Pada dasarnya, tujuan integrasi data adalah sebagai metode penggabungan terhadap proses analisis untuk menghasilkan sebuah klasifikasi tipe data. Metode ini sangat penting digunakan dalam sistem big data, terutama untuk mencari solusi tepat terkait analisis kumpulan resources dari berbagai sumber yang komprehensif.

Selain itu, tujuan lain dari metode penggabungan data ini dalam dunia bisnis adalah sebagai jembatan atau akses yang berfungsi untuk keperluan sinkronisasi antar divisi perusahaan. Lalu, apa sebenarnya data integration? Serta, seberapa pentingnya metode ini dalam satuan pengolahan big data? Simak selengkapnya!

Apa itu Data Integration?

Integrasi data (data integration) adalah sebuah proses penggabungan data dari berbagai sumber komprehensif menjadi satu. Tahapan integrasi serta kombinasi data ini dimulai dari proses pengumpulan, cleansing data, untuk kemudian masuk ke tahapan akhir, yaitu pemetaan ETL atau proses transformasi data. 

Pada dasarnya, tujuan integrasi data adalah untuk menghasilkan sebuah proses business intelligence yang optimal serta efektif dan bersumber dari proses analisis data. Biasanya, metode ini akan melibatkan beberapa elemen, yaitu resource data, server penyimpanan, dan client yang mengakses server tersebut. 

Dalam prosesnya, tahapan awal metode data integration adalah permintaan akses pengguna (client) menuju server penyimpanan data. Kemudian, data akan mengalami proses ekstraksi dari sumber utamanya untuk kemudian tampil dalam satu paket data penuh, guna proses analisis tingkat lanjut.

Tujuan Integrasi Data 

Setelah memahami apa itu data integration, Anda perlu mengetahui juga tujuan utama dari metode ini dalam proses analisis big data. Berikut penjelasan lengkapnya:

1. Memberikan Kemudahan Akses dan Kecepatan Koneksi

Salah satu tujuan metode penggabungan dalam satuan big data ini adalah untuk memberikan akses serta koneksi yang cepat dan mudah. Hal tersebut akan sangat bermanfaat bagi sebuah platform big data dalam proses analytics data yang membutuhkan skalabilitas resource berkinerja tinggi. 

Misalnya, jika di perusahaan Anda perlu mengintegrasikan resource data internal yang nantinya dapat terakses oleh berbagai divisi kerja. Tentu, hal ini membutuhkan akses serta koneksi yang cepat. Sehingga proses analisisnya juga dapat berlangsung secara optimal.

Meskipun untuk skala bisnis client dan sistem cabang masih menggunakan sistem teknologi dan spesialisasi yang terbatas. Kecepatan serta kemudahan koneksi ini masih dapat dirasakan oleh client atau cabang tersebut, karena sistem big data telah terintegrasi oleh sistem penyimpanan pusat. 

Karena itu, melakukan proses integrasi dalam satuan big data merupakan sebuah metode baru. Sehingga membutuhkan adaptor dan juga konektor yang telah dirancang sebelumnya dalam proses replikasi.

2. Ketersediaan Teknis Integrasi Data yang Real Time

Tujuan integrasi data yang kedua adalah untuk memberikan akses ketersediaan teknis data secara real time. Mungkin Anda sering mendengar tentang karakteristik utama dalam satuan big data. Karakteristik tersebut terdiri dari 5V, yakni volume, variety, veracity, value, dan juga velocity

Kemudian, dari kelima karakteristik ini terdapat velocity yang punya arti sebagai arus data cepat dan memerlukan penanganan secara real time. Nah, di sinilah letak dari tujuan data integration. Dalam hal ini, proses integrasi akan memberikan arus serta kecepatan analisis agar menghasilkan teknis data secara cepat dan real time.

Selain itu, persyaratan penting dari sistem integrasi real time ini adalah output yang konsisten. Artinya, sistem tersebut memiliki kinerja tinggi yang menunjukkan jumlah proses analisis data dalam jumlah besar dalam waktu tertentu. Kemudian, real time artinya kemampuan analisis data yang efisien dalam waktu yang ketat.

3. Backup Data untuk Meminimalisir Risiko Data Hilang

Tujuan data integration terakhir adalah untuk proses backup data, guna meminimalisir potensi dan risiko data hilang. Jika perusahaan Anda telah mengadopsi sistem integration, maka akan lebih mudah dalam proses pembuatan sistem databasenya. 

Ini karena, metode data integration yang menganut sistem terpusat. Jadi, sistem ini  dapat menyimpan laporan serta data lain yang nantinya dengan mudah Anda akses. Selain itu, hal ini juga sangat bermanfaat untuk mempercepat proses pencarian data, terutama pada situasi urgent di mana data tersebut sangat dibutuhkan.

Sistem ini juga sangat penting karena perusahaan akan menyimpan seluruh datanya dalam satu lokasi secara spesifik. Lalu, lokasi penyimpanan ini telah bersinergi dengan sistem penyimpanan data lain pada sistem data client. Sehingga, hal ini akan mempermudah proses maintenance serta mengurangi potensi data rusak. 

Selain itu, apabila terdapat kehilangan data pada sistem database client, maka masih tersedia backup data dalam sistem database pusat. Jadi, seluruh manajemen file dan juga data informasi penting akan bergabung serta saling bersinergi. Sehingga risiko kehilangan data juga dapat teratasi dengan mudah.

Sudah Paham apa Saja Tujuan Integrasi Data?

Itulah penjelasan lengkap tentang definisi dan tujuan integrasi data dalam satuan big data. Data integration adalah metode penggabungan kumpulan resource data untuk keperluan proses analisis. Selain itu, metode ini juga memiliki manfaat lain terutama dalam proses backup dan maintenance data