Pernah nggak sih pusing karena data di kantor tersebar di ribuan database dan aplikasi yang beda-beda?
Mau nyatuin data "Sales" aja susahnya minta ampun karena formatnya beda semua. 😫
Tony Seale menawarkan solusi brilian: Building Your Own Schema.org.
Ini bukan sekadar teknis, tapi perubahan pola pikir. Ini bedahannya:
1. ⚠️ Problem Statement (Masalah)
🌊 The Data Swamp: Data perusahaan terfragmentasi (siloed). Menyatukannya ke dalam satu "Data Lake" itu mudah secara teknis, tapi mustahil secara manusiawi untuk dibersihkan oleh satu tim pusat (central data team).
📉 Unscalable: Semakin banyak aplikasi baru, semakin kotor datanya. Tim data pusat kewalahan membersihkan "sampah" yang dibuat oleh tim aplikasi.
2. 🛠️ Metodologi & Solusi
Belajar dari web global. Google tidak membersihkan data seluruh internet sendirian. Google memaksa pemilik web untuk membersihkan data mereka sendiri menggunakan standar Schema.org (JSON-LD).
🔄 Inversi Tanggung Jawab: Jangan bebankan integrasi data pada konsumen (tim data), tapi bebankan pada produsen (tim aplikasi).
🏛️ Internal Schema: Buat schema.perusahaan-kamu.com. Definisikan konsep bisnis inti (misal: "Transaksi", "Nasabah", "Produk") di sana sebagai standar baku.
📝 API Contract: Setiap aplikasi wajib mengeluarkan data (via API) yang sudah sesuai dengan format standar tersebut (JSON-LD).
3. 📈 Findings & Dampak
🎩 The Magic Trick: Beban integrasi terdistribusi ke ratusan tim aplikasi, bukan menumpuk di satu tim data. Ini satu-satunya cara untuk scale up integrasi data di perusahaan besar.
🧠 Knowledge Graph: Dengan data yang sudah terstandarisasi sejak dari sumbernya, membangun Enterprise Knowledge Graph jadi jauh lebih mudah.
🤖 AI Ready: AI butuh konteks. Dengan struktur data yang jelas (semantik), AI perusahaan kamu akan jauh lebih pintar dan minim halusinasi.
4. 💡 Key Takeaways
💧 Don't Boil the Ocean: Jangan coba standarisasi semuanya sekaligus. Mulai kecil, misal dari konsep "Dataset" dulu (mengacu pada standar DCAT).
🛠️ Technology Exists: Tidak perlu beli tool mahal. Teknologinya (JSON-LD, RDF) sudah ada, open source, dan terbukti jalan di skala internet (80 juta+ website).
⬅️ Shift Left: Perbaiki kualitas data di hulu (aplikasi), jangan di hilir (data warehouse).
🔗 Baca Panduan Lengkapnya: https://medium.com/@Tonyseale/building-your-own-schema-org-7600a90e690a
#DataEngineering #DataArchitecture #KnowledgeGraph #SchemaOrg #DataIntegration #EnterpriseArchitecture #TonySeale #TechTips #BigData
