HGrid247 Data Engineering adalah tools untuk melakukan data engineering di atas platform big data. HGrid247 DE membantu data engineer untuk melakukan pembersihan data, integrasi antar data, transformasi, dan reformating data untuk digunakan dalam proses berikutnya, seperti analisa data, pembelajaran mesin, dan aktivitas data science lainnya.
Meskipun Big Data menawarkan platform yang powerfull untuk melakukan pengolahan dan analisa data, banyak organisasi yang kesulitan untuk memanfaatkannya, karena tidak memiliki sumber daya manusia yang cukup mumpuni untuk mengimplementasikan big data. Mereka dihadapkan dengan berbagai framework pemrograman yang cukup memerlukan waktu untuk mempelajarinya.
HGrid247 DE memberikan kemudahan dalam melakukan pemrosesan data melalui fitur drag and drop. Dengan menggunakan Tools ini, data engineer dan ETL developer dapat lebih fokus pada bagaimana data diproses, tanpa perlu dipusingkan dengan koding di atas big data framework.
Fitur-fitur HGrid247 Data Engineering
Tools ini memiliki fitur yang memudahkan pengguna dalam memproses data di dalam framework big data. Secara umum fitur yang disediakan sebagai berikut:
Memiliki GUI Yang User Friendly
Framework big data pada umumnya mengharuskan koding dalam implementasinya. Hal ini sering menyulitkan berbagai organisasi, karena harus memiliki developer yang menguasai framework big data yang akan digunakan, serta bahasa pemrograman yang didukung oleh framework tersebut.
HGrid247 DE menyediakan Graphical User Interface (GUI) yang memudahkan pengguna yang tidak menguasai bahasa pemrograman untuk memproses data untuk membangun pipeline pemrosesan data dalam berbagai framework big data. Data engineer dapat lebih memfokuskan diri pada aspek kebutuhan bisnis dan kualitas data, seperti misalnya menentukan data apa saja yang relevan, apa metriks dan proses yang diperlukan untuk menghasilkan data yang berkualitas, tanpa perlu terlalu banyak menghabiskan waktu dan tenaga pada aspek koding.
Mendukung Berbagai Framework
Banyak framework big data yang dapat digunakan dalam memproses big data. Untuk memanfaatkannya diperlukan koding dengan library yang berbeda. Koding untuk mapreduce misalnya, tentu saja akan berbeda dengan koding untuk Apache Spark.
HGrid247 DE mendukung berbagai framework big data terkemuka, di antaranya adalah Map Reduce, Apache Spark, Apache Tez, Apache Beam dan Apache Flink. Tools ini juga menyediakan fitur yang memungkinkan untuk mengalihkan engine target dari satu framework ke framework yang lain dengan satu klik saja. Hal ini akan sangat memudahkan dan memberikan fleksibilitas dalam implementasi big data dengan memanfaatkan berbagai kelebihan framework yang didukung.
Komponen Pemrosesan Data
HGrid247 DE menyediakan komponen pemrosesan data yang lengkap dan komprehensif, yang mendukung kebutuhan data cleansing, transformation, enrichment, dan seterusnya. Pilihan komponen yang lengkap tersebut memungkinkan pengguna untuk meminimalisir aktivitas koding. Pada HGrid247 DE komponen pemrosesan data tersebut terbagi menjadi 3, yaitu : Source, Assembly dan Sink.
Komponen Source merupakan komponen yang digunakan untuk membaca data. HGrid247 DE dapat membaca berbagai format data, misalkan format csv, json ataupun xml yang populer digunakan. Selain itu juga HGrid247 DE juga mendukung format parquet, avro ataupun orc yang cukup banyak digunakan dalam berbagai framework big data. HGrid247 DE juga mendukung pembacaan terhadap aplikasi atau system, seperti Hive, HBase, Twitter, database melalui JDBC, MQTT dan sebagainya.
Setelah data dibaca, data kemudian diproses dengan menggunakan komponen Assembly. Dengan menggunakan komponen tersebut, data dapat ditransformasi, dibersihkan, digabungkan (join) dengan data lain, di-agregasi dan lain sebagainya. Semua komponen ini mendukung pemrosesan secara paralel dan terdistribusi, yang disediakan oleh framework yang dipilih.
Setelah data diproses, tentu saja data harus disimpan dalam format tertentu sesuai kebutuhan. Seperti halnya komponen Source, HGrid247 DE mendukung berbagai format dan sistem untuk menyimpan data melalui komponen Sink.
Use Case HGrid247 Data Engineering
HGrid247 DE dapat digunakan untuk berbagai penggunaan yang melibatkan big data, karena HGrid247 DE memanfaatkan berbagai kelebihan dari framework big data. Penggunaan yang paling umum adalah sebagai ETL tools untuk mendukung data warehouse. Data yang akan diproses disimpan dalam cluster Hadoop, dan HGrid247 DE akan memprosesnya sesuai dengan kebutuhan yang ada pada data warehouse.
Penggunaan lain yang mirip sebagai ETL tools adalah migrasi data yang memerlukan proses pembersihan data dan transformasi format data ke sistem lain. Penggunaan ini akan menjadi sangat efektif jika data berukuran besar, karena akan memanfaat proses komputasi paralel dan terdistribusi.
Bagi organisasi yang ingin mengimplementasikan platform big data, seperti Yava247 Data Management Platform ataupun sejenisnya, dengan berbagai kemudahan yang diberikan, HGrid247 DE dapat sangat membantu meningkatkan produktivitas ETL developer dan data engineer dalam mengakomodir berbagai perubahan dan kebutuhan akan data.