Bisnis penskalaan pasti memiliki data yang disimpan di berbagai sumber (misalnya database, file, umpan data langsung). Bahkan tim individu dalam suatu departemen — seperti Pemasaran Konten, Strategi Merek, dan SEO — kemungkinan menggunakan beberapa sumber data secara bersamaan.

Sangat penting untuk memastikan Anda memiliki cara untuk melihat, memvisualisasikan, dan menganalisis semua data itu sekaligus. Ini memberi Anda gambaran lengkap tentang kesehatan segala sesuatu yang terkait dengan bisnis Anda, mulai dari proyek kecil hingga proyeksi tim hingga kesuksesan bisnis secara keseluruhan.

Penyerapan data adalah proses yang dapat secara efisien mendapatkan semua data Anda di satu tempat.

Penyerapan Data

Pada tingkat tinggi, penyerapan data mempersiapkan data Anda untuk dianalisis. Dalam posting blog ini, kami akan membahas definisi penyerapan data secara lebih rinci, menjelaskan pentingnya, meninjau kerangka penyerapan data, dan menyoroti beberapa alat yang akan mempermudah proses untuk tim Anda. Mari selami.

Apa itu penyerapan data?

Penyerapan data menyiapkan data Anda untuk dianalisis. Ini adalah proses pengangkutan data dari berbagai sumber ke satu lokasi — sering kali ke tujuan seperti database, sistem pemrosesan data, atau gudang data — di mana ia dapat disimpan, diakses, diatur, dan dianalisis.

Proses ini memungkinkan bisnis untuk mendapatkan pandangan holistik dari data mereka untuk memanfaatkan dan menerapkan wawasan dan temuan yang dihasilkan dalam strategi mereka.

Mengapa penyerapan data penting?

Anda mungkin bertanya-tanya mengapa penyerapan data sangat penting dan mengapa tim pemasaran Anda — dan bisnis secara keseluruhan — harus memanfaatkannya.

Seperti yang disebutkan, penyerapan data memberikan satu tampilan dari semua data Anda. Tanpa kemampuan untuk mengakses, meninjau, dan menganalisis semua data Anda secara bersamaan — dibandingkan harus memeriksa beberapa sumber data yang memvisualisasikan data Anda dalam format yang berbeda — Anda tidak akan memiliki gambaran yang jelas atau akurat tentang apa yang berjalan dengan baik dan apa perlu ditingkatkan.

Alat penyerapan data hadir untuk membuat proses ini lebih mudah dengan mengotomatiskan proses integrasi semua data Anda dari berbagai sumber. Dengan cara ini, siapa pun di tim Anda dapat mengakses dan membagikan data tersebut dalam format dan melalui alat yang universal di antara organisasi Anda.

Kerangka Penyerapan Data

Kerangka penyerapan data adalah bagaimana penyerapan data terjadi — begitulah cara data dari berbagai sumber benar-benar diangkut ke dalam satu gudang data/database/repositori. Dengan kata lain, kerangka penyerapan data memungkinkan Anda untuk mengintegrasikan, mengatur, dan menganalisis data dari berbagai sumber.

Kecuali jika Anda memiliki seorang profesional yang membuat kerangka kerja untuk Anda, Anda akan memerlukan perangkat lunak penyerapan data untuk mewujudkan proses tersebut. Kemudian, cara alat menyerap data Anda akan didasarkan pada faktor-faktor seperti arsitektur dan model data Anda.

Ada dua kerangka kerja utama untuk penyerapan data: penyerapan data batch dan penyerapan data streaming.

Sebelum kita mendefinisikan injeksi data batch versus streaming, mari luangkan waktu sejenak untuk menguraikan perbedaan antara penyerapan data dan integrasi data.

Penyerapan Data vs. Integrasi Data

Integrasi data membawa penyerapan data selangkah lebih maju — daripada hanya berhenti setelah data dipindahkan ke lokasi/repositori barunya, integrasi data juga memastikan semua data, apa pun jenisnya atau sumbernya, kompatibel satu sama lain serta repositori yang diangkutnya. Dengan begitu, Anda dapat menganalisisnya dengan mudah dan akurat.

1. Pengambilan Data Batch

Kerangka kerja penyerapan data batch bekerja dengan mengatur data dan memindahkannya ke lokasi yang diinginkan (apakah itu repositori, platform, alat, dll.) dalam grup — atau batch — secara berkala.

Ini adalah kerangka kerja yang efektif kecuali Anda memiliki data dalam jumlah besar (atau berurusan dengan data besar) — karena, dalam hal itu, prosesnya agak lambat. Butuh waktu untuk menunggu kumpulan data diangkut dan Anda tidak akan memiliki akses waktu nyata ke data itu. Namun, ini dikenal sebagai pilihan yang hemat biaya karena membutuhkan sedikit sumber daya.

2. Penyerapan Data Streaming

Kerangka penyerapan data streaming mengangkut data secara terus menerus dan saat itu dibuat/sistem mengidentifikasinya. Ini adalah kerangka kerja yang membantu jika Anda memiliki banyak data yang perlu Anda akses secara real-time, tetapi lebih mahal karena kemampuan yang tidak dimiliki pemrosesan batch.

Alat Penyerapan Data

Alat penyerapan data mengintegrasikan semua data Anda untuk Anda — apa pun sumber atau formatnya — dan menyimpannya di satu lokasi.

Tergantung pada perangkat lunak yang Anda pilih, mungkin hanya melakukan fungsi itu, atau mungkin membantu dengan aspek lain dari proses manajemen data, seperti integrasi data — yang memerlukan transformasi semua data ke dalam satu format.

1. Apache Goblin

Apache Goblin adalah kerangka kerja integrasi data terdistribusi dan ideal untuk bisnis yang bekerja dengan data besar. Ini menyederhanakan banyak proses integrasi data, termasuk penyerapan data, organisasi, dan manajemen siklus hidup. Apache Goblin dapat mengelola kerangka kerja data batch dan streaming.

2. Penggabungan Data Google Cloud

Penggabungan Data Google Cloud adalah layanan integrasi data cloud yang terkelola sepenuhnya. Anda dapat menyerap dan mengintegrasikan data Anda dari sejumlah sumber, lalu mengubah dan memadukannya dengan sumber data tambahan. Ini dimungkinkan karena alat ini dilengkapi dengan banyak transformasi dan konektor sumber terbuka yang bekerja dengan berbagai sistem dan format data.

3. persamaan

Equalum adalah alat penyerapan data tingkat perusahaan secara real-time yang mengintegrasikan data batch dan streaming. Alat ini mengumpulkan, memanipulasi, mengubah, dan menyinkronkan data untuk Anda. UI drag-and-drop Equalum sederhana dan tidak memerlukan kode sehingga Anda dapat membuat jalur data dengan cepat.

Mulai Menggunakan Penyerapan Data

Penyerapan data adalah aspek penting dari manajemen data — ini memastikan semua data Anda akurat, terintegrasi, dan terorganisir sehingga Anda dapat dengan mudah menganalisisnya dalam skala besar dan mendapatkan gambaran menyeluruh tentang kesehatan bisnis Anda.

Sumber Artikel