan ekspektasi dan memastikan dukungan yang dibutuhkan tersedia sepanjang proses migrasi.

3. Landscape Analysis

Analisis lanskap melibatkan penetapan proses manajemen aturan kualitas data yang kuat. Ini termasuk menentukan standar kualitas data yang harus dipenuhi sebelum dan sesudah migrasi. 

Selain itu, bisnis harus diinformasikan tentang tujuan proyek, termasuk rencana untuk mematikan sistem legacy yang lama setelah migrasi selesai.

4. Solution Design

Pada tahap ini, tim migrasi menentukan data mana yang akan dipindahkan dan mengevaluasi kualitas data tersebut, baik sebelum maupun sesudah migrasi. 

Desain solusi mencakup identifikasi data yang relevan, penentuan strategi transformasi data, serta perencanaan untuk memastikan integritas data selama transisi.

5. Build & Test

Langkah ini melibatkan pengkodean logika migrasi dan pengujian proses migrasi dengan lingkungan cermin dari lingkungan produksi. 

Pengujian yang cermat membantu mengidentifikasi dan memperbaiki masalah potensial sebelum data benar-benar dipindahkan, memastikan migrasi berjalan lancar dan tanpa gangguan pada operasi bisnis.

6. Execute & Validate

Setelah pengujian selesai, langkah eksekusi dan validasi dilakukan. Ini mencakup demonstrasi bahwa migrasi telah memenuhi semua persyaratan yang ditetapkan dan data yang dipindahkan dapat digunakan dengan baik oleh bisnis. 

Validasi data sangat penting untuk memastikan bahwa semua data yang dipindahkan akurat dan lengkap.

7. Decommission & Monitor

Tahap terakhir adalah mematikan dan membuang sistem lama yang tidak lagi digunakan. Setelah sistem legacy dimatikan, pemantauan harus dilakukan untuk memastikan bahwa sistem baru berfungsi dengan baik dan data yang telah dimigrasi digunakan secara efektif. 

Pemantauan juga membantu mengidentifikasi masalah yang mungkin timbul setelah migrasi.

Dengan mengikuti strategi terbaik ini, data migration dapat dilakukan dengan lebih efisien dan minim risiko. Setiap tahapan tersebut penting untuk memastikan bahwa data dipindahkan dengan aman, integritas data terjaga, dan sistem baru dapat digunakan dengan optimal oleh bisnis.

Baca Juga: Apa itu Exploratory Data Analysis? Ini Penjelasan Lengkapnya

Sudah Paham Cara Melakukan Data Migration yang Tepat & Efektif?

Warga Bimbingan, itulah beberapa pembahasan mengenai data migration, mulai dari pengertian, jenis data migration, proses hingga strategi terbaiknya.

Dengan membaca artikel ini, kamu akan dapat melakukan data migration secara efektif, nggak ada lagi drama data hilang atau rusak saat proses pemindahan. Selamat mencoba!

Tertarik belajar tentang pengolahan data modern lebih lanjut? Ingin switch career sebagai data engineer profesional? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti bootcamp data engineering dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi web developer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang data engineering sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 700+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi GRATIS di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What Is Data Migration? - Buka