Data Ingestion : Definisi, Manfaat, Jenis, dan Rekomendasi Toolsnya

apa itu data ingestion

Tak dapat kita pungkiri bahwa di era saat ini data memegang peranan penting dalam semua proses bisnis. Apalagi mengingat semakin banyaknya transformasi digital di perusahaan-perusahaan. Inilah sebabnya, pengolahan data menjadi hal yang penting. Salah satunya adalah data ingestion.

Data memang menjadi bagian penting untuk pertumbuhan bisnis maupun kelangsungan bisnis di masa depan. Sebab, data menjadi andalan perusahaan untuk membuat keputusan yang valid, membantu forecast bisnis (misalnya sales forecasting dan financial forecasting), memprediksi tren, hingga merencanakan strategi business development yang tepat.

Sehingga, perusahaan harus memastikan proses analisis data berjalan dengan efektif dan memberikan hasil akurat. Namun, pengolahan data dalam jumlah besar (big data) tentunya membutuhkan usaha dan waktu yang tidak singkat. Butuh waktu lama untuk memetakan data (mapping) dari database perusahaan hingga memvisualisasikannya (data visualization) untuk bisa dianalisis oleh data analyst.

Inilah kenapa data ingestion bisa menjadi solusi tepat untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dalam waktu singkat. Sehingga pemanfaatannya secara efektif akan sangat membantu untuk mengotomatisasi business process secara keseluruhan.

Untuk lebih jelasnya, simak penjelasannya berikut ini!

Apa Itu Data Ingestion?

Melansir dari HubSpot, data ingestion adalah proses pemindahan data dari satu atau beberapa sumber ke suatu penyimpanan secara terpusat untuk dianalisis lebih lanjut.

Sebagaimana kita tahu, ada banyak sekali jenis format data dari berbagai sumber. Data yang tidak sesuai atau tak cocok satu sama lain tentunya akan menjadi sulit untuk dianalisis. Maka dari itu, sebelum proses analisis data, perlu adanya proses data wrangling, enrichment, serta cleansing. Tujuannya adalah untuk mengumpulkan, merapikan, memperbaiki, serta membersihkan data.

Namun, mengutip dari TechTarget, biasanya data dalam jumlah besar dan format yang beragam akan memakan waktu lama dalam proses pengumpulannya. Inilah sebabnya data ingestion menjadi tahapan yang penting untuk perusahaan terapkan.

Baca Juga :

Manfaat Data Ingestion

manfaat data ingestion

Berdasarkan pengertian di atas, tentu kita memahami bahwa proses ini sangat berguna dalam proses pengumpulan dan pemindahan data, sehingga bisa merampingkan proses bisnis. Selain itu, data ingestion juga memberikan sejumlah manfaat lain bagi perusahaan yang menerapkannya. Antara lain:

Data Telah Tersedia

Manfaat yang pertama adalah membantu data telah tersedia dan siap untuk dianalisis. Sebab pada dasarnya, proses ini membantu perusahaan mengumpulkan data dari berbagai platform. Kemudian memindahkannya ke penyimpanan yang lebih terpadu sehingga lebih mudah dalam pengeksekusiannya.

Menyederhanakan Data

Manfaat berikutnya adalah data menjadi lebih sederhana sebelum mengirimkannya ke data warehouse. Sehingga perusahaan akan lebih mudah dalam menganalisisnya.

Menghemat Waktu

Manfaat ini jelas akan perusahaan rasakan. Sebab dengan data ingestion, perusahaan akan menghemat lebih banyak waktu serta tenaga dalam proses pengumpulan dan pemindahan data. Ini karena semua proses bisa perusahaan lakukan secara otomatis dan lebih cepat.

Membantu Pengambilan Keputusan

Pada dasarnya, semua proses manajemen data memang bertujuan untuk membantu perusahaan dalam proses pengambilan keputusan. Tak terkecuali data ingestion.

Dengan data yang lebih terstruktur dan sederhana, maka perusahaan pun bisa menganalisis serta mengevaluasi data dengan lebih mudah. Hasil analisis inilah yang nanti akan menjadi acuan dalam proses pengambilan keputusan, sehingga menjadi lebih efisien.

Baca Juga :

3 Jenis Data Ingestion

Secara umum, terdapat 3 jenis data ingestion. Biasanya, perusahaan-perusahaan akan memilih salah satu dari jenis tersebut. Tergantung pada tujuan dan target bisnis, total biaya, infrastruktur sistem informasinya, serta SDLC. Agar lebih jelas, berikut ini adalah jenis-jenis data ingestion :

1. Real-time

Sesuai dengan namanya, jenis ini mengumpulkan dan mentransfer data dari sistem secara real-time menggunakan change data capture (CDC). Nantinya, CDC akan terus memantau proses transfer data tanpa mengganggu beban kerja database.

Biasanya, perusahaan yang menerapkan jenis ini adalah yang membutuhkan transfer data secara cepat dan real-time. Contohnya adalah perusahaan untuk perdagangan pasar saham atau pemantauan jaringan listrik.

2. Batch-based

Merupakan proses mengumpulkan dan mentransfer data dalam sebuah kumpulan sesuai dengan interval yang telah terjadwal sebelumnya. Sehingga, pengumpulan data bisa berdasarkan jadwal, peristiwa, atau urutan yang telah disesuaikan.

Jenis ini berguna ketika perusahaan perlu mengumpulkan data tertentu setiap hari. Serta tidak memerlukan data untuk mengambil keputusan sewaktu-waktu.

3. Lambda architecture-based

Jenis yang terakhir ini merupakan kombinasi dari dua jenis sebelumnya (real-time dan batch-based). Umumnya, lambda architecture-based terdiri dari proses pengumpulan, penyajian, dan lapisan kecepatan. Proses pengumpulan dan penyajian melakukan pengindeksan data.

Kemudian, proses lapisan kecepatan akan secara instan mengindeks data yang belum terambil dari proses pengindeksan yang pertama.

Baca Juga :

Tools Data Ingestion

tools data ingestion

Untuk menerapkan data ingestion, maka perusahaan membutuhkan tools tertentu. Tools inilah yang nantinya akan mengotomatisasikan proses pengumpulan dan penyimpanan data dalam jumlah besar.

Perusahaan dapat memanfaatkan tools-tools tersebut dengan cara-cara yang berbeda, sesuai dengan kebutuhan bisnis. Misalnya selain mengumpulkan dan menyimpan data, perusahaan juga bisa menggunakan tools yang bisa menukar data antar aplikasi secara teratur.

Bahkan, perusahaan juga bisa mentransfer data ke tools lainnya seperti tools business intelligence dengan lebih cepat untuk analisis lanjutan.

Berikut ini adalah beberapa tools data ingestion yang bisa perusahaan coba:

  • Apache Goblin
  • Google Cloud Data Fusion
  • Equalum

Perbedaan Data Ingestion dengan Data Integration dan ETL

Secara sekilas, data ingestion tampak memiliki fungsi yang serupa dengan data integration serta platform ETL. Padahal, ketiganya memiliki perbedaan yang cukup signifikan.

Integration cenderung lebih rumit ketimbang ingestion. Ini karena proses ingestion hanya mengumpulkan data kemudian memindahkannya dan menyimpannya ke lokasi yang baru supaya lebih mudah dalam proses analisis.

Sedangkan data integration perlu menyesuaikan kumpulan data tersebut meskipun dari sumber yang berbeda. Sehingga proses analisis data bisa lebih mudah dan akurat.

Di sisi lain, tools data ingestion memiliki fungsi yang hampir serupa dengan platform ETL. Namun, perlu Anda ketahui bahwa tools ingestion berkaitan dengan proses ekstraksi dari berbagai sumber, kemudian memuatnya ke tempat penyimpanan tujuan.

Sementara ETL tidak hanya melibatkan ekstraksi dan transfer data, tapi juga transformasi data sebelum mengirimkannya ke penyimpanan tujuan.

Demikian adalah ulasan mengenai data ingestion beserta manfaat, jenis, serta tools yang bisa perusahaan gunakan. Pada dasarnya, ini merupakan suatu proses untuk mengumpulkan dan mentransfer data dengan lebih mudah dan praktis. Sehingga proses sangat bermanfaat untuk membantu kelancaran business process management.

Sementara itu, Anda juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga :