Apa itu aliran data?

Pelajari bagaimana data bergerak melewati sistem, mendukung proses bisnis, dan mempercanggih wawasan.

Definisi aliran data

Istilah "aliran data" mendeskripsikan bagaimana data bergerak di antara sistem, aplikasi, dan proses, serta bagaimana data ditransformasikan di sepanjang perjalanannya.

Poin penting

Aliran data mengacu pada pergerakan data dalam suatu sistem.
Manajemen aliran data yang efektif mendukung wawasan real time, pengambilan keputusan, dan efisiensi operasional.
Diagram aliran data (DFD) membantu memvisualisasikan pergerakan data serta mengidentifikasi inefisiensi atau kemacetan jaringan (bottleneck).
Data lakehouse mengombinasikan data lake dan gudang data untuk menangani data terstruktur dan tidak terstruktur.
Performa sistem aliran data modern mampu mengungguli proses ekstraksi, transformasi, serta proses memuat (ETL) tradisional dengan fleksibilitas dan pemrosesan real time.
Kasus penggunaan umum untuk aliran data mencakup manajemen hubungan pelanggan, optimalisasi rantai pasokan, dan pelaporan keuangan.
Manajemen aliran data yang aman membantu memastikan kepatuhan terhadap regulasi sekaligus melindungi informasi sensitif.

Cara kerja manajemen aliran data

Aliran data mengacu pada bagaimana data bergerak melewati sistem, termasuk sumber, proses transformasi, dan tujuan data. Pemahaman yang jelas mengenai aliran data merupakan kunci pengelolaan data dengan cara yang mendukung tujuan bisnis Anda.

Komponen utama aliran data adalah:

Sumber data. Ini adalah sistem dan aplikasi yang menghasilkan data. Contohnya mencakup database, perangkat Internet of Things (IoT), dan sistem transaksional.
Tujuan data. Ini adalah sistem atau aplikasi yang mengonsumsi data. Tujuan data mungkin mencakup alat pelaporan, sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM), atau model pembelajaran mesin.
Transformasi data. Proses ini merombak format atau struktur data, agar data menjadi kompatibel sesuai tujuannya atau menjadi lebih berguna untuk analisis. Proses ini dapat mencakup pembersihan, agregasi, dan pengodean data.
Jalur alur data: Ini adalah rute spesifik yang diikuti data saat bergerak di antara komponen. Jalur aliran data memastikan bahwa data mencapai tempat yang tepat pada waktu yang tepat.

Cara umum untuk memvisualisasikan aliran data adalah melalui diagram aliran data (DFD). DFD mengilustrasikan pergerakan data di antara berbagai komponen, sehingga memudahkan pemahaman akan sistem yang lebih kompleks. Pemetaan aliran data dengan DFD akan memudahkan identifikasi kemacetan jaringan, efisiensi, dan peluang perbaikan.

Aliran data dalam lingkungan data lakehouse

Aliran data memungkinkan penggunaan arsitektur yang modern dan hibrid seperti data lakehouse. Data lakehouse mengombinasikan manfaat dari data lake dan gudang data untuk menciptakan sistem yang terpadu serta scalable, dengan tujuan mengelola data, baik terstruktur dan tidak terstruktur.

Untuk memahami apa itu data lakehouse dengan lebih mudah, sebaiknya Anda terlebih dahulu meninjau teknologi pendahulunya, yaitu data lake dan gudang data. Gudang data tradisional dirancang untuk menyimpan data terstruktur, atau informasi yang disusun dalam baris dan kolom, seperti database atau laporan keuangan. Gudang data sangat baik untuk mendukung analitik dan inteligensi bisnis, tetapi gudang data tidak memiliki fleksibilitas yang diperlukan untuk menangani data mentah dan tidak terstruktur, seperti video, gambar, atau log. Di sisi lain, data lake dapat menyimpan data yang tidak terstruktur dalam format asli, menjadikannya ideal bagi aplikasi data raya dan pembelajaran mesin. Walaupun demikian, kurangnya struktur bawaan pada data lake membuat penyusunan kueri serta analisis data menjadi lebih menantang.

Data lakehouse menjembatani kesenjangan tersebut dengan mengombinasikan penyimpanan data lake yang scalable dan fleksibel dengan kemampuan gudang data dalam menyusun kueri dan analitik terstruktur. Dengan arsitektur ini, semua operasi data dapat berjalan dalam satu lingkungan tunggal.

Aliran data memainkan peran yang penting dalam membantu memfungsikan data lakehouse tanpa kendala, dengan mendukung:

Penyerapan data. Data mentah dari berbagai sumber—seperti perangkat IoT, sistem transaksional, atau API eksternal—akan dimasukkan ke dalam data lakehouse, sering kali dalam format asli data. Langkah ini mengandalkan aliran data yang tidak terputus, untuk memastikan bahwa semua informasi yang relevan ditangkap tanpa penundaan.
Transformasi data. Setelah diserap, data akan dibersihkan, diberikan struktur, dan diperkaya agar cocok dipakai untuk analisis. Jalur aliran data mendukung transformasi ini, untuk memroses data secara efisien dan akurat.
Konsumsi data. Data yang telah ditransformasikan akan dikirim ke tujuan, seperti platform inteligensi bisnis, alat analitik yang didukung AI, atau dasbor visualisasi. Sistem ini mengandalkan aliran data yang menerus untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara real time.

Dengan mengintegrasikan manajemen aliran data ke dalam data lakehouse, organisasi dapat menskalakan operasi mereka, beradaptasi dengan kebutuhan data yang berubah-ubah, dan mewujudkan potensi data sepenuhnya tanpa kemacetan jaringan (bottleneck) atau inefisiensi. Tanpa integrasi ini, sistem berisiko mengalami penundaan, menghadapi kumpulan data yang tidak lengkap, atau turunnya akurasi analisis—semua ini dapat menghambat pengambilan keputusan dan inovasi.

Manfaat aliran data untuk bisnis

Manajemen aliran data yang efektif akan menjaga data, tidak hanya agar data dapat diakses, tetapi juga dapat ditindaklanjuti. Data yang dapat diakses dan dapat ditindaklanjuti mendatangkan manfaat besar bagi bisnis, termasuk:

Prosedur pemrosesan data yang dioptimalkan. Manajemen aliran data yang tepat akan mempermudah cara data dikumpulkan, ditransformasikan, dan disampaikan. Aliran data memastikan bahwa sumber daya digunakan secara efisien seraya mengurangi redundansi. Dengan mengoptimalkan proses ini, bisnis mampu menangani volume data yang lebih besar dengan penundaan yang lebih minimal.
Skalabilitas. Seiring organisasi yang berkembang, data pun ikut berkembang. Manajemen aliran data mendukung skalabilitas lewat cara beradaptasi dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data. Jika Anda memroses data dari sejumlah sumber ataupun mengintegrasikan aliran dari ribuan perangkat IoT, sistem aliran data yang dirancang dengan baik akan melakukan penskalaan untuk memenuhi kebutuhan Anda.
Akses ke wawasan real time. Dengan aliran data yang efektif, bisnis dapat memroses data secara real-time dan mengakses wawasan dengan segera. Ini akan membantu organisasi dalam merespons tren pasar, kebutuhan pelanggan, serta tantangan operasional dengan lebih cepat, memberikan mereka keunggulan yang kompetitif.
Pengambilan keputusan yang lebih baik. Kombinasi data terstruktur dan wawasan real time membantu organisasi membuat keputusan yang lebih tepat sesuai informasi. Untuk mengidentifikasi peluang penghematan biaya atau mengantisipasi perilaku pelanggan, pengambilan keputusan dapat mengandalkan data yang tepat waktu dan akurat untuk memandu strategi mereka.
Efisiensi operasional yang lebih baik. Mengotomatiskan proses data dan meminimalkan intervensi manual dengan aliran data akan mengurangi risiko kesalahan manusia dan mempercepat operasi. Mengotomatiskan alur kerja memberikan keleluasaan bagi tim untuk berfokus pada inisiatif strategis dan bukan tugas berulang.
Keamanan data yang diperkuat. Manajemen aliran data membantu mengatur akses dan penggunaan data, melindungi informasi sensitif dengan membatasi akses data hanya untuk individu yang berwenang. Ini akan meminimalkan risiko pelanggaran data, mendukung kepatuhan, serta membangun kepercayaan pelanggan dan mitra yang tangguh.
Layanan pelanggan yang ditingkatkan. Dengan data relevan yang siap sedia, bisnis dapat memenuhi kebutuhan dan memahami pelanggan lebih baik, dengan menyediakan personalisasi rekomendasi, lekas memecahkan masalah pelanggan, serta tindakan lainnya yang mengandalkan data real time untuk dapat berfungsi secara efektif.

Aliran data vs. proses ETL

Proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) telah menjadi bagian penting manajemen data selama banyak dekade. ETL membantu bisnis mengumpulkan dan menyiapkan data untuk analisis melalui tiga langkah utama:

Ekstraksi: Mengambil data dari sumber seperti database, API, atau file.
Transformasi: Mengonversi data menjadi format yang dapat digunakan, yang mungkin mencakup pembersihan, agregasi, dan pengayaan data.

Pemuatan: Menyimpan data yang telah ditransformasikan dalam sebuah sistem seperti gudang data, tempat data dapat diakses untuk pelaporan dan analisis.

Manajemen aliran data modern dibangun didasarkan pada ETL serta memungkinkan peningkatan yang signifikan, termasuk:

Dukungan untuk pemrosesan batch dan real time. Proses ETL tradisional kerap beroperasi mengikuti jadwal, memroses data dalam batch sesuai interval yang ditentukan. Sebaliknya, manajemen aliran data mendukung pemrosesan batch dan real time, sehingga bisnis dapat bertindak berdasarkan data saat data dihasilkan. Ini merupakan hal krusial untuk aplikasi seperti deteksi penipuan, pemantauan IoT, dan pembuatan harga dinamis.

Arsitektur yang lebih fleksibel. Proses ETL biasanya mengandalkan alur kerja yang telah didefinisikan sebelumnya dan dirancang khusus untuk data terstruktur, sedangkan sistem aliran data dapat menangani ragam format serta persyaratan yang lebih luas. Aliran data dapat beradaptasi dengan data yang tidak terstruktur, seperti teks, gambar, atau pembacaan sensor, dan dapat terintegrasi dengan berbagai sistem. Fleksibilitas ini sangat bermanfaat, khususnya dalam lingkungan hibrid seperti data lakehouse.
Pengayaan data real time. Sistem aliran data menggabungkan kemampuan pengayaan langsung ke dalam aliran. Misalnya, aliran data dapat menambahkan konteks geografis pada transaksi atau mencocokkan ID pelanggan dengan dataset eksternal saat data bergerak melewati sistem. Ini akan mengurangi latensi serta memastikan bahwa data dapat segera ditindaklanjuti saat mencapai tujuannya.

Evolusi mulai dari ETL hingga manajemen aliran data

Meskipun ETL tetap efektif untuk beberapa skenario, keterbatasannya semakin terlihat seiring meningkatnya volume, variasi, dan velositas data. Untuk mendukung kebutuhan bisnis yang lekas berubah,.bisnis masa kini menuntut adanya sistem yang mampu menangani aliran data real time, format yang tidak terstruktur, dan lingkungan dinamis.

Dengan mengadopsi manajemen aliran data modern, organisasi memperoleh sistem, yang tidak hanya memroses data secara lebih efisien, tetapi juga melakukan penskalaan untuk memenuhi evolusi kebutuhan. Meskipun proses ETL masih tetap berguna untuk tugas-tugas spesifik, manajemen aliran data mewakili generasi integrasi data yang berikutnya, yang menawarkan kecepatan, adaptabilitas, serta kecerdasan yang dibutuhkan untuk meraih keberhasilan dalam dunia berbasis data.

Contoh aplikasi aliran data

Manajemen aliran data mendukung efisiensi, pengambilan keputusan, dan inovasi di seluruh fungsi bisnis dengan mempermudah cara data bergerak melewati sistem. Berikut ini adalah beberapa aplikasi aliran data yang paling umum:

Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM). Mengelola aliran data pelanggan—seperti detail kontak, rekaman transaksi, dan pertanyaan terkait layanan—memastikan bahwa tim memiliki informasi terkini untuk menyediakan personalisasi interaksi, memecahkan masalah, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Aliran data real time juga dapat mendukung pembaruan dinamis pada profil pelanggan, serta memungkinkan karyawan untuk menggunakan analitik prediktif dalam rangka mengantisipasi kebutuhan pelanggan.
Manajemen rantai pasokan. Manajemen aliran data memainkan peran penting dalam mengoordinasi pergerakan barang, materi, dan informasi di seluruh rantai pasokan. Ini akan membantu pelacakan level inventaris, memantau pengiriman, dan mengoptimalkan logistik secara real time, yang pada akhirnya mengurangi penundaan dan meningkatkan efisiensi biaya. Integrasi dengan perangkat IoT, seperti sensor pintar, memastikan bahwa data rantai pasokan terus mengalir di antara sistem.

Manajemen keuangan. Data keuangan yang akurat adalah tulang punggung untuk keputusan bisnis yang baik. Manajemen aliran data mengorganisasi informasi seperti piutang dagang, utang dagang, sistem penggajian, dan anggaran, memberi tim keuangan akses real time ke wawasan yang amat penting. Alur kerja otomatis juga membantu meniadakan kesalahan entri data yang dilakukan manual, meningkatkan kepatuhan dan kesiapan audit.
Manajemen sumber daya manusia (HR). Bagi tim HR, mengelola aliran data berarti menyimpan catatan karyawan, informasi manfaat, riwayat pelatihan, dan metrik performa agar terorganisasi dengan baik dan mudah diakses. Aliran data real time memastikan bahwa pembaruan direfleksikan dengan segera, mendukung proses onboarding yang efisien serta kepatuhan berkesinambungan terhadap regulasi ketenagakerjaan.
Analitik kampanye dan pemasaran. Dengan manajemen aliran data, tim pemasaran dapat melacak performa kampanye dengan mengumpulkan data dari sejumlah saluran, seperti email, media sosial, dan situs web. Lewat konsolidasi data tersebut secara real time, bisnis dapat menyesuaikan strategi dengan cepat, memastikan bahwa kampanye menjangkau audiens tepat, dengan pesan yang tepat, dan pada waktu yang tepat.
Integrasi data layanan kesehatan. Dalam industri layanan kesehatan, manajemen aliran data digunakan untuk mengintegrasikan informasi pasien dari berbagai sumber, termasuk catatan kesehatan elektronik, sistem diagnostik, dan perangkat yang dapat dikenakan. Integrasi ini mendukung diagnosis yang akurat, koordinasi pelayanan kesehatan yang dipermudah, dan kepatuhan terhadap regulasi privasi seperti HIPAA.
Manufaktur dan IoT. Aliran data sangat penting dalam lingkungan manufaktur yang cerdas tempat mesin dan sensor terus menghasilkan data. Bisnis menggunakan manajemen aliran data untuk memantau performa perlengkapan, memprediksi kebutuhan pemeliharaan, dan mengoptimalkan jadwal produksi untuk mengurangi waktu henti dan limbah.
E-niaga and retail. Dalam e-niaga, manajemen aliran data mendukung pelacakan inventaris real time, rekomendasi produk yang dipersonalisasi, serta penetapan harga dinamis. Mengintegrasikan data di seluruh platform akan memastikan pengalaman pelanggan yang tanpa kendala, mulai dari penelusuran awal hingga selesai.

Masa depan manajemen aliran data

Saat bisnis menangani kenaikan volume data, manajemen aliran data yang efektif menjadi semakin krusial untuk operasi sehari-hari. Untuk membuat keputusan yang baik, beroperasi secara efisien, dan mempertahankan keunggulan kompetitif, organisasi perlu memastikan bahwa data mereka bergerak lancar melewati sistem.

Untuk menyertakan fitur seperti pemrosesan real time, analitik tingkat lanjut, dan automasi yang dibantu AI, alat-alat modern untuk manajemen aliran data sekarang menjangkau melampaui optimalisasi dan kontrol dasar. Dengan fitur-fitur ini, organisasi dapat mengekstrak wawasan yang lebih mendalam dan merespons perubahan di dalam lingkungan mereka secara lebih cepat.

Tren yang tengah berkembang dalam manajemen aliran data meliputi:

Manajemen data yang dibantu AI. AI mentransformasikan manajemen aliran data dengan mengotomatiskan pembersihan dan klasifikasi data serta memprediksi tren berdasarkan pola real time. Peningkatan ini akan membantu bisnis memperbaiki pengambilan keputusan dan makin mempermudah operasi di tahun-tahun mendatang.
Fabric data. Lapisan terintegrasi ini menghubungkan pengguna dan proses di seluruh platform untuk menyediakan akses dan aktivitas berbagi data tanpa kendala. Microsoft Fabric adalah salah satu contoh arsitektur data yang menyediakan layanan data menyeluruh, mendukung analitik real time, dan membantu memudahkan bisnis dalam mengakses data dari berbagai sistem tanpa mengorbankan performa.

Platform low-code dan tanpa kode. Platform ini memberdayakan semua orang untuk dapat membuat dan mengelola alur kerja data, bahkan bagi mereka yang tidak memiliki pengetahuan luas mengenai pengodean. Platform low-code dan tanpa kode memperluas potensi organisasi untuk berinovasi serta mempercepat waktu respons untuk kebutuhan bisnis yang berubah-ubah.
Privasi dan keamanan data yang tertingkatkan. Seiring berkembangnya peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum Uni Eropa (GDPR) dan California Consumer Privacy Act (CCPA), manajemen aliran data yang aman menjadi prioritas tinggi bagi bisnis. Alat yang memantau, mengaudit, dan mengontrol akses data akan membantu organisasi untuk terus mematuhi peraturan ini sekaligus melindungi informasi sensitif.

Mulai gunakan coba gratis Fabric

Berdayakan organisasi Anda dengan Microsoft Fabric—platform analitik serta manajemen data terpadu untuk mendorong transformasi dan inovasi di era AI.

Mulai gunakan dengan cara yang sederhana dan mudah. Anda tidak memerlukan akun Azure tetapi dapat mendaftar langsung di platform Fabric.

Pelajari selengkapnya

Sumber daya

Pelajari cara mengelola aliran data dengan Fabric

Seorang laki-laki dan perempuan menatap laptop.

Seri seminar web

Pendahuluan mengenai Fabric

Pelajari tentang pengalaman dan manfaat utama dari solusi analitik data yang menyeluruh ini dalam seminar web sesuai permintaan.

Tonton sekarang

Seorang laki-laki berjanggut dan seorang perempuan berkacamata sedang menatap laptop.

Bantuan ahli

Bekerja dengan mitra Fabric

Temukan mitra berpengalaman untuk membantu memasukkan data Anda ke dalam era AI.

Pelajari selengkapnya

Seorang laki-laki berdiri di depan layar besar.

Tur terpandu

Jelajahi fitur Fabric

Lihat bagaimana Fabric menyatukan data dan menyederhanakan cara Anda membangun model data dalam skenario bisnis di kehidupan nyata.

Ikuti tur

Aliran data digunakan untuk mengumpulkan, mentransformasikan, dan menyatukan data dari sejumlah sumber untuk analisis dan pelaporan. Aliran data membantu mempermudah persiapan data, mengurangi redundansi, dan memperbaiki kualitas data.
Tujuan penyimpanan data menentukan jenis aliran data. Aliran data yang memuat data ke dalam tabel Microsoft Dataverse dikategorikan sebagai aliran data standar, sementara aliran data yang memuat data ke dalam tabel analitik dikategorikan sebagai aliran data analitik.
Tiga mode aliran data mencakup simplex (mengalir satu arah saja), half duplex (mengalir dua arah, tetapi tidak bersamaan), dan full duplex (mengalir dua arah secara bersamaan).
Aliran data dikendalikan oleh sistem integrasi, protokol, serta alat yang mengelola pergerakan, transformasi, dan keamanan data. Platform data terpadu seperti Microsoft Fabric dapat membantu mempermudah kontrol dan akses. Pelajari selengkapnya tentang Fabric.
Pengelolaan aliran data meliputi penggunaan alat integrasi data, penetapan kebijakan tata kelola data, dan pemantauan pergerakan data untuk memastikan akurasi dan efisiensi. Ini juga mencakup automasi tugas pemrosesan data untuk mengurangi intervensi manual dan meminimalkan kesalahan.
Anda dapat memeriksa aliran data dengan menggunakan alat pemantauan yang melacak pergerakan data, mendeteksi kemacetan jaringan (bottleneck), dan memastikan bahwa data mencapai tujuan yang dimaksud.