Artikel Big Data

APA ITU BIG DATA?

Big Data  adalah istilah umum untuk segala kumpulan himpunan data dalam jumlah yang sangat besar dan kompleks sehingga menjadikannya sulit untuk ditangani atau di proses jika hanya menggunakan manajemen basis data biasa atau aplikasi pemroses data tradisional.

Big Data menjamin pemrosesan solusi data dengan varian baru maupun yang sudah ada untuk memberikan manfaat nyata bagi bisnis. Namun pengolahan data dengan ukuran dan kompleksitas besar tetap sekedar solusi teknologi kecuali jika dikaitkan dengan tujuan bisnis.

Hal terpenting dari Big Data bukanlah sekedar kemampuan teknis untuk mengolah data melainkan manfaat yang dapat disadari oleh perusahaan dengan menggunakan Big Data Analytics Terminologi Big Data diyakini berasal dari perusahaan pencarian web yang mengolah data dengana gregasi yang terdistribusi sangat besar dan tidak terstruktur.

Contoh Big Data: Contoh Big Data dapat berupa data yang berukuran hingga petabytes (1,024 terabytes) atau exabytes (1,024 petabytes), seperti milyaran hingga triliunan catatan personal seseorang yang semuanya berasal dari sumber berbeda seperti web, sales, customer service, social media, data mobile dan sebagainya. Data-data ini biasanya tidak terstruktur, sering tidak lengkap dan tidak dapat diakses. Pada saat berhadapan dengan kelompok data yang lebih besar, perusahaan menghadapi kesulitan membuat, memanipulasi dan mengelola Big Data. Big Data sesungguhnya masalah dalaman alisis bisnis karena tools dan prosedur standar tidak didesain untuk mencari dan menganalisa kumpulan data yang massive.

Definisi Big Data

Jika diterjemahkan secara mentah-mentah maka Big Data berarti suatu data dengan kapasitas yang besar. Sebagai contoh, saat ini kapasitas DWH yang digunakan oleh perusahaan-perusahaan di Jepang berkisar dalam skala terabyte. Namun, jika misalnya dalam suatu sistem terdapat 1000 terabyte (1 petabyte) data, apakah sistem tersebut bisa disebut Big Data?

Satu lagi, Big Data sering dikaitkan dengan SNS (Social Network Service), contohnya Facebook. Memang benar Facebook memiliki lebih dari 800 juta orang anggota, dan dikatakan bahwa dalam satu hari Facebook memproses sekitar 10 terabyte data. Pada umumnya, SNS seperti Facebook tidak menggunakan RDBMS(Relational DataBase Management System) sebagai software pengolah data, melainkan lebih banyak menggunakan NoSQL. Lalu, apa kita bisa menyebut sistem NoSQL sebagai Big Data? 

Dengan mengkombinasikan kedua uraian diatas, dapat ditarik sebuah definisi bahwa Big Data adalah "suatu sistem yang menggunakan NoSQL dalam memproses atau mengolah data yang berukuran sangat besar, misalnya dalam skala petabyte". Apakah definisi ini tepat? Boleh dikatakan masih setengah benar. Definisi tersebut masih belum menggambarkan Big Datasecara menyeluruh. Big Data tidak sesederhana itu, 

Big Data memuat arti yang lebih kompleks sehingga perlu definisi yang sedikit lebih kompleks pula demi mendeskripsikannya secara keseluruhan.

Mengapa butuh definisi yang lebih kompleks? Fakta menunjukkan bahwa bukan hanya NoSQL saja yang mampu mengolah data dalam skala raksasa (petabyte). Beberapa perusahaan telah menggunakan RDBMS untuk memberdayakan data dalam kapasitas yang sangat besar. Sebagai contoh, Bank of America memiliki DWH dengan kapasitas lebih dari 1,5 petabyte, Wallmart Stores yang bergerak dalam bisnis retail (supermarket) berskala dunia telah mengelola data berkapasitas lebih dari 2,5 petabyte, dan bahkan situs auction (lelang) eBay memiliki DWH yang menyimpan lebih dari 6 petabyte data. Oleh karena itu, hanya karena telah berskala petabyte saja, suatu data belum bisa disebut Big Data. Sekedar referensi, DWH dengan kapasitas sangat besar seperti beberapa contoh diatas disebut EDW(Enterprise Data Warehouse) dan database yang digunakannya disebut VLDB(Very Large Database).

Memang benar, NoSQL dikenal memiliki potensi dan kapabilitas Scale Up (peningkatan kemampuan mengolah data dengan menambah jumlah server atau storage) yang lebih unggul daripada RDBMS. Tetapi, bukan berarti RDBMS tak diperlukan. NoSQL memang lebih tepat untuk mengolah data yang sifatnya tak berstruktur seperti data teks dan gambar, namun NoSQL kurang tepat bila digunakan untuk mengolah data yang sifatnya berstruktur seperti data-data numerik, juga kurang sesuai untuk memproses data secara lebih detail demi menghasilkan akurasi yang tinggi. Pada kenyataannya, Facebook juga tak hanya menggunakan NoSQL untuk memproses data-datanya, Facebook juga tetap menggunakan RDBMS. Lain kata, penggunaan RDBMS dan NoSQL mesti disesuaikan dengan jenis data yang hendak diproses dan proses macam apa yang dibutuhkan guna mendapat hasil yang optimal.

Karakteristik Big Data : Volume, Variety, Velocity (3V)

Kembali ke pertanyaan awal, apakah sebenarnya Big Data itu? Sayang sekali, hingga saat ini masih belum ada definisi baku yang disepakati secara umum. Ada yang mendeskripsikan Big Data sebagai fenomena yang lahir dari meluasnya penggunaan internet dan kemajuan teknologi informasi yang diikuti dengan terjadinya pertumbuhan data yang luar biasa cepat, yang dikenal dengan istilah ledakan informasi (Information Explosion) maupun banjir data (Data Deluge). Hal ini mengakibatkan terbentuknya aliran data yang super besar dan terus-menerus sehingga sangat sulit untuk dikelola, diproses, maupun dianalisa dengan menggunakan teknologi pengolahan data yang selama ini digunakan (RDBMS). Definisi ini dipertegas lagi dengan menyebutkan bahwa Big Data memiliki tiga karakteristik yang dikenal dengan istilah 3V: Volume, Variety, Velocity. Dalam hal ini, Volume menggambarkan ukuran yang super besar, Variety menggambarkan jenis yang sangat beragam, dan Velocity menggambarkan laju pertumbuhan maupun perubahannya. Namun demikian, definisi ini tentu masih sulit untuk dipahami. Oleh karena itu, uraian berikut mencoba memberikan gambaran yang lebih jelas dan nyata berkaitan dengan maksud definisi Big Data tersebut.

Gambar 1. Big Data 3V

Gambar 1 menggambarkan 3 karakteristik Big Data. Gabungan dari ketiga karakteristik ini menghasilkan data yang terlalu kompleks untuk ditangani dengan sistem konvensional.

Bukan Hanya Masalah Ukuran, Tapi Lebih pada Ragam 

Kini jelas bahwa Big Data bukan hanya masalah ukuran yang besar, terlebih yang menjadi ciri khasnya adalah jenis datanya yang sangat beragam dan laju pertumbuhan maupun frekwensi perubahannya yang tinggi. Dalam hal ragam data, Big Data tidak hanya terdiri dari data berstruktur seperti halnya data angka-angka maupun deretan huruf-huruf yang berasal dari sistem database mendasar seperti halnya sistem database keuangan, tetapi juga terdiri atas data multimedia seperti data teks, data suara dan video yang dikenal dengan istilah data tak berstruktur. Terlebih lagi, Big Data juga mencakup data setengah berstruktur seperti halnya data e-mail maupun XML. Dalam hal kecepatan pertumbuhan maupun frekwensi perubahannya, Big Data mencakup data-data yang berasal dari berbagai jenis sensor, mesin-mesin, maupun data log komunikasi yang terus menerus mengalir. Bahkan, juga mencakup data-data yang tak hanya data yang berada di internal perusahaan, tetapi juga data-data di luar perusahaan seperti data-data di Internet. Begitu beragamnya jenis data yang dicakup dalam Big Data inilah yang kiranya dapat dijadikan patokan untuk membedakan Big Data dengan sistem manajemen data pada umumnya.

Fokus pada Trend per-Individu, Kecepatan Lebih Utama daripada Ketepatan

Hingga saat ini, pendayagunaan Big Data didominasi oleh perusahaan-perusahaan jasa berbasis Internet seperti halnya Google dan Facebook. Data yang mereka berdayakan pun bukanlah data-data internal perusahaan seperti halnya data-data penjualan maupun data pelanggan, lebih menitik beratkan pada pengolahan data-data teks dan gambar yang berada di Internet. Bila kita melihat gaya pemberdayaan data yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan pada umumnya, yang dicari adalah trend yang didapat dari pengolahan data secara keseluruhan. Misalnya, dari data konsumen akan didapat informasi tentang trend konsumen dengan memproses data konsumen secara keseluruhan, bukan memproses data per-konsumen untuk mendapatkan trend per-konsumen. Dilain pihak, perusahaan-perusahaan jasa berbasis Internet yang memanfaatkan Big Data justru memfokuskan pemberdayaan data untuk mendapatkan informasi trend per-konsumen dengan memanfaatkan atribut-atribut yang melekat pada pribadi tiap konsumen. Sebut saja toko online Amazon yang memanfaatkan informasi maupun atribut yang melekat pada diri per-konsumen, untuk memberikan rekomendasi yang sesuai kepada tiap konsumen. Satu lagi, pemberdayaan data ala Big Data ini dapat dikatakan lebih berfokus pada kecepatan ketimbang ketepatan.

Kesimpulan

Berdasar uraian diatas, dapat ditarik kesimpulan bahwa Big Data itu adalah limpahan data dengan volume dan ragam yang melampaui kapasitas sistem manajemen data konvensional, yang terbentuk dari meluasnya penggunaan internet maupun pemanfaatan teknologi informasi yang semakin canggih, dan memiliki tiga ciri khas : volume, variety, velocity.

Sumber: -https://www.it-jurnal.com/pengertian-big-data/

                -http://www.teknologi-bigdata.com/2013/12/memahami-definisi-big-data.html