Ini Dia Pengertian Big Data: Apa itu Data Besar? Menurut Ahli, Sejarah, Cara Kerja, Jenis, Contoh, Tantangan dan Teknologinya serta Kenapa itu Penting!

0
Gambar Pengertian Big Data Apa Itu Data Besar Menurut Para Ahli Sejarah Cara Kerja Jenis Contoh Tantangan Dan Teknologinya Serta Kenapa Itu Penting
Gambar Pengertian Big Data Apa Itu Data Besar Menurut Para Ahli Sejarah Cara Kerja Jenis Contoh Tantangan Dan Teknologinya Serta Kenapa Itu Penting

Tahukah Anda, Pengertian Big Data, Apa itu Data Besar? Menurut Para Ahli, Sejarah, Cara Kerja, Jenis, Contoh, Tantangan dan Teknologinya serta Kenapa itu Penting! Ya, semakin banyak data yang dibuat setiap hari, Internet of Things bukanlah sesuatu yang imajiner seperti mesin yang akan melacak kebiasaan minum kopi Anda dan menyimpannya di cloud. Istilah big data pertama kali muncul di tahun 60-an, tetapi saat ini menjadi semakin penting. Ada banyak definisi untuk data besar seperti halnya bisnis, organisasi nirlaba, lembaga pemerintah, dan individu yang ingin mengambil manfaat darinya.

Big data menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari kehidupan kita. Setiap orang menggunakan semacam teknologi atau bersentuhan dengan produk dan perusahaan besar. Perusahaan-perusahaan besar tersebut menawarkan kepada kita data mereka, sementara juga menggunakan data yang kita tawarkan kepada mereka. Mereka secara konstan menganalisis data itu untuk menghasilkan lebih efisien dan mengembangkan produk baru. Terkait hal tersebut dalam postingan kali ini, Kami akan membahas secara lebih detail dan lengkap tentang apa itu pengertian big data. Oke baiklah langsung saja, berikut ini adalah ulasannya!

Pengertian Big Data

Big data adalah sesuatu yang sama dengan data tetapi dengan ukuran yang sangat besar, ini adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang sangat besar volumenya dan tumbuh secara eksponensial seiring waktu berdasarkan simpulan Kami yang bersumber dari Situs Guru99.

Singkatnya, data tersebut terbilang sangat besar dan kompleks sehingga tidak ada alat manajemen data tradisional yang dapat menyimpan atau memprosesnya secara efisien.

Apa itu Data Besar?

Ilustrasi Gambar Apa Itu Data Besar Dan Pengertiannya Menurut Para Ahli Serta Sejarahnya
Ilustrasi Gambar Apa Itu Data Besar Dan Pengertiannya Menurut Para Ahli Serta Sejarahnya

Jadi, apa itu yang dimaksud dengan data besar ini? Ya, seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, akronim ini lebih dikenal dengan istilah big data secara global.

Data besar adalah frasa yang digunakan untuk berarti volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur yang sangat besar sehingga sulit untuk diproses menggunakan database tradisional dan teknik perangkat lunak.

Dalam sebagian besar skenario organisasi dan perusahaan, ini merupakan volume data yang terlalu besar atau yang bergerak terlalu cepat pertumbuhannya dan juga yang melebihi kapasitas pemrosesan saat ini.

Secara umum, pengertian big data adalah istilah untuk kumpulan set data yang jumlahnya begitu besar dan kompleks sehingga menjadi sulit untuk diproses menggunakan alat manajemen basis data di tangan atau aplikasi pemrosesan data tradisional.

Tantangan big data termasuk seperti recruiting (pengambilan), curation (kurasi), storage (penyimpanan), searching (pencarian), sharing (berbagi), transfer, analisis dan visualisasi.

Pengertian Big Data Menurut Ahli

Agar lebih memahami tentang apa itu pengertian dan arti big data, maka kita juga harus merujuk kepada pendapat para pakar dan ahli terkait definisi mereka tentang itu.

Pada tahun 2001, seorang analis bernama Doug Laney memperluas gagasan tentang big data.

Dia menjelaskan bahwa desinisi big data mencakup peningkatan variasi data yang dihasilkan oleh suatu organisasi atau perusahaan dan kecepatan di mana data dibuat dan juga diperbarui.

Kemudian definisinya juga dijelaskan oleh seorang pakar dalam bidang data bernama Gartner, sekitar tahun 2001, data besar atau big data adalah data yang berisi variasi yang lebih besar yang datang dalam volume yang meningkat dan dengan kecepatan yang semakin tinggi.

Data besar tersebut dikenal sebagai “Three Vs” atau 3 (huruf) V.

Sederhananya, big data ini adalah data yang lebih besar, kumpulan datanya lebih kompleks, terutama dari sumber data baru.

Kumpulan data ini terbilang sangat produktif sehingga software (perangkat lunak) pengolah data tradisional tidak dapat mengelolanya.

Akan tetapi volume data yang sangat besar ini dapat digunakan untuk mengatasi masalah bisnis yang tidak dapat Anda atasi sebelumnya.

Sejarah Big Data (Data Besar)

Berbicara mengenai tentang apa itu arti big data, maka hal tersebut tidak terlepas dari apa sejarah awalnya bukan?

Ya, meskipun konsep big data itu sendiri dapat dikatakan relatif baru, asal-usul set big data (data besar) yaitu adalah kembali ke tahun 1960-an dan tahun 70-an ketika dunia data baru saja dimulai.

Yatitu dengan adanya pusat data pertama dan pengembangan database relasional yang juga dikenal dengan Relational Database Management System (RDBMS) terkait sistemnya di zaman modern.

Berkenaan dengan sejarahnya sendiri, sekitar tahun 2005, orang mulai menyadari betapa banyak data yang dihasilkan pengguna melalui Facebook, YouTube, dan layanan online lainnya.

Hadoop (framework atau kerangka kerja sumber terbuka yang dibuat khusus untuk menyimpan dan menganalisis kumpulan big data) pun mulai dikembangkan pada tahun yang sama.

NoSQL juga mulai mendapatkan popularitas selama itu.

Development atau pengembangan kerangka kerja atau framework yang open-source, seperti Hadoop (dan baru-baru ini, Spark) sangat penting untuk pertumbuhan big data (data besar) karena mereka membuatnya menjadi lebih mudah untuk dikerjakan serta lebih murah (hemat biaya) untuk disimpan.

Baca Juga :  Pengertian P2V (Physical To Virtual): Cara Kerja dan Fungsinya

Pada tahun-tahun sejak saat itu, volume big data (data besar) telah meroket.

User (pengguna) masih menghasilkan data dalam jumlah besar tetapi bukan hanya manusia yang melakukannya.

Dengan munculnya Internet of Things (IoT), maka lebih banyak objek dan perangkat yang terhubung ke internet, mengumpulkan data tentang pola penggunaan pelanggan dan kinerja produk.

Munculnya pembelajaran mesin masih menghasilkan lebih banyak data.

Sementara big data (data besar) telah tumbuh jauh, kegunaannya baru saja dimulai.

Cloud computing (baca pengertian cloud computing disini) telah memperluas kemungkinan big data lebih jauh.

Cloud menawarkan skalabilitas yang benar-benar elastis, di mana pengembang dapat dengan mudah memutar cluster ad-hoc untuk menguji subset data.

Tujuan dan Fungsi Big Data

Ilustrasi Gambar Tujuan Dan Fungsi Serta Cara Kerja Big Data Dalam Membahas Pengertiannya
Ilustrasi Gambar Tujuan Dan Fungsi Serta Cara Kerja Big Data Dalam Membahas Pengertiannya

Setelah kita mengetahui apa pengertian big data atau data besar, menurut para ahli dan sejarahnya di atas, sekarang kita juga harus mengetahui tentang tujuan dan fungsinya.

Sebelumnya, perlu untuk diketahui bahwa analis data melihat hubungan antara berbagai jenis data, seperti data demografis dan riwayat pembelian, untuk menentukan apakah ada korelasi di antaranya.

Penilaian semacam itu dapat dilakukan sendiri di dalam perusahaan atau secara eksternal oleh 3rd-party atau pihak ketiga yang berfokus pada pemrosesan data besar ke dalam format yang dapat dicerna.

Beberapa tujuan dari big data adalah untuk meningkatkan kecepatan di mana produk dapat sampai ke pasar, untuk mengurangi jumlah waktu dan sumber daya yang dibutuhkan untuk mendapatkan adopsi pasar, target audiens (baca pengertian audiens disini), dan untuk memastikan bahwa pelanggan tetap puas.

Adapun tujuan utama big data dalam bidang bisnis menyediakan kemampuan untuk mengejar model bisnis baru atau untuk mencapai keunggulan kompetitif yang signifikan pada bisnis tradisional perusahaan.

Juga, ukuran dan kompleksitas data memerlukan teknologi yang tepat untuk mendapatkan nilai darinya.

Terkait fungsinya sendiri bisnis sering menggunakan penilaian data besar oleh para ahli untuk mengubahnya menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti (misalnya seperti untuk meningkatkan laba perusahaan).

Hampir setiap departemen di perusahaan dapat memanfaatkan temuan dari analisis data, dari sumber daya manusia dan teknologi hingga pemasaran dan penjualan.

Cara Kerja Big Data

Selain membahas tentang maksud dan arti big data, menurut ahli serta tujuan dan fungsinya, disini Kami juga akan menjelaskan tentang seperti apa prinsip dan cara kerja mereka.

Seperti yang sudah Kami jelaskan sebelumnya pada pengertian data besar di atas, ini adalah sesuatu yang akan memberi Anda wawasan baru, membuka peluang baru dan model bisnis yang baru.

Persiapan dan cara kerja big data melibatkan tiga tindakan utama, yaitu adalah sebagai berikut.

a. Mengintegrasikan

Tindakan pertama dalam cara kerjanya yaitu mengintegrasikan atau integrating.

Big data menyatukan data dari banyak sumber dan aplikasi yang berbeda.

Mekanisme integrasi data tradisional, seperti ETL (Extract, Transform, dan Load) umumnya tidak sesuai dengan tugas.

Dibutuhkan strategi dan teknologi baru untuk menganalisis set big data (data besar) pada skala TeraByte atau bahkan PetaByte.

Selama integrasi, Anda perlu memasukkan data, memprosesnya, dan memastikannya diformat dan tersedia dalam bentuk yang dapat dimulai oleh analis bisnis Anda.

b. Managing

Prinsip kerja dan tindakan berikutnya adalah mengelola atau managing. Ya, data besar membutuhkan penyimpanan.

Solusi penyimpanan tersebut bisa di cloud, di tempat, atau keduanya.

Anda dapat menyimpan data Anda dalam bentuk apa pun yang Anda inginkan dan membawa persyaratan pemrosesan yang Anda inginkan dan mesin proses yang diperlukan ke kumpulan data tersebut berdasarkan request (permintaan).

Banyak orang memilih solusi penyimpanan mereka sesuai dengan di mana data mereka saat ini berada.

Cloud secara bertahap mendapatkan popularitas karena mendukung persyaratan komputasi Anda saat ini dan memungkinkan Anda untuk memutar sumber daya sesuai kebutuhan.

c. Analyzing

Yang terakhir adalah menganalisa atau analyzing.

Investasi dalam big data akan terbayar ketika Anda menganalisis dan menindaklanjuti data (baca pengertian data disini) Anda.

Kita dapat menjelajahi data lebih lanjut untuk membuat penemuan baru, membagikan temuan Anda dengan orang lain, serta membangun model data dengan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

Kembali ke bagian pertanyaan cara kerjanya, maka akan Kami jelaskan dengan contoh berikut.

Sebagai contoh, misalkan akun Facebook Anda terbuka, sangat sering bahwa Anda hanya melihat video atau gambar atau bahkan posting di feed (umpan) berita Anda di mana Anda tertarik dan yang sering dilihat.

Hal itu terjadi karena Facebook menganalisis data dengan mengamati video, gambar, posting di mana Anda menekan tombol like (suka).

Akibatnya, mereka muncul di umpan berita Anda.

Pola dan tren tersebut diamati dan kemudian ditetapkan oleh situs media sosial.

Mulai dari jumlah set data yang berbeda, hanya yang dipilih yang diminati pemirsa.

Jenis-Jenis Big Data atau Data Besar

Untuk lebih memahami tentang penjelasan arti big data dan pengertiannya, pastinya kita juga harus mengetahui apa saja jenis-jenisnya bukan?

Baca Juga :  Daftar Singkatan dalam Teknologi (Akronim) yang Umum Digunakan

Ya, perlu kalian ketahui bahwa big data dapat ditemukan dalam 3 (tiga) bentuk, yakni:

  1. Structured (tersusun atau terstruktur)
  2. Unstructured (tidak terstruktur)
  3. Semi-structured (semi terstruktur)

Di bawah ini adalah penjelasan daripada masing-masing jenis atau macam dari big data (data besar) yang harus kalian ketahui.

1. Structured

Jenis big data yang pertama adalah tersusun, terstruktur atau structured.

Setiap data yang dapat disimpan, diakses dan diproses dalam bentuk format tetap disebut sebagai data “structured atau terstruktur”.

Selama periode waktu, bakat dalam ilmu komputer telah mencapai kesuksesan yang lebih besar dalam mengembangkan teknik untuk bekerja dengan data semacam itu (di mana formatnya sudah diketahui sebelumnya) dan juga memperoleh nilai darinya.

Namun, saat ini, Kami pribadi meramalkan akan muncuknya masalah ketika ukuran data seperti itu tumbuh sangat besar.

2. Unstructured

Jenis big data berikutnya adalah tidak terstruktur (tersusun) atau unstructrured.

Setiap data dengan bentuk atau struktur yang tidak dikenal diklasifikasikan sebagai data yang tidak terstruktur.

Selain ukurannya yang besar, data yang tidak terstruktur menimbulkan banyak tantangan dalam hal pemrosesan untuk mendapatkan nilai darinya.

Contoh tipikal dari data tidak terstruktur adalah sumber data heterogen yang berisi kombinasi file teks, gambar, video dan lain sebagainya.

Sekarang organisasi dan perusahaan saat ini memiliki banyak data yang tersedia dengan mereka tetapi sayangnya, mereka tidak tahu bagaimana mendapatkan nilai dari itu karena data ini dalam bentuk mentah atau format tidak terstruktur.

3. Semi-Structured

Jenis big data yang terakhir adalah semi-terstruktur atau semi-structured. Data semi-terstruktur dapat berisi kedua bentuk data.

Kita dapat melihat data semi-terstruktur sebagai formulir terstruktur tetapi sebenarnya tidak didefinisikan dengan misalnya definisi tabel dalam DBMS (baca pengertian DBMS) relasional.

Contoh data semi-terstruktur adalah data yang direpresentasikan dalam file XML.

Contoh Big Data (Data Besar)

Ilustrasi Gambar Contoh Serta Tantangan Dan Teknologi Dalam Big Data Atau Data Besar
Ilustrasi Gambar Contoh Serta Tantangan Dan Teknologi Dalam Big Data Atau Data Besar

Agar lebih melengkapi pemahaman tentang arti big data, maka disini Kami akan menjelaskan tentang contohnya.

Contoh big data mungkin dapat dikatakan merupakan PetaByte (1.024 TB) atau Exabytes (1.024 PB) data dalam Memory Units (baca pengertian Memory Units disini) yang terdiri dari miliaran hingga triliunan catatan jutaan orang yang semuanya dari sumber yang berbeda (misalnya website, penjualan, pusat kontak pelanggan, media sosial, smartphone) data dan sebagainya).

Data tersebut biasanya berupa data yang terstruktur secara longgar yang seringkali tidak lengkap dan tidak dapat diakses.

Adapun beberapa contoh dari big data yang perlu kalian ketahui adalah sebagai berikut:

  • Bursa efek; Bursa efek di kota New York menghasilkan sekitar satu TeraByte data perdagangan baru per hari.
  • Media sosial; Statistik menunjukkan bahwa 500 + terabyte data baru dapat dicerna ke dalam basis data situs media sosial Facebook, setiap hari. Data ini sebagian besar dihasilkan dalam hal unggahan foto dan video, pertukaran pesan, memberi komentar, dll.
  • Mesin jet; Mesin tunggalnya dapat menghasilkan data 10+ TeraByte dalam 30 menit waktu penerbangan. Dengan ribuan penerbangan per hari, generasi data mencapai hingga sebanyak PetaByte.

Tantangan dan Teknologi dalam Big Data

Kemudian, untuk tantangan dan teknologi (baca pengertian teknologi disini) yang terdapat dalam big data sendiri, akan Kami jelaskan sebagai berikut.

Memang, para pemimpin tim IT dan analisis berada di bawah tekanan luar biasa untuk memanfaatkan kekayaan data saat ini dan menerapkannya untuk menciptakan nilai baru di seluruh organisasi, semua dengan waktu, keterampilan, dan anggaran yang terbatas.

Data menjadi terdistribusi, dinamis, dan beragam di seluruh pusat data dan cloud.

Situasi ini memberikan tantangan tidak hanya bagi tim infrastruktur yang bertanggung jawab untuk menyimpan dan melindungi data, tetapi juga untuk data-scientist, insinyur, dan arsitek, yang perlu mengumpulkan dan menganalisis data secara real time dari berbagai sumber data.

Karena masalah penyebaran data yang luas ini, tim analisis diminta untuk membatasi ruang lingkup data yang dianalisis atau menunggu berhari-hari sebelum data yang tepat dapat tersedia untuk dianalisis.

Tipe data tidak terstruktur dan semi-terstruktur biasanya tidak cocok di gudang data tradisional, yang didasarkan pada basis data relasional yang berorientasi pada dataset terstruktur.

Gudang atau data werehouse juga mungkin tidak dapat menangani permintaan pemrosesan yang ditimbulkan oleh set data besar yang perlu sering diperbarui atau berkelanjutan.

Akibatnya, banyak organisasi yang mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data besar beralih ke basis data NoSQL serta Hadoop dan tools (alat) pendampingnya seperti:

  • YARN; Adalah teknologi manajemen cluster dan salah satu fitur utama dalam Hadoop generasi kedua.
  • MapReduce; Ini merupakan model pemrograman dan implementasi terkait untuk memproses dan menghasilkan set data besar dengan paralel, algoritma terdistribusi pada sebuah cluster.
  • Apache Spark; Yaitu mesin cepat dan umum untuk pemrosesan data besar, dengan modul bawaan untuk streaming, SQL, pembelajaran mesin, dan pemrosesan grafik.
  • HBase; Merupakan basis data open-source, non-relasional dan terdistribusi seperti Google Bigtable.
  • Apache Hive; Merupakan proyek perangkat lunak data warehouse yang dibangun di atas Apache Hadoop untuk menyediakan peringkasan, kueri, dan analisis data.
  • Kafka; Adalah platform pemrosesan sumber terbuka yang dikembangkan oleh Apache Software Foundation.
  • Pig; Merupakan teknologi sumber terbuka yang menawarkan mekanisme tingkat tinggi untuk pemrograman paralel pekerjaan MapReduce yang akan dijalankan pada kelompok Hadoop.
Baca Juga :  Inilah Pengertian Affiliate Marketing: Apa itu Pemasaran Afiliasi? Cara Kerja, Jenis, Kelebihan dan Kekurangan serta Contohnya!

Semakin sering, pengguna analisis data besar mengadopsi konsep data Hadoop yang berfungsi sebagai repositori utama untuk aliran masuk data mentah.

Dalam arsitektur seperti itu, data dapat dianalisis secara langsung dalam cluster Hadoop atau dijalankan melalui mesin pemrosesan seperti Spark.

Kenapa Big Data Penting?

Lalu, apa ang membuat big data atau data besar ini menjadi hal yang penting? Ya, jika kalian yang sedang membaca postingan Kami disini dan kebetulan sedang bertanya terkait apa pentingnya terutama dalam dunia bisnis online, maka dapat Kami katakan bahwa kalian berada di tempat yang tepat!

Mengapa? Tentu saja karena Kami juga akan membahasnya disini. Benar, data besar memiliki banyak potensi.

Anda dapat menggunakan wawasan berharga yang disediakan data ini untuk membuat keputusan marketing (pemasaran) tentang produk dan brand (merek) Anda.

Merek yang memanfaatkan big data memiliki kemampuan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cepat dan lebih terinformasi.

Dengan menggunakan semua informasi yang Anda miliki untuk pelanggan Anda, Anda dapat membuat produk Anda lebih berpusat pada pelanggan dan membuat konten yang diinginkan pelanggan Anda atau mempersonalisasikan perjalanan mereka.

Membuat keputusan ketika Anda memiliki semua informasi yang Anda butuhkan lebih mudah, bukan?

Untuk contohnya, pikirkan saja betapa bermanfaat big data dalam penelitian medis ketika digunakan untuk mengidentifikasi seberapa berbahayanya untuk tertular penyakit tertentu, tergantung pada beberapa informasi medis pribadi atau mengetahui bagaimana beberapa penyakit harus diobati.

Selain itu juga, misalnya seperti situs kencan online bisa menjadi lebih dari 90% akurat setelah mesin belajar bagaimana mencocokkan pasangan secara sempurna berdasarkan semua informasi yang mereka miliki untuk kedua orang itu.

Kegagalan atau kerusakan alat berat dapat diminimalisir karena Anda akan mengetahui dalam kondisi apa kegagalan terjadi.

Anda dapat memiliki mobil yang mengendarai sendiri dan itu lebih aman daripada mobil lain yang dikendarai oleh orang sungguhan karena itu tidak membuat kesalahan manusia.

Itu juga menganalisis informasi big data secara real time dan mengetahui rute terbaik yang harus diambil untuk tiba di tujuan tepat waktu.

Berdasarkan semua informasi yang mereka miliki untuk klien mereka, perusahaan sekarang dapat secara akurat memprediksi segmen pelanggan mereka yang ingin membeli produk mereka dan pada jam berapa, sehingga mereka akan tahu waktu terbaik untuk merilisnya.

Big data juga membantu perusahaan menjalankan operasi mereka dengan cara yang jauh lebih efisien.

Data besar penting untuk kemajuan teknologi kita dan itu bisa membuat hidup kita lebih mudah jika kita menggunakannya dengan bijak dan untuk kebaikan.

Potensi big data tidak terbatas, jadi mari kita periksa beberapa kasus penggunaan.

Kesimpulan

Oke, Kami rasa sudah cukup jelas untuk sekarang. Baiklah, jadi berdasarkan pembahasan dan penjelasan Pengertian Big Data, Apa itu Data Besar? Menurut Para Ahli, Sejarah, Cara Kerja, Jenis, Contoh, Tantangan dan Teknologinya serta Kenapa itu Penting di atas, dapat kita simpulkan bahwa data besar atau big data adalah istilah yang berkembang yang menggambarkan volume besar data terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur yang berpotensi ditambang untuk informasi dan digunakan dalam proyek pembelajaran mesin dan aplikasi analitik canggih lainnya.

Data besar memiliki karakteristik atau ciri 3V yaitu Volume (volume data yang ekstrem), Variety (variasi tipe data yang luas), dan Velocity (kecepatan di mana data harus diproses). Karakteristik tersebut pertama kali diidentifikasi oleh analis Gartner, Doug Laney dalam sebuah laporan yang diterbitkan pada tahun 2001. Baru-baru ini, beberapa “V” lainnya telah ditambahkan ke deskripsi data besar, termasuk Varicity (kebenaran), Value (nilai), dan Variability (variabilitas).

Penutup

Demikianlah ulasan yang dapat Kami bagikan dalam postingan yang membahas mengenai Pengertian Big Data, Apa itu Data Besar? Menurut Para Ahli, Sejarah, Cara Kerja, Jenis, Contoh, Tantangan dan Teknologinya serta Kenapa itu Penting. Semoga apa yang sudah Kami sampaikan disini ini dapat bermanfaat serta juga menambah wawasan Kita semua terutama dalam belajar teknologi informasi.

Silahkan share artikel atau penjelasan Kami disini kepada teman, kerabat serta mitra atau parner kerja dan bisnis kalian semua jika kalian rasa ini bermanfaat. Sekian dari Saya, Terima Kasih.

Tinggalkan Komentar