Rekayasa data

Mengotomatiskan dan mengatur aliran data di seluruh organisasi Anda.

Gunakan metadata untuk mengotomatiskan pipeline yang memproses data mentah dan menghasilkan output yang dioptimalkan. Manfaatkan pagar pembatas arsitektur dan kontrol keamanan yang ada seperti yang didefinisikan di seluruh arsitektur platform AWS CAF dan kemampuan rekayasa platform, serta perspektif Operasi. Bekerja dengan tim pemberdayaan rekayasa platform untuk mengembangkan cetak biru yang dapat digunakan kembali untuk pola umum yang menyederhanakan penyebaran pipa. 

Mulai

Menyebarkan danau data

Menetapkan kemampuan penyimpanan data dasar dengan menggunakan solusi penyimpanan yang sesuai untuk data terstruktur dan tidak terstruktur. Ini memungkinkan Anda untuk mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber, dan membuat data dapat diakses untuk diproses dan dianalisis lebih lanjut. Penyimpanan data adalah komponen penting dari strategi rekayasa data. Arsitektur penyimpanan data yang dirancang dengan baik memungkinkan organisasi untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses data mereka secara efisien dan hemat biaya. AWS menawarkan berbagai layanan penyimpanan data untuk memenuhi kebutuhan bisnis tertentu.

Misalnya, Anda dapat menetapkan kemampuan penyimpanan data dasar dengan menggunakan Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) untuk penyimpanan objek, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)untuk database relasional, dan Amazon Redshift untuk pergudangan data. Layanan ini membantu Anda menyimpan data dengan aman dan hemat biaya, dan membuat data mudah diakses untuk diproses dan dianalisis lebih lanjut. Kami menyarankan Anda juga menerapkan praktik terbaik penyimpanan data, seperti partisi dan kompresi data, untuk meningkatkan kinerja dan mengurangi biaya.

Kembangkan pola konsumsi data

Untuk mengotomatiskan dan mengatur aliran data, buat proses konsumsi data untuk mengumpulkan data dari beragam sumber, termasuk database, file, dan. APIs Proses penyerapan data Anda harus mendukung kelincahan bisnis dan mempertimbangkan kontrol tata kelola.

Orkestrator harus mampu menjalankan layanan berbasis cloud dan menyediakan mekanisme penjadwalan otomatis. Ini harus menawarkan opsi untuk tautan bersyarat dan dependensi di antara tugas, bersama dengan kemampuan polling dan penanganan kesalahan. Selain itu, harus terintegrasi secara mulus dengan sistem peringatan dan pemantauan untuk memastikan bahwa jaringan pipa berjalan dengan lancar.

Beberapa mekanisme orkestrasi populer meliputi:

• Orkestrasi berbasis waktu memulai alur kerja pada interval rekursif dan pada frekuensi yang ditentukan.

• Orkestrasi berbasis peristiwa memulai alur kerja berdasarkan terjadinya peristiwa seperti pembuatan file atau permintaan API.

• Polling mengimplementasikan mekanisme di mana tugas atau alur kerja memanggil layanan (misalnya, melalui API) dan menunggu respons yang ditentukan sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya.

Desain arsitektur modern menekankan memanfaatkan layanan terkelola yang menyederhanakan manajemen infrastruktur di cloud dan mengurangi beban pengembang dan tim infrastruktur. Pendekatan ini juga berlaku untuk rekayasa data. Kami menyarankan Anda menggunakan layanan terkelola jika berlaku untuk membangun jaringan pipa konsumsi data untuk mempercepat proses rekayasa data Anda. Dua contoh dari jenis layanan ini adalah Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) dan: AWS Step Functions

• Apache Airflow adalah alat orkestrasi populer untuk menulis, menjadwalkan, dan memantau alur kerja secara terprogram. AWS menawarkan Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) sebagai layanan terkelola yang memungkinkan pengembang untuk fokus membangun daripada mengelola infrastruktur untuk alat orkestrasi. Amazon MWAA memudahkan pembuatan alur kerja dengan menggunakan skrip Python. Grafik asiklik terarah (DAG) mewakili alur kerja sebagai kumpulan tugas dengan cara yang menunjukkan hubungan dan dependensi setiap tugas. Anda dapat memiliki DAGs sebanyak yang Anda inginkan, dan Apache Airflow akan menjalankannya sesuai dengan hubungan dan dependensi masing-masing tugas.

• AWS Step Functionsmembantu pengembang membangun alur kerja visual kode rendah untuk mengotomatiskan TI dan proses bisnis. Alur kerja yang Anda buat dengan Step Functions disebut mesin status, dan setiap langkah alur kerja Anda disebut status. Anda dapat menggunakan Step Functions untuk membuat alur kerja untuk penanganan kesalahan bawaan, penerusan parameter, pengaturan keamanan yang direkomendasikan, dan manajemen status. Ini mengurangi jumlah kode yang harus Anda tulis dan pertahankan. Tugas melakukan pekerjaan dengan berkoordinasi dengan AWS layanan lain atau aplikasi yang Anda host baik di tempat atau di lingkungan cloud.

Mempercepat pemrosesan data

Pemrosesan data adalah langkah penting dalam memahami sejumlah besar data yang dikumpulkan oleh organisasi modern. Untuk memulai pemrosesan data, AWS menawarkan layanan terkelola seperti AWS Glue, yang menyediakan kemampuan ekstrak, transformasi, dan pemuatan (ETL) yang kuat. Organizations dapat menggunakan layanan ini untuk mulai memproses dan mengubah data mentah, termasuk pembersihan, normalisasi, dan agregasi data untuk mempersiapkannya untuk analisis.

Pemrosesan data dimulai dengan teknik sederhana seperti agregasi dan penyaringan untuk melakukan transformasi data awal. Seiring berkembangnya kebutuhan pemrosesan data, Anda dapat menerapkan proses ETL yang lebih canggih yang memungkinkan Anda mengekstrak data dari berbagai sumber, mengubahnya agar sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda, dan memuatnya ke gudang data terpusat atau database untuk analisis terpadu. Pendekatan ini memastikan bahwa data akurat, lengkap, dan tersedia untuk analisis tepat waktu.

Dengan menggunakan layanan AWS terkelola untuk pemrosesan data, organisasi dapat memperoleh manfaat dari tingkat otomatisasi, skalabilitas, dan efektivitas biaya yang lebih tinggi. Layanan ini mengotomatiskan banyak tugas pemrosesan data rutin, seperti penemuan skema, pembuatan profil data, dan transformasi data, dan membebaskan sumber daya berharga untuk kegiatan yang lebih strategis. Selain itu, layanan ini menskalakan secara otomatis untuk mendukung volume data yang terus bertambah.

Menyediakan layanan visualisasi data

Temukan cara untuk membuat data tersedia bagi pengambil keputusan yang menggunakan visualisasi data untuk menafsirkan data secara bermakna dan cepat. Melalui visualisasi, Anda dapat menafsirkan pola dan meningkatkan keterlibatan di berbagai pemangku kepentingan, terlepas dari keterampilan teknis mereka. Platform yang baik memungkinkan tim rekayasa data untuk menyediakan sumber daya yang menyediakan visualisasi data dengan cepat dan dengan sedikit overhead. Anda juga dapat memberikan kemampuan swalayan dengan menggunakan alat yang dapat dengan mudah menanyakan penyimpanan data tanpa perlu keahlian teknik. Pertimbangkan untuk menggunakan perkakas bawaan yang dapat memberikan kecerdasan bisnis tanpa server melalui visual data dan dasbor interaktif, dan yang dapat menggunakan bahasa alami untuk menanyakan data back-end. 

Maju

Menerapkan pemrosesan data mendekati waktu nyata

Pemrosesan data adalah komponen penting dari setiap pipa rekayasa data, yang memungkinkan organisasi untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang bermakna. Selain pemrosesan batch tradisional, pemrosesan data real-time telah menjadi semakin penting dalam lingkungan bisnis yang serba cepat saat ini. Pemrosesan data real-time memungkinkan organisasi untuk merespons peristiwa saat terjadi, dan meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional.

Validasi kualitas data

Kualitas data secara langsung berdampak pada keakuratan dan keandalan wawasan dan keputusan yang berasal dari data. Menerapkan validasi data dan proses pembersihan sangat penting untuk memastikan bahwa Anda menggunakan data berkualitas tinggi dan dapat dipercaya untuk analisis.

Validasi data melibatkan verifikasi keakuratan, kelengkapan, dan konsistensi data dengan memeriksanya terhadap aturan dan kriteria yang telah ditentukan. Ini membantu mengidentifikasi setiap perbedaan atau kesalahan dalam data, dan memastikan bahwa itu sesuai untuk tujuan. Pembersihan data melibatkan identifikasi dan koreksi ketidakakuratan, ketidakkonsistenan, atau duplikasi dalam data.

Dengan menerapkan proses dan alat kualitas data, organisasi dapat meningkatkan akurasi dan keandalan wawasan yang berasal dari data, menghasilkan pengambilan keputusan dan efisiensi operasional yang lebih baik. Ini tidak hanya meningkatkan kinerja organisasi tetapi juga meningkatkan kepercayaan dan kepercayaan pemangku kepentingan dalam data dan analisis yang dihasilkan.

Buktikan layanan transformasi data

Transformasi data menyiapkan data untuk analitik tingkat lanjut dan model pembelajaran mesin. Ini melibatkan penggunaan teknik seperti normalisasi data, pengayaan, dan deduplikasi untuk memastikan bahwa data bersih, konsisten, dan siap untuk analisis.

• Normalisasi data melibatkan pengorganisasian data ke dalam format standar, menghilangkan redundansi, dan memastikan bahwa data konsisten di berbagai sumber. Hal ini memudahkan untuk menganalisis dan membandingkan data dari berbagai sumber dan memungkinkan organisasi untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang operasi mereka.

• Pengayaan data melibatkan peningkatan data yang ada dengan informasi tambahan dari sumber eksternal seperti data demografis atau tren pasar. Ini memberikan wawasan berharga tentang perilaku pelanggan atau tren industri yang mungkin tidak terlihat dari sumber data internal saja.

• Deduplikasi melibatkan identifikasi dan penghapusan entri data duplikat, dan memastikan bahwa data akurat dan bebas dari kesalahan. Hal ini sangat penting ketika berhadapan dengan dataset besar, di mana bahkan sebagian kecil duplikasi mungkin condong hasil analisis.

Dengan menggunakan teknik transformasi data tingkat lanjut, organisasi memastikan bahwa data mereka berkualitas tinggi, akurat, dan siap untuk analisis yang lebih kompleks. Ini mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih baik, peningkatan efisiensi operasional, dan keunggulan kompetitif di pasar.

Aktifkan demokratisasi data

Mempromosikan budaya demokratisasi data dengan membuat data dapat diakses, dimengerti, dan dapat digunakan untuk semua karyawan. Demokratisasi data membantu karyawan membuat keputusan berbasis data dan berkontribusi pada budaya berbasis data organisasi. Ini berarti memecah silo dan menciptakan budaya di mana data dibagikan dan digunakan oleh semua karyawan untuk mendorong pengambilan keputusan.

Secara keseluruhan, demokratisasi data adalah tentang menciptakan budaya di mana data dihargai, dapat diakses, dan dimengerti oleh semua orang di organisasi. Dengan memungkinkan demokratisasi data, organisasi menumbuhkan budaya berbasis data yang mendorong inovasi, meningkatkan pengambilan keputusan, dan pada akhirnya mengarah pada kesuksesan bisnis.

Unggul

Menyediakan orkestrasi berbasis UI

Untuk membangun organisasi yang gesit dan menggunakan pendekatan yang efektif, penting untuk merencanakan platform orkestrasi modern yang digunakan oleh sumber daya pengembangan dan operasi di seluruh lini bisnis. Tujuannya adalah untuk mengembangkan, menyebarkan, dan berbagi jalur data dan alur kerja tanpa bergantung pada satu tim, teknologi, atau model dukungan. Ini dicapai melalui kemampuan seperti orkestrasi berbasis UI. Fitur seperti drag-and-drop interaksi memungkinkan pengguna yang memiliki sedikit keahlian teknis untuk membangun DAGs dan menyatakan aliran data mesin. Komponen-komponen ini kemudian dapat menghasilkan kode yang dapat dieksekusi yang mengatur pipeline data. 

DataOps membantu mengatasi kompleksitas manajemen data dan memastikan aliran data yang mulus di seluruh organisasi. Pendekatan berbasis metadata memastikan kualitas dan kepatuhan data sesuai dengan mandat organisasi Anda. Investasi dalam perangkat seperti layanan mikro, kontainerisasi, dan fungsi tanpa server meningkatkan skalabilitas dan kelincahan.

Mengandalkan tim rekayasa data untuk menghasilkan nilai dari data dan menyerahkan tugas day-to-day infrastruktur ke otomatisasi memungkinkan organisasi mencapai keunggulan dalam otomatisasi dan orkestrasi. Pemantauan dan pencatatan tugas manajemen aliran data yang mendekati waktu nyata mendukung tindakan remediasi segera dan meningkatkan kinerja dan keamanan pipa aliran data. Prinsip-prinsip ini membantu mencapai skalabilitas dan kinerja sambil memastikan model berbagi data yang aman, dan mengatur organisasi untuk sukses di masa depan.

Integrasikan DataOps

DataOps adalah pendekatan modern untuk rekayasa data yang menekankan integrasi proses pengembangan dan operasi untuk merampingkan pembuatan, pengujian, dan penyebaran pipa data. Untuk menerapkan praktik DataOps terbaik, organisasi menggunakan infrastruktur sebagai kode (IAc) dan alat integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD). Alat-alat ini mendukung pembuatan, pengujian, dan penerapan pipa otomatis, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan. DataOps Tim bekerja dengan tim pemberdayaan rekayasa platform untuk membangun otomatisasi ini, sehingga setiap tim dapat fokus pada apa yang mereka lakukan terbaik. 

Menerapkan DataOps metodologi membantu menumbuhkan lingkungan kolaboratif untuk insinyur data, ilmuwan data, dan pengguna bisnis, dan memungkinkan pengembangan, penyebaran, dan pemantauan jalur data dan solusi analitik yang cepat. Pendekatan ini memberikan komunikasi dan kolaborasi yang lebih mulus di seluruh tim, yang mengarah pada inovasi yang lebih cepat dan hasil yang lebih baik.

Untuk memanfaatkan sepenuhnya manfaat DataOps, penting untuk merampingkan proses rekayasa data. Ini dicapai dengan menggunakan praktik terbaik dari tim rekayasa platform, termasuk tinjauan kode, integrasi berkelanjutan, dan pengujian otomatis. Dengan menerapkan praktik-praktik ini, organisasi memastikan bahwa jaringan data dapat diandalkan, terukur, dan aman, dan memenuhi kebutuhan pemangku kepentingan bisnis dan teknis.