Apa itu Analitik Basis Data?
Apa itu Analitik Basis Data
Data menjadi fondasi dalam pengambilan keputusan dalam bisnis sehingga memerlukan manajemen, penanganan, dan analisis yang cermat. Operasi data yang tidak tepat, bahkan oleh analis data paling terampil sekalipun, dapat menyebabkan asumsi yang keliru dan keputusan yang salah arah.
Suatu pipeline analisis data yang matang memungkinkan organisasi mengidentifikasi tren secara akurat, melakukan analitik deskriptif, analitik preskriptif, dan analisis statistik, serta memperkenalkan machine learning dan kemampuan AI.
Pemilihan sistem analitik basis data bergantung pada data yang sudah ada, format basis data saat ini, dan jenis analisis lain yang diperlukan. Data disimpan dalam bisnis dalam berbagai format, termasuk basis data relasional, basis data nonrelasional, dan format file lainnya. Basis data relasional dan nonrelasional memiliki dukungan bawaan untuk analitik dasar, tetapi ini saja tidak cukup untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam di seluruh fungsi dan sumber bisnis.
Analis data memerlukan gudang data, danau data, dan lake house untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber sehingga siap digunakan untuk penambangan dan analitik data lintas format dan lintas fungsi.
Berbagai macam teknologi yang ada dalam ruang lingkup analitik basis data ini akan dibahas lebih lanjut dalam panduan ini.
Apa saja jenis utama sistem data yang digunakan dalam analitik?
Berikut ini adalah gambaran singkat tentang berbagai jenis sistem yang tersedia untuk digunakan dalam analitik
Basis data relasional
Basis data relasional adalah kumpulan data terstruktur yang disusun menjadi tabel dengan baris dan kolom. Setiap tabel berisi kumpulan data terkait yang mewakili objek atau konsep dunia nyata.
Setiap baris dalam tabel mewakili satu catatan, seperti detail pelanggan, termasuk nama, nomor telepon, dan alamat. Setiap tabel dapat dikaitkan dengan satu atau lebih tabel lainnya. Misalnya, tabel pelanggan dapat dikaitkan dengan tabel pembelian sehingga setiap pembelian dapat ditautkan ke pelanggan tertentu.
Semua sistem manajemen basis data relasional memiliki skema tetap, seperti dijelaskan di atas, dan mendukung Bahasa Kueri Terstruktur (Structured Query Language/SQL) untuk kueri data di seluruh dan di dalam tabel.
Contoh layanan basis data relasional di AWS meliputi Amazon Relational Database Service dan Amazon Aurora, solusi basis data relasional berkinerja tinggi dan dapat diskalakan secara global untuk PostgreSQL, MySQL, dan DSQL.
Basis data nonrelasional
Basis data nonrelasional memiliki skema yang fleksibel dan juga dikenal sebagai basis data NoSQL karena tidak mendukung kueri melalui SQL. Jenis-jenis basis data nonrelasional meliputi: basis data nilai-kunci, basis data dokumen, basis data kolom lebar, basis data grafik, basis data dalam memori, dan basis data pencarian.
Setiap jenis basis data NoSQL cocok untuk kasus penggunaan tertentu. Misalnya, basis data dokumen cocok untuk Sistem Manajemen Konten internal, dan penyimpanan kolom lebar sangat cocok untuk data deret waktu dari armada IoT.
Berikut beberapa contoh layanan basis data nonrelasional di AWS.
- Amazon DynamoDB adalah basis data nirserver, NoSQL, yang terkelola sepenuhnya dengan kinerja milidetik satu digit, yang cocok untuk basis data nilai-kunci dan penyimpanan dokumen.
- Amazon DocumentDB (dengan kompatibilitas MongoDB) adalah sebuah layanan basis data dokumen JSON native yang terkelola sepenuhnya.
- Amazon Keyspaces (untuk Apache Cassandra) adalah layanan terkelola yang dapat diskalakan dan memiliki ketersediaan tinggi untuk basis data kolom lebar yang kompatibel dengan Apache Cassandra.
- Amazon Neptune adalah layanan basis data grafik nirserver berkinerja tinggi yang memberikan analitik, skalabilitas, dan ketersediaan yang unggul.
- Amazon ElastiCache adalah layanan penyimpanan cache dalam memori terkelola penuh yang kompatibel dengan basis data dalam memori Valkey, Redis, dan Memcached.
- Amazon MemoryDB adalah layanan basis data dalam memori yang kompatibel dengan Valkey dan Redis OSS, awet, dan memberikan performa yang sangat cepat.
Gudang data
Gudang data adalah solusi analitik yang memperluas kemampuan basis data relasional dalam skala besar, mendukung kueri SQL. Gudang data digunakan untuk menyimpan dan menganalisis data relasional di sejumlah besar basis data. Suatu solusi gudang dapat mengubah data nonrelasional selama proses Extract, Transform, Load (ETL), menormalkannya agar siap untuk dianalisis.
Amazon Redshift adalah solusi gudang data terkelola yang membantu Anda menyimpan data dan menskalakan beban kerja analitik data dengan mudah.
Danau data
Danau data adalah repositori terpusat yang memungkinkan Anda menyimpan semua data terstruktur dan tidak terstruktur dalam skala berapa pun. Transformasi data dapat terjadi sebelum atau setelah data ditransfer ke danau data. Danau data memerlukan layanan tambahan untuk ETL dan analisis; menganalisis data mentah biasanya bukan merupakan opsi yang tersedia.
Amazon S3 adalah penyimpanan data objek yang dirancang untuk mengambil data dalam jumlah berapa pun dari mana saja, dan dapat berfungsi sebagai danau data. S3 dapat digabungkan dengan AWS Lake Formation untuk izin akses data dan berbagi data yang disimpan
Lake house data
Sebuah lake house data adalah gabungan antara gudang data dan danau data. Sebuah lake house data dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur, menyediakan lapisan format untuk menambahkan skema dan struktur, serta menyertakan mesin kueri. Lake house data adalah lapisan penting dalam analitik data korporasi modern karena memiliki kemampuan untuk mengeksekusi kueri di semua data secara bersamaan.
Amazon SageMaker Lakehouse menyatukan data di danau data Amazon S3 dan gudang basis data analitik Amazon Redshift. Amazon SageMaker Lakehouse menawarkan fleksibilitas untuk mengakses serta melakukan kueri terhadap data Anda di tempat dengan semua alat dan mesin yang kompatibel dengan Apache Iceberg.
Tipe-tipe lainnya
Dalam analitik di seluruh korporasi, berbagai jenis data mungkin tidak sepenuhnya cocok dengan model basis data relasional atau nonrelasional, seperti file mentah dan tabel. Ini berarti data disimpan dalam format yang berbeda. Misalnya, data streaming semi-terstruktur dapat disimpan dalam file Apache Avro, dan Amazon S3 dapat digunakan untuk menyimpan jenis data apa pun.
Saat memilih sistem analitik data, kemungkinan besar Anda memerlukan kemampuan untuk menganalisis jenis file ini sehubungan dengan basis data Anda.
Bagaimana cara menerapkan analitik basis data di AWS?
Setiap basis data, jenis data, serta sistem penyimpanan dan manajemen basis data memiliki cara unik dalam menangani analitik data. Melakukan analitik pada gudang data, danau data, dan lake house membutuhkan strategi dan teknologi yang berbeda.
Pastikan tata kelola data dasar sejak awal dengan menggunakan Amazon DataZone untuk membuat katalog, menemukan, berbagi, dan mengatur data yang disimpan di seluruh AWS, on-premise, dan sumber pihak ketiga.
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) dapat membantu mengatur proses analitik data melalui transfer dan transformasi data sebagai alat otomatisasi pipeline, serta memicu alur kerja analitik pada gudang, danau, atau lake house Anda.
Langkah 1 — Sentralisasi data dari berbagai sumber ke sistem yang lebih besar
Ada berbagai cara untuk mentransfer data dari sumber saat ini ke gudang data, danau data, dan lake house data. Data mungkin perlu diubah dan dibersihkan sebelum disimpan. Mungkin ada pertimbangan lain, seperti jenis data pelanggan yang sensitif, izin akses, dan akses di tempat untuk beberapa data.
Cara termudah untuk mentransfer data sebagai persiapan untuk konfigurasi gudang, danau, atau lake house di AWS adalah dengan terlebih dahulu memindahkan data ke S3.
- AWS Database Migration Service memigrasikan beban kerja basis data ke infrastruktur AWS. AWS Schema Conversion Tool dapat mengonversi skema basis data yang ada menjadi skema yang didukung AWS.
- AWS Snowball menawarkan transfer ship-and-return berbasis perangkat untuk data dalam jumlah besar.
- AWS Transfer Family dan AWS DataSync menyediakan metode alternatif berbasis jaringan untuk transfer data.
Data streaming mungkin memerlukan layanan baru, seperti Amazon Data Firehose untuk pengiriman data streaming real-time, atau Amazon Kinesis Data Streams untuk pengambilan dan agregasi.
Langkah 2 —Transformasi dan normalisasi data
Agar dapat dianalisis, sebagian data perlu ditransformasi dan dinormalisasi.
AWS Glue menemukan dan terhubung ke lebih dari 100 sumber data yang beragam, mengelola data Anda dalam katalog data terpusat, serta secara visual membuat, menjalankan, dan memantau pipeline data untuk memuat data ke dalam danau data, gudang data, dan lake house Anda. AWS Glue DataBrew adalah alat persiapan data visual yang memudahkan analis data dan ilmuwan data membersihkan dan menormalisasikan data.
Amazon EMR menampilkan runtime yang dioptimalkan untuk analitik big data Apache Spark, Trino, Apache Flink, dan Hive, menyederhanakan alur kerja dan waktu pemrosesan danau data.
Amazon SageMaker Data Wrangler adalah cara tercepat dan termudah menyiapkan data untuk machine learning.
Langkah 3 — Analisis data gabungan
Setelah data disimpan, terhubung, dan ditransformasi, analis data memanfaatkan gudang, danau, atau lake house Anda untuk melakukan analisis. Ada beberapa teknik analitik data tergantung pada kasus penggunaan Anda.
Kueri
Amazon Redshift memiliki kemampuan kueri bawaan untuk gudang data Anda. Amazon Athena membantu Anda menganalisis dan melakukan kueri pada data tidak terstruktur, semi-terstruktur, dan terstruktur yang disimpan di danau data Amazon S3. Layanan ini dioptimalkan untuk melakukan analisis dan eksplorasi data real-time, yang memungkinkan pengguna untuk secara interaktif melakukan kueri dan memvisualisasikan data. Amazon SageMaker Lakehouse juga menawarkan kemampuan kueri bawaan.
Kecerdasan bisnis
Amazon QuickSight menyediakan analitik data intelijen bisnis (BI) terpadu dalam skala besar, mencakup gudang data, danau data, dan lake house. Visualisasi data adalah layanan utama dalam Amazon QuickSight.
Machine learning
Amazon Redshift ML dapat digunakan untuk analitik machine learning di gudang Redshift. Amazon SageMaker menawarkan machine learning dan kemampuan analitik lainnya di danau data dan lake house.
Di Amazon SageMaker Lakehouse
Di Amazon SageMaker Lakehouse, Anda dapat mengakses dan melakukan kueri data di tempat dengan semua alat yang kompatibel dengan Apache Iceberg pada satu salinan data. Anda dapat memanfaatkan alat dan mesin analitik pilihan Anda, seperti SQL, Apache Spark, kecerdasan bisnis (BI), dan alat AI/ML, serta berkolaborasi dengan data yang disimpan di danau data Amazon S3 dan gudang data Amazon Redshift.
Data streaming
Amazon Kinesis dapat mengumpulkan, memproses, dan menganalisis aliran data dan video real-time dengan cara yang aman dan dapat diskalakan.
Bagaimana AWS dapat mendukung kebutuhan analitik basis data Anda?
Menganalisis basis data membutuhkan lebih dari sekadar kueri SQL di lingkungan korporasi modern. Dengan memanfaatkan gudang data, danau data, dan lake house, analis data dapat membuka nilai data, melakukan analitik data di berbagai sumber, jenis, dan fungsi.
Arsitektur analisis basis data yang tepat membantu memastikan solusi Anda dapat diskalakan, siap dijalankan, dan dapat diintegrasikan dengan layanan ML dan analitik prediktif yang kini menjadi kebutuhan utama. Mulai dengan membuat akun gratis di AWS sekarang juga.