Apa yang dimaksud dengan Data Fabric?

Data fabric adalah pendekatan modern untuk manajemen data yang mempercepat dan menyederhanakan akses ke aset data di seluruh bisnis. Ia mengakses, mentransformasi, dan menyelaraskan data dari berbagai sumber, sesuai permintaan, agar dapat digunakan dan ditindaklanjuti untuk berbagai macam aplikasi bisnis.

Pada dasarnya, ini berbeda dengan pendekatan seperti data lake dan data warehouse karena alih-alih menciptakan lebih banyak silo data, ia melengkapi data yang sudah ada dan aset manajemen data yang sudah ada, serta dapat mengakses data yang diperlukan sesuai permintaan - langsung dari sistem sumber - sesuai kebutuhan.

Hal ini dicapai dengan menciptakan lapisan menyeluruh yang tidak mengganggu yang terhubung ke data pada sumbernya, dan mengubahnya menjadi tampilan yang selaras, konsisten, dan terpadu yang dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi di seluruh organisasi.

Melalui otomatisasi dan pemrosesan waktu nyata, hal ini memastikan data secara konsisten dapat diakses, aman, dan siap untuk dianalisis.

Pendekatan ini tidak hanya menyederhanakan manajemen data, namun juga memberdayakan organisasi agar dapat secara efisien memanfaatkan lebih banyak data - dan data yang lebih mutakhir - untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam, mendorong inovasi dan efisiensi operasional.

Organisasi yang mengadopsi data fabric mendapatkan manfaat dari efisiensi operasional yang lebih baik dan penggunaan data yang lebih strategis.

Untuk memahami data fabric, penting untuk memahami komponen-komponen penting dan nilai yang mereka berikan kepada bisnis melalui manajemen data dan aksesibilitas yang lebih baik.

Data fabric mengacu pada arsitektur dan serangkaian layanan data yang menyediakan kemampuan yang konsisten di seluruh spektrum sumber data, dalam format yang berbeda, dan dengan latensi yang berbeda, di lingkungan lokal, hybrid, dan multi-cloud.

Data fabric memungkinkan tampilan terpusat dan konsisten dari data yang berbeda - meskipun data berada dalam format dan lokasi yang berbeda - untuk digunakan oleh berbagai macam konsumen dan kasus penggunaan.

Anda bisa membayangkan data fabric sebagai dirigen sebuah orkestra.

Seperti halnya dirigen yang mengharmoniskan berbagai instrumen untuk menghasilkan musik yang menyatu dan indah, data fabric mengintegrasikan dan mengelola data dari berbagai sumber - aplikasi, basis data, berkas, antrean pesan, dan sebagainya - ke dalam sebuah kain yang kohesif dan dapat digunakan.

• Hubungkan dan Kumpulkan: Untuk beberapa aplikasi, akan lebih tepat atau efisien untuk memproses data di mana data itu berada, tanpa menyimpan data (hubungkan). Untuk skenario lain, sebaiknya data disimpan (dikumpulkan). Kain data harus mendukung kedua pendekatan tersebut.
• Skalabilitas: Arsitektur ini dirancang untuk meningkatkan skala secara horizontal dan vertikal, mengakomodasi volume data yang terus bertambah tanpa mengorbankan performa.
• Fleksibilitas: Data fabric harus mendukung berbagai jenis data, sehingga memungkinkan bisnis untuk bekerja dengan data dari sumber internal dan eksternal dan dalam format apa pun.
• Interoperabilitas: Arsitektur data fabric menekankan interoperabilitas di berbagai platform dan lingkungan, memastikan bahwa data dapat mengalir dengan bebas dan aman.
• Otomatisasi: Dengan mengotomatiskan tugas-tugas manajemen data, data fabric mengurangi kebutuhan akan intervensi manual, meningkatkan efisiensi dan mengurangi kemungkinan kesalahan.

Bisnis tidak pernah kekurangan data. Faktanya, organisasi saat ini mengumpulkan lebih banyak data dibandingkan dengan waktu-waktu sebelumnya. Inilah sebabnya mengapa data fabric sangat penting - data fabric mengatasi kerumitan yang ditimbulkan oleh sejumlah besar data berbeda yang dihasilkan dari berbagai sumber.

Data fabric menyederhanakan aksesibilitas data dan interoperabilitas di antara sistem yang berbeda, sehingga memberdayakan organisasi dengan pengambilan keputusan yang tepat waktu dan terinformasi dengan baik.

Data fabric juga secara signifikan mengurangi waktu dan usaha yang diperlukan untuk mengelola data, hal yang tak bisa ditawar lagi bagi bisnis modern yang berbasis data.

Memanfaatkan arsitektur data fabric menawarkan banyak keuntungan bagi bisnis, yang secara khusus dirancang untuk menavigasi kompleksitas lanskap data modern dan membuka nilai yang tersembunyi di dalam aset data yang sangat luas dan beragam.

Keuntungan tingkat tinggi meliputi:

• Meningkatkan efisiensi operasional
• Meningkatkan pengambilan keputusan strategis
• Merampingkan alur kerja operasional
• Meningkatkan kepatuhan terhadap peraturan

Berikut adalah beberapa manfaat spesifik lainnya:

• Akses Tanpa Batas Lintas Silo: Kain data menjembatani kesenjangan dalam silo data, menyediakan akses terpadu ke data yang konsisten dan tepercaya di berbagai lingkungan, platform, dan lokasi. Akses tanpa batas ini mendukung integrasi dan kolaborasi yang lebih baik di dalam organisasi.
• Ketersediaan Data Waktu Nyata: Dengan memfasilitasi pemrosesan dan integrasi data waktu nyata, data fabric memastikan bahwa para pengambil keputusan memiliki akses ke informasi terkini, sehingga meningkatkan daya tanggap terhadap perubahan dan peluang pasar.

• Tata Kelola Data yang Disederhanakan: Dengan data fabric, perusahaan dapat menerapkan dan menegakkan kebijakan tata kelola data yang konsisten di seluruh data mereka, di mana pun data tersebut berada. Pendekatan terpadu terhadap tata kelola ini membantu menjaga kualitas data, akurasi, dan kepatuhan terhadap peraturan.
• Pemrosesan Data Otomatis: Arsitektur data fabric menggabungkan otomatisasi untuk integrasi, penemuan data, klasifikasi, akses, dan kontrol kualitas, sehingga mengurangi upaya manual dan meminimalkan kesalahan. Otomatisasi ini mendukung praktik manajemen data yang lebih efisien dan andal.

• Analisis yang Lebih Cepat dan Fleksibel: Dengan memberikan pandangan holistik tentang lanskap data organisasi, data fabric memungkinkan analisis data yang lebih cepat dan intelijen bisnis yang lebih fleksibel. Kemampuan ini memungkinkan perusahaan untuk dengan cepat mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
• Dukungan untuk Analisis Data Tingkat Lanjut: Beberapa data fabric dirancang untuk menangani pemrosesan data yang kompleks dan beban kerja analitik secara langsung di dalam fabric, termasuk pembelajaran mesin dan AI, yang memungkinkan bisnis untuk menjalankan strategi analisis tingkat lanjut secara langsung di dalam fabric, untuk keunggulan kompetitif. Kemampuan ini menghilangkan kebutuhan untuk menyalin ekstrak data yang besar ke lingkungan yang terpisah untuk analisis, dan ideal untuk kasus penggunaan waktu nyata dan hampir waktu nyata. Ini kadang-kadang disebut sebagai kain data pintar.

• Mengurangi Kompleksitas Manajemen Data: Dengan mengabstraksikan kompleksitas sumber data dan infrastruktur yang mendasarinya, data fabric memungkinkan organisasi untuk mengelola data mereka dengan lebih efisien, mengurangi waktu dan sumber daya yang dibutuhkan.
• Biaya Infrastruktur Lebih Rendah: Melalui manajemen data yang lebih baik dan kemampuan untuk mengintegrasikan beragam sumber data secara efisien, bisnis dapat mengoptimalkan infrastruktur penyimpanan dan pemrosesan data mereka, sehingga menghasilkan penghematan biaya yang signifikan.

• Kebijakan Keamanan yang Konsisten: Data fabric memungkinkan penerapan kebijakan keamanan yang konsisten dan kontrol akses di seluruh data, sehingga membantu melindungi informasi sensitif dan mengurangi risiko pelanggaran data.
• Kepatuhan yang Disederhanakan: Model tata kelola terpadu yang didukung oleh data fabric menyederhanakan kepatuhan terhadap perlindungan data dan peraturan industri dengan menyediakan alat bantu untuk pelacakan data dan silsilah, pelaporan, dan penegakan kebijakan di berbagai yurisdiksi.

Data fabric dapat bekerja dengan berbagai tipe data dan gaya integrasi data di berbagai platform dan lokasi.

Berikut ini beberapa detail lebih lanjut tentang cara kerjanya di balik layar.

1. Lapisan Data Ingestion Layer La

pisan inibertanggung jawab untuk menyambungkan dan mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk database, layanan cloud, platform SaaS, perangkat IoT, dan sistem lokal.

Lapisan inimendukung berbagai format data dan metode konsumsi, termasuk paradigma connect (virtualisasi) dan collect (persistensi), untuk memastikan bahwa data ditangkap secara akurat dan tersedia untuk diproses.

2. Lapisan Data IngestionLayer Lapisan inibertanggung jawab untuk menyambungkan dan mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk database, layanan cloud, platform SaaS, perangkat IoT, dan sistem lokal. Lapisan Penyimpanan dan Organisasi Data

Pada tingkat ini, data yang dicerna harus disimpan dalam mesin penyimpanan data multi-model yang fleksibel.

Lapisan ini menekankan pada pengorganisasian dan pembuatan katalog data, dengan menggunakan manajemen metadata untuk memfasilitasi penemuan dan akses yang mudah.

3. Lapisan Pemrosesan dan Integrasi Data

Data di dalam fabric diproses dan ditransformasikan untuk memenuhi kebutuhan aplikasi dan analisis yang berbeda. Hal ini mencakup pembersihan, transformasi, normalisasi, validasi, rekonsiliasi, pengayaan, dan tugas-tugas lainnya.

Aspek integrasi memungkinkan harmonisasi data dari sumber yang berbeda, memastikan bahwa data konsisten, akurat, dan siap digunakan di seluruh organisasi.

4. Lapisan Tata Kelola dan Keamanan Data

Pusat dari arsitektur data fabric, lapisan ini menerapkan kebijakan untuk kualitas data, privasi, kepatuhan, dan keamanan.

Lapisan ini memastikan bahwa penggunaan data sesuai dengan standar peraturan dan kebijakan organisasi, menerapkan enkripsi, kontrol akses, dan mekanisme audit untuk melindungi informasi yang sensitif.

5. Lapisan Akses dan Pengiriman Data

Lapisan ini memfasilitasi akses dan berbagi data yang efisien di seluruh perusahaan dan dengan mitra eksternal, jika diperlukan.

Lapisan ini mendukung berbagai mekanisme pengiriman data, termasuk API, layanan data, dan aliran peristiwa, yang memungkinkan pengguna dan aplikasi mengambil dan berlangganan data yang mereka butuhkan dengan cara yang nyaman. Data fabric harus mendukung berbagai macam protokol akses, termasuk relasional, dokumen, REST, dll. tanpa memerlukan pemetaan dan duplikasi data.

6. Lapisan Analisis dan Wawasan

Kemampuan pemrosesan analitik harus dibangun langsung di dalam fabric itu sendiri, termasuk:

• Analisis tingkat lanjut
• Pembelajaran mesin
• AI Generatif
• Kecerdasan bisnis
• Pemrosesan bahasa alami
• Aturan bisnis
• SQL Analitik

dan kemampuan analitik lainnya untuk menghasilkan wawasan dan tindakan terprogram dari data - semua tanpa perlu menyalin ekstrak data ke lingkungan eksternal ...
Data fabric harus secara native mendukung analitik waktu nyata, alur kerja operasional yang cerdas, dan pengambilan keputusan, membantu organisasi untuk mendapatkan intelijen yang dapat ditindaklanjuti dan nilai strategis dari data mereka.

Mari kita jelajahi beberapa contoh hipotetis tentang bagaimana berbagai jenis perusahaan dapat memanfaatkan teknologi data fabric untuk memecahkan tantangan bisnis yang unik, menyoroti keragaman dan kemampuan beradaptasi solusi data fabric.

Skenario: Perusahaan ritel global ingin menciptakan tampilan pelanggan terpadu di seluruh platform online, toko fisik, dan aplikasi selulernya untuk menawarkan pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi dan meningkatkan loyalitas pelanggan

Penggunaan Data Fabric: Perusahaan mengimplementasikan data fabric untuk mengintegrasikan data pelanggan dari sistem e-commerce, sistem point-of-sale di toko fisik, sistem CRM, data penggunaan aplikasi seluler, dan umpan balik pelanggan di seluruh platform media sosial

. Data fabric memberikan tampilan 360 derajat waktu-nyata tentang interaksi dan preferensi pelanggan, serta saran untuk tindakan dan promosi terbaik berikutnya bagi pelanggan

. Teknologi yang Digunakan: Analisis waktu-nyata untuk perilaku pelanggan, model pembelajaran mesin untuk personalisasi, dan kemampuan virtualisasi data untuk mengintegrasikan sumber data yang berbeda-beda dengan mulus.

Skenario: Sebuah bank multi-nasional perlu meningkatkan kemampuan deteksi penipuan dan memastikan kepatuhan terhadap persyaratan peraturan global tanpa berdampak pada layanan pelanggan

Penggunaan Data Fabric: Dengan menggunakan data fabric, bank mengintegrasikan data transaksi di berbagai unit bisnis dan platform secara real-time, menerapkan analisis canggih dan model berbasis AI untuk mendeteksi aktivitas penipuan secara lebih efektif. Ini juga mengotomatiskan pelaporan kepatuhan dengan memastikan semua data mematuhi peraturan regional melalui kerangka kerja tata kelola terpadu

Teknologi: Pembelajaran mesin untuk deteksi penipuan, kemampuan konsumsi streaming waktu nyata yang memicu eksekusi terprogram model ML, dan alat kepatuhan otomatis dalam arsitektur data fabric.

Skenario: Sistem perawatan kesehatan bertujuan untuk meningkatkan hasil perawatan pasien dan memajukan penelitian medis dengan mengintegrasikan catatan pasien, data penelitian, dan perangkat pemantauan kesehatan secara real-timePeng

gunaan Data Fabric: Sistem perawatan kesehatan menggunakan data fabric untuk menyatukan catatan kesehatan elektronik (EHR), data penelitian genom, dan data perangkat IoT dari perangkat yang dapat dikenakan dan peralatan pemantauan di rumah sakit. Integrasi ini memungkinkan rencana perawatan pasien yang dipersonalisasi dan memecah silo data yang menghalangi perawatan pasien y

ang baikTeknologi: Integrasi data IoT untuk pemantauan kesehatan waktu nyata, analisis data untuk penelitian, dan platform pertukaran data yang aman untuk mengakses data secara aman dan pribadi.

Skenario: Sebuah perusahaan manufaktur internasional berupaya mengoptimalkan operasi rantai pasokannya untuk mengurangi biaya dan meningkatkan waktu ke pasar untuk produknya

Penggunaan Data Fabric: Perusahaan menerapkan data fabric untuk mengintegrasikan data dari mitra rantai pasokan, sensor lini produksi, dan sistem manajemen inventarisnya.

Dengan menggunakan analisis prediktif, data fabric mengidentifikasi potensi gangguan rantai pasokan sebelum hal tersebut terjadi dan menyarankan strategi pengoptimalan untuk memenuhi komitmen pelanggan dan SLA.

Teknologi: Analisis prediktif untuk wawasan rantai pasokan, IoT untuk pemantauan lini produksi, dan alat integrasi data untuk ekosistem mitra.

Virtualisasi data adalah teknologi yang memungkinkan integrasi data secara real-time atau hampir real-time dari berbagai sumber yang berbeda, tanpa memerlukan perpindahan fisik atau replikasi data.

Virtualisasi data menciptakan tampilan data yang terpadu dan abstrak dari berbagai sumber yang heterogen, termasuk basis data, file, layanan web, dan aplikasi, sehingga dapat diakses melalui satu lapisan virtual.

Pendekatan ini memfasilitasi akses ke data dalam format dan struktur yang paling bermanfaat bagi pengguna akhir atau aplikasi, terlepas dari format asli atau lokasi data tersebut.

Fitur-fitur utama dari virtualisasi data meliputi:

• Mengurangi Kompleksitas: Menyederhanakan lanskap data dengan meminimalkan kebutuhan replikasi data dan penyimpanan data fisik, sehingga mengurangi biaya penyimpanan dan menghilangkan redundansi data.
• Integrasi Sumber Data yang Beragam: Dapat menggabungkan data yang berada dalam berbagai format dan lokasi, memberikan tampilan konsolidasi di seluruh data yang terdistribusi dan berbeda.
• Akses Data Waktu Nyata: Menawarkan kemampuan untuk mengakses dan menanyakan data secara waktu nyata, memastikan bahwa pengguna memiliki informasi terkini yang dapat mereka gunakan.

Lapisan semantik universal adalah lapisan abstraksi yang berada di antara pengguna bisnis (seperti analis bisnis, aplikasi, dan pengambil keputusan) dan sumber data yang mendasarinya.

Lapisan ini mengabstraksikan detail teknis tentang bagaimana data disimpan, menyajikan antarmuka terpadu dan disederhanakan untuk mengakses data di seluruh perusahaan.

Dukungan lapisan semantik universal:

• Abstraksi Data: Menyajikan model data yang konsisten dan ramah bisnis untuk semua konsumen data.
• Pengoptimalan Kueri: Kemampuan pemrosesan kueri yang cerdas memastikan bahwa permintaan data dipenuhi dengan cara yang efisien, mengoptimalkan kinerja dan pemanfaatan sumber daya.
• Keamanan dan Tata Kelola Data: Kontrol terpusat atas akses dan penggunaan data, menerapkan aturan keamanan, privasi, dan kepatuhan secara konsisten di semua data.

Menerapkan data fabric melibatkan pendekatan terstruktur dan kepatuhan terhadap praktik terbaik industri untuk memastikan solusi yang kuat dan dapat diskalakan.

Proses ini melibatkan beberapa langkah utama, mulai dari perencanaan dan desain hingga penerapan dan pengoptimalan yang berkelanjutan. Berikut ini adalah panduan langkah demi langkah untuk membantu organisasi memulai perjalanan ini:

1. Identifikasi Tujuan Bisnis: Pahami hasil bisnis spesifik yang ingin Anda capai dengan data fabric, seperti aksesibilitas data yang lebih baik, pengambilan keputusan yang lebih baik, atau pengalaman pelanggan yang lebih baik.
2. Menilai Tantangan Data Saat Ini: Tentukan tantangan manajemen data yang ada, termasuk silo data, masalah kualitas data, atau ketidakefisienan dalam pemrosesan data.

1. Katalog Sumber Data: Menginventarisir sumber data yang relevan di dalam organisasi, termasuk basis data, file, aplikasi lokal dan cloud, penyimpanan cloud, serta data dan aplikasi pihak ketiga.
2. Evaluasi Infrastruktur Data: Menilai kondisi infrastruktur data Anda saat ini untuk mengidentifikasi potensi kesenjangan atau area yang perlu ditingkatkan dalam menangani, memproses, menyimpan, dan menganalisis data.

1. Pilih Teknologi yang Tepat: Berdasarkan tujuan dan penilaian kondisi saat ini, pilih kapabilitas yang sesuai untuk data fabric Anda. Arsitektur data fabric mungkin memerlukan banyak kemampuan atau layanan manajemen data yang berbeda. Salah satu praktik terbaik adalah mencari platform yang menggabungkan banyak kemampuan yang diperlukan dalam satu produk, meminimalkan kompleksitas dan mempercepat waktu ke nilai.
2. Cetak Biru Arsitektur: Kembangkan cetak biru arsitektur terperinci yang menguraikan bagaimana berbagai komponen data fabric akan berinteraksi, memastikan skalabilitas, keamanan, dan kepatuhan.

1. Kebijakan Tata Kelola Data: Menetapkan kebijakan tata kelola data yang jelas yang mencakup kualitas data, privasi, keamanan, dan standar kepatuhan.
2. Peran dan Tanggung Jawab: Tentukan peran dan tanggung jawab untuk pengelolaan data, memastikan akuntabilitas dan kepemilikan data di seluruh organisasi.

1. Pilih Area Percontohan: Pilih area bisnis atau kasus penggunaan tertentu untuk mengujicobakan implementasi data fabric. Ini harus menjadi area yang dapat memberikan kemenangan cepat atau wawasan yang berharga.
2. Menerapkan dan Menguji: Menerapkan fungsionalitas yang diperlukan dan mengintegrasikan sumber data yang dipilih. Validasi implementasi dengan menjalankan fungsi akses data, integrasi, dan analitik pada kasus penggunaan tertentu.

1. Perluas Secara Bertahap: Berdasarkan keberhasilan percontohan, secara bertahap perluas cakupan data fabric untuk menyertakan sumber data dan area bisnis tambahan.
2. Monitor dan Optimalkan: Memantau kinerja data fabric secara terus-menerus, membuat penyesuaian yang diperlukan untuk meningkatkan efisiensi, skalabilitas, dan kualitas data.

1. Pelatihan dan Dukungan: Menyediakan pelatihan dan sumber daya untuk memastikan bahwa karyawan dapat secara efektif memanfaatkan data fabric untuk akses dan analisis data.
2. Mendorong Kolaborasi: Menumbuhkan lingkungan kolaboratif di mana wawasan data dibagikan dan digunakan untuk mendorong proses pengambilan keputusan di seluruh organisasi.

1. Lingkaran Umpan Balik: Menetapkan mekanisme untuk mengumpulkan umpan balik dari pengguna data fabric untuk mengidentifikasi area yang perlu diperbaiki.
2. Tetap Terupdate: Terus ikuti perkembangan teknologi dan praktik manajemen data untuk memastikan bahwa data fabric berkembang untuk memenuhi kebutuhan dan peluang bisnis di masa depan.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, sebuah organisasi dapat berhasil menerapkan data fabric yang meningkatkan kemampuannya dalam memanfaatkan data untuk keunggulan kompetitif, efisiensi operasional, dan inovasi.

Dengan memecah silo dan mengintegrasikan data di berbagai sumber dan platform, data fabric tidak hanya menyederhanakan manajemen data, tetapi juga membuka ranah wawasan, efisiensi, dan inovasi baru.

Ketika bisnis terus menavigasi kompleksitas era digital, kelincahan dan kecerdasan yang disediakan oleh arsitektur data fabric menjadi aset yang sangat diperlukan.

Di antara berbagai teknologi yang memungkinkan pembangunan data fabric yang kuat, InterSystems IRIS menonjol di atas yang lain.

InterSystems IRIS memberikan banyak kemampuan yang diperlukan untuk mengimplementasikan arsitektur data fabric yang cerdas dan real-time dalam satu produk, sehingga tidak perlu lagi menerapkan, mengintegrasikan, dan memelihara lusinan teknologi yang berbeda.

Menyediakan semua kemampuan ini dalam satu produk yang dibangun di atas satu basis kode tunggal akan mempercepat waktu untuk mendapatkan nilai, mengurangi kerumitan sistem, menyederhanakan pemeliharaan, dan memberikan kinerja yang lebih tinggi.