Fakta bahwa organisasi menghadapi tantangan Big Data adalah hal biasa saat ini. Istilah Big Data mengacu pada penggunaan satu set beberapa teknologi, baik lama maupun baru, untuk mengekstrak beberapa informasi yang berarti dari tumpukan data yang sangat besar. Kumpulan data tidak hanya besar tetapi juga memiliki serangkaian tantangan unik dalam menangkap, mengelola, dan memprosesnya. Tidak seperti data yang bertahan dalam database relasional, yang terstruktur, format data besar dapat terstruktur, semi terstruktur hingga tidak terstruktur, atau dikumpulkan dari sumber berbeda dengan ukuran berbeda. Artikel ini membahas aspek fundamental Big Data, karakteristik dasarnya, dan memberi Anda petunjuk tentang alat dan teknik yang digunakan untuk menanganinya.
Ikhtisar
Istilah Big Data memberikan kesan hanya ukuran data. Ini benar dalam arti tertentu, tetapi tidak memberikan gambaran keseluruhan. Tantangan yang terkait dengannya bukan hanya tentang ukurannya saja. Faktanya, ide tersebut berkembang untuk menamai lautan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, format, dan ukuran, dan, pada saat yang sama, sulit untuk dimanfaatkan atau mendapatkan nilai darinya. Munculnya teknologi baru dan meningkatnya penggunaan Internet memberikan dorongan pada volume dan disparitas. Volume terus meningkat dengan setiap pertukaran informasi melalui Internet atau bahkan objek IoT kecil yang kami gunakan. Sebuah pengambilan sederhana dari panggilan telepon atau menyalakan CCTV dapat menghasilkan rantai data. Saat ini, sebagian besar perangkat terhubung secara online. Nah, jika sebuah organisasi ingin mengumpulkan informasi tersebut secara online, perlu proses pengolahan khusus karena data yang dihasilkan akan sangat besar. Selain itu, mungkin tidak ada keseragaman dalam format data yang diambil. Ini menambah kerumitan karena kita harus berurusan dengan data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur. Alat yang kami gunakan sampai sekarang untuk mengatur data tidak mampu menangani variasi dan volume seperti itu. Oleh karena itu, kita dapat mengatakan bahwa istilah Big Data sebenarnya berlaku untuk data yang tidak dapat diproses atau dianalisis melalui alat dan teknik tradisional yang biasanya digunakan untuk memproses data terstruktur atau semi terstruktur seperti menggunakan database relasional, XML, dan sebagainya.
Organisasi saat ini penuh dengan data tidak terstruktur atau semi terstruktur yang tersedia dalam format mentah. Data-data ini bisa menjadi kekayaan informasi jika diolah dan nilai yang didapat darinya. Tapi, masalahnya adalah bagaimana melakukannya. Teknik dan alat tradisional, seperti database relasional, tidak memadai untuk menangani volume data beraneka ragam yang begitu besar. Ini juga merupakan masalah bermata dua bagi organisasi, karena hanya memotong-motongnya berarti kehilangan informasi berharga—jika ada—dan menyimpannya adalah pemborosan sumber daya. Oleh karena itu, beberapa alat dan teknik dicari untuk mengatasi masalah tersebut. Kadang-kadang, kita cukup yakin dengan nilai potensialnya yang menumpuk dan dapat menuai tambang emas informasi, tetapi tanpa alat yang tepat, proses bisnis untuk menuai manfaat darinya cukup membebani proses bisnis. Data saat ini sangat besar dan meledak seperti apa pun dalam beberapa tahun terakhir; sepertinya tidak ada yang bisa menghentikannya.
Ledakan Informasi
Data besar semakin besar setiap menitnya di hampir setiap sektor, baik itu teknologi, media, ritel, layanan keuangan, perjalanan, dan media sosial, untuk menyebutkan beberapa saja. Volume pemrosesan data yang sedang kita bicarakan sangat membingungkan. Berikut adalah beberapa informasi statistik untuk memberi Anda gambaran:
- Saluran cuaca menerima 18.055.555 permintaan ramalan cuaca setiap menit.
- Pengguna Netflix melakukan streaming 97.222 jam video setiap menit.
- Pengguna Skype melakukan 176.220 panggilan setiap menit.
- Pengguna Instagram memposting 49.380 foto setiap menit.
Angka-angka ini tumbuh setiap tahun, dengan peningkatan jumlah orang yang menggunakan Internet. Pada tahun 2017, penggunaan internet mencapai hingga 47% (3,8 miliar orang) dari populasi dunia. Dengan jumlah perangkat elektronik yang terus meningkat, perkiraan data keluaran kami diperkirakan 2,5 triliun byte per hari dan terus bertambah.
Statistik Google Penelusuran menunjukkan 3,5 miliar penelusuran per hari, yang berarti rata-rata lebih dari 40.000 penelusuran setiap detik. Kita juga tidak boleh melewatkan bahwa mesin pencari lain juga melakukan pencarian. Laporan Statistik Email, 2015-2019 dari Radicati Group, Inc., menunjukkan 2,9 miliar pengguna email pada tahun 2019.
Dalam upaya untuk memperkirakan berapa banyak foto yang akan diambil pada tahun 2017:Jika ada 7,5 miliar orang di dunia pada tahun 2017, dengan sekitar 5 miliar memiliki ponsel, perkiraan yang mungkin adalah bahwa 80% dari ponsel tersebut memiliki kamera internal. Itu berarti ada sekitar 4 miliar orang yang menggunakan kamera mereka. Jika mereka mengambil 10 foto per hari, yang berarti 3.650 foto per tahun per orang, ini berarti sekitar 14 triliun foto diambil per tahun.
Oleh karena itu, ketika kita mengatakan Big Data, pada dasarnya mengacu pada data atau kumpulan catatan yang terlalu besar untuk dapat diduga. Mereka diproduksi melalui mesin pencari, informatika bisnis, jejaring sosial, media sosial, genomik, meteorologi, prakiraan cuaca, dan banyak sumber lainnya. Ini jelas tidak dapat dioperasikan menggunakan alat dan teknik manajemen basis data yang ada. Big Data membuka arena tantangan besar dalam hal penyimpanan, penangkapan, pengelolaan, pemeliharaan, analisis, penelitian, alat baru untuk menanganinya, dan sejenisnya.
Karakteristik Data Besar
Seperti semua hal besar, jika kita ingin mengelolanya, kita perlu mengkarakterisasinya untuk mengatur pemahaman kita. Oleh karena itu, Big Data dapat didefinisikan oleh satu atau lebih dari tiga karakteristik, tiga Vs:volume tinggi , variasi yang tinggi , dan kecepatan tinggi . Karakteristik ini menimbulkan beberapa pertanyaan penting yang tidak hanya membantu kami menguraikannya, tetapi juga memberikan wawasan tentang cara menangani data yang besar dan berbeda dengan kecepatan yang dapat dikelola dalam kerangka waktu yang wajar sehingga kami dapat memperoleh nilai darinya, melakukan beberapa analisis waktu nyata, dan berikan tanggapan berikutnya dengan cepat.
- Volume: Volume mengacu pada ukuran data dunia komputasi yang terus meledak. Ini menimbulkan pertanyaan tentang kuantitas data.
- Kecepatan: Velocity mengacu pada kecepatan pemrosesan. Ini menimbulkan pertanyaan tentang kecepatan pemrosesan data.
- Variasi: Varietas mengacu pada jenis data. Ini menimbulkan pertanyaan tentang seberapa berbeda format datanya.
Perhatikan bahwa kami mengkarakterisasi Big Data menjadi tiga V, hanya untuk menyederhanakan prinsip dasarnya. Sangat mungkin ukurannya bisa relatif kecil, namun terlalu beraneka ragam dan kompleks, atau bisa relatif sederhana namun volume datanya besar. Oleh karena itu, selain ketiga V ini, kita dapat dengan mudah menambahkan yang lain, Veracity . Veracity menentukan keakuratan data dalam kaitannya dengan nilai bisnis yang ingin kita ekstrak. Tanpa kejujuran, tidak mungkin sebuah organisasi menggunakan sumber dayanya untuk menganalisis tumpukan data. Dengan lebih akurat untuk konteks data, ada peluang lebih besar untuk mendapatkan informasi yang berharga. Oleh karena itu, kejujuran adalah karakteristik lain dari Big Data. Perusahaan memanfaatkan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur dari email, media sosial, aliran teks, dan banyak lagi. Namun, sebelum analisis, penting untuk mengidentifikasi jumlah dan jenis data yang akan memengaruhi hasil bisnis.
Alat dan Teknik
Artificial Intelligence (AI), IoT, dan media sosial mendorong kompleksitas data melalui bentuk dan sumber baru. Misalnya, sangat penting bahwa, secara real time, data besar yang datang melalui sensor, perangkat, jaringan, transaksi ditangkap, dikelola, dan diproses dengan latensi rendah. Big Data memungkinkan analis, peneliti, dan pengguna bisnis untuk membuat keputusan yang lebih tepat dengan lebih cepat, menggunakan data historis yang sebelumnya tidak dapat dicapai. Seseorang dapat menggunakan analisis teks, pembelajaran mesin, analisis prediktif, penambangan data, dan pemrosesan bahasa alami untuk mengekstrak wawasan baru dari tumpukan data yang tersedia.
Teknologi telah berkembang untuk mengelola volume data yang sangat besar, yang sebelumnya mahal dan harus memiliki bantuan superkomputer. Dengan munculnya media sosial seperti Facebook, mesin pencari seperti Google, dan Yahoo!, proyek Big Data mendapat dorongan dan tumbuh seperti sekarang ini. Teknologi seperti MapReduce, Hadoop, dan Big Table telah dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan saat ini.
Repositori NoSQL juga disebutkan dalam kaitannya dengan Big Data. Ini adalah database alternatif berbeda dengan database relasional. Basis data ini tidak mengatur catatan dalam tabel baris dan kolom seperti yang ditemukan dalam basis data relasional konvensional. Ada berbagai jenis database NoSQL, seperti Content Store, Document Store, Event Store, Graph, Key Value, dan sejenisnya. Mereka tidak menggunakan SQL untuk kueri dan mereka mengikuti model arsitektur yang berbeda. Mereka ditemukan untuk memfasilitasi Big Data Analytics dengan cara yang menguntungkan. Beberapa nama populer adalah:Hbase, MongoDB, CouchDB, dan Neo4j. Selain mereka, masih banyak yang lainnya.
Kesimpulan
Big Data membuka peluang baru untuk mengumpulkan data dan mengekstraksi nilai darinya, yang jika tidak, membuang-buang waktu. Tidak mungkin untuk menangkap, mengelola, dan memproses Big Data dengan bantuan alat tradisional seperti database relasional. Platform Big Data menyediakan alat dan sumber daya untuk mengekstrak wawasan dari data yang banyak, beragam, dan cepat. Tumpukan data ini sekarang memiliki sarana dan konteks yang layak untuk digunakan untuk berbagai tujuan dalam proses bisnis suatu organisasi. Oleh karena itu, untuk menentukan dengan tepat jenis data apa yang sedang kita bicarakan, kita harus memahaminya dan karakteristiknya sebagai langkah utama.
