Data telah menjadi salah satu aset penting perusahaan yang digunakan untuk mendapatkan insight berharga atau mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Namun, tidak jarang data-data tersebut tersebar di berbagai sumber serta dalam format yang berbeda-beda. Tanpa metode data integration yang efektif, data yang tersebar menjadi sulit dikelola. Maka dari itu, data integration dilakukan untuk menarik semua data dari sumber berbeda menjadi tampilan yang lebih komprehensif.

Data integration berfokus dalam menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu format yang terpadu dan konsisten. Hasil dari integrasi data dapat menjadi “single source of truth”, di mana seluruh data tersedia dalam satu tempat. Hasilnya, data menjadi lebih mudah diakses, sehingga mempercepat proses analisis dan meningkatkan efisiensi operasional. Kenali lebih lanjut tentang apa itu data integration, cara kerjanya, serta manfaat dari implementasi integrasi data ini.

Apa yang Dimaksud dengan Data Integration?

Data integration atau integrasi data adalah proses mengumpulkan data dari berbagai sistem untuk menyediakan kumpulan data yang lengkap, akurat, dan terpadu. Kumpulan data ini digunakan untuk business intelligence, analisis data, pengambilan keputusan bisnis, hingga proses bisnis lainnya. 

Perusahaan dipenuhi oleh berbagai data kompleks dalam jumlah besar dari berbagai sumber yang tidak terhubung, mulai dari sistem CRM, platform ads, web analytics, sistem finansial, hingga Internet of Things (IoT). Tanpa data integration, perusahaan akan sulit menarik value dan insight dari data yang mereka miliki.

Melalui data integration, perusahaan akan mendapatkan tampilan data yang lebih komprehensif dari semua data yang ada. Hal ini sangat penting untuk proses analisis yang lebih efektif serta insight mendalam. Perusahaan juga akan lebih mudah mengevaluasi performa bisnis hingga merencanakan strategi bisnis.

Bagaimana Cara Kerja Data Integration?

Data integration berfokus dalam menghadirkan semua data perusahaan dalam satu tampilan terpadu. Dalam prosesnya, cara kerja data integration terdiri dari beberapa langkah, yaitu data extraction, data transformation, dan data loading.

Data Extraction

Tahap pertama dalam data integration adalah data extraction, yaitu mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database maupun aplikasi lainnya dan memindahkannya ke lokasi terpusat. Lokasi ini dapat berupa data warehouse atau data lake, di mana data-data tersebut dapat disimpan dan diakses dengan mudah.

Data Transformation

Data yang sudah dikumpulkan akan melalui proses data transformation, di mana data akan dibersihkan dan diperkaya. Hal ini dapat mencakup pengubahan format data, menghapus duplikat data, mengisi data-data yang hilang, hingga mengganti tipe data. Data transformation berfungsi untuk memastikan semua data bersifat konsisten serta akurat untuk kebutuhan analisis.

Data Loading

Setelah data transformation, proses selanjutnya adalah data loading, di mana data yang sudah disamakan akan dimuat ke sistem tujuan untuk dianalisis. Sistem ini dapat berupa business intelligence tool, platform data analytics, atau aplikasi lainnya yang menggunakan data untuk mendapatkan laporan dan analisis. Fungsi data loading adalah untuk membuat data lebih mudah diakses dan digunakan untuk berbagai kebutuhan bisnis.

Apa Saja Jenis-Jenis Data Integration?

Terdapat beberapa jenis metode untuk melakukan integrasi data. Tiap metode dapat dipilih sesuai dengan kondisi data maupun kebutuhan perusahaan. Jenis metode tersebut adalah:

ETL (Extract, Transform, Load)

Metode ETL adalah metode tradisional dalam data integration, di mana data diambil dari berbagai sumber dan diubah menjadi format tertentu dan dimuat ke dalam data warehouse. Metode ini banyak digunakan untuk data warehousing dan cocok untuk data berukuran kecil yang membutuhkan proses transformasi tertentu sebelum dianalisis.

ELT (Extract, Load, Transform)

Berbeda dari metode ETL, metode ELT diawali dengan mengumpulkan dan memuat data mentah menuju sistem tujuan terlebih dahulu. Setelah data berhasil dimuat, proses transformasi dapat dimulai mengubahnya sesuai kebutuhan. Metode ini cocok untuk menangani big data, di mana pemrosesan data mentah menjadi lebih cepat.

Data Virtualization

Metode data virtualization memungkinkan perusahaan untuk mengakses data dari berbagai sistem secara on-demand. Artinya, data dapat diakses dan tersedia secara real-time kapanpun perusahaan membutuhkannya. Data virtualization memungkinkan tampilan data yang terpadu dengan menggabungkan data secara virtual, sehingga tidak perlu memindahkan atau mereplikasi data. Metode data virtualization cocok untuk proses bisnis yang membutuhkan akses data secara real time tanpa harus melalui pemindahan dan duplikasi data yang rumit.

Data Streaming

Dibandingkan metode tradisional data integration, metode data streaming berfokus dalam memastikan aliran data secara real-time dan terus-menerus dari sistem asal ke sistem tujuan. Metode ini menghadirkan insight secara up-to-date dan membantu perusahaan dalam segera merespon berbagai skenario bisnis. 

Application Integration

Metode application integration menghubungkan berbagai aplikasi untuk memindahkan dan mensinkronisasi data dari aplikasi-aplikasi tersebut. Sebagai contoh, sistem human resources perlu diintegrasikan dengan sistem keuangan untuk memastikan konsistensi data di kedua departemen tersebut. Metode ini seringkali menggunakan API untuk memfasilitasi komunikasi antar sistem, sehingga memudahkan sinkronisasi data secara real-time.

Mengapa Data Integration Penting Bagi Bisnis?

Implementasi data integration sangat penting bagi perusahaan yang ingin meningkatkan efisiensi operasional dan membuat keputusan berbasis data. Beberapa manfaat dari penerapan integrasi data untuk bisnis adalah:

Meningkatkan Tingkat Akurasi Data

Salah satu manfaat utama dari integrasi data adalah meningkatkan tingkat akurasi data yang dimiliki perusahaan. Data integration menyediakan kumpulan data terpadu yang didapatkan dari berbagai sumber, di mana data tersebut bersifat lengkap, akurat, dan up-to-date. Data integration mengurangi risiko kesalahan atau inkonsistensi yang terjadi akibat penanganan data secara manual atau format yang tidak sama.

Mendorong Efisiensi

Tanpa data integration, data analyst atau data engineer dapat menghabiskan banyak waktu dalam menyiapkan berbagai data untuk satu laporan saja. Data integration memungkinkan alur kerja yang diotomatisasi, sehingga mengurangi pekerjaan manual dan repetitif yang rentan akan kesalahan. Perusahaan dapat berfokus pada tindakan strategis daripada membuang-buang waktu untuk mengumpulkan dan menyiapkan data secara manual.

Meningkatkan Kualitas Data

Salah satu proses dalam data integration adalah proses data transformation untuk membersihkan dan menyamakan format data dari berbagai sumber. Hal ini dilakukan dengan menemukan dan memperbaiki kesalahan data, inkonsistensi, hingga duplikasi data. Data yang dihasilkan pun lebih berkualitas dan bisa diandalkan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.

Memudahkan Proses Analisis dan Keamanan data

Data integration memungkinkan data dari berbagai sumber untuk dikumpulkan dalam penyimpanan terpusat. Hal ini akan memudahkan perusahaan dalam mengakses data yang dibutuhkan untuk proses analisis dengan cepat dan akurat. Proses analisis yang cepat diperlukan dalam merespon perubahan tren pasar dan peluang bisnis.

Selain itu, dengan dikumpulkannya data ke dalam penyimpanan terpusat, akses pengguna dapat dibatasi dan menciptakan single point of access untuk data dalam perusahaan, sehingga data perusahaan dapat dikelola sesuai dengan standar keamanan.

Optimalkan Proses Pengambilan Keputusan Bisnis dengan Platform Data Terpusat dari PhinCon

Keberhasilan suatu bisnis bergantung pada kemampuan pengambilan keputusan dengan cepat dan tepat berdasarkan data akurat dan terkini. Namun, tidak jarang data tersebut tersebar di berbagai sistem dengan format yang berbeda-beda. Guna menghadapi tantangan ini, PhinCon menghadirkan solusi inovatif berupa platform data management yang didukung oleh teknologi data virtualization untuk mengintegrasi data-data yang tersebar di berbagai sumber.

PhinCon membantu Anda dalam menggabungkan, mengelola, dan mendistribusikan data dalam berbagai format dan tingkat latensi yang tersebar di seluruh sistem perusahaan. Kami memastikan integrasi data yang efektif dari berbagai jenis platform, mulai dari platform on-premise, cloud, multicloud, maupun containerized. Kami juga memastikan hasil integrasi data dapat memberikan insights yang jelas dan mudah dipahami. 

Untuk informasi lebih lanjut, hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com. 

Editor: Cardila Ladini