Cara Kerja Big Data

Sultranow.com Lihatlah hype seputar penggunaan Teknologi Informasi dalam bisnis dan dunia pada umumnya. Anda pasti akan banyak mendengar tentang pentingnya analisis data dan penggunaan data besar.

Tapi apa sebenarnya big data itu ? Siapa yang menggunakan data besar? Dan bagaimana cara kerjanya?

Cara Kerja Big Data: Dasar-dasar

Sampai baru-baru ini, sebagian besar informasi yang dihasilkan dan dikelola oleh orang-orang yang bekerja di organisasi di seluruh dunia memiliki struktur tertentu ÔÇö yang biasanya dapat diwakili oleh baris dan kolom spreadsheet atau database relasional.┬áTetapi karena teknologi dan ruang lingkup aktivitas manusia telah berkembang, banyak informasi yang sekarang harus kita tangani mengambil bentuk semi-terstruktur atau tidak terstruktur.┬áHal-hal seperti aliran audio, video, teks, foto, atau pertukaran media sosial termasuk dalam kategori ini.

Cara Kerja Big Data

Dan ada banyak informasi ini di sekitar. Pada April 2020, satu menit di internet melihat:

  • 347.222 postingan dipublikasikan di Instagram
  • Konsumen menghabiskan $1,000 000 online;
  • Orang-orang mengirim hampir 41 juta pesan teks melalui WhatsApp
  • Amazon mengirimkan 6.659 paket.

Cara Kerja Big Data: pahami apa itu! Data besar adalah istilah selimut untuk kumpulan informasi yang dinamis dan seringkali sangat besar yang dihasilkan oleh orang, mesin, dan alat. Sumber data besar mencakup informasi dari media sosial, data mesin, ponsel cerdas, tablet, video, rekaman suara, serta penyimpanan dan pencatatan data terstruktur dan tidak terstruktur.

Secara konseptual, data besar memiliki karakteristik inti tertentu , paling sering dilambangkan dengan tiga V:

  1. Volume: Sejumlah besar informasi yang dibuat dibandingkan dengan sumber data tradisional.
  2. Ragam: Data besar berasal dari banyak sumber dan dapat mengambil banyak format.
  3. Velocity: Data dihasilkan dengan kecepatan tinggi dan harus ditangani dengan kecepatan yang sama.

Baru-baru ini, analis telah menambahkan karakteristik lain ke daftar ini, terutama Veracity (ukuran keandalan dan keakuratan informasi) dan Nilai (yang berbicara tentang manfaat data besar yang diperoleh bisnis dan masyarakat). Baja Juga : Pengatar Data Lakes

Sejarah Big Data

Istilah ‘┬áBig Data┬á‘ telah ada sejak awal 1990-an, dengan kebanyakan orang memuji John R. Mashey (yang bekerja di Silicon Graphics selama periode itu) karena membuat istilah tersebut populer.┬áNamun, upaya untuk mengumpulkan dan belajar dari gudang informasi yang besar sudah ada sejak zaman kuno.┬á

Misalnya, pada masa Alexander Agung (sekitar 300 SM), orang Mesir kuno berusaha untuk menangkap semua data yang ada di perpustakaan Alexandria. Dan ilmuwan militer Romawi Kuno biasa menganalisis statistik pertempuran dan penyebaran untuk menentukan distribusi optimal bagi pasukan mereka.

Era data besar kontemporer secara kasar dapat dibagi menjadi tiga fase utama.

Big Data fase 1.0 berakar kuat pada manajemen basis data awal, yang sangat bergantung pada teknik penyimpanan, ekstraksi, dan pengoptimalan yang umum untuk data yang disimpan dalam Sistem Manajemen Basis Data Relasional (RDBMS).

Selama periode ini, manajemen basis data dan pergudangan data adalah komponen inti, dengan teknik seperti kueri basis data, pemrosesan analitik online, dan alat pelaporan standar yang meletakkan dasar bagi dasar analisis data modern.

Sejak awal 2000-an, internet dan World Wide Web adalah katalisator untuk Big Data fase 2.0. Sementara lalu lintas web berbasis HTTP menciptakan peningkatan besar dalam data semi-terstruktur dan tidak terstruktur, perusahaan seperti Yahoo, Amazon, dan eBay mulai mengukur perilaku pelanggan dengan menganalisis tingkat klik, data lokasi spesifik IP, dan log pencarian.

Dengan struktur big data yang kini semakin bervariasi, organisasi perlu menemukan strategi manajemen baru, pendekatan analitis, dan solusi penyimpanan. Dan ketika platform media sosial meledak, permintaan akan teknologi dan pendekatan baru untuk

apa yang harus dilakukan dengan data besar tumbuh lebih jauh.

Masalah-masalah ini bertahan sampai batas tertentu, tetapi fase Big Data 3.0 muncul sebagai era mobile dari evolusi data besar. Data besar dari perangkat seluler memberi organisasi opsi untuk menganalisis data perilaku (seperti klik dan kueri penelusuran) serta menyimpan dan menganalisis data berbasis lokasi seperti informasi GPS. 

Pada saat yang sama, perkembangan berkelanjutan dari perangkat yang mendukung internet berbasis sensor membengkakkan lingkup data dan meningkatkan potensi analisis data besar untuk menelusuri lebih jauh, dengan Internet of Things atau perangkat IoT menghasilkan zettabytes data setiap hari.

Cara Kerja Big Data: Cara Baru Menangani Informasi

Dengan beragam sumber data besar seperti streaming dan media statis, cloud, platform sosial, IoT, dan basis data yang berkontribusi pada campuran tersebut, diperlukan teknologi dan keahlian baru untuk mengelola data besar, menganalisis, dan mengekstraksi nilai darinya, dan mengkomunikasikan hasil analisis ini kepada pemangku kepentingan terkait.

Bidang ilmu data muncul dari kebutuhan untuk menemukan profesional yang mampu memanfaatkan sumber data yang ada, dan membuat yang baru sesuai kebutuhan, untuk mengekstrak informasi yang bermakna dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. 

Praktisi di arena ini membutuhkan keahlian dalam domain bisnis, keterampilan komunikasi yang efektif, kemampuan untuk menafsirkan hasil secara akurat, dan kapasitas untuk menggunakan setiap dan semua teknik statistik yang relevan, bahasa pemrograman, paket perangkat lunak, perpustakaan, dan infrastruktur data yang relevan dengan tugas di tangan.

Peran profesional data besar lainnya termasuk analis data besar, insinyur data besar, pengembang data besar, dan arsitek data besar. Orang-orang ini secara kolektif bertanggung jawab atas desain, implementasi, pemantauan, dan pengelolaan sistem dan solusi big data.

Cara Kerja Big Data: Pentingnya Visualisasi Data

Adalah satu hal bagi ilmuwan data dan alat data besar untuk dapat mengidentifikasi tren, outlier, dan pola dalam data ÔÇö tetapi itu adalah hal lain bagi mereka untuk mengomunikasikan temuan ini kepada manajer bisnis dan operasional dalam bentuk yang (seringkali non-teknis) orang bisa mengerti.

Visualisasi data memberikan representasi grafis dari informasi yang memenuhi kebutuhan ini untuk mengomunikasikan hasil analisis data besar kepada pihak di luar lab ilmu data. Untuk melakukan ini secara efektif, visualisasi data harus melakukan tindakan penyeimbangan yang halus antara bentuk dan fungsi. Alat dan platform terbaik dapat menyampaikan poin penting secara visual, baik di dasbor atau dek slide, memungkinkan pemangku kepentingan untuk memanfaatkan informasi tersebut.

Jenis visualisasi data umum yang umum meliputi bagan, tabel, grafik, peta, infografis, dan dasbor.

Masa Depan Big Data

Mayoritas pakar data besar setuju bahwa jumlah data yang dihasilkan akan terus tumbuh secara eksponensial di masa depan. Beberapa perkiraan memproyeksikan bahwa lingkup data global akan mencapai 175 zettabytes pada tahun 2025. Meningkatnya jumlah pengguna internet yang melakukan segala sesuatu secara online dan proliferasi perangkat yang terhubung dan sistem tertanam merupakan faktor utama yang berkontribusi.

Dengan penyedia layanan cloud publik dan perusahaan seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform mengubah cara big data disimpan dan diproses, para ahli juga memperkirakan bahwa masa depan big data akan berbasis cloud. Lingkungan hybrid dan multi-cloud dipandang sebagai masa depan untuk penerapan proyek big data perusahaan.

Apa yang disebut “data cepat” ÔÇö yang memungkinkan pemrosesan dalam aliran waktu nyata ÔÇö diharapkan menjadi penting.┬áDengan teknologi pemrosesan aliran yang memberi organisasi kemampuan untuk menganalisis informasi semacam itu hanya dalam waktu satu milidetik, data cepat akan menjadi sarana penting untuk memberikan nilai bisnis yang cepat.┬á

Penggabungan pembelajaran mesin yang berkembang dan teknologi kecerdasan buatan ke dalam alat analitik data besar diantisipasi untuk memicu tren ini.

admin

Hai, nama saya Dwiyanto Nugraha. Saya adalah satu dari sekian banyak pecinta "Mie Siram" di Indonesia.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.