Metode tradisional termasuk pembuatan skrip secara manual, menggosok data, dan kemudian memuatnya ke dalam gudang data atau ETL, (extract-transform-load) digunakan untuk mengintegrasikan data dari sumber yang berbeda. Metode-metode ini diadopsi di era keterbatasan sumber daya dan sekarang menjadi sangat memakan waktu, mahal, dan rawan kesalahan, kata Yash Mehta , seorang pakar IoT dan ilmu data besar.
Diperlukan banyak waktu untuk membersihkan data karena sumber dan target mungkin tidak menggunakan skema, format, atau tipe yang sama. Dengan demikian, metode ini mahal dan membutuhkan tenaga terampil. Ukuran pasar Integrasi Data Perusahaan global diperkirakan akan mencapai USD 3843,4 juta (€3312,03 juta) pada tahun 2027, dari USD 2300,8 juta (€1982,70 juta) pada tahun 2020, dengan CAGR sebesar 7,1% selama tahun 2021-2027.
Baca laporan Pasar Integrasi Data Perusahaan Global untuk memahami faktor pendorong dalam pertumbuhan pasar Integrasi Data.
Untuk menjelaskan Integrasi Data, ini adalah proses menggabungkan data dari sumber yang berbeda dan memberikan pandangan terpadu dari data gabungan. Proses ini memungkinkan seseorang untuk menangani dan memanipulasi semua data Anda dalam satu antarmuka dan melakukan analisis (menggunakan statistik). Dengan sistem teknologi terpusat baru yang tersedia untuk proses bisnis, sumber dan jenis data terus bertambah, dan karenanya menjadi semakin penting untuk memahami metode dan alat Integrasi Data, yang membantu menjaga kualitas data tersebut.
Integrasi Data bersifat radikal ketika sebuah organisasi memiliki beragam informasi yang disimpan dalam aplikasi yang berbeda.
Mari kita bahas beberapa masalah yang dapat diselesaikan oleh Integrasi Data:
Data silo, seperti namanya, adalah tempat penyimpanan data yang terisolasi. Dalam hal bisnis, ini berarti bahwa informasi yang berbeda dikendalikan oleh unit bisnis atau departemen tertentu dan tidak tersedia di seluruh organisasi. Organisasi juga menghadapi masalah ini jika perangkat lunak yang digunakan untuk menyimpan informasi tidak kompatibel.
Menjadi tantangan yang menakutkan bagi organisasi untuk menyatukan informasi yang disimpan dalam sumber yang berbeda dan menarik kesimpulan kualitatif darinya.
Analis dan pemimpin Data sangat bergantung pada data yang andal dalam pengambilan keputusan saat ini, dan dibutuhkan banyak waktu untuk mengintegrasikan dan menganalisis data yang baik itu. Saat ini, bisnis memerlukan analisis data waktu nyata untuk mewujudkan nilai bisnis apa pun. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang andal dan berkembang untuk mengintegrasikan data.
Ketika data tersebar di berbagai platform, sumber, atau aplikasi, sulit untuk memiliki pandangan yang holistik. Misalnya, data pelanggan organisasi dari perangkat atau aplikasi CRM yang berbeda dapat bervariasi untuk toko offline dan online, tetapi Tim Data organisasi ingin memetakan data tersebut dengan informasi pelanggan dan informasi geografis untuk melakukan analisis mendalam guna meningkatkan Penjualan. Korelasi informasi ini penting dan memerlukan integrasi semua platform CRM, atau waktu dan upaya yang cukup besar akan diperlukan untuk mengintegrasikan data ini secara manual.
Perjuangan bisnis bukanlah kekurangan data, tetapi volume data dan analisisnya yang tepat waktu. Data besar yang mengalir dari berbagai aplikasi cloud ke titik akhir IoT di seluruh organisasi dan industri membuat pekerjaan menganalisis data tepat waktu menjadi sangat sulit.
Proses menghubungkan dan merutekan data dari sistem sumber ke sistem target dicapai melalui berbagai teknik integrasi data (metode tradisional atau modern yang umum).
Metode tradisional biasanya berkelompok dan tidak memberikan kesempatan kepada Analis Data untuk melakukan analisis data waktu nyata.
Metode integrasi data modern dibangun untuk berkembang dengan sifat data yang gesit dan beradaptasi dengan kebutuhan Integrasi Data yang selalu berubah. Beberapa pendekatan modern yang sukses adalah Automated ELT (extract-load-transform) dan Integrasi Data Berbasis Cloud.
Dengan pendekatan Integrasi Data modern, upaya manual untuk mengelola dan menghapus kumpulan data, dan kemudian memuat data ke dalam lingkungan gudang data individual telah menjadi usang. Sekarang, Anda dapat menyimpan, mengalirkan, dan mengirimkan data yang Anda butuhkan, saat Anda membutuhkannya, dari platform Integrasi Data berbasis Cloud mana pun. Misalnya, integrasi data K2View adalah platform integrasi data yang mengelola data dari sumber yang berbeda dalam teknologi atau format apa pun dan memodelkan bidang data untuk entitas bisnis (misalnya, pelanggan, lokasi, perangkat, produk). Selanjutnya, data ini diserap ke dalam Basis Data mikro. Kemudian, langkah pemrosesan data lainnya seperti Penyembunyian data, transformasi (menggunakan database dalam memori untuk melakukan transformasi data dengan kecepatan tinggi), dan pengayaan dilakukan. Akhirnya, data terintegrasi ini dikirim ke aplikasi yang digunakan.
Dalam dunia Integrasi Data, pendekatan Integrasi data modern memiliki dan menawarkan banyak manfaat, mulai dari menurunkan biaya teknik dan memperkaya data hingga mengurangi waktu untuk memahami dan meningkatkan kemampuan beradaptasi terhadap perubahan.
Penulisnya adalah Yash Mehta, seorang ahli IoT dan ilmu data besar.
Teknologi Internet of Things
Proses kontrol kualitas memastikan bahwa standar manufaktur suatu produk dipertahankan dan ditingkatkan. Proses kontrol kualitas memungkinkan perusahaan untuk memenuhi harapan pelanggan sambil memastikan tingkat kualitas produk yang konsisten. Mengadopsi standar ini menciptakan budaya perusahaan di
Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan mendekati tahap ekspektasi yang meningkat dalam siklus hype. Dalam webinar, analis direktur Gartner, Peter Krensky, menguraikan keadaan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan saat ini, lima tahun ke depan, dan beberapa tantangan yang mungkin berdampak pad
Ada masa depan yang makmur, tetapi hanya jika para perintis tetap fokus pada apa yang akan menjadi perjalanan panjang. Dalam hal membuat prediksi untuk tahun depan, hyperautomation adalah fenomena yang aneh. Di satu sisi, ini telah dibicarakan dalam istilah aspirasional selama beberapa waktu dan b
Data besar menawarkan masa depan baru bagi produsen. Sementara industri lambat dalam memanfaatkan kemungkinan manufaktur berbasis data, peluang untuk efisiensi baru, rantai pasokan yang lebih lancar, dan siklus pengembangan produk yang dipercepat memaksa produsen yang berpikiran maju untuk merangkul
