Pengantar Penyerapan Data

Pengantar Penyerapan Data

 491,360 total views,  2 views today

Halo Sobat Teknokrat – Penyerapan data adalah proses memperoleh dan memasukkan data ke dalam gudang data. Temukan lebih lanjut tentang penyerapan data sekarang.

Sederhananya, penyerapan data adalah proses memindahkan atau mereplikasi data dari sumber dan memindahkannya ke tujuan baru. Beberapa sumber dari mana data dipindahkan atau direplikasi adalah database, file, atau bahkan aliran data IoT. Data yang dipindahkan dan/atau direplikasi selama penyerapan data kemudian disimpan di tujuan yang dapat berada di lokasi. Namun, lebih sering daripada tidak, itu ada di cloud.

Baca Juga : FIN7 memperbarui aktivitas ransomware-nya

Data yang diserap tetap dalam bentuk mentah dan aslinya, seperti yang ada di sumbernya, jadi jika ada kebutuhan untuk mengurai atau mengubah data menjadi format yang lebih kompatibel dengan analitik atau aplikasi lain, itu adalah operasi transformasi lanjutan yang masih akan perlu dilakukan. Dalam panduan ini, kita akan membahas spesifikasi dan manfaat tambahan dari penyerapan data, serta beberapa alat penyerapan data teratas yang perlu dipertimbangkan untuk diinvestasikan.

 

Apa tujuan dari penyerapan data?

Tujuan dari penyerapan data adalah untuk memindahkan volume data yang besar dengan cepat. Ini dimungkinkan karena tidak perlu mengubah data selama pemindahan atau replikasi data. Kecepatan konsumsi memungkinkan organisasi untuk memindahkan data dengan cepat.

Penyerapan data menggunakan otomatisasi perangkat lunak untuk memindahkan data dalam jumlah besar secara efisien, karena pengoperasiannya memerlukan sedikit upaya manual dari TI. Penyerapan data adalah sarana massal pengambilan data dari hampir semua sumber. Itu dapat menangani volume data yang sangat besar yang memasuki jaringan perusahaan setiap hari.

Baca Juga : 3 Jenis Undangan Pernikahan Digital yang Perlu Kamu Tahu

Penyerapan data adalah teknologi “penggerak” yang dapat digabungkan dengan teknologi pengeditan dan pemformatan data seperti ETL. Dengan sendirinya, penyerapan data hanya menelan data; itu tidak mengubahnya.

Bagi banyak organisasi, penyerapan data adalah alat penting yang membantu mereka mengelola ujung depan data dan data yang baru saja masuk ke perusahaan mereka. Alat penyerapan data memungkinkan perusahaan untuk segera memindahkan data mereka ke tempat penyimpanan data pusat tanpa risiko meninggalkan data berharga “di luar sana” di sumber yang nantinya tidak dapat diakses lagi.

Jenis penyerapan data

Ada tiga tipe dasar penyerapan data: waktu nyata, batch, dan lambda.

Penyerapan data waktu nyata

Penyerapan data real-time segera memindahkan data saat masuk dari sistem sumber seperti IoT, file, dan database.

Untuk menghemat pergerakan data ini, penyerapan data menggunakan metode pengambilan data yang sudah terbukti benar: Metode ini hanya menangkap data yang telah diubah sejak terakhir kali data dikumpulkan. Operasi ini dikenal sebagai “mengubah pengambilan data”.

Penyerapan data waktu nyata sering digunakan untuk memindahkan data aplikasi yang terkait dengan perdagangan saham atau pemantauan infrastruktur IoT.

Penyerapan data batch

Penyerapan data batch melibatkan penyerapan data pada malam hari (dalam kumpulan data) atau pada interval pengumpulan data berkala yang dijadwalkan pada siang hari. Hal ini memungkinkan organisasi untuk menangkap semua data yang mereka butuhkan untuk pengambilan keputusan secara tepat waktu pada tingkat yang tidak memerlukan pengambilan data secara real-time.

Mengumpulkan data penjualan secara berkala dari gerai penjualan ritel dan e-niaga terdistribusi adalah contoh yang baik tentang kapan penyerapan batch berkala akan digunakan.

Penyerapan data Lambda

Penyerapan data Lambda menggabungkan praktik penyerapan data real-time dan batch. Tujuannya adalah untuk memindahkan data secepat mungkin.

Jika ada masalah latensi atau kecepatan transfer data yang dapat memengaruhi kinerja, model teknik penyerapan data lambda dapat mengantri data untuk sementara, mengirimkannya ke repositori data target hanya jika repositori tersebut tersedia.

Penyerapan data vs. ETL

Penyerapan data adalah proses tindakan cepat yang mengambil data mentah dari file sumber dan memindahkan data secara langsung, apa adanya ke repositori data pusat target.

ETL juga merupakan alat transfer data, tetapi lebih lambat daripada penyerapan data karena ETL juga mengubah data menjadi format yang sesuai untuk diakses di pusat penyimpanan data tempat data akan disimpan.

Baca Juga : Apa itu VPN? Pahami Fungsi, Kelebihan Kekurangan dan Cara Menggunakannya

Keuntungan dari penyerapan data adalah Anda dapat langsung menangkap semua data yang masuk. Namun, setelah Anda memiliki datanya, Anda masih harus mengerjakannya agar dapat diformat untuk digunakan.

Dengan ETL, sebagian besar pemformatan data sudah selesai. Kelemahan ETL adalah membutuhkan waktu lebih lama untuk menangkap dan memproses data yang masuk.

Alat penyerapan data teratas

Tepat Terhubung

Logo Tepatnya.
Gambar: Tepatnya

Sebelumnya dikenal sebagai Syncsort, Tepat Terhubung menyediakan penyerapan data real-time dan batch untuk analitik lanjutan, migrasi data, dan sasaran pembelajaran mesin. Ini juga mendukung fungsionalitas CDC dan ETL.

Precisely Connect dapat mencari dan menargetkan data ke sistem lokal atau berbasis cloud. Data dapat dalam format basis data relasional, data besar, streaming atau mainframe.

Apache Kafka

Logo Kafka Apache.
Gambar: Apache

Ditujukan untuk konsumsi data besar, Apache Kafka adalah solusi perangkat lunak open source yang menyediakan integrasi data throughput tinggi, analitik streaming, dan pipeline data. Itu dapat terhubung ke berbagai sumber data eksternal. Itu juga merupakan pintu gerbang ke sejumlah besar alat tambahan dan fungsionalitas dari komunitas sumber terbuka global.

Kain Data Talend

Logo Talend.
Gambar: Talen

Kain Data Talend memungkinkan Anda menarik data dari sebanyak 1.000 sumber data yang berbeda. Data dapat ditargetkan ke repositori data internal atau berbasis cloud.

Layanan cloud yang didukung Talend adalah Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Snowflake, Microsoft Azure, dan Databricks. Talend Data Fabric juga memiliki fitur deteksi dan koreksi kesalahan otomatis.

42 thoughts on “Pengantar Penyerapan Data

  1. Ah yes, this is exactly the article I was looking for. I’ve been looking for the information you provided for days. I wish you continued success

  2. 06 in favor of CMF geniune accutane Imprinted in the can furosemide cause gout how to lower blood pressure the organic way retinas of prisoners, The white half moon shaped sword qi suddenly swept out, urging his life fiercely, the floor was rumbled open, and Tie Hu s heart trembled, and he hurriedly fell down

  3. I agree with your point of view, your article has given me a lot of help and benefited me a lot. Thanks. Hope you continue to write such excellent articles.

  4. Thank you for the good writeup. It in fact was a amusement account it. Look advanced to more added agreeable from you! However, how could we communicate?

  5. Thank you for the good writeup. It in fact was a amusement account it. Look advanced to more added agreeable from you! However, how could we communicate?

  6. Simply wish to say your article is as astounding. The clearness on your publish is simply excellent and that i can think you are knowledgeable in this subject. Fine with your permission allow me to grasp your feed to stay up to date with approaching post. Thanks one million and please continue the gratifying work.

  7. Hello there! Do you know if they make any plugins to assist with SEO? I’m trying to get my blog to rank for some targeted keywords but I’m not seeing very good gains. If you know of any please share. Thank you!

  8. hello!,I like your writing very much! share we communicate more about your article on AOL? I require a specialist on this area to solve my problem. May be that’s you! Looking forward to see you.

  9. Pingback:ewot

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.

Solverwp- WordPress Theme and Plugin

WordPress Appliance - Powered by TurnKey Linux