Diterbitkan: 28 November 2023
Kontributor: Phill Powell, Ian Smalley
Sesuai dengan istilahnya, konsolidasi data berarti menyatukan data dari berbagai sumber dan mengumpulkannya dalam satu lokasi. Konsolidasi data memungkinkan pengguna untuk memakai data dari satu titik akses dan mendorong terciptanya wawasan data.
Data sering dianggap semata-mata sebagai “data” atau sebuah kumpulan informasi, seolah-olah setiap unit data memiliki struktur dan tujuan yang sama. Namun, kenyataannya jauh berbeda. Bagi sebagian besar organisasi, data tidak seperti memiliki keranjang belanja yang penuh dengan apel. Sebaliknya, keranjang belanja ini biasanya dipenuhi dengan banyak atau sebagian besar data dengan format beragam (tidak hanya berisi apel, melainkan juga pisang, jeruk, dll.).
Karena rata-rata organisasi berbasis data bergantung pada beragam jenis data dari sumber data berbeda, banyak perusahaan inovatif kini menggunakan alat konsolidasi data agar dapat menangani gudang data yang penuh informasi secara lebih efisien.
Meskipun memulai prosesnya dengan data mentah, perusahaan dapat menerapkan analisis data pada informasi tersebut dan memperoleh wawasan cerdas untuk bisnis. Pada tahap ini, keputusan untuk mengimplementasikan analisis data tersebut secara efektif ke dalam keputusan bisnis ada di tangan perusahaan. Namun, setidaknya perusahaan akan memiliki akses data yang lebih lengkap dan langsung sebagai pertimbangan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
Kaji risiko Anda dan rancang langkah-langkah untuk melindungi bisnis Anda.
Berlangganan buletin IBM
Konsolidasi data (sering disebut sebagai integrasi data) menawarkan beberapa keuntungan utama:
Dalam hal dampak keseluruhan, manfaat jangka panjang terbesar dari konsolidasi data bisa jadi kemampuannya dalam memberi pencerahan bagi proses pengambilan keputusan di semua departemen dan fungsi organisasi dengan menyediakan data yang relevan bagi semua personel yang relevan. Konsolidasi data juga dapat membantu perusahaan menciptakan interaksi yang lebih baik bersama publik dengan menganalisis keseluruhan data pelanggan yang terkumpul dan mendasarkan tindakan perusahaan dari metrik tersebut.
Manfaat lain dari pengumpulan keseluruhan data organisasi dalam lokasi terpusat adalah dimungkinkannya analisis data yang dapat mengungkap inefisiensi signifikan di perusahaan. Inefisiensi ibarat hukuman finansial yang dijatuhkan terhadap suatu organisasi. Dengan membaiknya efisiensi, biaya pun akan berkurang. Karena proses konsolidasi meningkatkan kualitas data, sistem informasi akan berjalan dengan lebih andal.
Hal yang jarang menjadi pertimbangan adalah banyaknya waktu yang dihabiskan oleh semua anggota organisasi ketika mencari informasi yang dibutuhkan dari semua aset data yang dikumpulkan oleh perusahaan. Jika aset-aset tersebut sulit ditemukan, akan ada waktu ekstra yang terbuang. Mari kita pertimbangkan alternatif yang lebih baik; jika semua data yang berbeda ini berada dalam satu tempat penyimpanan terpusat, seperti gudang data, tugas-tugas yang memakan waktu akan dapat dipangkas.
Meskipun biasanya tidak terkait dengan konsolidasi data, perlu diketahui bahwa operasi darurat yang terkait dengan pemulihan dari bencana (disaster recovery) kemungkinan akan berjalan lebih lancar jika data organisasi berada di dalam repositori pusat dan data tersebut telah diproses dan dibersihkan.
Makin banyak metode digunakan untuk mendukung proyek konsolidasi data.
Teknik konsolidasi data yang paling penting dikenal sebagai ETL ('extract, transform, load' atau ekstrak, ubah, dan muat). Proses ETL dimulai dengan ekstraksi informasi dari sumber data menggunakan alat ETL. Selanjutnya, data tersebut diubah ke dalam format informasi standar. Terakhir, data dimuat ke tujuan yang dipilih.
Teknik lain yang muncul sebagai pesaing strategi ETL disebut ELT ('extract, load, transform' atau ekstrak, muat, dan ubah). Penataan ulang langkah-langkah ELT sangatlah penting. Dalam ELT, data diekstraksi, kemudian dimuat ke suatu jenis area penahapan. Data tetap berada di sini karena berbagai entitas dalam organisasi mempelajarinya dari berbagai sudut pandang, yang pada akhirnya akan mengubah data.
Menyimpan semua data dalam satu repositori terpusat merupakan pendekatan yang praktis. Tingkat keamanan data yang lebih tinggi dapat dicapai dengan penggunaan gudang data, yang menerima kumpulan data dari berbagai sistem sumber. Alat ETL kemudian dapat digunakan untuk mengotomatisasi data dan mengonsolidasikannya ke gudang data.
Penggunaan gudang data sebagian ditujukan untuk membersihkan atau memproses data. Di sisi lain, danau data hanyalah sebuah repositori data yang tidak menawarkan kemampuan pemrosesan data. Danau data pada dasarnya adalah tempat untuk memarkir data saat masih dalam bentuk paling mentah. Biasanya, di sinilah perusahaan mungkin menyimpan data yang tidak jelas.
Ini semua masalah skala. Sebuah gudang data diarahkan untuk menerima dan menyimpan semua data. Sebuah pasar data hanyalah sebuah gudang data berukuran lebih kecil dengan fokus yang jauh lebih sempit. Jadi, sementara perusahaan menggunakan gudang data, suatu departemen atau kelompok dalam perusahaan tersebut mungkin memiliki pasar data khusus untuk kebutuhan khususnya.
Di era otomatisasi, pengodean manual tampaknya sudah ketinggalan zaman. Namun, ada banyak situasi yang membutuhkan pekerjaan konsolidasi data sederhana. Pekerjaan tersebut dilakukan melalui pengodean manual, seperti yang pernah dilakukan oleh seorang insinyur data. Kode yang ditulis insinyur tersebut membantu “menggiring” data ke satu lokasi.
Solusi konsolidasi data lainnya yang perlu dipertimbangkan oleh perusahaan adalah virtualisasi data. Dengan solusi ini, data tetap disimpan di silo yang sudah ada dan dilihat melalui lapisan virtualisasi yang ditambahkan ke setiap sumber data. Sayangnya, metode ini memiliki beberapa keterbatasan, yang salah satunya meliputi kurangnya skalabilitas.
Pertumbuhan big data yang luar biasa terus mengguncang dunia teknologi dan akan berlanjut untuk beberapa waktu ke depan. Untuk periode 2022 hingga 2030, Acumen Research and Consulting memprediksi bahwa pasar big data akan terus berkembang (tautan berada di luar ibm.com) dengan laju sekitar 12,7% per tahun. Menurut prediksi mereka, nilai pasar tersebut diproyeksikan akan meroket dari 163,5 miliar USD pada 2021 menjadi 473,6 miliar USD pada 2030. Seiring dengan berkembangnya pasar big data, kebutuhan akan konsolidasi data juga akan meningkat.
Otomatisasi proses manual yang terkait dengan konsolidasi data adalah area lain yang telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa tahun terakhir. Ini terjadi pada saat ada kelangkaan relatif sehubungan dengan talenta ilmu data. Diperkirakan bahwa lebih dari 60% jam ilmu data (tautan berada di luar ibm.com) dihabiskan untuk membersihkan dan memproses data selama proses konsolidasi. Proses-proses tersebut dapat dan seharusnya diotomatisasi (dan makin banyak proses akan diotomatisasi di masa mendatang).
Keamanan data juga tetap menjadi pusat perhatian, mencerminkan ancaman serangan siber atau serangan ransomware yang terus berlanjut dan berkembang. Untuk menanggapinya, banyak organisasi memilih opsi seperti pipeline data yang menawarkan keamanan lebih baik saat pipeline memindahkan, menyimpan, dan menganalisis data.
Demikian pula, perkembangan terbaru lainnya menunjukkan meningkatnya minat untuk melindungi privasi konsumen, terutama setelah terjadinya serangkaian serangan siber besar-besaran yang mengakibatkan penyebaran data konsumen secara massal. Solusi yang dikenal sebagai ruang bersih data kini makin banyak diimplementasikan sebagai cara yang ramah privasi untuk berinteraksi dengan konsumen. Di ruang bersih data, interaksi disusun sedemikian rupa untuk membatasi jumlah informasi konsumen yang biasanya dikumpulkan oleh organisasi.
Apa pun prioritas bisnis Anda, IBM menawarkan solusi perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan untuk menyimpan dan melindungi sumber daya utama Anda dengan aman, termasuk perangkat lunak manajemen penyimpanan yang dirancang untuk membantu Anda mengonsolidasi data dan tugas-tugas lainnya.
Bagaimana jika Anda dapat mengoptimalkan penggunaan data, sekaligus mengurangi jejak karbon organisasi Anda? Penyimpanan IBM FlashSystem memungkinkan Anda untuk membatasi penggunaan daya sekaligus membuat penyimpanan hemat energi dan memberikan fungsionalitas tambahan pada penyimpanan Anda.
Dapatkan kemampuan yang dibutuhkan perusahaan Anda untuk meningkatkan perlindungan data menjadi ketahanan data yang sebenarnya. IBM Storage Defender memberikan visibilitas atas ketahanan data menyeluruh di seluruh beban kerja primer dan sekunder Anda.
Dengan memanfaatkan platform data global IBM Storage Scale, Anda dapat menghubungkan silo data di seluruh organisasi Anda dengan ekosistem opsi penyimpanan terbuka yang meliputi platform penyimpanan non-IBM dari edge, core, hingga cloud.