Data Capture & Replication

Kemampuan menangkap setiap perubahan data di sistem sumber dan mereplikasinya ke sistem tujuan secara akurat dan tepat waktu, baik secara real-time maupun batch, mendukung berbagai skenario integrasi data enterprise.


CDC adalah teknik mendeteksi dan menangkap setiap perubahan data (INSERT, UPDATE, DELETE) yang terjadi di database sumber, kemudian menyebarkan perubahan tersebut ke sistem tujuan. CDC memungkinkan replikasi data inkremental (hanya data yang berubah) daripada menyalin seluruh database, sehingga jauh lebih efisien secara bandwidth dan waktu.

Metode CDC yang membaca transaction log (binary log di MySQL, WAL di PostgreSQL, redo log di Oracle) — catatan internal database tentang semua transaksi yang terjadi. Log-based CDC tidak membebani database sumber sama sekali karena membaca log secara pasif, dan dapat menangkap semua perubahan termasuk yang terjadi pada tabel yang tidak ada trigger-nya.

Sebelum replikasi real-time dimulai, diperlukan sinkronisasi data awal (initial load) untuk menyalin seluruh data historis dari sumber ke tujuan. Proses ini menangani volume data besar (bisa ratusan GB atau TB) secara efisien dengan teknik parallel loading, chunking, dan resume capability jika proses terhenti di tengah jalan.

Sinkronisasi dua arah memungkinkan data mengalir dari sistem A ke B dan sebaliknya dari B ke A secara bersamaan. Berguna ketika dua sistem harus memiliki data yang selalu sama, misalnya: aplikasi mobile dan database server, atau dua kantor dengan database masing-masing. Tantangan utamanya adalah mendeteksi dan menyelesaikan konflik ketika data yang sama diubah di kedua sisi secara bersamaan.

Batch Processing: data dikumpulkan dalam periode tertentu (misal: setiap jam atau setiap malam) lalu diproses sekaligus. Cocok untuk laporan, analitik, dan transfer data besar yang tidak sensitif terhadap waktu. Real-Time Processing: setiap perubahan data langsung disinkronisasi dalam hitungan milidetik. Cocok untuk dashboard live, notifikasi, dan sistem yang membutuhkan data terkini.
...



...

Database Support

Kompatibilitas dengan berbagai sistem manajemen basis data yang umum digunakan di lingkungan enterprise pemerintahan, memastikan tidak ada sistem yang tertinggal dari ekosistem integrasi data.


Sistem manajemen basis data relasional komersial paling banyak digunakan di lingkungan enterprise besar, termasuk banyak sistem pemerintahan Indonesia. Mendukung fitur enterprise seperti Real Application Clusters (RAC), Data Guard, dan Partitioning. Platform sinkronisasi mendukung Oracle versi 11g hingga 21c.

Sistem database open-source kelas enterprise yang semakin populer karena fitur lengkap, keandalan tinggi, dan tanpa biaya lisensi. Mendukung JSON, array, tipe data geospasial (PostGIS), dan ekstensi yang kaya. Banyak digunakan dalam sistem baru pemerintahan sebagai alternatif hemat biaya dari Oracle.

Database open-source yang paling banyak digunakan di dunia untuk aplikasi web. MySQL adalah versi komersial yang kini dimiliki Oracle, sementara MariaDB adalah fork komunitas yang 100% open-source dengan performa lebih baik. Banyak digunakan untuk aplikasi pelayanan publik dan portal web pemerintahan.

Sistem database komersial Microsoft yang banyak digunakan di lingkungan Windows dan ekosistem Microsoft (Active Directory, .NET, Power BI). Mendukung integrasi native dengan layanan Microsoft lainnya dan memiliki fitur enterprise seperti Always On Availability Groups untuk high availability.

Database non-relasional yang dirancang untuk data tidak terstruktur atau semi-terstruktur dengan volume besar dan kecepatan tinggi. MongoDB menyimpan data sebagai dokumen JSON. Cassandra dioptimalkan untuk write yang sangat cepat di skala besar. Redis digunakan sebagai cache in-memory. Platform mendukung integrasi data dari/ke database NoSQL ini ke sistem relasional dan sebaliknya.



Data Transformation

Kemampuan mengubah, membersihkan, dan memperkaya data selama proses pemindahan dari sumber ke tujuan, memastikan data yang tiba di sistem tujuan sesuai format, struktur, dan kualitas yang diharapkan.


ETL (Extract-Transform-Load): data diekstrak dari sumber, diubah terlebih dahulu, baru dimuat ke tujuan. ELT (Extract-Load-Transform): data dimuat dulu ke tujuan dalam format asli, baru diubah di sana — lebih cocok untuk data warehouse modern yang powerful. GUI-Based Design memungkinkan perancangan pipeline data secara visual tanpa menulis kode, menggunakan drag-and-drop komponen transformasi.

Data Mapping: memetakan kolom dari tabel sumber ke kolom tabel tujuan (misal: 'nama_lengkap' di sumber → 'full_name' di tujuan). Filtering: menyaring hanya record yang memenuhi kriteria tertentu. Enrichment: menambahkan data dari sumber lain untuk melengkapi informasi (misal: menambahkan nama kota dari tabel referensi kota). Validation: memverifikasi data memenuhi aturan bisnis sebelum dimuat.

Perpustakaan template dan komponen transformasi siap pakai mempercepat pembangunan alur sinkronisasi: pola umum (normalisasi alamat, deduplikasi, agregasi) disimpan sebagai blok yang dapat digunakan kembali di banyak job. Hal ini mengurangi duplikasi logika, memudahkan standarisasi antar tim, dan mempercepat onboarding developer baru ke platform.

Mengkonversi tipe data antara format yang berbeda antar sistem: misalnya tanggal dalam format 'DD/MM/YYYY' di sumber dikonversi menjadi format ISO 8601 'YYYY-MM-DD' di tujuan, atau angka desimal dengan koma (,) di sistem Eropa dikonversi ke titik (.) untuk sistem Indonesia/internasional.

Untuk transformasi data yang kompleks dan tidak dapat dilakukan dengan komponen GUI standar, platform menyediakan kemampuan scripting menggunakan SQL (untuk operasi database), JavaScript (untuk logika transformasi fleksibel), atau Python (untuk manipulasi data kompleks dengan library seperti pandas). Ini memberikan fleksibilitas tak terbatas bagi developer.
...



...

Data Quality & Governance

Memastikan data yang disinkronisasi akurat, lengkap, konsisten, dan sesuai dengan kebijakan tata kelola data serta regulasi privasi yang berlaku, termasuk perlindungan data pribadi sesuai UU PDP Indonesia.


Data Profiling: analisis otomatis terhadap data untuk memahami struktur, distribusi nilai, dan kualitasnya (berapa persen null, duplikat, outlier). Data Validation: pemeriksaan apakah data memenuhi aturan yang ditetapkan (format, range nilai, referential integrity). Data Cleansing: pembersihan otomatis data yang tidak valid, seperti membuang karakter tidak valid, menstandarisasi format, atau mengisi nilai yang kosong.

Duplicate Detection: identifikasi record yang sama atau mirip di dataset menggunakan algoritma fuzzy matching (tidak harus identik 100%). Resolution: menentukan mana record yang valid dan mana yang duplikat, dengan strategi yang dapat dikonfigurasi (pertahankan yang terbaru, merge field terbaik dari keduanya, dll.). Data Lineage: melacak asal-usul setiap data — dari mana asalnya, transformasi apa yang diterapkan, ke mana perginya.

Audit Trail: pencatatan lengkap siapa, kapan, apa yang diubah pada setiap data — esensial untuk kepatuhan regulasi dan investigasi insiden. PII (Personally Identifiable Information) Detection: identifikasi otomatis data pribadi sensitif seperti NIK, nomor telepon, nama, alamat. PII Masking: menyembunyikan atau mengaburkan data PII saat disalin ke lingkungan non-produksi (development/testing) untuk melindungi privasi.



Conflict Resolution

Penanganan cerdas ketika data yang sama diubah secara bersamaan di dua atau lebih sistem, memastikan konsistensi data terjaga tanpa kehilangan informasi.


Conflict terjadi ketika data yang sama diubah di sumber dan tujuan dalam waktu hampir bersamaan. Sistem mendeteksi konflik ini secara otomatis menggunakan timestamp, version number, atau checksum. Strategi resolusi yang tersedia: (1) Wins-by-timestamp: data yang lebih baru menang. (2) Source-wins: data dari sistem sumber selalu dianggap benar. (3) Destination-wins: data di tujuan dipertahankan. (4) Manual review: konflik dikumpulkan untuk ditinjau administrator.

Setiap perubahan data disimpan bersama dengan nomor versinya, memungkinkan sistem untuk: (1) Melacak riwayat lengkap perubahan setiap record. (2) Membandingkan versi yang berkonflik. (3) Rollback ke versi sebelumnya jika terjadi kesalahan. (4) Membuktikan urutan kronologis perubahan untuk keperluan audit dan investigasi.
...



Ilustrasi penjadwalan dan orkestrasi

Scheduling & Orchestration

Pengaturan jadwal dan koordinasi eksekusi proses sinkronisasi data yang kompleks, memastikan pipeline data berjalan pada waktu yang tepat, dalam urutan yang benar, dengan pengelolaan prioritas dan dependensi yang cerdas.


Cron: penjadwalan berbasis waktu dengan sintaks cron yang presisi (misal: 'setiap Senin pukul 02.00 WIB'). Event-Driven: sinkronisasi dipicu oleh kejadian tertentu (misal: ketika file baru masuk ke folder tertentu, atau ketika record baru ditambahkan ke tabel tertentu). Interval: sinkronisasi berjalan setiap N menit/jam/hari secara konsisten.

Dependency Management memastikan job sinkronisasi berjalan dalam urutan yang benar — misalnya, tabel master (referensi) harus disinkronisasi terlebih dahulu sebelum tabel transaksi yang mereferensikannya. Job Prioritization memberi bobot prioritas pada setiap job: job dengan prioritas tinggi mendapat akses resource lebih dulu ketika terjadi antrian, memastikan data kritis selalu terproses tepat waktu.

Menjalankan beberapa pipeline sinkronisasi secara bersamaan untuk memaksimalkan penggunaan resource dan meminimalkan total waktu pemrosesan. Sistem mengatur pembagian resource (CPU, memori, koneksi database) secara cerdas agar eksekusi paralel tidak saling mengganggu atau menyebabkan bottleneck pada database sumber maupun tujuan.



Licensing & Support

Kepastian hukum dan jaminan dukungan teknis profesional untuk Platform Sinkronisasi Data.


Hak penggunaan perangkat lunak selamanya dengan pembayaran satu kali. Tidak ada risiko gangguan layanan akibat kendala perpanjangan lisensi. Aset tercatat sebagai aset tetap instansi.

Dukungan teknis sepanjang waktu untuk memastikan pipeline data kritis tidak pernah berhenti. SLA response time 4 jam menjamin setiap gangguan pada aliran data mendapat penanganan segera dari tim ahli, mencegah dampak berantai pada sistem operasional yang bergantung pada data tersebut.

Migration Assistance: pendampingan teknis selama proses migrasi data dari sistem lama ke platform baru, termasuk pemetaan data, uji coba, dan validasi hasil migrasi. Regular Product Updates: pembaruan rutin yang mencakup perbaikan bug, optimasi performa, dukungan versi database baru, dan fitur-fitur baru yang terus ditingkatkan.
Ilustrasi lisensi dan dukungan