Perusahaan produsen minuman dan makanan merupakan salah satu produsen makanan dan minuman terkemuka di Indonesia. Sebagai perusahaan yang memiliki banyak distributor dengan berbagai sistem manajemen distribusi (DMS), perusahaan ini menghadapi tantangan besar dalam mengintegrasikan data dari berbagai sumber yang beragam. Dalam upaya untuk mengatasi masalah ini, PT Teltics Media menawarkan solusi integrasi data berbasis API Gateway dengan menggunakan teknologi Alibaba Cloud, MongoDB, Apache Kafka, dan Power BI.

Artikel ini akan membahas secara mendalam mengenai solusi ini, mulai dari arsitektur, manfaat, hingga implementasinya.

Tantangan Integrasi Data di Perusahaan Produsen Minuman dan Makanan

1.1 Keragaman Sistem Manajemen Distribusi (DMS)

Distributor perusahaan menggunakan berbagai jenis aplikasi dan format data yang berbeda. Dari ND6 hingga sistem terintegrasi lainnya, keragaman ini menciptakan tantangan besar dalam hal konsolidasi dan analisis data.

1.2 Kebutuhan Akan Data yang Tersentralisasi

Untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan cepat, perusahaan membutuhkan akses ke data yang akurat dan terkini dari semua distributor. Sistem yang ada saat ini membuat sulit untuk mendapatkan gambaran lengkap dari semua data yang tersebar.

1.3 Keamanan dan Skalabilitas

Solusi integrasi data harus aman dan mampu menangani volume data yang besar seiring dengan pertumbuhan perusahaan. Keamanan data menjadi sangat penting, mengingat data sensitif yang harus dilindungi dari akses tidak sah.

Solusi Integrasi Data dengan API Gateway

2.1 API Gateway Platform

Menggunakan produk Alibaba Cloud sebagai API Gateway memungkinkan pengelolaan lalu lintas API yang efisien dan aman. API Gateway ini berfungsi sebagai penghubung antara sistem DMS distributor dan sistem SFA perusahaan.

Modul API Registration

Untuk mengelola pendaftaran dan pengaturan aplikasi dari vendor DMS, modul API Registration dikembangkan menggunakan PHP Laravel. Modul ini memastikan bahwa setiap aplikasi memiliki kunci API unik dan mengatur pembatasan akses berdasarkan kunci tersebut.

2.3 Keunggulan API Gateway

• Keamanan: API Gateway menyediakan autentikasi dan otorisasi untuk setiap permintaan API, memastikan bahwa hanya pengguna yang sah yang dapat mengakses data.
• Manajemen Lalu Lintas: Mengatur lalu lintas API untuk menghindari overload dan menjaga kinerja sistem tetap optimal.
• Pemantauan dan Analitik: Memberikan visibilitas ke dalam penggunaan API dan membantu dalam identifikasi masalah serta optimisasi performa.

Penyimpanan Data dengan MongoDB

3.1 Mengapa MongoDB?

MongoDB adalah database NoSQL yang sangat scalable dan fleksibel, cocok untuk penyimpanan data yang beragam dari berbagai DMS. MongoDB memungkinkan penyimpanan data dalam bentuk dokumen yang dapat dengan mudah diakses dan dimanipulasi.

3.2 Arsitektur Data Hub

Data yang dikumpulkan dari berbagai DMS melalui API Gateway disimpan di MongoDB sebagai Data Hub. Data ini kemudian dapat diakses untuk analisis lebih lanjut atau untuk kebutuhan operasional lainnya.

3.3 Keunggulan MongoDB

• Fleksibilitas Skema: Memungkinkan penyimpanan data tanpa skema tetap, sehingga mudah beradaptasi dengan perubahan kebutuhan data.
• Kinerja Tinggi: Mampu menangani volume data yang besar dengan cepat dan efisien.
• Replikasi dan Skalabilitas: Mendukung replikasi data untuk meningkatkan keandalan dan skalabilitas horizontal untuk menangani peningkatan beban kerja.

ETL Proses dengan Apache Kafka

4.1 Peran ETL dalam Integrasi Data

ETL (Extract, Transform, Load) adalah proses penting dalam integrasi data, yang memastikan bahwa data dari berbagai sumber diubah menjadi format yang konsisten dan dimuat ke dalam Data Hub.

4.2 Menggunakan Apache Kafka untuk ETL

Apache Kafka adalah platform streaming yang memungkinkan pengumpulan dan pemrosesan data secara real-time. Kafka memungkinkan pembuatan alur kerja ETL yang efisien dan scalable dengan menangani data sebagai stream yang terus menerus.

4.3 Proses ETL dengan Apache Kafka

• Extract: Mengambil data dari berbagai DMS melalui API Gateway dan mempublikasikannya ke topik Kafka.
• Transform: Menggunakan stream processing (seperti Kafka Streams atau Apache Flink) untuk mengubah data ke format yang konsisten dan melakukan validasi data.
• Load: Memuat data yang telah diubah ke MongoDB sebagai Data Hub.

4.4 Keunggulan Apache Kafka

• Pemrosesan Real-Time: Memungkinkan pemrosesan data secara real-time, memberikan visibilitas langsung terhadap data yang masuk.
• Scalability: Dapat dengan mudah diskalakan untuk menangani volume data yang besar.
• Reliability: Menjamin pengiriman data yang andal dan tahan terhadap kegagalan.

Bab 5: Analitik dan Visualisasi dengan Power BI

5.1 Mengapa Power BI?

Power BI adalah alat analitik dan visualisasi data yang memungkinkan pembuatan laporan dan dashboard interaktif. Power BI digunakan untuk menganalisis data yang disimpan di Data Hub dan menyajikan informasi yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan.

5.2 Integrasi Power BI dengan MongoDB

Data dari MongoDB diambil dan diolah oleh Power BI untuk menghasilkan laporan dan dashboard yang informatif. Integrasi ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat berdasarkan data yang terkini.

5.3 Keunggulan Power BI

• Visualisasi yang Kuat: Menyediakan berbagai jenis visualisasi data yang membantu dalam interpretasi data.
• Integrasi yang Mudah: Dapat diintegrasikan dengan berbagai sumber data, termasuk MongoDB.
• Kemampuan Analitik yang Luar Biasa: Mendukung analitik data yang kompleks dan pembuatan laporan yang mendetail.

Bab 6: Estimasi Biaya dan Waktu

6.1 Biaya Tenaga Ahli

Total Biaya Tenaga Ahli: Rp 3.219.000.000

6.2 Biaya Infrastruktur

Total Biaya Infrastruktur: Rp 636.000.000

6.3 Biaya Tambahan

Total Biaya Tambahan: Rp 150.000.000

6.4 Total Perkiraan Biaya Proyek

Total Biaya Proyek = Biaya Tenaga Ahli + Biaya Infrastruktur + Biaya Tambahan

Total Biaya Proyek = Rp 3.219.000.000 + Rp 636.000.000 + Rp 150.000.000

Total Biaya Proyek = Rp 4.005.000.000

Bab 7: Timeline Pengerjaan

1. Persiapan dan Perencanaan: 1 bulan
2. Pengembangan dan Integrasi: 6 bulan
3. Testing dan QA: 3 bulan
4. Monitoring dan Pemeliharaan Awal: 2 bulan

Bab 8: Kesimpulan

Solusi integrasi data yang ditawarkan oleh PT Teltics Media untuk perusahaan produsen minuman dan makanan mencakup penggunaan teknologi API Gateway dari Alibaba Cloud, penyimpanan data di MongoDB, proses ETL dengan Apache Kafka, dan analitik serta visualisasi dengan Power BI. Dengan arsitektur yang dirancang untuk mengatasi tantangan keragaman DMS dan kebutuhan akan data yang tersentralisasi, solusi ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di perusahaan. Estimasi biaya proyek ini adalah sekitar Rp 4.005.000.000 dengan durasi pengerjaan sekitar 12 bulan.

Dengan implementasi solusi ini, perusahaan dapat mencapai integrasi data yang lebih baik, visibilitas yang lebih tinggi terhadap performa distribusi, dan pada akhirnya, meningkatkan keunggulan kompetitif di pasar.

Simak Artikel Lainnya dari Penulis