Kapan Batch Processing digunakan?

Nightly ETL dari database produksi ke Data Warehouse. Laporan keuangan bulanan yang digenerate otomatis. Retraining machine learning model setiap minggu. Rekonsiliasi data antara dua sistem setiap hari

Apa kesalahpahaman umum tentang Batch Processing?

Batch processing bukan teknologi lama - masih sangat relevan dan cocok untuk banyak kasus. Batch bukan lebih buruk dari streaming - untuk kasus yang tidak butuh real-time, batch lebih efisien dan murah. Batch processing bukan hanya untuk data besar - script SQL harian pun adalah batch processing

Apa Itu Batch Processing? Pengertian dan Perbedaan dengan Stream Processing

Q: Apa itu Batch Processing?

Pemrosesan data dalam kumpulan besar (batch) pada waktu tertentu - biasanya terjadwal malam atau minggu - bukan secara real-time saat data masuk.

Batch Processing adalah metode pemrosesan data di mana data dikumpulkan terlebih dahulu dalam periode tertentu, lalu diproses sekaligus dalam satu "batch" pada waktu yang telah ditentukan.

Batch Processing vs Stream Processing

Aspek	Batch Processing	Stream Processing
Timing	Terjadwal (nightly, hourly)	Real-time / milidetik
Latency	Tinggi (menit - jam)	Rendah (milidetik - detik)
Throughput	Sangat tinggi	Sedang
Kompleksitas	Rendah	Tinggi
Biaya	Lebih murah	Lebih mahal
Use case	ETL, reporting	Fraud detection, alerting

Kapan Gunakan Batch?

Batch cocok ketika:

Data tidak butuh real-time: laporan harian, weekly summary
Volume sangat besar: memproses jutaan record sekaligus lebih efisien
Kompute intensif: model ML training, complex transformations
Cost sensitive: batch lebih murah dari streaming

Contoh Skenario Batch

Nightly ETL: load data produksi ke Data Warehouse setiap tengah malam
Weekly report: generate laporan keuangan setiap Senin pagi
Monthly billing: hitung tagihan semua customer di akhir bulan
ML model retraining: retrain model prediksi setiap minggu

Batch Processing adalah metode pemrosesan data di mana data dikumpulkan terlebih dahulu dalam periode tertentu, lalu diproses sekaligus dalam satu "batch" pada waktu yang telah ditentukan.

Batch Processing vs Stream Processing

Aspek	Batch Processing	Stream Processing
Timing	Terjadwal (nightly, hourly)	Real-time / milidetik
Latency	Tinggi (menit - jam)	Rendah (milidetik - detik)
Throughput	Sangat tinggi	Sedang
Kompleksitas	Rendah	Tinggi
Biaya	Lebih murah	Lebih mahal
Use case	ETL, reporting	Fraud detection, alerting

Kapan Gunakan Batch?

Batch cocok ketika:

Data tidak butuh real-time: laporan harian, weekly summary
Volume sangat besar: memproses jutaan record sekaligus lebih efisien
Kompute intensif: model ML training, complex transformations
Cost sensitive: batch lebih murah dari streaming

Contoh Skenario Batch

Nightly ETL: load data produksi ke Data Warehouse setiap tengah malam
Weekly report: generate laporan keuangan setiap Senin pagi
Monthly billing: hitung tagihan semua customer di akhir bulan
ML model retraining: retrain model prediksi setiap minggu

Batch Processing

Batch Processing vs Stream Processing

Kapan Gunakan Batch?

Contoh Skenario Batch

Istilah Terkait

Data Pipeline

Stream Processing

Fungsi SQL Terkait

Batch Processing

Batch Processing vs Stream Processing

Kapan Gunakan Batch?

Contoh Skenario Batch

Istilah Terkait

Data Pipeline

Stream Processing

Fungsi SQL Terkait