Lewati ke Konten Utama
Apa Itu Optimisasi Data? Apa saja manfaat dari optimasi data? Apa saja teknik utama dalam pengoptimalan data? Bagaimana organisasi dapat menerapkan optimasi data? Bagaimana dukungan AWS dapat menunjang upaya pengoptimalan data Anda?

Apa Itu Optimisasi Data?

Optimasi data adalah proses peningkatan kualitas data untuk memaksimalkan kegunaannya pada tujuan yang dimaksudkan. Organisasi modern mengumpulkan data dari ribuan sumber untuk AI, analitik, dan pengambilan keputusan berdasarkan data. Optimasi data melibatkan pengaturan sortiran dan data bersih untuk menghilangkan redundansi, inkonsistensi, dan kesalahan lainnya. Hal ini untuk memastikan informasi relevan, bermakna, dan komprehensif untuk analitik berkualitas tinggi.

Apa saja manfaat dari optimasi data?

Optimasi data penting untuk mengakurasi analitik, efisiensi sumber daya, dan pengurangan biaya.

Penerapan sumber daya yang efisien

Bekerja dengan data membutuhkan penyimpanan, komputasi, dan sumber daya memori. Ketika teknik optimasi data diterapkan, data yang menjadi acuan dasar akan membutuhkan lebih sedikit ruang penyimpanan dan lebih sedikit sumber daya untuk pemrosesan data. Biaya akan dikurangi secara efektif untuk menambah efisiensi.

Kemampuan analitik lanjutan

Analitik lanjutan, yang mencakup Machine Learning(ML) dan kecerdasan buatan (AI), membutuhkan wawasan data di luar kecerdasan bisnis tradisional (BI). Data berkualitas tinggi, sangat mudah di akses, dan terorganisir yang dihasilkan saat mengoptimalkan data memungkinkan untuk menerapkan teknologi analisis data yang lebih canggih.

Mengoptimalkan pemanfaatan data

Optimasi data memaksimalkan pemanfaatan dengan meningkatkan aksesibilitas, kegunaan, dan efisiensi data. Menghapus redundansi, kontradiksi, dan kesalahan berperan pada peningkatan pemanfaatan data, memperluas kasus penggunaan internal dan eksternal data.

Mendukung skalabilitas yang hemat biaya

Skalabilitas data hemat biaya menyertakan peningkatan volume data tanpa berdampak signifikan terhadap sumber daya yang diperlukan untuk mengakomodasi volume data yang lebih besar itu. Dengan menerapkan optimasi data, tidak hanya meminimalkan biaya penyimpanan dan pemrosesan, tetapi sumber daya penyimpanan dan komputasi juga terminimalkan seiring bertambahnya volume big data. Teknologi berbasis cloud seperti komputasi sesuai permintaan dan instans berukuran tepat dapat semakin meminimalkan biaya dalam pemrosesan big data.

Apa saja teknik utama dalam pengoptimalan data?

Optimasi data mengacu pada berbagai strategi optimisasi yang berbeda, yang masing-masing dapat digabungkan untuk efisiensi yang lebih besar.

Optimisasi penyimpanan

Pengoptimalan tempat penyimpanan adalah teknik penting untuk optimisasi data, karena dapat berdampak signifikan pada efisiensi, biaya, dan kinerja. Teknik yang dapat digunakan dalam mengoptimalkan penyimpanan data termasuk pengindeksan, penyimpanan blok, dan penyimpanan berjenjang.

Pengindeksan

Pengindeksan menggunakan metadata untuk memungkinkan pencarian data yang lebih cepat, sehingga mengurangi waktu kueri data.

Penyimpanan blok

Penyimpanan blok membagi data mentah menjadi blok-blok berukuran sama, yang dapat disimpan di berbagai media untuk efisiensi pengambilan data yang maksimal.

Penyimpanan berjenjang

Penyimpanan berjenjang mendistribusikan data di beberapa jenis penyimpanan berdasarkan aturan dan proses tertentu untuk mengoptimalkan efisiensi Big Data. Misalnya, data yang sering di akses dapat disimpan pada solid state drive (SSD) berkinerja tinggi, sementara data yang jarang digunakan dapat disimpan pada penyimpanan yang lebih lambat dan lebih murah seperti hard drive (HDD).

Optimisasi kualitas

Optimisasi kualitas melibatkan verifikasi konsistensi data, mengidentifikasi kesalahan, dan memastikan data tetap aktual. Terdapat banyak alat kualitas data canggih yang tersedia untuk membantu dalam proses optimisasi. Teknik untuk mengoptimalkan kualitas data meliputi penyeragaman, deduplikasi, dan validasi.

Meningkatkan kualitas data melibatkan:

  • Menggabungkan data dari berbagai sumber dan format ke dalam bentuk yang berstandar, dengan memanfaatkan transformasi data.
  • Memastikan tidak ada duplikat dalam set data.
  • Memastikan data lengkap dan dalam format yang benar, baik dengan menghapus data yang tidak lengkap atau mengisi data yang kurang untuk mencapai kelengkapan.

Misalnya, nomor telepon harus terdiri dari 10 digit dan tidak boleh mengandung karakter lain.

Optimisasi proses

Teknik optimasi pemrosesan meliputi pemrosesan searah, algoritma optimasi efisiensi, dan strategi caching.

Pemrosesan paralel mendistribusikan tugas pemrosesan data ke beberapa CPU, secara signifikan guna mengurangi waktu komputasi. Alih-alih menggunakan algoritma yang fleksibel, algoritma yang disesuaikan dengan tugas data spesifik dapat digunakan untuk mengurangi beban CPU dan mempercepat pemrosesan data.

Teknik caching menyimpan data yang sering digunakan dalam memori tercepat yang tersedia untuk meminimalkan waktu pengambilan Data.

Optimasi kueri

Optimisasi kueri memanfaatkan beberapa teknik basis data untuk meningkatkan kecepatan, efisiensi, dan pemanfaatan sumber daya selama pengambilan data. Teknik optimisasi kueri meliputi sebagai berikut, bergantung pada jenis basis data:

  • Pengindeksan menggunakan metadata untuk memungkinkan pengambilan Data yang lebih cepat
  • Filtrasi selektif hanya mengambil baris-baris yang diperlukan dari basis data
  • Proyeksi kolom hanya mengambil kolom yang diperlukan dari basis data
  • Caching kueri akan menyimpan kueri yang sering digunakan dalam memori cepat
  • Parallel Query bertugas mendistribusikan kueri di antara beberapa CPU
  • Partisi membagi tabel basis data besar menjadi tabel khusus kueri yang lebih kecil

Optimisasi tata kelola

Optimisasi tata kelola data memastikan data Anda memenuhi semua persyaratan keamanan dan peraturan secara efisien. Jenis optimisasi data ini dimulai dengan menetapkan kebijakan, proses, dan kerangka kerja yang dapat berubah menjadi berskala dan aman untuk kepatuhan.

Optimisasi tata kelola data akan melibatkan alat dan teknik berikut:

  • Alat kepatuhan otomatis berguna untuk menegakkan kepatuhan terhadap peraturan
  • Otomatisasi pengelolaan siklus hidup data untuk mengotomatiskan dalam pembuatan, penyimpanan, pengarsipan, dan penghapusan data
  • Kerangka kerja dalam kualitas data berguna untuk melakukan pemeriksaan kualitas data Anda secara otomatis
  • Kontrol akses berbasis peran (RBAC) berguna untuk membatasi kontrol akses ke pengguna yang berwenang
  • Platform tata kelola terpusat berperan untuk kebijakan dan proses manajemen data
  • Program pelatihan dan kesadaran berguna untuk mendidik pemangku kepentingan terhadap kebijakan dan praktik terbaik

Bagaimana organisasi dapat menerapkan optimasi data?

Proses optimasi data memerlukan perencanaan strategis, kepatuhan terhadap kebijakan internal, dan penyempurnaan berkelanjutan.

Sebelum menerapkan teknik optimasi data, organisasi harus menilai data, proses, dan teknologi mereka saat ini. Dari sini, Anda akan menentukan tujuan baru dan indikator kinerja utama (KPIs) untuk mengidentifikasi teknik optimasi data mana yang sesuai dan bagaimana membuktikan hasil yang terukur.

Membentuk tata kelola data

Mengembangkan kerangka tata kelola data adalah langkah pertama dalam optimasi data. Tata kelola data mencakup proses dan kebijakan yang memastikan data berada dalam kondisi yang sesuai untuk mendukung inisiatif dan operasi bisnis. Tata kelola data menentukan peran, tanggung jawab, dan standar untuk penggunaan data.

Dengan mengoptimalkan data menggunakan kerangka kerja tata kelola data, organisasi dapat memperoleh manfaat dari peningkatan kegunaan, skalabilitas, mitigasi risiko, penyelarasan pemangku kepentingan, dan kepatuhan.

Menerapkan pendekatan data-sebagai sebuah produk

Pendekatan data sebagai sebuah produk (DaaP) memperlakukan data internal dengan teknik manajemen yang sama seperti produk bisnis. DaaP mencakup pemilik produk yang jelas, tanggung jawab yang ditentukan, vendor data yang disetujui, standar yang ditetapkan, pola desain yang mapan, dokumentasi komprehensif, kumpulan data dan catatan digital yang terdefinisi dengan baik, serta struktur tata kelola yang kuat di seluruh siklus hidup data.

Pendekatan manajemen data sistematis ini memberikan pengoptimalan data melalui DaaP berkualitas tinggi dan mudah terakses untuk pengguna internal dan eksternal.

Pengaturan katalogisasi data

Katalog data menginventarisasi semua data yang dikumpulkan dan diproses organisasi, kemudian menyimpannya di satu tempat: katalog data. Menyiapkan katalog data dapat membantu dalam optimasi data Anda dengan membuat data lebih mudah di akses dan ditemukan.

Menyiapkan katalogisasi data mengurangi redundansi data, memfasilitasi kolaborasi, meningkatkan skalabilitas, dan memungkinkan otomatisasi. Ketika standar metadata diberlakukan, Katalog Data Anda juga akan meningkatkan kualitas data.

Integrasikan data Anda

Salah satu prinsip utama optimasi data adalah dengan aksesibilitas. Cara tercepat, termudah, dan paling hemat biaya untuk membuat data Anda dapat di akses adalah dengan memindahkannya ke lokasi terpusat di cloud. Migrasi ke rumah danau data berbasis cloud menggabungkan fleksibilitas danau data dengan kemampuan analisis data gudang data.

Manfaat dari rumah danau data termasuk Akses data terpadu, skalabilitas, kolaborasi yang ditingkatkan, interoperabilitas, dan penggunaan sumber daya yang efisien.

Menyiapkan otomatisasi

Untuk membantu dalam menerapkan teknik optimasi data, hampir setiap aspek dari proses optimasi dapat di otomatisasi dengan alat optimasi data yang tepat. Memilih alat optimasi data yang tepat tergantung pada kasus penggunaan spesifik Anda dan teknik optimasi yang Anda butuhkan.

Alat otomatisasi tersedia untuk optimasi data di seluruh integrasi dan ETL, kualitas dan pembersihan data, tata kelola dan katalogisasi, penyimpanan dan kompresi, pemrosesan data, otomatisasi dan orkestrasi alur kerja, serta optimasi basis data dan kueri.

Menetapkan skalabilitas

Menggunakan sumber daya yang dapat dibuat berskala untuk memastikan organisasi mendapatkan manfaat efisiensi sumber daya dari banyak teknik optimasi data. Penyimpanan Data, pemrosesan, dan analitik data berbasis cloud dapat membantu menegakkan skalabilitas dalam optimasi data, dengan instans berukuran tepat dan pemrosesan sesuai permintaan.

Bagaimana dukungan AWS dapat menunjang upaya pengoptimalan data Anda?

Analitik di AWS menawarkan serangkaian kemampuan komprehensif untuk setiap persyaratan pengoptimalan data. Mulai dari mengoptimalkan pemrosesan data dan analitik data SQL hingga streaming, pencarian, dan kecerdasan bisnis, AWS memberikan performa sesuai harga dan skalabilitas yang tak tertandingi dengan tata kelola bawaan. Pilih layanan yang dibuat khusus yang teroptimalkan untuk beban kerja tertentu atau menyederhanakan serta mengelola dan mengoptimalkan alur kerja data dan AI Anda dengan Amazon SageMaker.

Sebagai contoh, Anda dapat memakai:

Mulailah mengoptimalkan data di AWS dengan membuat akun secara gratis hari ini.