Apa itu Pipeline Data dalam Big Data Pada Komputer? – Ini karena Anda membutuhkan lebih banyak sumber daya dan waktu untuk menganalisis dan memahami data Anda. Artikel ini akan membantu Anda memahami apa itu pipeline data dan cara kerjanya.
Apa itu Pipeline Data dalam Big Data Pada Komputer?
Apa itu Pipeline Data?
zonecolibris – Pipeline data adalah sistem yang mengelola aliran data dari satu sistem ke sistem lainnya untuk memprosesnya. Itu juga dapat memindahkan data antara database yang berbeda atau instance dari database yang sama.
Apa Perlunya Saluran Data?
Pipeline data adalah proses berbasis data yang memungkinkan pergerakan data dari sumber ke tujuan. Ini adalah cara untuk mengoptimalkan aliran data antara berbagai aplikasi dan database. Kebutuhan data pipeline muncul ketika Anda memiliki lebih dari satu aplikasi atau database yang membutuhkan akses ke kumpulan data yang sama tetapi tidak dapat terhubung secara langsung karena alasan teknis.
Kasus penggunaan yang baik adalah toko online di mana Anda memerlukan informasi pesanan secara real-time untuk diproses tetapi juga menginginkan salinan arsip dari setiap pesanan untuk tujuan akuntansi. Pipeline data dapat menghubungkan aplikasi dan database Anda sehingga data ditransfer dengan mulus di antara keduanya.
Ini juga memungkinkan Anda untuk memfilter dan memproses data sebelum mengirimnya sepanjang perjalanannya. Pada dasarnya, Pipeline data adalah seperangkat alat untuk mengotomatiskan pergerakan data antara berbagai aplikasi dan database.
Baca Juga : Pemrograman Komputer: Cara Membuat Kode Lebih Cepat
Jenis Pipeline Data
Pipeline data adalah sistem yang menghubungkan sumber data dengan sink data. Dapat digunakan untuk memproses dan menyimpan data. Ada tiga jenis utama saluran data: real-time, batch, dan cloud.
1. Pipeline data real-time
Pipeline data real-time digunakan untuk membangun dan menjalankan aplikasi yang perlu merespons kejadian dengan cepat, seperti deteksi penipuan atau pemantauan layanan pelanggan. Pipeline waktu nyata dirancang untuk latensi rendah dan biaya rendah. Mereka dapat memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan sangat cepat. Namun, mereka tidak mengizinkan pengguna untuk menyimpan atau memanipulasi data dengan cara apa pun setelah diproses atau dianalisis oleh pipeline itu sendiri.
2. Pipeline data batch
Pipeline data batch biasanya digunakan dalam sistem intelijen bisnis. Mereka memungkinkan pengguna untuk menyimpan data dalam jumlah besar sebelum menganalisisnya pada satu waktu alih-alih memproses setiap bagian satu per satu saat mereka datang dari waktu ke waktu seperti yang dilakukan saluran Pipeline waktu nyata (yang akan terlalu lambat). Hal ini memungkinkan mereka untuk menganalisis jumlah informasi yang lebih signifikan sekaligus tanpa memiliki begitu banyak sumber daya yang tersedia seperti jika mereka menggunakan metode pemrosesan waktu nyata (yang akan membutuhkan lebih banyak daya komputasi).
3. Pipeline data cloud
Pipeline data cloud adalah pipeline terbaru yang akan dikembangkan. Mereka mengizinkan pengguna untuk menyimpan data mereka dalam database yang diakses melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) alih-alih harus menyimpannya di server mereka. Ini akan memungkinkan mereka untuk menggunakan sumber daya cloud computing tanpa memerlukan peralatan mereka. Manfaat paling signifikan dari pipeline data cloud adalah lebih mudah disiapkan daripada pipeline tradisional.
Arsitektur Pipeline Data
Pipeline data dirancang untuk menjadi modular, yang berarti Anda dapat menambah atau menghapus komponen individual sesuai kebutuhan. Ini memungkinkan Anda untuk menskalakan bisnis Anda tumbuh dan mengubah proses Anda dari waktu ke waktu untuk beradaptasi dengan persyaratan baru.
Komponen Pipeline data mungkin termasuk yang berikut:
- Sistem pengumpulan data: Sistem ini mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber, termasuk postingan media sosial, sensor, dan sumber data streaming lainnya.
- Sistem penyimpanan: Sistem penyimpanan data menyediakan penyimpanan data mentah dan olahan jangka panjang. Beberapa solusi penyimpanan memungkinkan Anda melakukan kueri informasi yang disimpan menggunakan bahasa SQL untuk menjalankan kueri terhadap database tanpa menunggu hingga pemrosesan selesai.
- Alat persiapan data: Alat ini membersihkan dan mengatur data mentah Anda ke dalam format yang membuatnya lebih mudah untuk dianalisis nanti dalam proses (misalnya, dengan menghapus entri duplikat atau mengonversi nilai dari satu jenis ke jenis lainnya).
Jenis Data
Pipeline data memungkinkan perusahaan untuk menyatukan data mereka yang berbeda dan menggunakannya. Seperti yang Anda duga, banyak tipe data dapat digunakan dalam saluran Pipeline. Berikut beberapa contohnya:
- Data Terstruktur: Ini adalah spreadsheet atau database khas Anda. Biasanya lebih mudah digunakan dengan pipeline data karena sudah diatur untuk Anda. Akibatnya, Anda tidak perlu banyak usaha untuk membuatnya menjadi bentuk yang berharga untuk dianalisis.
- Data Tidak Terstruktur: Data tidak terstruktur mengacu pada gambar, file audio, atau file video. Meskipun ini mungkin tidak semudah untuk digunakan sebagai data terstruktur, mereka memberikan beberapa wawasan menarik tentang hak mereka—terutama ketika dipasangkan dengan jenis kumpulan data lainnya.
- Data Semi-terstruktur: Data semi-terstruktur berada di antara terstruktur dan tidak terstruktur. Ini seperti spreadsheet; ia memiliki baris dan kolom, tetapi tidak diatur seketat database.
Pipeline Data vs. Pipeline ETL
Pipeline data digunakan untuk merancang dan mengimplementasikan kerangka kerja untuk memindahkan data dari satu tempat ke tempat lain. Pipeline ETL (ekstraksi, transformasi, dan pemuatan) adalah bagian dari Pipeline data yang berfokus pada mengekstraksi data dari sumber yang berbeda, mengubahnya menjadi format yang sesuai untuk analisis, dan memuatnya ke dalam database untuk kueri.
Organisasi menggunakan pipeline ETL untuk mengekstrak data dari berbagai sumber (seperti database atau situs web) dan memuatnya ke dalam database analisis tempat analis dapat menanyakannya. Mereka juga digunakan untuk melakukan transformasi pada data sehingga lebih mudah untuk dianalisis.
Tujuan ETL adalah untuk memastikan bahwa semua sistem Anda berkomunikasi dengan lancar sehingga analis Anda dapat menghemat waktu untuk membersihkan data yang berantakan sebelum menggunakannya.
Gunakan Kasus
Pipeline data dapat digunakan dalam berbagai cara. Berikut beberapa contohnya:
- Analisis data eksplorasi: Saluran data dapat digunakan untuk menjelajahi kumpulan data besar , yang seringkali merupakan langkah pertama dalam proses ilmiah. Pertama, poin data dianalisis dan diatur ke dalam kelompok. Kemudian, kelompok-kelompok itu dianalisis lebih lanjut dan dibandingkan dengan yang lain sampai Anda memiliki cukup informasi untuk menyimpulkan.
- Machine learning: Data pipeline juga dapat digunakan untuk machine learning, yang mengharuskan memasukkan data ke dalam model yang mempelajarinya dari waktu ke waktu. Beginilah cara komputer belajar mengenali gambar atau bahasa, misalnya. Ilmuwan data menggunakan model ini untuk memprediksi kejadian di masa depan berdasarkan kejadian di masa lalu (misalnya, memprediksi pola cuaca berdasarkan kondisi cuaca saat ini).
