Jagad.id – Big data dapat dimanfaatkan dengan penggunaan teknologi, yang dapat dikategorikan menjadi empat jenis teknologi Big Data. Pelajari lebih lanjut tentang mereka dan alat apa yang dapat digunakan untuk mengelola semua big data itu.
Saat perusahaan teknologi seperti Amazon, Meta, dan Google terus tumbuh dan berintegrasi dengan kehidupan kita, mereka memanfaatkan teknologi big data untuk memantau penjualan, meningkatkan efisiensi rantai pasokan dan kepuasan pelanggan, serta memprediksi hasil bisnis di masa depan.
Saat ini, terdapat begitu banyak big data sehingga International Data Corporation (IDC) memprediksi “Global Datasphere” akan tumbuh dari 33 Zettabytes (ZB) pada tahun 2018 menjadi 175 ZB pada tahun 2025. Itu sama dengan satu triliun gigabyte.
Teknologi big data adalah alat perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola semua jenis kumpulan data dan mengubahnya menjadi wawasan bisnis. Dalam karir ilmu data, seperti insinyur big data, analitik canggih mengevaluasi dan memproses volume data yang sangat besar.
Berikut adalah empat jenis teknologi big data dan alat yang dapat digunakan untuk memanfaatkannya.
4 Jenis Teknologi Big Data
Teknologi big data dapat dikategorikan menjadi empat jenis utama: (data storage, data mining, data analytics, dan data visualization) penyimpanan data, penambangan data, analitik data, dan visualisasi data. Masing-masing terkait dengan alat tertentu, dan Anda ingin memilih alat yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda tergantung pada jenis teknologi data besar yang diperlukan.
1. Penyimpanan data (data storage)
Jenis teknologi Big Data ini memiliki kemampuan untuk mengambil, menyimpan, dan mengelola big data. Itu terdiri dari infrastruktur yang memungkinkan pengguna untuk menyimpan data sehingga nyaman untuk diakses. Sebagian besar platform penyimpanan data kompatibel dengan program lain. Dua alat yang umum digunakan adalah Apache Hadoop dan MongoDB.
Apache Hadoop: Apache adalah alat big data yang paling banyak digunakan. Ini adalah platform perangkat lunak open source yang menyimpan dan memproses big data dalam lingkungan komputasi terdistribusi di seluruh kluster perangkat keras. Distribusi ini memungkinkan pemrosesan data lebih cepat. Framework ini dirancang untuk mengurangi bug atau kesalahan, dapat diskalakan, dan memproses semua format data.
MongoDB: MongoDB adalah database NoSQL yang dapat digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah besar. Menggunakan pasangan kunci-nilai (unit dasar data), MongoDB mengkategorikan dokumen ke dalam koleksi. Itu ditulis dalam C, C ++, dan JavaScript, dan merupakan salah satu database big data yang paling populer karena dapat mengelola dan menyimpan data yang tidak terstruktur dengan mudah.
2. Penambangan data (data mining)
Penambangan data mengekstrak pola dan tren yang berguna dari data mentah. Jenis teknologi Big Data seperti Rapidminer dan Presto dapat mengubah data yang tidak terstruktur dan terstruktur menjadi informasi yang dapat digunakan.
Rapidminer: Rapidminer adalah alat penambangan data yang dapat digunakan untuk membangun model prediktif. Itu mengacu pada dua peran ini sebagai kekuatan, memproses dan menyiapkan data, dan membangun mesin dan model pembelajaran mendalam. Model end-to-end memungkinkan kedua fungsi untuk mendorong dampak di seluruh organisasi.
Presto: Presto adalah mesin kueri open source yang awalnya dikembangkan oleh Facebook untuk menjalankan kueri analitik terhadap kumpulan big data mereka. Sekarang, itu tersedia secara luas. Satu kueri di Presto dapat menggabungkan data dari berbagai sumber dalam suatu organisasi dan melakukan analitik pada mereka dalam hitungan menit.
3. Analisis data (Data analytics)
Dalam analitik big data, teknologi digunakan untuk membersihkan dan mengubah data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mendorong keputusan bisnis. Langkah selanjutnya (setelah penambangan data) adalah saat pengguna melakukan algoritme, model, dan lainnya menggunakan alat seperti Apache Spark dan Splunk.
Apache Spark: Spark adalah alat big data yang populer untuk analisis data karena cepat dan efisien dalam menjalankan aplikasi. Jenis teknologi Big Data ini lebih cepat daripada Hadoop karena menggunakan memori akses acak (RAM) alih-alih disimpan dan diproses dalam batch melalui MapReduce. Spark mendukung beragam tugas dan kueri analitik data.
Splunk: Splunk adalah alat analitik big data populer lainnya untuk memperoleh wawasan dari kumpulan data. Ini memiliki kemampuan untuk menghasilkan grafik, bagan, laporan, dan dasbor. Splunk juga memungkinkan pengguna untuk memasukkan kecerdasan buatan (AI) ke dalam hasil data.
4. Visualisasi data (data visualization)
Terakhir, teknologi big data dapat digunakan untuk membuat visualisasi yang menakjubkan dari data. Dalam peran berorientasi data, visualisasi data adalah keterampilan yang bermanfaat untuk menyajikan rekomendasi kepada pemangku kepentingan untuk profitabilitas dan operasi bisnis—untuk menceritakan kisah yang berdampak dengan grafik sederhana.
Tableau: Tableau adalah alat yang sangat populer dalam visualisasi data karena antarmuka drag-and-drop membuatnya mudah untuk membuat diagram lingkaran, diagram batang, plot kotak, diagram Gantt, dan banyak lagi. Ini adalah platform aman yang memungkinkan pengguna berbagi visualisasi dan dasbor secara real time.
Looker: Looker adalah alat intelijen bisnis (BI) yang digunakan untuk memahami analitik big data dan kemudian membagikan wawasan tersebut dengan tim lain. Bagan, grafik, dan dasbor dapat dikonfigurasi dengan kueri, seperti memantau keterlibatan merek mingguan melalui analitik media sosial.
Akhir Kata
Nah, demikian merupakan ulasan tentang jenis teknologi Big Data yang bisa anda ketahui. Semoga dari ulasan diatas dapat membantu anda mengetahui dengan benar jenis dalam teknologi big data. Semoga membantu!
