Pengertian Big Data [PDF]

Citation preview

Pengertian Big Data Big Data adalah sebuah teknologi baru di dunia teknologi informasi dimana memungkinan proses pengolahan, penyimpanan dan analisis data dalam beragam bentuk/format, berjumlah besar dan pertambahan data yang sangat cepat. Pengolahan dan analisis data dalam jumlah sangat besar ini memerlukan waktu yang relatif jauh lebih singkat dengan menggunakan Big Data dibanding teknologi data sebelumnya, misalnya. database relational seperti MySQL.



Ciri-ciri data yang ditangani oleh Big Data: (Volume) Jumlah nya sangat besar Biasanya ukuran total data dalam terabytes keatas. Organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk transaksi bisnis, perangkat pintar (IoT), peralatan industri, video, media sosial dan banyak lagi. Di masa lalu, menyimpannya akan menjadi masalah - tetapi penyimpanan yang lebih murah pada platform seperti danau data dan Hadoop telah meringankan beban.



(Velocity) Pertumbuhan data sangat cepat sehingga data bertambah dalam jumlah yang sangat banyak dalam kurun waktu relatif singkat. Dengan pertumbuhan Internet of Things, data mengalir ke bisnis dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya dan harus ditangani tepat waktu. Tag RFID, sensor, dan smart meter mendorong kebutuhan untuk menangani torrent data ini dalam waktu yang hampir bersamaan.



(Variety) Data hadir dalam semua jenis format - dari terstruktur, data numerik dalam database tradisional hingga dokumen teks, email, video, audio, data ticker saham



Mengapa Big Data Penting? Pentingnya big data tidak berkisar pada seberapa banyak data yang Anda miliki, tetapi apa yang Anda lakukan dengan data tersebut. Anda dapat mengambil data dari sumber apa pun dan menganalisisnya untuk menemukan jawaban yang memungkinkan 1) pengurangan biaya, 2) pengurangan waktu, 3) pengembangan produk baru, dan penawaran yang dioptimalkan, serta 4) pengambilan keputusan yang cerdas. Saat Anda menggabungkan big data dengan analitik berkekuatan tinggi, Anda dapat menyelesaikan tugas-tugas yang terkait dengan bisnis seperti:



Menentukan akar penyebab kegagalan, masalah, dan kegagalan hampir secara real time. Menghasilkan kupon di titik penjualan berdasarkan kebiasaan membeli pelanggan. Menghitung ulang seluruh portofolio risiko dalam hitungan menit. Mendeteksi perilaku curang sebelum memengaruhi organisasi Anda.



https://www.sas.com/id_id/insights/big-data/what-is-big-data.html



Manfaat Big Data







Mampu menyuguhkan gambaran data yang lebih lengkap dibandingkan dengan aplikasi sebelumnya dengan jenis data yang biasa diolah adalah data terstruktur. Anda tidak perlu membagi data yang masuk ke dalam beberapa aplikasi karena kuantitasnya yang cukup banyak, atau karena ragamnya yang bervariasi. Kesatuan data yang utuh bisa Anda temukan disini.







Beberapa data yang masuk dapat digunakan untuk merancang strategi pemasaran yang bagus sehingga meningkatkan omset perusahaan. Misalnya, data yang Anda dapatkan dari facebook atau social media yang lain akan diolah dengan rigid oleh Big Data Indonesia. Bagaimana tingkah laku dan respon konsumen, apa saja produk yang mendapatkan respon positif dan sebagainya. Dari situ, pihak perusahaan menghubungkan tingkah laku calon konsumen dengan database relasional yang sudah ada. Dari Sini, akan ditemukan strategi, dan solusi untuk perkembangan perusahaan selanjutnya.







Big data Indonesia siap dimanfaatkan untuk berbagai bidang. Mulai dari bisnis, pemerintahan, perbankan, dan sebagainya. Dalam bidang pemerintahan, big data dimanfaatkan untuk mempercepat pengambilan keputusan, monitoring, dan evaluasi.



https://www.soltius.co.id/id/blog/read/apa-itu-big-data-indonesia



Big Data di Berbagai Bidang







Perusahaan ritel dapat menggunakan informasi dari social media seperti Facebook, Twitter, Google+ untuk menganalisis bagaimana perilaku, persepsi pelanggan terhadap suatu produk atau brand dari perusahan



Contoh skenario dimana Big Data digunakan misalnya adalah pemanfaatan data dari social media, twitter, facebook dsbnya dipadukan dengan data dari perusahaan sendiri misalnya data dari penjualan atau data pelanggan yang sudah ada di relasional database. Dengan demikian bisa didapatkan analisis untuk melakukan strategi marketing yang jitu. Misalnya dengan menganalisis orang-orang di social media yang berpengaruh untuk memasarkan produk.







Perusahan manufaktur dapat memantau kondisi peralatan setiap saat (real-time), sehingga dapat memperkirakan waktu terbaik untuk mengganti peralatan. Karena mengganti terlalu cepat akan merugikan/buang-buang uang atau kalau terlambat akan menyebabkan produksi terganggu karena kerusakan peralatan







Tim olahraga dapat menggunakan big data untuk tracking penjualan tiket, mengetahui kondisi pemain dan probabilitas akan mengalami cedera dan bahkan strategi bermain dari tim



https://www.dictio.id/t/apa-contoh-penerapan-big-data-dalam-kehidupan -sehari-hari/14361/3



Trend Teknologi Database Dengan adanya teknologi database mampu meningkatkan kapasitas pengetahuan (knowledge capacity) dalam pengembangan teknologi database bagi instansi pemerintah pusat dan daerah. Database merupakan komponen terpenting dalam pembangunan sistem informasi pemerintahan karena database menjadi tempat untuk menyimpan dan mengorganisasikan seluruh data yang ada dalam sistem sehingga dapat menghasilkan informasi-informasi yang bermanfaat bagi penerimanya.



Ada beberapa teknologi database seperti: Flat File database, Hierarchical database, Network database, Relational database, Object Oriented database dan Multimedia database, Web datatabase dan Data warehouse. 1. Flat File Database Database flat file sama seperti file data pada spreadsheet (misal MS Excel), berupa satu file berisi baris-baris dengan jumlah kolom tetap yang disimpan berurutan dalam file. Jenis database ini populer penggunaannya pada tahun 1960 - 1980an. Sekarang ini sudah jarang digunakan karena dengan berkembangnya teknologi database lain yang lebih efisien dan efektif. Kelemahan dari database flat file antara lain: • Timbulnya data rangkap (redundancy data) dan Ketidakkonsistensi data (Inconsistency data). • Kesukaran dalam Mengakses Data. • Data terisolir (Isolation Data). • Masalah Pengamanan (Security Problem). 2. Hierarchical Database. Hierarchical database populer penggunaannya mulai tahun 1970 - 1990an. Dalam model ini, data direpresentasikan sebagai record dan link, dan record di oranisasikan sebagai struktur Tree (pohon). Model ini memiliki kelemahan yaitu : • Model ini memungkinkan terjadinya redudansi data yang banyak pada record derajat berikutnya. Contoh: data pegawai yang mengambil diklat, record diklat harus ditulis ulang ketika diambil oleh pegawai yang berbeda. • Fleksibilitas model ini dalam menambah dan menyisipkan record baru sangat rendah dan kompleks sehingga pemograman menjadi sangat kompleks, meskipun sebenarnya proses pengorganisasian data pada model ini efisien. 3.



Network Database Network database mulai populer penggunaannya pada tahun 1970 - 1990an. Data dalam model ini direpresentasikan dengan sekumpulan record, dan relasi antara data direpresentasikan oleh record dan link. Link dipandang sebagai pointer. Record-record diorganisasikan sebagai graf/ring. 4. Relational Database Relational database berisi kumpulan tabel, dimana setiap tabel mempunyai nama dan struktur yang unik. Dalam setiap tabel, masing-masing record data diorganisasikan dalam struktur yang sama dan memiliki field kunci yang akan menjadi penghubung antar tabel yang ada dan berkait satu sama lain. 5. Object Oriented dan Multimedia Database



Teknologi pengelolaan database terus berkembang seiring dengan perkembangan pemodelan data dan teknik pemograman. Object Oriented Database (OOD) mulai dikembangkan pada tahun 1990 dan digunakan sampai dengan sekarang. OOD merupakan tanggapan terhadap perkembangan teknik pemograman berorientasi objek yang menekankan pada objek, atribut dan metode. OOD dikembangkan untuk menjawab permasalahan pada model relational database, antara lain: relational database tidak mampu menangani kebutuhan data yang kompleks dan aplikasi relational database lebih banyak membutuhkan kinerja yang tinggi. 6. Web Database Pada sistem Web yang statis, halaman Web hanya berfungsi untuk menyajikan informasi-informasi kepada user/pengguna. Sementara itu, penambahan fasilitas seperti video atau audio dapat membuat halaman Web tampak seperti dinamis. Sedangkan, untuk membuat Web yang bersifat interaktif, diperlukan fasilitas yang dapat menerima respon dari pengguna. 7. Data Warehouse Data warehouse adalah suatu konsep dan kombinasi teknologi yang memfasilitasi organisasi untuk mengelola dan memelihara data historis yang diperoleh dari sistem atau aplikasi operasional. Data warehouse mengumpulkan data historis yang kemudian dapat disajikan sebagai bahan komprehensif bagi manajemen untuk dapat mengambil keputusan, analisis kebutuhan organiasi, hingga peramalan kondisi organisasi berdasar data. Dengan data warehouse, seorang manajer dapat melihat trend yang terjadi untuk untuk meningkatkan kualitas dalam pengambilan keputusan dan terhindar dari resiko yang tidak diinginkan.