Mengapa Anda Membutuhkan Platform Integrasi Data

Data tidak berada hanya dalam satu database, sistem file, data lake, atau repositori. Data yang dibuat dalam suatu sistem harus melayani berbagai kebutuhan bisnis, terintegrasi dengan sumber data lain, lalu digunakan untuk analitik. Contohnya meliputi:

  • Data dari aplikasi e-commerce yang terintegrasi dengan analitik pengguna, data pelanggan dalam sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM), atau sumber data master lainnya untuk menetapkan segmen pelanggan dan menyesuaikan pesan pemasaran.
  • Data sensor Internet of Things (IoT) yang ditautkan ke penyimpanan data operasional dan keuangan yang digunakan untuk mengontrol throughput dan melaporkan kualitas proses manufaktur.
  • Aplikasi alur kerja karyawan yang menghubungkan data dan alat di berbagai platform perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) dan sumber data internal ke dalam satu antarmuka seluler yang mudah digunakan.

Pemrograman dan integrasi data scripting

Menurut infoworld.com, bagi siapapun yang memiliki keterampilan pemrograman dasar, cara paling umum untuk memindahkan data dari sumber ke tujuan adalah dengan mengembangkan skrip pendek. Dari skrip yang berisikan kode pemograman, akan menarik data dari satu sumber atau lebih, lalu melakukan validasi dan manipulasi data yang diperlukan, dan mendorongnya ke satu atau beberapa tujuan.

Pengembang dapat membuat kode integrasi data titik ke titik menggunakan banyak pendekatan, seperti:

  • Prosedur database-stored yang mendorong perubahan data ke sistem database lain
  • Skrip yang berjalan sebagai pekerjaan atau layanan terjadwal
  • Webhook yang memberi tahu layanan saat pengguna akhir aplikasi mengubah data
  • Layanan mikro yang menghubungkan data antar sistem
  • Cuplikan kode pemrosesan data kecil yang diterapkan ke arsitektur tanpa server

Cara memilih alat yang tepat untuk kebutuhan integrasi data

Mulailah dengan menginventarisasi integrasi yang sudah digunakan, membuat katalog kasus penggunaan, dan merekayasa balik persyaratan pada sumber data, format, transformasi, titik tujuan, dan kondisi pemicu. Kemudian memenuhi syarat persyaratan operasi, termasuk tujuan tingkat layanan, persyaratan keamanan, kebutuhan kepatuhan, dan persyaratan validasi data. Terakhir, pertimbangkan untuk menambahkan beberapa kasus penggunaan baru atau yang muncul dengan kepentingan bisnis tinggi yang memiliki persyaratan yang berbeda dari integrasi data yang ada.(ra/hh)