Penggunaan Talend bersifat multidimensional dalam hal Tata Kelola Big Data, sehingga mempermudah pekerjaan bagi para pengembang maupun manajer. Dengan sistem warisan (legacy systems), banyak aspek dapat menimbulkan tantangan bagi pengguna bisnis, seperti ketidakpahaman akan nilai bisnis data, kurangnya kepemimpinan data, atau kesiapan jejak audit (audit trail). Terkait hal ini dan beberapa hambatan yang dapat ditimbulkan oleh tata kelola data besar bagi organisasi, manajemen metadata dapat menjadi aset yang sangat berharga.
Blog ini akan fokus pada bagaimana Talend dapat membantu bisnis memitigasi berbagai kendala, berkat lima komponen inti yang membentuk fondasi dari solusi yang tangguh ini.
Tertarik ingin tahu caranya? Mari kita langsung bahas!
1. Metadata by Design pada Talend Studio
Tanpa bantuan metadata, Anda tidak dapat memproyeksikan gambaran yang holistik dan dapat ditindaklanjuti dari rantai pasokan informasi. Memiliki pandangan ini adalah suatu keharusan untuk manajemen perubahan, transparansi, dan keterlacakan yang siap audit pada alur data. Hal ini juga membantu meningkatkan aksesibilitas data dengan bantuan mekanisme akses yang mudah digunakan seperti peta visual dari fitur pencarian. Sangat mudah untuk mengumpulkan, memproses, memelihara, dan melacak metadata pada sumbernya ketika dirancang meskipun dapat direkayasa ulang dalam beberapa kasus.
Dengan bantuan Talend, semua alur data dibuat menggunakan ekosistem visual yang kaya metadata. Hasilnya, hal ini memfasilitasi pengembangan yang cepat dan penerapan produk yang efisien. Begitu alur data mulai berjalan, Talend memberikan gambaran mendetail tentang rantai pasokan informasi.
Dalam lingkungan Talend Big Data, hal ini sangat penting karena berbagai ekosistem pemrosesan data yang canggih seringkali tidak memiliki afinitas terhadap metadata jika dibandingkan dengan bahasa manajemen data tradisional seperti SQL. Talend Open Studio membantu organisasi mengakses tingkat abstraksi yang tinggi dengan pendekatan tanpa kode (zero-coding) untuk membantu mengelola, mengatur, dan mengamankan sistem berbasis data Hadoop.
Talend Open Studio memiliki repositori terpusat yang memelihara versi aliran data organisasi yang selalu diperbarui, yang dapat dengan mudah dibagikan kepada beberapa pengembang dan desainer data. Hal ini juga memungkinkan ekspor aliran data ke alat seperti Apache Atlas, Talend Metadata Manager, atau Cloudera Navigator untuk disajikan kepada audiens pengolah data yang lebih luas.
2. Talend Metadata Bridge: Sinkronkan Metadata Organisasi di Seluruh Platform Data
Talend Metadata Bridge memungkinkan impor dan ekspor data dengan mudah dari Talend Studio serta memfasilitasi akses dari hampir semua platform data. Talend Metadata Bridge memiliki lebih dari seratus konektor yang disediakan untuk membantu mengumpulkan metadata dari:
- Alat ETL
- Alat pemodelan
- Database NoSQL atau SQL
- Alat BI dan Data Discovery yang populer
- Hadoop
- Struktur XML atau Cobol
Jembatan ini memungkinkan pengembang untuk membuat struktur data sekaligus menyebarkannya ke berbagai platform dan alat secara berulang kali. Penegakan standar, penerapan perubahan, dan pengawasan migrasi menjadi lebih mudah dan sederhana karena perangkat atau platform pihak ketiga mana pun dapat menerjemahkan format data ke Talend.
3. Talend Big Data: Atasi Hambatan Tata Kelola Hadoop
Secara default, Hadoop dimaksudkan untuk mempercepat proliferasi data lebih cepat dari sebelumnya, sehingga menimbulkan lebih banyak tantangan bagi organisasi. Database tradisional menyediakan satu titik referensi tunggal untuk data, metadata terkait, dan manipulasi data. Namun, Hadoop mengompilasi berbagai alternatif pemrosesan data dan penyimpanan.
Hadoop juga cenderung mereplikasi data di berbagai node, sehingga menciptakan replikasi data mentah antar langkah pemrosesan demi strategi ketersediaan tinggi (high availability).
Oleh karena itu,LINEAGE data bahkan lebih krusial untuk memungkinkan keterlacakan dan kesiapan audit aliran data dalam Hadoop. Faktor-faktor semacam ini merupakan ancaman besar bagi tata kelola data.
Namun, Hadoop adalah kerangka kerja berbasis komunitas yang terbuka dan dapat dikembangkan. Kelemahan yang dimilikinya menginspirasi proyek-proyek inovatif yang dibuat untuk memitigasi tantangan tersebut dan mengubahnya menjadi sebuah keunggulan.
Talend Big Data terintegrasi dengan Apache Atlas atau Cloudera Navigator secara mulus dan memproyeksikan metadata terperinci untuk aliran data yang ditentukan ke ekosistem Tata Kelola Data pihak ketiga ini. Menggunakan fungsionalitas ini, Talend menyediakan kapabilitas linimasa data ke lingkungan tersebut. Fitur ini memberikan kedalaman yang diperlukan dibandingkan dengan Hadoop atau Spark di mana aliran data dikodekan secara manual.
Dengan bantuan Apache Atlas dan Cloudera Navigator, metadata semacam itu yang dihasilkan oleh Talend dapat dengan mudah dihubungkan ke berbagai titik data. Metadata tersebut juga dapat dicari, divisualisasikan sebagai peta (data lineage), dan dibagikan kepada pengguna berwenang yang diperlukan dalam lingkungan Hadoop selain administrator dan pengembang Talend. Berkat perangkat tersebut, metadata menjadi lebih dapat ditindaklanjuti karena memicu tindakan untuk dataset tertentu sesuai dengan interval terjadwal atau saat kedatangan.
4. Aksesibilitas Data Superior: Demokratisasikan Data Lake Anda
Hingga saat ini, tata kelola big data sering kali dianggap sebagai pembatasan administratif dan bukan sebagai penambahan nilai oleh use case bisnis. Kendati demikian, hal ini memiliki beberapa manfaat.
Mari ambil analogi makanan kemasan. Memiliki informasi mengenai nama, bahan, komposisi kimia, berat, kuantitas, nilai gizi, dan detail lainnya sangat penting untuk memperoleh pemahaman yang wajar sebelum Anda mengonsumsi produk makanan apa pun.
Prinsip yang sama berlaku untuk data.
Talend menyediakan fitur Business Glossary yang ekstensif dalam Talend Metadata Manager yang memudahkan para data steward untuk memelihara definisi bisnis yang penting untuk data. Mereka juga dapat menghubungkan data tersebut ke berbagai alat dan lingkungan agar dapat diakses oleh pengguna bisnis. Demikian pula, Talend Data Preparation menghadirkan inventaris dataset independen untuk memungkinkan akses terbuka, pembersihan, dan pembentukan data sebagai bagian dari pendorong layanan mandiri (self-service). Dengan prinsip layanan mandiri sebagai garda terdepan, Talend memastikan untuk membekali pengguna dengan seluruh basis pengetahuan yang mereka perlukan.
5. Talend Metadata Manager: Mengelola dan Memantau Aliran Data di Luar Hadoop
Mengelola setiap sumber data di satu lokasi tunggal tidak lagi efisien. Meskipun sistem enterprise warisan (legacy) seperti SAP, Microsoft, dan Oracle akan tetap ada, aplikasi cloud akan terus bertambah. Data warehouse tradisional, serta Business Intelligence tingkat departemen, akan hidup berdampingan dengan platform data tambahan di masa depan.
Hal ini tidak hanya meningkatkan permintaan terhadap lingkungan seperti Talend Data Fabric agar pengelolaan alur data antar-lingkungan menjadi mulus, tetapi juga mendorong kebutuhan akan platform yang memberikan tampilan holistik mengenai rantai informasi kepada pengguna bisnis, di lokasi data tersebut dikumpulkan. Organisasi yang beroperasi di lingkungan dengan regulasi ketat mengambil langkah ekstensif ini untuk mewajibkan fungsionalitas tersebut demi mempertahankan jejak audit (audit trails).
Kesimpulan:
Talend Metadata Manager memberikan kontrol dan visibilitas yang sangat dibutuhkan organisasi atas metadata, sehingga mereka dapat berhasil memitigasi risiko dan kepatuhan dalam integrasi menyeluruh dengan pelacakan dan transparansi end-to-end. Metadata Manager menyatukan seluruh metadata, baik dari Hadoop, Talend, maupun platform data apa pun yang didukung oleh metadata bridge. Solusi ini juga menyediakan rantai pasokan informasi grafis untuk memberikan akses terhadap silsilah data (data lineage) penuh dan kesiapan audit. Lebih dari itu, Talend mengonversi pandangan holistik ini ke dalam bahasa dan peta data yang mudah dipahami oleh semua pihak, mulai dari para pemangku kepentingan untuk kegunaan, integritas, dan kepatuhan data hingga pengguna bisnis.
