Mengapa Penting untuk Memetakan Ketergantungan Data dan Cara Menyelesaikannya

Catatan editor: artikel ini awalnya diterbitkan di blog Iteratively pada 8 Februari 2021.

Pada titik tertentu, Anda akan bekerja dengan tumpukan teknologi yang berantakan dan tidak teratur. Mungkin organisasi Anda mulai menggunakan produk baru sebelum mempertimbangkan cara mereka berinteraksi dengan orang lain. Atau Anda mewarisi kode orang lain. Memetakan dependensi data akan menunjukkan kepada Anda dan tim Anda bagaimana data mengalir dan berinteraksi dengan sistem di tumpukan Anda.

Perusahaan kehilangan uang dari proliferasi data dan menjadi lebih rentan terhadap kerentanan keamanan dan regulasi yang mahal.

Memiliki peta ketergantungan data tidak hanya akan membantu Anda lebih memahami tumpukan teknologi Anda, tetapi juga akan memungkinkan Anda membuat keputusan yang lebih tepat di masa mendatang.

Inilah yang dapat Anda lakukan untuk membantu membersihkan semuanya.

Manfaat pemetaan ketergantungan

Pada awalnya, ini mungkin tampak seperti banyak pekerjaan ekstra untuk disiapkan—dan memang bisa—namun ada alasan yang jelas mengapa Anda harus membuat peta ketergantungan data.

Peta ketergantungan data menawarkan tampilan holistik data Anda, memungkinkan tim data merancang rencana pelacakan yang lebih baik. Mereka juga dapat memastikan bahwa itu tidak akan merusak sistem pelacakan mana pun saat kode analitik diperbarui atau dihapus. Ini sangat penting saat Anda mengubah kode pada sumber dan implikasinya pada sistem hilir. Melacak implikasi perubahan yang mungkin terjadi pada sistem yang bergantung akan menghemat waktu Anda dan tim karena Anda dapat melihat di mana sistem yang bergantung mungkin rusak karena perubahan.

Kedengarannya bagus, bukan? Ada banyak manfaat yang didapat dari membuat peta ketergantungan data.

Pemahaman yang lebih baik tentang lingkungan teknologi

Peta yang dirancang dengan baik memungkinkan siapa saja untuk dengan mudah melihat bagaimana sistem berinteraksi, membantu Anda melacak sistem mana yang berinteraksi dengan data dan ke mana data pergi, langkah demi langkah.

Ini juga membantu dalam merencanakan produk atau komponen di masa mendatang, karena Anda dapat melihat di mana mereka dapat membantu dalam integrasi atau migrasi data.

Akurasi yang ditingkatkan

Memetakan dependensi data Anda akan membantu Anda menjaga keakuratan data saat data berpindah dari sumber ke tujuan. Dan itu sangat membantu dalam membangun kepercayaan pada kualitas pusat data Anda.

Dengan memberi tim Anda gambaran lengkap tentang infrastruktur dan ketergantungan Anda, Anda dapat melacak bagaimana setiap komponen bekerja dengan komponen lainnya.

Anda juga dapat menggunakan peta ketergantungan data untuk mengidentifikasi akar penyebab gangguan aplikasi. Jika Anda mengalami masalah dengan aplikasi, Anda dapat mulai dari asalnya dan kembali ke peta untuk melihat apakah ada akar penyebab tertentu. Apakah di infrastruktur? Sebuah aplikasi? Ancaman dari luar?

Lebih mudah untuk mengidentifikasi risiko

Memetakan ketergantungan data Anda memberi pengguna visibilitas yang jelas ke tumpukan teknologi Anda, yang dapat membantu menentukan kemungkinan titik kegagalan yang membahayakan bisnis Anda. Jika dilakukan dengan benar, pemetaan data dapat menjadi alat yang efektif untuk organisasi Anda, karena biasanya membantu perusahaan dalam bidang berikut:

• Kualitas data: Seiring meningkatnya volume sumber data, pemetaan data menjadi lebih kompleks dari sebelumnya. Memetakan dependensi data menutup kesenjangan antara model data, memastikan pembuat keputusan dapat menganalisis saat data dipindahkan ke seluruh tumpukan Anda. ‍
• Serangan dunia maya dan pelanggaran data: Saat perusahaan mendorong wawasan dari data, melindungi informasi pengguna telah menjadi suatu keharusan. Peta data dapat membantu organisasi mengidentifikasi di mana kumpulan data utama disimpan, diproses, dan dikirim. Setelah organisasi mengetahui hal ini, mereka dapat mengambil langkah yang diperlukan untuk melindungi informasi sensitif agar tidak jatuh ke tangan yang salah.

Apa yang harus dipertimbangkan sebelum pemetaan ketergantungan

Tentu, Anda dapat membuat peta fisik dengan catatan tempel, tetapi ada banyak alat digital di luar sana yang dapat membantu Anda dan tim membuat versi digital. Namun sebelum memulai pemetaan data, ada dua hal yang harus Anda pertimbangkan:

Pertama, tentukan arah ketergantungan

Saat memulai dengan pemetaan ketergantungan, penting untuk mengetahui bagaimana segala sesuatunya akan gagal. Dengan menentukan di mana hal-hal akan gagal, Anda mengidentifikasi kerentanan dalam tumpukan Anda. Ketika Anda dapat mengidentifikasi kegagalan lebih cepat dalam organisasi Anda, Anda dapat menemukan cara tercepat untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi. Ini tidak hanya akan menghemat waktu pekerja Anda tetapi juga akan menghemat uang organisasi Anda dalam jangka panjang.

Tetap sederhana

Meskipun peta data harus komprehensif untuk memperhitungkan banyak sumber data, peta tersebut tidak boleh rumit untuk dipahami. Peta data harus berisi informasi yang relevan dengan organisasi Anda dan diperbarui secara berkala, tetapi tidak perlu berlebihan saat memetakan dependensi Anda. Peta data yang rumit bisa lebih menyakitkan daripada membantu organisasi Anda.

Peta data harus cukup sederhana untuk dipahami oleh orang awam, jadi lain kali ada masalah dalam tumpukan Anda, rekan kerja dapat dengan mudah menemukan akar masalahnya dan menyelesaikannya dalam waktu yang wajar.

Tiga teknik pemetaan ketergantungan data yang paling umum

Meskipun pemetaan data bervariasi menurut kompleksitas tumpukan teknologi organisasi Anda, ketiga teknik pemetaan ketergantungan data ini adalah yang paling umum di antara perusahaan.

1. Pemetaan manual

Sebagian besar sistem data telah berkembang ke titik di mana mereka sekarang menjadi terlalu rumit untuk dilacak secara manual. Namun, pemetaan manual adalah tempat yang bagus untuk memulai jika sistem data Anda kecil, dan Anda tidak mengharapkan sistem Anda berkembang.

Dengan pemetaan manual, pengembang menggunakan bahasa seperti SQL, C++, XSLT, dan Java. Meskipun solusi ini membutuhkan banyak pekerjaan di muka, ini dapat dilakukan, tetapi tidak akan seefektif skema atau pemetaan otomatis.

2. Pemetaan skema

Perangkat lunak pemetaan skema membandingkan sumber data dengan skema target, menghasilkan koneksi. Setelah itu selesai, pengembang harus secara manual masuk ke perangkat lunak dan memverifikasi bahwa informasi tersebut benar dan membuat perubahan jika diperlukan.

Setelah peta data selesai, perangkat lunak menghasilkan kode untuk memuat data. Ini sering disebut sebagai strategi semi-otomatis karena mengandalkan tim untuk memeriksa ulang pekerjaan yang dilakukan oleh perangkat lunak sebelum bergerak maju.

3. Pemetaan otomatis

Solusi otomatis menjadi semakin populer karena tidak memerlukan pengalaman pengkodean. Pengguna perangkat lunak ini menarik dan melepaskan garis di antara basis data, membuatnya lebih mudah untuk memetakan hubungan dalam waktu yang wajar. Meskipun solusi ini melakukan sebagian besar pekerjaan berat, pengguna masih sebaiknya memeriksa kesalahan manusia.

Alat untuk memetakan dependensi data

Untungnya, ada banyak alat yang tersedia yang dapat membantu Anda saat memetakan ketergantungan data Anda. Berikut adalah beberapa yang kami rekomendasikan:

• Datafold: Perusahaan silsilah data ini membantu bisnis memvisualisasikan ekosistem data mereka. Ini meyakinkan perusahaan bahwa perubahan pada skema satu tabel tidak akan memengaruhi fungsionalitas di tempat lain. Sementara perusahaan menawarkan versi gratis untuk bisnis, solusi berbayar mereka menawarkan berbagai keuntungan, termasuk integrasi Slack dan dukungan obrolan langsung dalam produk.
• Monte Carlo: Solusi silsilah data yang sepenuhnya otomatis yang mencakup seluruh tumpukan data Anda, Monte Carlo memberi tahu organisasi Anda saat data rusak. Artinya, Anda dapat memperbaiki masalah sebelum mencapai pengguna akhir. Ini adalah solusi yang sepenuhnya otomatis yang mencakup seluruh tumpukan data Anda. Monte Carlo adalah solusi berbayar yang memungkinkan bisnis memulai dengan uji coba gratis.
• Datadog : Alat APM Datadog memungkinkan organisasi untuk memahami ketergantungan layanan sambil memantau mereka secara real time dan memberi tahu pengguna saat sistem mati. Perusahaan menawarkan uji coba gratis hingga 14 hari.
• Prometheus: Solusi sumber terbuka ini memungkinkan Anda memantau kinerja aplikasi. Solusinya dikenal dengan keandalan dan waktu aktifnya yang tinggi. Prometheus akan memberi tahu Anda tentang perubahan besar dalam perilaku aplikasi Anda, sehingga Anda dapat segera menyelidiki penyebabnya.

Mengapa pemetaan ketergantungan data mungkin tepat untuk Anda

Setiap perusahaan yang benar-benar digerakkan oleh data harus memetakan ketergantungan datanya. Data yang dipetakan dengan buruk atau tidak dipetakan sama sekali pada akhirnya akan menyebabkan masalah hilir saat data bergerak dari ujung ke ujung dalam organisasi Anda. Memetakan ketergantungan data Anda adalah tugas yang menakutkan bagi bisnis, terutama ketika Anda mengandalkan data untuk membuat keputusan bisnis yang tepat.

Pikirkan untuk memetakan dependensi data Anda sebagai tugas yang akan Anda terima di masa mendatang. Kami tidak sempurna—data pasti akan rusak di beberapa titik terlepas dari seberapa sempurna menurut kami solusi kami saat ini, dan tahukah Anda? Tidak apa-apa. Proses memetakan dependensi data Anda akan memastikan bahwa ketika data rusak, itu tidak menyebabkan masalah yang lebih besar di kemudian hari. Luangkan waktu untuk memetakan dependensi data Anda; itu akan menghemat banyak waktu untuk memburu sistem lain apa yang terpengaruh oleh kegagalan tersebut. Jika dilakukan dengan benar, pemetaan data memastikan data organisasi Anda tidak hanya benar tetapi juga dapat diandalkan.

Sudahkah organisasi Anda mulai memetakan dependensi data Anda? Apakah Anda memiliki pelajaran yang ingin Anda bagikan? Bergabunglah dengan Komunitas Amplitudo.