Di era digital seperti sekarang, data bukan lagi sekadar kumpulan angka di layar komputer. Data telah menjadi aset berharga yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan strategis dalam bisnis.
Kimi, semakin banyak perusahaan yang menyadari pentingnya mengelola data dengan baik, sehingga permintaan akan profesional di bidang data architecture semakin tinggi.
Jika kamu tertarik bekerja di bidang teknologi dan ingin memahami lebih dalam tentang arsitektur data, artikel ini akan membantu kamu memahami konsep dasar, tujuan, serta elemen-elemen penting dalam data architecture. Simak hingga akhir,ya!
Pengertian Data Architecture
Jika kamu tertarik bekerja di bidang teknologi, pasti sudah tidak asing lagi dengan istilah data architecture.
Secara sederhana, data architecture adalah kerangka kerja yang mengatur bagaimana data dikumpulkan, dikelola, dan digunakan oleh sebuah organisasi.
Tujuan data architecture adalah supaya data bisa diakses dengan mudah, tetap aman, dan memiliki kualitas yang tinggi.
Dalam dunia bisnis, data sudah menjadi aset berharga. Perusahaan yang mampu mengelola data dengan baik bisa membuat keputusan yang lebih akurat dan strategis.
Jadi, tak mengherankan apabila semakin banyak perusahaan yang mencari profesional di bidang data architecture.
Tujuan Data Architecture
Menurut IBM, ada beberapa alasan mengapa data architecture adalah elemen penting dalam bisnis modern, yaitu:
1. Menyelaraskan Kebutuhan Bisnis dengan Data
Data bukan sekadar angka di layar komputer, tetapi juga sumber wawasan untuk mengambil keputusan.
Dengan arsitektur data yang baik, perusahaan bisa memahami pola pelanggan, mengidentifikasi tren pasar, dan meningkatkan strategi bisnis mereka.
Hal ini memungkinkan perusahaan untuk tetap kompetitif dalam industri yang terus berkembang.
Baca juga: Apa itu Data-Driven? - Manfaat, Penerapan, & Contohnya!
2. Meningkatkan Efisiensi Operasional
Dengan arsitektur data yang baik, perusahaan bisa menghindari duplikasi data dan meningkatkan kecepatan akses.
Data yang tertata rapi juga membantu berbagai departemen dalam perusahaan untuk bekerja lebih efektif tanpa harus mencari informasi secara manual.
Proses bisnis yang lebih cepat dan akurat tentu akan memberikan dampak positif bagi produktivitas perusahaan.
3. Memastikan Keamanan dan Kepatuhan Regulasi
Data yang tidak diatur dengan baik bisa menyebabkan kebocoran informasi penting. Data architecture membantu perusahaan menjaga keamanan data dan mengikuti regulasi yang berlaku.
Dengan adanya kebijakan keamanan yang ketat, perusahaan dapat menghindari ancaman cyber dan menjaga kepercayaan pelanggan.
4. Mendukung Transformasi Digital
Perusahaan yang ingin berkembang harus bisa mengintegrasikan data dari berbagai sumber agar tetap relevan di era digital.
Dengan teknologi yang terus berkembang, perusahaan yang memiliki arsitektur data yang kuat dapat dengan mudah mengadopsi inovasi baru seperti cloud computing, big data, dan kecerdasan buatan.
Tingkatan dalam Data Architecture
Kalau kamu penasaran bagaimana arsitektur data diterapkan dalam sistem teknologi, berikut beberapa tingkatan dalam data architecture yang perlu kamu tahu:
1. 1-Tier Architecture
Semua data dan aplikasi tersimpan di satu perangkat atau server. Biasanya digunakan dalam aplikasi seluler yang membutuhkan akses cepat ke database tanpa bergantung pada jaringan.
Keunggulan dari arsitektur ini adalah kecepatan akses data yang lebih tinggi karena tidak ada latensi jaringan.
Namun, kelemahannya adalah keterbatasan skalabilitas, karena semua proses dijalankan dalam satu lingkungan.
2. 2-Tier Architecture
Dikenal juga sebagai client-server architecture, di mana aplikasi klien berkomunikasi langsung dengan database di server.
Contohnya adalah sistem manajemen pelanggan (CRM) yang dihubungkan ke database perusahaan.
Arsitektur ini memberikan fleksibilitas lebih dibandingkan dengan 1-tier, karena pemrosesan data bisa dipisahkan dari aplikasi klien.
Namun, kelemahannya adalah potensi beban tinggi pada server ketika banyak klien mengakses data secara bersamaan.
3. 3-Tier Architecture
Digunakan di sebagian besar aplikasi web modern. Terdiri dari:
- Presentation Tier – Antarmuka pengguna seperti aplikasi atau situs web yang digunakan untuk mengakses data.
- Application Tier – Backend yang memproses permintaan pengguna dan menerjemahkannya ke dalam operasi database.
- Database Tier – Tempat penyimpanan data yang diakses oleh aplikasi untuk memastikan integritas dan ketersediaan informasi.
Keuntungan utama dari arsitektur ini adalah skalabilitas dan keamanan yang lebih baik, karena setiap lapisan memiliki peran khusus.
Selain itu, jika ada perubahan dalam salah satu lapisan, tidak perlu mengubah keseluruhan sistem.
Prinsip-Prinsip Data Architecture
ada enam prinsip utama dalam data architecture, yaitu:
1. Data adalah Aset Bersama
Data bukan milik satu tim atau departemen saja, tetapi harus bisa diakses oleh seluruh organisasi untuk mendukung pengambilan keputusan.
Dengan berbagi data antar-departemen, perusahaan dapat menciptakan wawasan yang lebih luas dan menghindari pengulangan analisis yang tidak perlu.
Data yang dikonsolidasikan dengan baik juga membantu dalam strategi bisnis yang lebih kohesif.
2. Akses yang Memadai
Selain menghindari silo data, data architecture juga harus menyediakan cara yang mudah bagi pengguna untuk mengakses dan menggunakan data.
Dengan adanya antarmuka yang ramah pengguna dan sistem manajemen data yang baik, karyawan dapat mengakses informasi yang mereka butuhkan tanpa harus melewati proses yang rumit.
Akses data yang lebih mudah juga mempercepat pengambilan keputusan dalam perusahaan.
3. Keamanan adalah Prioritas Utama
Arsitektur data modern harus dilengkapi dengan sistem keamanan yang baik dan kebijakan akses yang ketat.
Dengan meningkatnya ancaman siber, perlindungan terhadap data sensitif menjadi semakin penting.
Teknologi enkripsi, otentikasi pengguna, dan kontrol akses berbasis peran adalah beberapa metode yang digunakan untuk memastikan data tetap aman.
4. Gunakan Istilah yang Mudah Dipahami
Data harus didokumentasikan dengan jelas agar semua orang dalam organisasi bisa menggunakannya dengan benar.
Penggunaan istilah yang seragam dalam katalog data membantu menghindari kesalahpahaman dalam proses analisisnya.
Dengan demikian, hasil analisis menjadi lebih akurat dan dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
5. Data Harus Dikurasi
Sebelum digunakan untuk analisis, data harus dikurasi dan disaring supaya tetap relevan dan akurat.
Proses kurasi data melibatkan pemilihan data yang berkualitas tinggi, eliminasi duplikasi, serta validasi informasi yang masuk. Dengan adanya data yang bersih, proses analisis menjadi lebih cepat dan efisien.
6. Optimasi Aliran Data
Pergerakan data dalam sistem harus diatur se-efisien mungkin agar tidak memperlambat proses bisnis.
Dengan mengoptimalkan aliran data, perusahaan dapat mengurangi waktu pemrosesan dan meningkatkan kinerja sistem.
Salah satu caranya adalah dengan menggunakan sistem penyimpanan data yang memungkinkan akses secara real-time tanpa perlu banyak tahapan transformasi.
Komponen Data Architecture
Menurut AWS, setiap sistem data architecture terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu:
1. Sumber Data
Sumber data bisa berasal dari berbagai tempat, seperti aplikasi publik, sistem pemantauan, perangkat IoT, sensor pintar, dan arsip data perusahaan.
Data yang masuk bisa dalam berbagai format, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, dengan volume yang sangat besar dan kecepatan tinggi.
2. Basis Data
Sistem basis data adalah tempat penyimpanan utama untuk data organisasi. Basis data bisa bersifat relasional atau non-relasional, tergantung pada kebutuhan perusahaan.
Data yang tersimpan di sini biasanya digunakan untuk aplikasi analitik, pemrosesan transaksi, hingga machine learning.
3. Danau Data (Data Lake)
Danau data adalah repository besar yang menyimpan data mentah dalam jumlah besar. Data ini dapat disimpan dalam format asli atau terbuka sehingga bisa digunakan kapan saja sesuai kebutuhan bisnis.
“Danau data” juga memudahkan integrasi antara berbagai sistem yang berbeda.
4. Analitik Data
Komponen ini mencakup gudang data, sistem pelaporan batch, serta teknologi streaming untuk analisis data secara real-time.
Dengan analitik data, perusahaan dapat memperoleh wawasan dari data mereka untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
5. Kecerdasan Buatan (AI)
Banyak perusahaan memanfaatkan machine learning dan AI untuk menganalisis data dan memprediksi tren masa depan.
AI memerlukan akses ke data yang relevan dan berkualitas tinggi agar dapat memberikan hasil yang akurat dan bermanfaat bagi bisnis.
6. Tata Kelola Data
Tata kelola data mengatur bagaimana data dikumpulkan, digunakan, dan diamankan. Ini mencakup standar kualitas data, kebijakan akses, serta mekanisme audit untuk memastikan kepatuhan terhadap regulasi dan keamanan informasi.
Baca juga: 10 Tipe Data dalam Pemrograman dan Contoh Penggunaanya!
Dunia data semakin berkembang pesat, dan perusahaan membutuhkan profesional yang dapat mengelola serta mengoptimalkan arsitektur data mereka.
Dengan pemahaman yang kuat tentang data architecture, kamu bisa membuka peluang karier yang luas di berbagai industri. Mulai dari perbankan, teknologi, hingga e-commerce, semua sektor saat ini membutuhkan ahli data yang dapat mengelola informasi dengan efisien dan aman.
Kalau kamu tertarik berkarier sebagai data architect atau ingin mencari peluang kerja di bidang data lainnya, langsung saja cek berbagai lowongan pekerjaan di Dealls.
Dengan lowongan kerja berkualitas dari 3,500+ perusahaan terbaik, kamu bisa mendapatkan pekerjaan impianmu dengan mudah, lho! Yuk apply sekarang juga!
Sumber:
What is a data architecture? - IBM
What is data architecture? A data management blueprint - Tech Target
