Apa itu Data Ingestion? Ini Pengertian dan 3 Jenisnya!

Tentu kita semua menyadari bahwa diperlukan banyak waktu dan tenaga untuk mengumpulkan data yang berasal dari berbagai sumber. Nah, solusi yang bisa Anda coba sebagai pebisnis adalah dengan menggunakan data ingestion.

Dewasa ini, data telah menjadi andalan bagi perusahaan dalam membuat keputusan, merencanakan strategi, sampai memprediksi tren yang akan terjadi.

Untuk itu, sangat penting sekali untuk memastikan kelancaran proses dalam menggambarkan dan menganalisis seluruh data secara sekaligus. Proses ini bisa dilakukan secara mudah dengan melakukan data ingestion.

Lalu, apa itu data ingestion? Tenang, karena kami telah merangkum berbagai hal yang harus Anda ketahui tentang data ingestion di bawah ini.

Apa itu Data Ingestion?

Berdasarkan laman Alooma, data ingestion adalah suatu proses pemindahan data dari satu atau beberapa sumber ke suatu penyimpanan yang nantinya akan disimpan dan juga dianalisis secara lebih lanjut.

Terdapat banyak sekali jenis format data yang dihimpun dari beragam sumber data. Data yang tidak sesuai antara yang satu dengan yang lainnya ini sama seperti potongan puzzle yang sulit sekali untuk dianalisis.

Data tersebut disimpan dalam Data Ingestion Layer yaitu komponen dalam arsitektur data yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan memasukkannya ke dalam sistem penyimpanan data yang terpusat.

Untuk itu, sebelum lebih jauh menganalisisnya, data yang dihimpun tersebut harus terlebih dahulu dibersihkan dan diubah formatnya.

Berdasarkan laman TechTarget, data dengan jumlah yang besar dan beragam format akan sangat memakan waktu dalam proses pengumpulannya.

Jadi, umumnya perusahaan akan memilih untuk menggunakan aplikasi tertentu untuk mengotomatisasi proses data ingestion.

Baca juga: Manajemen Data: Peran Penting dan Fungsinya Untuk Perusahaan

Apa Perbedaan Data Ingestion dan Data Integration?

Dilansir dari laman HubSpot, data integration lebih rumit daripada data ingestion. Pasalnya, pada proses data ingestion, kumpulan data yang ada hanya dipindahkan pada lokasi yang baru.

Tapi di dalam data integration, kumpulan data tersebut harus dipastikan lagi kesesuaiannya, walaupun berasal dari sumber yang berbeda. Sehingga, proses menganalisis data akan berjalan lebih mudah dan lebih akurat.

Baca juga: Data Diskrit: Pengertian Dan Perbedaannya Dengan Data Kontinyu

Apa Saja Jenis-jenis Data Ingestion?

Terdapat tiga jenis cara dalam melakukan data ingestion. Umumnya, perusahaan hanya memilih salah satu dari jenis tersebut, tergantung dari tujuan bisnis, anggaran, dan infrastruktur IT perusahaan. Berikut ini adalah ketiga jenis tersebut:

1. Real-time

Jenis ini akan menghimpun dan memindahkan data dari sistem secara real time dengan menggunakan solusi, seperti dengan change data capture atau CDC. CDC ini nantinya akan terus memantau transaksi pemindahan data tanpa mengganggu beban kerja dari database.

Real-time data ingestion ini sangat berguna untuk perusahaan yang harus bereaksi secara cepat pada informasi terbaru, seperti untuk perdagangan pasar saham atau untuk memantau jaringan listrik.

2. Batch-based 

Batch-based data ingestion adalah suatu proses menghimpun dan memindahkan data dalam suatu kumpulan yang sesuai dengan interval terjadwal. Pengumpulan data di dalamnya bisa berdasarkan urutan yang telah disesuaikan, jadwal, atau peristiwa tertentu.

Jenis yang satu ini sangat berguna saat perusahaan harus menghimpun data tertentu setiap hari dan tidak membutuhkan data untuk mengambil keputusan di kemudian hari.

3. Lambda Architecture-based 

Jenis ini adalah gabungan dari proses yang terdiri dari metode real-time dan batch. Pengaturan di dalamnya terdiri dari proses pengumpulan, penyajian, dan juga lapisan kecepatan.

Dua proses yang pertama tadi akan melakukan pengindeksan data pada suatu kumpulan.

Sedangkan proses lapisan kecepatan akan secara instan mengindeks data yang belum diambil dari proses pengindeksan yang pertama.

Baca juga: Data Science Adalah Profesi yang Makin Dibutuhkan Perusahaan, Ini Perannya!

Tools Data Ingestion

Tools data ingestion merupakan produk aplikasi yang berguna untuk menghimpun dan memindahkan data yang terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur ke tujuan penyimpanan yang telah ada.

Tools ini akan mempu mengotomatisasikan proses penyerapan data yang melelahkan. Selain itu, terdapat berbagai fitur pelengkap yang mampu mempermudah proses pemindahan data.

Namun sebelum memilih tools tersebut, terdapat beberapa hal yang harus Anda perhatikan, yakni:

• Format: apakah data di dalamnya sudah terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur?
• Frekuensi: apakah nantinya data tersebut akan akan diserap dan diproses dalam batch atau secara real-time?
• Ukuran: berapa banyak volume data yang harus dilakukan oleh tools?
• Privasi: apakah terdapat data penting yang perlu dilindungi?

Tools ini juga bisa dilakukan dengan berbagai cara. Contohnya, ada tools yang mampu menukar data antar aplikasi secara lebih teratur.

Selain itu, ada juga tools yang mampu membawa data pemasaran pada tools business intelligence agar bisa menganalisis secara lebih lanjut.

Nah, beberapa tools tersebut dalah Apache Goblin, Google Cloud Data Fusion, dan Equalum.

Baca juga: Apa Itu Data Breach? Dan Bagaimana Cara Menghindarinya?

Apa Bedanya dengan Etl?

Walaupun tools data ingestion terlihat mempunyai fungsi yang sama dengan tools ETL, namun terdapat beberapa perbedaan yang harus Anda ketahui.

Dilansir dari laman Striim, data ingestion sangat berkaitan dengan proses ekstraksi data dari sumber dan memuatnya ke dalam tempat penyimpanan tujuan.

Disisi lain, ETL tidak hanya akan melibatkan ekstraksi dan juga pemindahan data, namun juga transformasi data sebelum mengirimkannya ke penyimpanan tujuan.

Baca juga: Data Modeling: Pengertian, Fungsi, Jenis dan Manfaatnya

Manfaat Data Ingestion

Jika Anda melakukan proses data ingestion, maka Anda akan memperoleh beberapa manfaat, yaitu:

1. Data yang Telah Tersedia

Proses ini akan membantu bisnis untuk bisa menghimpun data yang disimpan di beragam platform. Lalu, data ini nantinya bisa dipindahkan ke ruang penyimpanan yang lebih terpadu agar bisa segera dianalisis.

2. Data yang Tidak Terlalu Rumit

Manfaat selanjutnya adalah agar bisa menyederhanakan data sebelum mengirimnya ke gudang data.

3. Menghemat Waktu dan Tenaga

Anda bisa mengambil dan memindahkan data secara otomatis, sehingga bisa menghemat lebih banyak tenaga kerja.

4. Membuat Keputusan yang Lebih Baik

Real-time data ingestion akan membantu bisnis untuk bisa melihat masalah dan peluang secara cepat. Untuk itu, proses pengambilan keputusan juga nantinya akan jauh lebih efisien.

Mengapa Data Ingestion Penting

Data ingestion adalah proses mengumpulkan, mentransfer, dan memasukkan data dari berbagai sumber ke dalam suatu sistem atau penyimpanan data yang terpusat.

Proses ini penting karena:

1. Memastikan Ketersediaan Data

Data ingestion memastikan bahwa data yang diperlukan tersedia dan siap digunakan ketika diperlukan. Dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, perusahaan dapat memiliki akses ke informasi yang komprehensif untuk mendukung pengambilan keputusan.

2. Mendukung Analisis Data

Dengan memasukkan data dari berbagai sumber ke dalam satu tempat, perusahaan dapat menganalisis data secara menyeluruh untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang operasi, pelanggan, dan tren pasar.

3. Memungkinkan Integrasi Data

Data ingestion memungkinkan integrasi data dari berbagai sistem dan platform yang berbeda. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melihat hubungan antara data dari berbagai sumber dan membuat keputusan yang lebih terinformasi.

4. Mempercepat Proses Pengolahan Data

Dengan menggunakan alat dan teknologi yang tepat untuk data ingestion, perusahaan dapat mengotomatiskan proses pengumpulan dan pengolahan data. Hal ini dapat menghemat waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk mengelola data secara manual.

5. Mendukung Keputusan Real-Time

Data ingestion juga memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan secara real-time berdasarkan data yang baru saja masuk. Ini penting terutama dalam lingkungan bisnis yang cepat berubah di mana keputusan yang cepat dan tepat waktu sangat diperlukan.

Tantangan dari Penggunaan Data Ingestion

Meskipun data ingestion merupakan langkah penting dalam memproses data untuk analisis lebih lanjut, ada beberapa kesulitan atau kekurangan yang mungkin dihadapi dalam penggunaannya:

1. Kesulitan Konsolidasi Data

Data ingestion dapat menjadi rumit ketika perusahaan memiliki banyak sumber data yang berbeda dengan format dan struktur yang bervariasi. Menyatukan data dari berbagai sumber dan memastikan konsistensi dapat menjadi tantangan.

2. Kesulitan dalam Manajemen Volume Data

Dengan meningkatnya volume data yang diproduksi setiap hari, data ingestion dapat menghadapi kesulitan dalam menangani data dalam skala besar. Proses ini memerlukan infrastruktur yang mampu menangani throughput data yang tinggi.

3. Kesulitan Integrasi dengan Sistem yang Ada

Mengintegrasikan data ingestion layer dengan infrastruktur TI yang sudah ada di perusahaan bisa menjadi rumit. Hal ini terutama terjadi ketika ada kebutuhan untuk mengintegrasikan dengan aplikasi legacy atau sistem yang tidak terstruktur.

4. Kesulitan dalam Pemantauan dan Pemeliharaan

Memantau kinerja dan ketersediaan data ingestion layer serta pemeliharaan infrastruktur yang diperlukan dapat menjadi tantangan. Perusahaan perlu mengalokasikan sumber daya yang cukup untuk memastikan operasi yang lancar dan mencegah gangguan yang tidak terduga.

5. Kesulitan dalam Keamanan Data

Memastikan keamanan data selama proses ingestion sangat penting. Namun, mengamankan data selama proses transfer dari sumber ke sistem penyimpanan dapat menjadi rumit dan memerlukan langkah-langkah keamanan yang tepat.

Meskipun ada beberapa kesulitan yang terkait dengan penggunaan data ingestion, dengan perencanaan yang baik, pemilihan teknologi yang tepat, dan pengelolaan yang cermat, perusahaan dapat memanfaatkannya secara efektif untuk mendukung inisiatif analisis data.

Baca juga: DFD (Data Flow Diagram): Ini Pengertian dan Fungsinya 

Penutup

Demikianlah penjelasan dari kami tentang data ingestion, dari mulai pengertian, jenis, manfaat dan tools-nya.

Namun, bila Anda memerlukan tools yang mampu membantu Anda dalam mengelola keuangan dan mencatat berbagai kegiatan transaksi dalam bisnis, Anda bisa menggunakan Accurate Online.

Aplikasi akuntansi dan bisnis ini terbukti #lebihbaik dalam membantu para pebisnis di Indonesia. Buktinya, sudah lebih dari ratusan ribu pebisnis yang terbantu dalam mencatat transaksi dan mengelola finansial bisnisnya.

Accurate Online juga mampu menyajikan lebih dari 200 jenis laporan keuangan dan telah terintegrasi dengan fitur bisnis luar biasa lainnya. Sehingga akan sangat memudahkan Anda dalam mengelola dan mengembangkan bisnis.

Jadi, ayo segera gunakan dan coba Accurate Online sekarang juga dengan klik tautan gambar di bawah ini.