Apa itu Data Streaming? Pengertian dan Manfaatnya

Apa itu Data Streaming, Warga Bimbingan? Kalau kamu sering pakai aplikasi yang butuh update cepat seperti streaming video atau live chat, kamu sudah jadi pengguna data streaming tanpa sadar!

MinDi tahu teknologi ini makin penting, karena menurut riset pasar data streaming global diperkirakan bakal terus tumbuh pesat tiap tahunnya. 

Yuk, simak penjelasan MinDi tentang pengertian dan manfaat data streaming, supaya kamu nggak ketinggalan tren teknologi yang kece ini!

Apa itu Data Streaming?

Data streaming adalah proses pengiriman data secara terus-menerus dan real-time dari satu sumber ke sistem penerima. 

Teknologi ini memungkinkan data diproses dan dianalisis secara langsung tanpa menunggu seluruh data terkumpul terlebih dahulu. 

Dengan data streaming, perusahaan dapat mengambil keputusan lebih cepat dan responsif terhadap perubahan yang terjadi. 

Data streaming banyak digunakan di berbagai bidang seperti media, keuangan, dan Internet of Things (IoT) untuk mengelola data secara efisien dan efektif.

Baca juga : Panduan Memilih Bootcamp Data Engineering Terbaik untuk Karier

Cara Kerja Data Streaming

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, penting untuk tahu proses data streaming dari awal hingga akhir. Data streaming berjalan terus menerus agar informasi bisa langsung diproses secara real-time. Yuk, simak tiga langkah utamanya!

1. Penyerapan Data

Data dikumpulkan dari berbagai sumber seperti sensor IoT, aplikasi web, sistem transaksi, dan server log. 

Semua data ini diambil secara langsung agar informasi yang diperoleh selalu terbaru. Semakin banyak sumber data, semakin lengkap informasi yang bisa dipakai.

2. Transmisi Data

Data yang sudah dikumpulkan dikirim lewat platform khusus seperti Apache Kafka atau AWS Kinesis.

Platform ini berfungsi sebagai jalur pengantar data agar cepat sampai ke sistem pengolahan. Dengan begitu, data tidak tertunda dan tetap relevan untuk diproses.

3. Pemrosesan Data

Data diproses langsung secara real-time menggunakan alat seperti Apache Flink atau Google Dataflow. 

Proses ini meliputi analisis, perubahan format, dan penggabungan data untuk menghasilkan informasi berguna. Pemrosesan cepat memungkinkan keputusan bisa diambil segera.

4. Penyimpanan dan Penggunaan Data

Setelah diproses, data disimpan di database, data lake, atau digunakan langsung untuk berbagai tujuan. 

Contohnya seperti analisis real-time, memantau sistem, atau melatih mesin belajar (machine learning). Data yang tersimpan juga bisa dipakai kembali saat dibutuhkan.

Baca juga : One Hot Encoding adalah: Arti, Manfaat, dan Penerapannya

Manfaat Data Streaming

Warga Bimbingan, data streaming bukan sekadar tren, tapi membawa banyak manfaat penting. Yuk, simak empat manfaat utamanya!

1. Pengolahan Data Secara Real-Time

Data streaming memungkinkan pengolahan data secara langsung saat data masuk tanpa harus menunggu seluruh data terkumpul. 

Hal ini sangat berguna untuk aplikasi yang membutuhkan respons cepat seperti pemantauan sistem atau transaksi keuangan. Dengan pengolahan real-time, perusahaan bisa segera mendeteksi dan menanggapi masalah.

2. Peningkatan Kecepatan Pengambilan Keputusan

Dengan data yang terus mengalir dan langsung diolah, keputusan bisnis dapat dibuat lebih cepat dan akurat.

Ini membantu perusahaan untuk tetap kompetitif di pasar yang berubah dengan cepat. Keputusan yang cepat juga mengurangi risiko kerugian akibat keterlambatan informasi.

3. Efisiensi Operasional yang Lebih Baik

Data streaming membantu perusahaan mengotomatisasi proses monitoring dan analisis tanpa harus menunggu data terakumulasi. 

Ini mengurangi beban kerja manual dan mempercepat alur kerja internal. Efisiensi ini berdampak positif pada penghematan biaya dan sumber daya.

4. Fleksibilitas dan Skalabilitas

Sistem data streaming dapat dengan mudah diadaptasi dan diperluas sesuai kebutuhan bisnis yang berkembang. 

Teknologi ini mendukung berbagai jenis data dan volume besar tanpa menurunkan performa. Dengan skalabilitas yang baik, perusahaan dapat tumbuh tanpa hambatan teknis.

Baca juga : Apa Itu DML? Pengertian, Perintah, dan Manfaat untuk Bisnis

Contoh Penerapan Data Streaming

Sumber: Canva

Data streaming membantu mengolah data secara cepat dan langsung, Warga Bimbingan. Banyak industri menggunakannya untuk memantau dan mengambil keputusan dengan lebih baik. Yuk, lihat beberapa contoh penerapannya!

1. Analisis Transaksi Real-time

Dalam industri keuangan, data streaming digunakan untuk memantau transaksi secara langsung, mendeteksi potensi penipuan, dan membuat keputusan investasi dengan cepat. 

Sistem ini memungkinkan bank dan lembaga keuangan mengurangi risiko dan meningkatkan keamanan transaksi. Kecepatan analisis juga membantu dalam memberikan layanan yang responsif kepada nasabah.

2. Pengendalian Jaringan

Data streaming dimanfaatkan untuk memantau kinerja jaringan komputer, mendeteksi gangguan, dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya. 

Dengan analisis real-time, masalah jaringan dapat segera diidentifikasi dan diatasi sebelum berdampak besar. Ini penting untuk menjaga kualitas layanan dan mencegah downtime yang merugikan.

3. Internet of Things (IoT)

Sensor IoT mengumpulkan data seperti suhu, tekanan, dan kelembaban yang diproses secara streaming untuk memantau kondisi lingkungan secara terus-menerus. 

Data real-time ini memungkinkan deteksi kegagalan sistem dan pengambilan tindakan cepat untuk mengoptimalkan proses. Penerapan ini banyak digunakan dalam manufaktur, pertanian, dan smart city.

Baca juga : Feature Engineering: Panduan Lengkap untuk Pemula dalam ML

Tantangan dalam Data Streaming

Data streaming bermanfaat tapi ada tantangan yang perlu diatasi, Warga Bimbingan. Yuk, kenali tiga masalah utama dalam data streaming!

1. Skalabilitas Sistem

Seiring bertambahnya volume data, sistem streaming harus mampu mengelola data dalam jumlah besar tanpa mengalami penurunan performa. 

Menjaga kecepatan dan kestabilan proses menjadi tantangan tersendiri bagi pengembang dan operator. Oleh karena itu, arsitektur yang scalable dan efisien sangat penting dalam data streaming.

2. Konsistensi dan Keandalan Data

Memastikan data yang diproses tetap konsisten dan akurat saat mengalir dalam jumlah besar adalah hal yang sulit. 

Kegagalan dalam menjaga konsistensi bisa menyebabkan kesalahan analisis dan keputusan yang kurang tepat. Solusi seperti mekanisme pengulangan dan validasi data diperlukan untuk mengatasi masalah ini.

3. Keamanan dan Privasi Data

Data streaming sering menangani informasi sensitif yang harus dilindungi dari akses tidak sah. 

Menjaga keamanan data selama transmisi dan penyimpanan menjadi prioritas utama. Implementasi enkripsi dan kontrol akses yang ketat wajib dilakukan untuk melindungi data pengguna dan perusahaan.

Baca juga : 10 Contoh Data Engineer Portfolio dan Cara Membuatnya

Ingin Jadi Data Engineer Profesional?

Setelah memahami apa itu data streaming dan manfaatnya, saatnya kamu manfaatkan pengetahuan ini untuk mengolah data secara real-time dan jadi ahli di bidang data engineering!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar teknik data streaming, pengolahan data besar, dan tools modern yang dipakai di industri.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum praktis dan aplikatif yang membantumu menguasai skill penting untuk dunia kerja. 

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan 95% tingkat keberhasilan alumni, peluang kariermu di bidang teknologi data makin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi dibimbing.id dan daftar sekarang juga di sini! Mulai perjalananmu menjadi Data Engineer profesional yang siap bersaing di industri. #BimbingSampeJadi

Referensi

1. What is Streaming Data? [Buka]
2. Data Streaming: 5 Key Characteristics, Use Cases and Best Practices [Buka]