Apa itu Ingestion? Definisi, Jenis & Manfaatnya

Pada era digital ini, data merupakan aset penting pada sebuah perusahaan, yang berfungsi sebagai perencanaan strategi bisnis, mengambil keputusan hingga memprediksi tren.

Oleh karena itu, dalam memproses data, seorang business intelligence perusahaan harus bersikap hati-hati dan kompeten. Sebab data merupakan aset penting perusahaan.

Salah satu metode yang dapat mempermudah proses data perusahaan adalah data ingestion. 

Penasaran Mengenai pengertian ingestion? Yuk simak penjelasannya berikut ini.

Data yang diproses melalui ingestion dapat  dilakukan dalam bentuk batch maupun secara real-time, tergantung kebutuhan perusahaan dan jenis datanya.

Ingestion merupakan hal yang penting dalam memproses data perusahaan, Business Intelligence (BI), dan sistem analyst data yang membutuhkan data yang akurat, lengkap, dan tersedia secara tepat waktu. 

Data Ingestion memastikan bahwa data yang diperlukan untuk analisis dan pengambilan keputusan perusahaan tersedia dengan cara yang efisien dan dapat diandalkan.

Salah satunya adalah dengan data ingestion, yang dapat memudahkan perusahaan dalam mengelola data. Data ingestion terbagi menjadi tiga jenis metode, berikut akan MinDi jelaskan secara lengkap.

Penjadwalan untuk transfer ini bisa otomatis, dipicu oleh permintaan pengguna, atau diinisiasi oleh aplikasi.

Manfaat utama dari pemrosesan batch adalah kemampuannya untuk melakukan analisis yang kompleks pada kumpulan data historis yang besar. 

Implementasi data ingestion berbasis batch, lebih sederhana dan biayanya lebih rendah dibandingkan dengan data ingestion secara real-time.

Berbeda dengan pemrosesan batch, dalam pemrosesan real-time, setiap elemen data dipindahkan dari sistem sumbernya secepat mungkin setelah terdeteksi oleh lapisan penyerapan.

Manfaat dari data ingestion streaming adalah kemampuan untuk menganalisis atau melaporkan seluruh kumpulan data, termasuk data real-time, tanpa perlu menunggu tim IT untuk mengekstrak, mengubah, dan membuat data tambahan. 

Dua lapisan pertama, yaitu lapisan batch dan penyajian, bertugas mengindeks data dalam bentuk batch. 

Lapisan ketiga, yang disebut lapisan kecepatan, bertugas mengindeks data secara real-time, yaitu data yang belum diproses oleh lapisan batch dan lebih lambat dalam proses penyerapannya. 

Keseimbangan yang tercipta antara ketiga lapisan ini memastikan bahwa data menjadi lengkap dan siap untuk diakses dengan latensi yang minimal.

Manfaat dari metode Lambda adalah kemampuan untuk memanfaatkan kelebihan dari kedua metode penyerapan data, batch dan real-time. 

Metode ini memberikan wawasan menyeluruh dari data historis yang diproses secara batch, serta mengurangi latensi dan meminimalkan risiko terjadinya data yang tidak konsisten.

• Ketersediaan Data: Penyerapan data memastikan bahwa data dari seluruh organisasi tersedia untuk dianalisis dan digunakan oleh aplikasi hilir.

• Transformasi Data: Dengan menggunakan alat ETL (Extract, Transform, Load) modern, berbagai jenis data dari sumber yang berbeda-beda, seperti database, perangkat IoT, aplikasi SaaS, dan data lake, diubah menjadi struktur dan format yang telah ditentukan sebelum dikirimkan ke sistem tujuan.

• Keseragaman Data: Alat ingestion dirancang fleksibel untuk mengolah data tidak terstruktur dan berbagai format data, mengubahnya menjadi kumpulan data yang terpadu yang kemudian dapat digunakan untuk Business Intelligence (BI) dan analisis.

• Wawasan Data: Ingestion data berperan penting untuk alat analisis dan BI, untuk memberikan pemahaman mendalam dan wawasan berharga untuk meningkatkan kinerja.

• Aplikasi Data: Data yang telah diserap dapat digunakan untuk meningkatkan aplikasi, meningkatkan fungsinya, dan menyediakan experience user yang lebih baik.

• Otomatisasi Data: Proses data ingestion memungkinkan otomatisasi banyak tugas manual, menghemat waktu dan biaya, serta membebaskan tim untuk fokus pada prioritas lainnya. 

Secara keseluruhan, data ingestion berperan penting dalam pengelolaan, pengolahan, dan pemanfaatan data secara efisien dalam sebuah perusahaan.

Gimana nih? Sobat MinDi sudah paham mengenai data ingestion? agar mendapatkan pemahaman yang mendalam mengenai data ingestion, Yuk simak perbedaan data ingestion dan ETL (Extract, Transform, Load).

Baca Juga:  ETL (Extract Transform Load): Definisi & Prosesnya

Sementara itu, ETL (Extract, Transform, Load) adalah jenis tertentu dari alur data. Berikut adalah tiga perbedaan antara data ingestion dan ETL.

Sebaliknya, data ingestion dapat lebih fleksibel, mendukung pemrosesan data secara real-time melalui komputasi streaming. Hal ini memungkinkan data terus diperbarui secara berkelanjutan.

Sementara itu, dalam data ingestion, transformasi bisa terjadi setelah data dimuat ke sistem target (dikenal sebagai ELT - Extract, Load, Transform) atau bahkan tidak melibatkan transformasi sama sekali.

Namun, dalam data ingestion, proses tidak berhenti di pemuatan data saja. Data Ingestion dapat mengalirkan data lebih lanjut, memicu proses tambahan di sistem lain, atau bahkan memungkinkan pelaporan dan analisis data secara real-time.

Kesimpulannya, meskipun penyerapan data dan ETL berhubungan erat, keduanya memiliki perbedaan signifikan dalam cara operasi, penanganan transformasi data, dan dalam alur proses setelah pemuatan data.

Sobat MinDi, itulah beberapa penjelasan mengenai data ingestion, proses ini merupakan metode yang penting dipelajari dan dipahami saat mengelola data perusahaan.

Tertarik mempelajari lebih lanjut tentang data ingestion? Ingin switch karir sebagai Business Intelligence?

MinDi ada rekomendasi nih, Yuk ikuti bootcamp business intelligence dibimbing.id. Dengan pembelajaran inovatif disertai silabus terbaik, dibimbing.id siap membantumu wujudkan karir sebagai Business Intelligence profesional.

Tunggu apalagi? Yuk segera daftar sekarang di sini, lalu nikmati layanan job connect dengan ratusan perusahaan setelah lulus bootcamp. Apapun tujuan karirmu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.