Pipeline Data: Arti, Arsitektur, Jenis, Komponen, & Contoh
Farijihan Putri
•
15 October 2024
•
587
Warga Bimbingan merasa overwhelmed ngurus data yang datang terus-menerus, tapi harus diproses dengan rapi dan cepat? Nah, pipeline data menjadi solusinya.
Pipeline data membantumu mengalirkan data dari satu tahap ke tahap berikutnya dengan mulus, ibarat jalur kereta cepat yang membawa data tanpa macet!
Buat kamu yang baru belajar data engineering atau seorang data engineer pemula, memahami pipeline ini adalah kunci buat bikin sistem data yang efisien dan scalable.
Yuk, bedah lebih lanjut sama MinDi tentang arti, arsitektur, jenis, komponen, dan contoh penerapan pipeline data!
Pengertian Pipeline Data
Warga Bimbingan mungkin udah sering denger istilah pipeline data tapi apa sih sebenernya?
Dikutip Informatica.com, pipeline data adalah rangkaian proses digital dari awal sampai akhir yang digunakan untuk mengumpulkan, memodifikasi, dan mengirimkan data.
Perusahaan menggunakan pipeline data untuk menyalin atau memindahkan data mereka dari satu sumber ke sumber lain agar bisa disimpan, dianalisis, atau digabungkan dengan data lainnya.
Dalam prosesnya, pipeline ini akan memproses, menyiapkan, mengubah, dan memperkaya data baik yang terstruktur, tidak terstruktur, atau semi-terstruktur secara terkontrol. Inilah yang disebut integrasi data.
Intinya, pipeline data membantu perusahaan memecah informasi dan memindahkan data dengan mudah, sehingga mereka bisa mendapatkan nilai dari data dalam bentuk wawasan dan analitik.
Dengan pipeline yang tepat, kamu bisa mendapatkan insight dari data tanpa harus ribet lagi. Asyik banget, kan?
Mengapa Pipeline Data Penting?
Warga Bimbingan penasaran kenapa sih pipeline data penting banget? Bayangin deh, kamu harus memproses jutaan data secara manual. Pasti capek banget, kan?
Nah, dengan pipeline data, semuanya bisa menjadi lebih efisien dan terstruktur. Yuk, simak tiga alasan utama kenapa pipeline data ini krusial!
1. Otomatisasi Proses Data
Dengan pipeline data, semua langkah pengumpulan, transformasi, dan pengiriman data bisa berjalan otomatis.
Nah, ini menghemat waktu dan mengurangi potensi kesalahan manual. Kamu bisa fokus ke hal-hal yang lebih penting daripada sibuk ngurus data!
2. Meningkatkan Kecepatan Analisis
Data yang diproses lewat pipeline siap digunakan lebih cepat untuk analitik.
Gak perlu nunggu lama, hasil analisis bisa segera diakses dan dipakai untuk pengambilan keputusan. Kondisi ini bikin bisnis lebih responsif dan adaptif terhadap perubahan.
3. Skalabilitas yang Fleksibel
Pipeline data dirancang untuk menangani volume data yang besar. Makanya, kamu gak perlu khawatir kalau datanya terus bertambah.
Sistem ini bisa disesuaikan sesuai kebutuhan tanpa bikin sistem menjadi lambat. Hasilnya? Proses data tetap lancar walaupun volumenya meningkat!
Arsitektur Pipeline Data
Sumber: Freepik
Setelah tahu kenapa pipeline data itu penting, sekarang MinDi masuk ke bagian arsitekturnya.
Pada dasarnya, pipeline data terdiri dari beberapa tahap yang saling terhubung, membuat data bisa "mengalir" dengan mulus dari satu proses ke proses berikutnya. Yuk, bedah tiga arsitektur yang wajib kamu pahami!
1. Data Ingestion
Data ingestion adalah langkah pertama di mana data "ditelan" atau dikumpulkan dari berbagai sumber. Entah itu data dari sensor IoT, database, atau aplikasi, semuanya masuk ke pipeline lewat proses ini.
Gampangnya, ini seperti pintu gerbang utama yang membuka akses bagi data untuk kamu proses lebih lanjut.
2. Data Transformation
Setelah data terkumpul, saatnya diubah dan disesuaikan agar lebih siap digunakan. Di tahap ini, data bisa dibersihkan, diubah formatnya, atau digabungkan dengan data lain.
Ibaratnya, data mentah diolah jadi bahan baku berkualitas sebelum digunakan untuk analisis.
3. Data Storage
Data yang sudah diolah perlu disimpan di tempat yang tepat agar mudah diakses dan digunakan nantinya.
Baik itu disimpan di cloud, database, atau data lake, semua tergantung pada kebutuhan pengguna. Ini seperti gudang penyimpanan yang rapi, siap digunakan kapan saja!
Baca Juga: Apa Itu Data Terstruktur? Arti, Manfaat, Jenis, & Tips
Jenis-Jenis Pipeline Data
Setelah paham arsitekturnya, kamu pasti penasaran, ada berapa jenis pipeline data yang bisa digunakan, kan?
Setiap jenis pipeline punya peran dan keunggulan masing-masing, tergantung dari kebutuhan data yang kamu hadapi. Yuk, bahas tiga jenis pipeline data yang sering dipakai biar lebih jelas!
1. Batch Processing
Buat yang sering kerja dengan kumpulan data besar dalam satu waktu, batch processing adalah jawabannya.
Data diproses dalam kelompok atau batch pada interval tertentu, seperti harian atau mingguan. Cocok untuk analisis data periodik seperti laporan penjualan atau pengolahan data historis.
2. Streaming Data
Kalau butuh proses data secara real time, streaming data pipeline menjadi pilihan tepat.
Pipeline ini memproses data seiring datangnya, seperti data dari media sosial, sensor, atau transaksi online. Bikin bisnis lebih responsif dengan insight yang didapat secara langsung.
3. Data Integration Pipelines
Seringkali data datang dari berbagai sumber, dan disinilah pipeline integrasi data berperan.
Pipeline ini menggabungkan data dari berbagai platform atau aplikasi menjadi satu. Hasilnya, data lebih mudah dikelola dan diolah untuk analisis.
4. Cloud-native Data Pipelines
Buat yang menggunakan cloud, pipeline data cloud-native menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas tinggi.
Data bisa dikelola dan diproses langsung di cloud tanpa perlu infrastruktur fisik. Solusi ini memudahkan kamu menangani volume data besar dengan efisiensi maksimal.
6 Komponen Pipeline Data
Sumber: Freepik
Kalau tadi MinDi udah bahas jenis-jenis pipeline data, sekarang saatnya memahami komponen utama yang bikin pipeline ini bekerja dengan mulus.
Tiap komponen punya peran penting untuk memastikan data bisa mengalir lancar dari sumber hingga digunakan. Yuk, lihat lebih dekat apa saja komponen kunci dari pipeline data!
1. Data Sources
Semua dimulai dari sini, yups sumber data. Bisa berasal dari sensor IoT, aplikasi, database, atau bahkan media sosial.
Sumber data ini yang menyediakan bahan mentah untuk pipeline kamu. Tanpa data yang tepat, proses berikutnya nggak akan berjalan dengan baik.
2. Data Collection/Ingestion
Setelah data tersedia, proses pengumpulan atau ingestion dimulai. Di tahap ini, pipeline menarik data dari berbagai sumber dan memasukannya ke sistem.
Bisa berupa batch atau streaming, tergantung kebutuhan. Proses ini memastikan data yang masuk siap diproses lebih lanjut.
3. Data Processing
Setelah data terkumpul, waktunya diproses! Pipeline akan membersihkan, mengubah format, atau bahkan menganalisis data sesuai kebutuhan.
Proses ini membuat data mentah lebih siap digunakan untuk analisis atau aplikasi lainnya. Ibaratnya, data diolah agar menjadi informasi yang lebih berguna.
4. Data Storage
Data yang sudah diproses perlu disimpan di tempat yang aman dan mudah kamu akses. Kamu bisa menyimpannya di cloud, database, atau data lake, tergantung pada skala dan jenis data.
Penyimpanan ini penting agar data bisa digunakan lagi di masa depan. Bayangin kayak kamu simpan file penting di folder yang rapi!
5. Data Consumption
Setelah data disimpan, saatnya kamu gunakan! Data ini bisa diakses oleh aplikasi, analitik, atau sistem lain yang memerlukan.
Penggunaannya bisa untuk menghasilkan laporan, analisis prediktif, atau bahkan pelatihan model AI. Komponen ini memastikan data yang udah rapi bisa langsung dimanfaatkan.
6. Data Governance
Ngurus data gak cuma soal proses dan simpan, tapi juga memastikan keamanan dan kualitasnya.
Data governance menjaga data tetap terkelola dengan baik, sesuai aturan, dan aman dari risiko kebocoran. Gak cuma fokus pada hasil, tapi juga menjaga data tetap "sehat" sepanjang pipeline.
Contoh Penerapan Pipeline Data
Sumber: Freepik
Setelah tahu tentang komponen pipeline data, Warga Bimbingan mungkin bertanya-tanya, gimana sih contoh penerapannya di dunia nyata?
Pipeline data punya banyak aplikasi yang bisa membantu mempermudah proses pengelolaan dan analisis data. Yuk, lihat beberapa contohnya yang pasti bikin kamu makin paham!
1. Data Visualizations
Bayangin kamu ingin membuat laporan visual yang keren dari data mentah. Dengan pipeline data, semua proses mulai dari pengambilan data hingga pengolahan dilakukan secara otomatis.
Setelah data siap, hasilnya langsung diolah menjadi grafik atau dashboard yang mudah dimengerti. Jadinya, kamu bisa fokus analisis tanpa harus repot ngurus data manual.
2. Machine Learning
Proses pelatihan model machine learning butuh banyak data yang terstruktur. Pipeline data membantu mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data sebelum digunakan untuk melatih model.
Dengan pipeline yang terintegrasi, data bisa terus-menerus diambil dan diproses untuk meningkatkan akurasi model. Hasilnya, model machine learning menjadi lebih akurat dan siap digunakan.
3. Exploratory Data Analysis
Saat kamu ingin melakukan analisis awal terhadap dataset besar, pipeline data mempermudah prosesnya. Data dikumpulkan dan diolah agar siap untuk dieksplorasi, seperti melihat pola atau tren tertentu.
Nah, ini memungkinkan kamu melakukan analisis cepat tanpa harus membersihkan data manual. Waktumu jadi lebih efektif dan hasilnya langsung bisa digunakan untuk langkah berikutnya.
4. Data Observability
Mengawasi data sepanjang pipeline penting banget untuk memastikan kualitas data tetap terjaga.
Pipeline data membantu memonitor data mulai dari proses pengumpulan sampai penyimpanan, mendeteksi anomali atau masalah yang bisa muncul.
Observabilitas ini bikin kamu bisa cepat tanggap kalau ada masalah kualitas data. Data yang kamu gunakan tetap valid dan andal sepanjang waktu.
Baca Juga: Apa itu Machine Learning Engineer? Job Desk, Gaji & Skillnya
Mau Terapkan Pipeline Data dalam Proyekmu?
Setelah memahami arti, arsitektur, jenis, dan contoh pipeline data, sudah siap menerapkannya dalam proyekmu?
Warga Bimbingan ingin lebih mendalami dunia data engineering? Gabung aja di Bootcamp Data Engineering dibimbing.id!
Kalo ikut program ini, kamu akan belajar bareng mentor berpengalaman, dengan silabus terlengkap, serta praktek nyata yang bisa langsung diaplikasikan ke portfolio.
Plus, kamu bisa mengulang kelas gratis sampai benar-benar paham dan 94% alumni sudah berhasil mendapat pekerjaan. dibimbing.id juga punya 700+ hiring partner yang siap membantumu dalam penyaluran kerja.
Kalau ada pertanyaan kayak, "Gimana sih cara memulai pipeline data?" atau "Apa yang harus dipelajari dulu?", konsultasi gratis aja di sini. Dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karirmu sebagai data engineer!
Referensi
Tags
