Apa itu Data Besar? 10 Alat Data Besar Paling Populer

Diterbitkan: 2023-01-18

Apa itu Data Besar?

Data besar mengacu pada volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur yang dihasilkan dan dikumpulkan dengan kecepatan tinggi, sehingga sulit untuk diproses menggunakan alat pengolah data tradisional. Kumpulan data besar ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti media sosial, data sensor, dan catatan transaksi. Data dianalisis untuk mengungkap wawasan dan membuat keputusan yang lebih baik.

Data besar umumnya mencakup kumpulan data dengan ukuran di luar kemampuan alat perangkat lunak yang biasa digunakan untuk menangkap, menyusun, mengelola, dan memproses data dalam waktu berlalu yang dapat ditoleransi. "Ukuran" data besar adalah target yang terus bergerak, karena saat ini kumpulan data dianggap data besar jika berkisar dari beberapa lusin terabyte hingga banyak petabyte data. Tiga karakteristik utama dari big data adalah volume, kecepatan, dan variasi.

Volume mengacu pada jumlah data yang dihasilkan, yang bisa dalam petabyte atau exabyte. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti media sosial, data sensor, dan catatan transaksi, dan dapat terstruktur atau tidak terstruktur.

Velocity mengacu pada kecepatan di mana data dihasilkan dan perlu diproses. Data ini dihasilkan secara real-time, dan perlu dianalisis serta diproses dengan cepat agar bermanfaat.

Ragam mengacu pada berbagai jenis data yang dihasilkan, seperti teks, gambar, audio, dan video. Data ini dapat terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur, dan memerlukan alat dan teknik khusus untuk memproses dan menganalisis.

Data besar digunakan di berbagai industri seperti keuangan, perawatan kesehatan, ritel, dan transportasi untuk mendapatkan wawasan dan membuat keputusan yang lebih baik. Analitik tingkat lanjut, seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, sering digunakan untuk menganalisis data besar untuk mengungkap pola, tren, dan wawasan tersembunyi.

Beberapa contoh data besar

Data media sosial , seperti tweet, postingan Facebook, dan foto Instagram, yang dapat memberikan wawasan tentang sentimen dan perilaku konsumen.
Data sensor , seperti data yang dikumpulkan dari perangkat IoT, yang dapat memberikan wawasan tentang kinerja peralatan dan kondisi lingkungan.
Data keuangan , seperti harga saham dan volume perdagangan, yang dapat memberikan wawasan tentang tren pasar dan peluang investasi.
Data perawatan kesehatan , seperti rekam medis elektronik dan data genomik, yang dapat memberikan wawasan tentang kesehatan pasien dan membantu pengembangan perawatan baru.
Data ritel , seperti data penjualan dan riwayat pembelian pelanggan, yang dapat memberikan wawasan tentang perilaku pembelian konsumen dan membantu pengelolaan inventaris.
Data transportasi , seperti data GPS dari kendaraan dan data lalu lintas, yang dapat memberikan wawasan tentang pola lalu lintas dan membantu pengoptimalan rute.
Mencatat data dari server web , yang dapat memberikan wawasan tentang perilaku pengguna dan membantu pengoptimalan situs web.
Data genom , yang dapat memberikan wawasan tentang predisposisi genetik terhadap penyakit dan membantu pengobatan yang dipersonalisasi.

Ini hanyalah beberapa contoh dari banyak sumber data besar yang dihasilkan dan dikumpulkan saat ini. Wawasan yang diperoleh dari big data dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan operasi, dan mendorong pertumbuhan bisnis.

Jenis Data Besar

Data terstruktur : Jenis data ini diatur dalam format tertentu, seperti dalam database relasional. Contoh data terstruktur termasuk transaksi keuangan, catatan pelanggan, dan data sensor.
Data semi-terstruktur : Jenis data ini memiliki beberapa struktur, tetapi tidak sebanyak data terstruktur. Contoh data semi-terstruktur meliputi email, postingan media sosial, dan file log.
Data tidak terstruktur : Jenis data ini tidak memiliki struktur yang telah ditentukan sebelumnya dan dapat datang dalam berbagai bentuk seperti teks, gambar, audio, dan video. Contoh data tidak terstruktur termasuk gambar, video, audio, dan dokumen teks.
Streaming data : Jenis data ini dihasilkan dan diproses secara real-time, dan memerlukan alat dan teknik khusus untuk memproses dan menganalisis. Contoh data streaming termasuk data media sosial, data sensor, dan data pasar keuangan.
Data gelap : Jenis data ini adalah data yang dikumpulkan, diproses, dan disimpan oleh organisasi, tetapi tidak pernah digunakan. Data gelap tidak terstruktur dan dapat ditemukan dalam berbagai bentuk seperti email, postingan media sosial, dan file log.
Data Publik : Jenis data ini dihasilkan oleh organisasi pemerintah, lembaga penelitian, dan entitas lain yang menyediakan data untuk publik. Data publik dapat digunakan untuk penelitian, dan untuk meningkatkan pelayanan publik.

Masing-masing jenis data ini memiliki karakteristik uniknya sendiri, dan memerlukan alat dan teknik yang berbeda untuk memproses dan menganalisisnya. Memahami berbagai jenis big data dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik tentang cara mengelola, menyimpan, dan menganalisis data mereka.

Keuntungan Big Data

Pemrosesan big data memiliki beberapa keunggulan, antara lain:

Pengambilan keputusan yang lebih baik : Dengan menganalisis sejumlah besar data, organisasi dapat mengungkap wawasan dan pola yang tidak akan terlihat dengan metode tradisional. Ini dapat mengarah pada pengambilan keputusan dan perencanaan strategis yang lebih baik.
Peningkatan efisiensi : Pemrosesan data besar dapat membantu organisasi mengidentifikasi inefisiensi dan mengoptimalkan operasi. Misalnya, ini dapat membantu manajemen inventaris, pengoptimalan rantai pasokan, dan mengidentifikasi serta mencegah penipuan.
Pengembangan produk baru : Big data dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku konsumen, yang dapat digunakan untuk mengembangkan produk dan layanan baru.
Personalisasi : Big data dapat digunakan untuk menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi bagi pelanggan, seperti kampanye pemasaran yang dipersonalisasi, dan rekomendasi untuk produk dan layanan.
Penghematan biaya : Dengan mengidentifikasi inefisiensi dan mengoptimalkan operasi, pemrosesan data besar dapat membantu organisasi menghemat uang.
Deteksi penipuan : Data besar dapat digunakan untuk mendeteksi aktivitas penipuan, seperti penipuan kartu kredit atau penipuan klaim asuransi.
Pemeliharaan Prediktif : Data besar dapat digunakan untuk memprediksi kapan peralatan kemungkinan akan gagal, memungkinkan organisasi untuk menjadwalkan pemeliharaan, mengurangi waktu henti, dan meningkatkan efisiensi.
Pemodelan prediktif : Big data dapat digunakan untuk membangun model prediktif yang dapat membantu organisasi membuat prediksi tentang kejadian di masa mendatang, seperti penjualan, perilaku pelanggan, dan lainnya.

Secara keseluruhan, pemrosesan big data dapat memberi organisasi wawasan berharga dan membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi, dan mendorong pertumbuhan.

Alat dan perangkat lunak Big Data teratas

#1 Apache Hadoop

Apache Hadoop adalah perangkat lunak sumber terbuka yang memungkinkan distribusi kumpulan data besar di beberapa kluster komputer menggunakan antarmuka pemrograman yang mudah digunakan.

Fitur:
- Penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan kumpulan data besar
- Skalabilitas, karena sistem dapat dengan mudah diperluas dengan menambahkan node baru
- Toleransi kesalahan, karena data direplikasi di seluruh node
- Dukungan untuk berbagai format data dan sistem penyimpanan
- Throughput data tinggi
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Apache Spark dan Apache Hive

Situs Web Apache Hadoop

#2 Apache Spark

Apache Spark adalah sistem komputasi terdistribusi open-source yang dapat memproses kumpulan data besar dengan cepat.

Fitur:
- Pemrosesan data dalam memori untuk analisis cepat
- Kemampuan untuk menangani beragam jenis format data dan sistem penyimpanan.
- Dukungan untuk SQL, streaming, dan pembelajaran mesin
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Apache Hadoop dan Apache Kafka
- Dapat berjalan di cluster atau mesin tunggal
- API tingkat tinggi untuk Java, Python, dan Scala

Situs Web Apache Spark

#3 Apache Kafka

Apache Kafka adalah platform streaming peristiwa terdistribusi sumber terbuka yang dapat menangani aliran data dengan volume tinggi, throughput tinggi, dan latensi rendah.

Fitur:
- Streaming data dengan throughput tinggi dan toleran terhadap kesalahan
- Dukungan untuk pemrosesan data waktu nyata
- Skalabilitas, karena sistem dapat dengan mudah diperluas dengan menambahkan node baru
- Dukungan untuk berbagai format data dan sistem penyimpanan
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Apache Storm dan Apache Hadoop

Situs Web Apache Kafka

# 4 Pencarian elastis

Elasticsearch adalah mesin pencari berdasarkan pustaka Lucene, yang dapat digunakan untuk pencarian teks lengkap, analisis kinerja, dan logging.

Fitur:
- Pencarian dan analitik waktu nyata
- Skalabilitas, karena sistem dapat dengan mudah diperluas dengan menambahkan node baru
- Kemampuan untuk menangani beragam jenis format data dan sistem penyimpanan.
- Fungsi pencarian lanjutan, termasuk pencarian segi dan pencarian geospasial
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Logstash dan Kibana

Situs Web Elasticsearch

# 5 Tablo

Tableau adalah perangkat lunak intelijen bisnis dan visualisasi data yang dapat terhubung ke berbagai sumber data dan membuat visualisasi dan dasbor interaktif.

Fitur:
- Antarmuka seret dan lepas untuk membuat visualisasi
- Dukungan untuk berbagai sumber data, termasuk platform big data
- Fitur interaktivitas dan kolaborasi, seperti kemampuan untuk berbagi visualisasi dan dasbor
- Analitik tingkat lanjut, seperti peramalan dan pemodelan statistik
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti R dan Python

Situs web Tablo

#6 Badai Apache

Apache Storm adalah sistem komputasi terdistribusi real-time yang dapat memproses aliran data secara real-time.

Fitur:
- Pemrosesan data waktu nyata
- Skalabilitas, karena sistem dapat dengan mudah diperluas dengan menambahkan node baru
- Kemampuan untuk menangani beragam jenis format data dan sistem penyimpanan.
- Dukungan untuk berbagai bahasa pemrograman, termasuk Java, Python, dan Ruby
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Apache Kafka dan Apache Hadoop

Situs web Badai Apache

#7 Awanera

Cloudera adalah distribusi Apache Hadoop yang menyertakan alat dan layanan tambahan untuk pengelolaan dan analisis data besar.

Fitur:
- Penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan kumpulan data besar
- Skalabilitas, karena sistem dapat dengan mudah diperluas dengan menambahkan node baru
- Kemampuan untuk menangani beragam jenis format data dan sistem penyimpanan.
- Analitik tingkat lanjut, seperti pembelajaran mesin dan SQL
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Apache Spark dan Apache Kafka
- Tersedia sebagai versi sumber terbuka dan perusahaan

Situs Cloudera

#8 MongoDB

MongoDB adalah database berorientasi dokumen NoSQL yang dapat menangani sejumlah besar data tidak terstruktur.

Fitur:
- Dukungan untuk dokumen mirip JSON
- Dukungan untuk penskalaan horizontal
- Dukungan untuk bahasa permintaan yang kaya
- Dukungan untuk analitik waktu nyata
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Apache Spark dan Apache Hadoop
- Tersedia sebagai versi sumber terbuka dan perusahaan

Situs web MongoDB

#9 Databrick

Databricks adalah platform berbasis cloud untuk rekayasa data, pembelajaran mesin, dan analitik.

Fitur:
- Dukungan untuk Apache Spark
- Skalabilitas, karena sistem dapat dengan mudah diperluas dengan menambahkan node baru
- Kemampuan untuk menangani beragam jenis format data dan sistem penyimpanan
- Analitik tingkat lanjut, seperti pembelajaran mesin dan SQL
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Apache Kafka dan Elasticsearch
- Tersedia sebagai versi sumber terbuka dan perusahaan

Situs Web Databrick

#10 Kisah

Talend adalah alat integrasi data besar yang memungkinkan integrasi dan pengelolaan data besar dari berbagai sumber.

Fitur:
- Kemampuan untuk menangani beragam jenis format data dan sistem penyimpanan
- Dukungan untuk berbagai bahasa pemrograman, termasuk Java, Python, dan Ruby
- Dukungan untuk pemrosesan data waktu nyata
- Dukungan untuk kualitas data dan tata kelola data
- Integrasi dengan alat data besar lainnya, seperti Apache Hadoop, Apache Spark, dan MongoDB
- Tersedia sebagai versi sumber terbuka dan perusahaan

Situs web Talen

Ini adalah beberapa alat dan perangkat lunak data besar paling populer yang tersedia saat ini, tetapi ada banyak opsi lain juga. Perlu dicatat bahwa banyak dari alat ini memiliki kasus penggunaan khusus dan penting untuk memilih alat yang tepat untuk pekerjaan itu.