Saluran data mengacu pada teknologi yang digunakan untuk tugas pemrosesan data seperti ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL), pengelolaan data, dan analisis data. Mereka digunakan untuk mengekstrak data dari satu atau lebih sumber, memproses data sesuai dengan kebutuhan pengguna, dan memuat data secara asinkron ke dalam penyimpanan target untuk diproses atau dianalisis nanti.
Saluran data menyediakan cara otomatis untuk memindahkan data dari satu sumber ke sumber lainnya, memungkinkan pengguna mentransfer informasi dalam jumlah besar dengan cepat, dengan sedikit usaha. Mereka sering digunakan dalam aplikasi seperti gudang data, danau data, dan proyek data besar, di mana data harus dikumpulkan dari berbagai sumber dan diubah ke dalam format yang dapat dibaca oleh sistem hilir.
Pipeline data biasanya menggunakan sistem Antrean Pesan (MQ) atau sistem Ekstrak, Transformasi, Muat (ETL). Sistem MQ menggunakan antrian untuk menyerap data dari sumber dan memasukkannya ke hilir. Metode ini memungkinkan streaming data dalam jumlah besar secara real time. Sistem ETL memungkinkan pengambilan data dari berbagai sumber dan selanjutnya mengubah data sesuai aturan yang ditentukan pengguna, sebelum memuatnya ke penyimpanan target.
Saluran data dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja dan skalabilitas proyek berbasis data. Mereka menyediakan cara yang hemat biaya, aman, dan andal untuk mentransfer data dari titik A ke titik B. Selain itu, saluran data dapat membantu melacak metadata yang terkait dengan semua data yang melewati sistem, memungkinkan pengguna menganalisis dan memahami dengan mudah data.
Secara keseluruhan, saluran data adalah bagian penting dari proyek rekayasa data. Mereka dapat membantu mengurangi kompleksitas aliran data, memastikan integritas data, dan memberikan skalabilitas. Selain itu, mereka meningkatkan efisiensi analisis data dengan memungkinkan transfer data lebih cepat dan analisis data lebih efisien.
