Apa itu Data Fabric
Data fabric adalah infrastruktur data terpadu yang menyediakan cara yang konsisten, aman, dan mulus untuk mengakses, menyimpan, dan memproses data di seluruh organisasi. Dengan menghubungkan sumber data yang berbeda, data fabric memungkinkan organisasi untuk mengatasi silo data, menyederhanakan pengelolaan data, dan memberikan wawasan secara lebih efisien. Di era big data dan transformasi digital, data fabric menjadi semakin penting karena bisnis berusaha untuk memanfaatkan kekuatan data mereka dan membuat keputusan berdatabase.
Komponen Utama Data Fabric
Data fabric terdiri dari beberapa komponen utama, termasuk integrasi data dan akses, penyimpanan data dan pengambilan, analitik data dan pemrosesan, tata kelola data, dan keamanan data. Komponen-komponen ini bekerja sama untuk menyediakan pengalaman pengelolaan data yang mulus, memungkinkan organisasi untuk menangani volume data terstruktur dan tidak terstruktur yang semakin besar, menjaga kualitas data, dan mematuhi peraturan yang relevan.
Manfaat Mengadopsi Data Fabric
Data fabric menawarkan berbagai manfaat untuk organisasi, seperti:
-
Peningkatan aksesibilitas dan kegunaan data
Data fabric menyederhanakan akses dan konsumsi data, memungkinkan pengguna mengakses data yang mereka butuhkan, saat mereka membutuhkannya. -
Tata kelola data dan keamanan yang ditingkatkan
Dengan infrastruktur data terpadu, organisasi dapat mengontrol dan memantau akses data dengan lebih baik, memastikan integritas, keamanan, dan kepatuhan data. -
Percepatan waktu untuk mendapatkan wawasan
Dengan menyederhanakan proses pengelolaan data dan analitik, data fabric membantu organisasi mendapatkan wawasan dari data mereka dengan lebih cepat, mendorong pengambilan keputusan yang lebih cepat dan inovasi. -
Skalabilitas dan fleksibilitas
Data fabric menyediakan infrastruktur data yang skalabel dan fleksibel yang dapat mengakomodasi perubahan kebutuhan bisnis dan mendukung integrasi teknologi dan sumber data baru.
Prinsip Arsitektur Inti
Ketika merancang data fabric, penting untuk mempertimbangkan beberapa prinsip arsitektur inti yang memastikan efektivitas dan ketahanan solusi tersebut. Prinsip-prinsip ini meliputi:
-
Skalabilitas
Data fabric harus dirancang untuk menangani peningkatan volume data dan beban kerja, mengakomodasi pertumbuhan dan perubahan dalam lanskap data organisasi. -
Fleksibilitas
Arsitektur tersebut harus mendukung berbagai jenis, sumber, dan struktur data, memungkinkan integrasi dan adaptasi yang mulus saat sumber data baru diperkenalkan. -
Keamanan dan Kepatuhan
Data fabric yang kuat harus mencakup langkah-langkah keamanan, privasi, dan kepatuhan data, memastikan bahwa data sensitif dilindungi, dan organisasi memenuhi persyaratan peraturan. -
Interoperabilitas
Data fabric harus dapat bekerja dengan lancar dengan sistem IT, alat, dan platform yang ada maupun yang akan datang, mengurangi risiko ketergantungan vendor dan memungkinkan integrasi mulus dengan teknologi baru.
Merancang Data Fabric yang Dapat Diskalakan dan Fleksibel
Untuk membangun data fabric yang dapat diskalakan dan fleksibel, organisasi harus mempertimbangkan prinsip desain berikut:
-
Arsitektur terdistribusi
Arsitektur terdistribusi memungkinkan data fabric untuk diskalakan secara horizontal, meningkatkan kapasitas dan kinerja sesuai kebutuhan dengan menambahkan lebih banyak node ke sistem. -
Virtualisasi data
Dengan mengabstraksi data dari sistem penyimpanan dan pemrosesan yang mendasarinya, virtualisasi data memungkinkan data fabric untuk mengakomodasi berbagai sumber dan struktur data, menyederhanakan akses dan konsumsi data. -
Desain modular
Desain modular memungkinkan organisasi untuk dengan mudah menambah, memodifikasi, atau menggantikan komponen dalam data fabric saat teknologi baru muncul atau persyaratan bisnis berubah. -
Standar terbuka
Menggunakan standar terbuka dan API dapat membantu memastikan interoperabilitas antara data fabric dan sistem lain, mengurangi kompleksitas integrasi dan risiko ketergantungan vendor.
Pengelolaan Data dan Tata Kelola dalam Data Fabric
Pengelolaan data yang efektif dan tata kelola sangat penting untuk menjaga kualitas data, memastikan integritas data, dan mematuhi peraturan. Aspek utama pengelolaan data dan tata kelola dalam data fabric meliputi:
-
Pengelolaan metadata
Metadata membantu pengguna memahami dan menemukan data dalam data fabric, sehingga penting untuk menjaga metadata yang akurat dan terbaru untuk semua aset data. -
Keturunan data
Melacak keturunan data - asal, transformasi, dan hubungannya - memungkinkan organisasi melacak masalah kualitas data dan lebih memahami ketergantungan data. -
Kualitas data
Mengimplementasikan pemeriksaan kualitas data, aturan validasi, dan proses pembersihan data memastikan bahwa data fabric berisi data yang akurat, lengkap, dan dapat diandalkan. -
Kontrol akses data
Mendefinisikan dan menegakkan kebijakan akses data dan izin membantu melindungi data sensitif, mencegah akses yang tidak sah, dan mempertahankan kepatuhan dengan peraturan privasi data.
Platform Data Fabric
Beberapa platform data fabric dan layanan tersedia di pasaran, masing-masing dengan fitur dan kemampuannya yang unik. Beberapa platform data fabric yang populer meliputi:
-
Talend Data Fabric
Serangkaian alat integrasi dan pengelolaan data yang terpadu yang menyediakan kemampuan pengambilan data, transformasi, tata kelola, dan kolaborasi. -
Informatica Intelligent Data Platform
Sebuah solusi pengelolaan data komprehensif yang menawarkan fitur integrasi data, kualitas data, tata kelola data, dan keamanan data. -
Denodo Platform
Sebuah platform virtualisasi data yang menyediakan kemampuan integrasi, abstraksi, dan tata kelola data, memungkinkan organisasi untuk membangun data fabric virtual. -
IBM Cloud Pak for Data
Platform data dan AI yang terintegrasi sepenuhnya yang menawarkan kemampuan integrasi data, tata kelola data, dan analitik, membantu organisasi membangun dan mengelola data fabric. -
Google Cloud Dataplex
Sebuah data fabric cerdas yang mengotomatiskan penemuan data, integrasi, dan tata kelola di berbagai sumber data, memudahkan penyatuan dan analisis data dalam skala besar.
Data Fabric vs Data Mesh
Data fabric dan data mesh keduanya merupakan pendekatan pengelolaan dan integrasi data, yang bertujuan untuk mengatasi tantangan yang terkait dengan peningkatan volume, variasi, dan kompleksitas data. Namun, mereka berbeda dalam konsep, tujuan, dan metodologi.
Pendekatan data fabric berfokus pada pembuatan lapisan data terpadu yang menghubungkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber, memungkinkan organisasi mengakses, memproses, dan menganalisis data mereka secara terpusat. Tujuan utama dari data fabric adalah menyederhanakan pengelolaan data dan meningkatkan aksesibilitas, keamanan, dan tata kelola data.
Pendekatan data mesh, di sisi lain, menekankan pada desentralisasi kepemilikan dan pengelolaan data, memberdayakan tim domain individu atau unit bisnis untuk mengelola data mereka sebagai produk. Data mesh bertujuan untuk mempromosikan demokratisasi data, kolaborasi, dan inovasi dengan menganggap data sebagai warga kelas satu dan membina budaya data-sentris di seluruh organisasi.
Perbedaan Arsitektural
Perbedaan arsitektural utama antara data fabric dan data mesh terletak pada pendekatan mereka terhadap integrasi data, tata kelola, dan kepemilikan.
Solusi data fabric biasanya mengandalkan arsitektur terpusat, dengan data yang diambil, diproses, dan disimpan dalam lapisan data terpadu. Tata kelola dan pengelolaan data seringkali ditangani secara terpusat, memastikan konsistensi dan kontrol di seluruh organisasi.
Sebaliknya, solusi data mesh mengadopsi arsitektur desentralisasi, di mana data dimiliki, dikelola, dan diatur oleh tim domain individu atau unit bisnis. Pendekatan ini mendorong otonomi dan inovasi data, karena setiap tim dapat mengembangkan, membagikan, dan mengkonsumsi produk data secara mandiri sesuai dengan kebutuhan dan persyaratan mereka.
Memilih Pendekatan yang Tepat
Pilihan antara data fabric dan data mesh tergantung pada tantangan data spesifik, tujuan, dan budaya organisasi. Organisasi yang mencari solusi pengelolaan data terpusat dan terpadu yang menekankan aksesibilitas data, keamanan, dan tata kelola dapat diuntungkan dari pendekatan data fabric. Di sisi lain, organisasi yang bertujuan untuk mempromosikan demokratisasi data, kolaborasi, dan inovasi di antara tim mereka mungkin merasa pendekatan data mesh lebih cocok.
Penting juga untuk dicatat bahwa data fabric dan data mesh dapat saling melengkapi, dengan organisasi menerapkan pendekatan hibrida yang menggabungkan yang terbaik dari kedua dunia. Sebagai contoh, organisasi mungkin menggunakan data fabric untuk sentralisasi integrasi dan pengelolaan data, sambil mengadopsi prinsip data mesh untuk mempromosikan kepemilikan data, otonomi, dan budaya data-sentris di antara unit bisnis dan tim domain yang berbeda.
Referensi
Ryusei Kakujo
Focusing on data science for mobility
Bench Press 100kg!