Data Pipeline Adalah: Pengertian, Tahapan, dan Jenisnya

Apa yang Dimaksud dengan Data Pipeline?

Secara umum, data pipeline adalah serangkaian langkah yang terkoordinasi untuk memindahkan dan mengolah data dari satu sistem ke bagian lainnya. Data pipeline biasanya melibatkan pengambilan, transformasi, dan distribusi data ke tujuan akhir.

Arsitektur Data Pipeline

Arsitektur data pipeline mencakup berbagai komponen yang bekerja untuk memastikan aliran data yang efisien. Berikut adalah komponennya:

1. Sumber Data (Source)

Komponen pertama dalam arsitektur data pipeline adalah source. Sumber data bisa berupa basis data, file, data streaming, API, dan lain-lain.

2. Data Ingestion and Processing

Komponen berikutnya data ingestion and processing. Ini merupakan bagian di mana data diambil dari sumbernya kemudian diproses. Prosesnya mencakup transformasi seperti normalisasi, penggabungan, dan pembersihan.

3. Data Storage

Selanjutnya adalah data storage. Ini terkait dengan destination atau tempat di mana data tersimpan. Contoh destination adalah data lake atau warehouse.

4. Orchestration

Selanjutnya adalah orchestration. Komponen ini berguna untuk mengatur alur kerja dan penjadwalan berbagai proses dalam pipeline. Ini memastikan data mengalir secara efisien dari satu tahap ke tahap berikutnya.

5. Monitoring

Terakhir adalah monitoring. Komponen ini berguna untuk menjaga data agar tetap aman dan memastikan proses pipeline mematuhi regulasi yang berlaku.

Rangkaian Tahapan dalam Data Pipeline

Secara umum, tahapan dalam data pipeline melibatkan serangkaian proses. Serangkaian tersebut dirancang untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data. 

1. Pengambilan Data (Data Ingestion)

Tahapan data pipeline yang pertama adalah pengambilan data (data ingestion). Tahapan ini merupakan awal di mana data dikumpulkan dari berbagai sumber. Asal data tersebut bisa beragam. Contoh sumbernya adalah database, file, API, atau data streaming.

2. Pembersihan dan Validasi Data

Berikutnya, tahapan data pipeline adalah pembersihan dan validasi. Pembersihan data ini adalah proses di mana data yang tidak konsisten atau lengkap dihilangkan. Sementara itu, validasi data dilakukan untuk memastikan data memenuhi kriteria kualitas tertentu.

3. Transformasi Data

Selanjutnya, tahapan data pipeline adalah transformasi. Hal ini dikerjakan dengan merubaha format atau struktur data agar sesuai dengan kebutuhan analisis atau operasi bisnis. Ini juga bisa mencakup operasi seperti normalisasi, penggabungan, pemisahan, dan agregasi.

Baca Juga: Manipulasi Data untuk Pengolahan? Pengertian serta Fungsinya

4. Penyimpanan Data Sementara (Staging)

Tahapan berikutnya adalah penyimpanan data sementara sebelum dimuat ke tujuan akhir. Tahapan ini umumnya terjadi dalam ETL pipeline yang memungkinkan pengecekan akhir sebelum pemindahan data.

5. Pemrosesan Data

Berikutnya adalah pemrosesan data. Ini dilakukan untuk memindahkan data yang telah diproses ke sistem atau database tujuan. Tujuannya bisa berupa data warehouse, lake, atau sistem lainnya.

Tahapan ini digunakan dalam analisis data lanjutan, seperti machine learning atau business intelligence. Alat yang digunakan antara lain Hadoop, Spark, atau tool BI.

6. Manajemen Data Pipeline

Tahapan setelahnya adalah manajemen data pipeline. Ini dilakukan untuk memantau kesehatan dan kinerja pipeline. Tahapannya dikerjakan dengan mengelola skala, keamanan, dan pembaruan pipeline.

7. Automasi dan Jadwal

Selanjutnya adalah mengotomatiskan proses agar data dapat diolah dan diperbarui secara berkala. Hal ini bisa dikerjakan dengan menggunakan alat seperti Apache Airflow atau cron jobs untuk penjadwalan.

8. Keamanan dan Kepatuhan

Terakhir adalah menjaga keamanan dan kepatuhan. Tahapan ini dikerjakan dengan implementasi kontrol keamanan untuk melindungi data. Ini dilakukan guna memastikan pipeline mematuhi regulasi seperti GDPR atau HIPAA.

Jenis - Jenis Data Pipeline

Jenis data pipeline dapat dikategorikan berdasarkan berbagai aspek. Kategorinya bisa berdasarkan tujuan, kompleksitas, skala, dan teknologi yang digunakan. Beberapa jenis data pipeline adalah:

1. Batch Data Pipeline

Jenis pertama adalah batch data pipeline. Jenis ini memproses data dalam batch atau kelompok pada interval waktu tertentu. Ini sangat cocok digunakan untuk data yang tidak memerlukan pemrosesan real-time.

2. Real-Time Data Pipeline

Selanjutnya, jenis data pipeline adalah real-time. Jenis ini memproses data secara langsung atau hampir real-time. 

Kategori ini biasanya digunakan untuk aplikasi yang memerlukan pembaruan data yang cepat. Contohnya adalah pemantauan keamanan atau analisis media sosial.

3. ETL (Extract, Transform, Load) Pipeline

Berikutnya, jenis data pipeline adalah ETL. Jenis ini mengacu pada proses ekstraksi data dari sumber, transformasi, dan tempat akhir untuk memuatnya ke tujuan seperti data warehouse.

4. ELT (Extract, Load, Transform) Pipeline

Selanjutnya adalah ELT Pipeline. Kategori ini mirip dengan ETL. Namun, transformasinya dilakukan setelah data dimuat ke tujuan. Tujuan akhir biasanya adalah data lake atau warehouse modern.

5. Streaming Data Pipeline

Berikutnya, jenis data pipeline adalah streaming. Kategori ini dirancang untuk menangani data streaming seperti log, transaksi real-time, atau data sensor. Beberapa alat yang digunakan antara lain Apache Kafka, Apache Flink, atau Amazon Kinesis.

6.  Cloud-Based Data Pipeline

Setelah itu, terdapat cloud-based data pipeline. Umumnya, data pipeline yang dihosting di cloud, memanfaatkan layanan seperti Google Cloud Dataflow atau Azure Data Factory. Kategori data pipeline tersebut memberikan skalabilitas, fleksibilitas, dan efisiensi biaya.

7. Data Lake Pipeline

Jenis selanjutnya adalah data lake pipeline yang dirancang untuk memuat dan mengelola data dalam data lake. Kategori ini bisa menangani berbagai format data. Formatnya bisa meliputi data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.

8. IoT Data Pipeline

Jenis lainnya adalah IoT data pipeline. Kategori ini khusus digunakan untuk menangani data dari perangkat Internet of Things (IoT).

9. Predictive Analytics Pipeline

Selanjutnya adalah predictive analytics pipeline. Kategori ini dikhususkan untuk analisis prediktif, biasanya memasukkan model machine learning. Sebab, kategori ini memproses data historis dan real-time untuk membuat prediksi.

10. Hybrid Data Pipeline

Terakhir, jenis data pipeline adalah hybrid. Kategori ini adalah kombinasi dari beberapa jenis pipeline yang seringkali melibatkan integrasi data on-premise dan cloud.