Analisis Big Data
Analisis Big Data: Pengertian, Konsep, dan Penerapannya
Big data adalah istilah yang menggambarkan volume besar data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, yang membanjiri bisnis sehari-hari. Data yang sangat besar, cepat, atau kompleks sehingga sulit atau tidak mungkin untuk diproses menggunakan metode tradisional. Konsep big data mendapatkan momentum di awal 2000-an ketika analis industri Doug Laney mengartikulasikan definisi big data yang sekarang-mainstream sebagai tiga V yaitu volume, velocity, dan variety.
Volume adalah Big data biasanya diukur dalam bentuk terabita atau petabita. Satu petabita setara dengan 1.000.000 gigabita. Set data yang besar mengukur mulai dari ratusan hingga ribuan bahkan jutaan petabita.
Velocity merupakan Data yang dihasilkan pada kecepatan yang tinggi dan volume yang besar.
Variety adalah Data yang terdiri dari data yang terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
Penerapan Big Data
Big data dapat diterapkan pada berbagai bidang, seperti bisnis, kesehatan, pemerintahan, dan lain-lain. Berikut adalah beberapa contoh penerapan big data:
Bisnis
Big data dapat menjadi referensi untuk mengembangkan sebuah produk. Informasi yang kira-kira dibutuhkan akan disimpan ke dalam big data dan hasil dari analisis tersebut dapat menjadi dasar untuk mengambil keputusan yang tepat untuk pengembangan bisnis. Big data dapat mengurangi waktu dan biaya. Dengan menggunakan big data penyimpanan data akan mengurangi biaya yang harus dikeluarkan. Selain itu, proses mengirim dan menerima data juga dapat menjadi lebih cepat.
Kesehatan
Big data dapat membantu dalam penelitian kesehatan, seperti penelitian tentang penyakit, pengobatan, dan kesehatan masyarakat. Data yang dihasilkan dari berbagai sumber dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola dalam kesehatan masyarakat, serta membantu dalam pengambilan keputusan.
Pemerintahan
Big data dapat membantu pemerintah dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan efektif. Data yang dihasilkan dari berbagai sumber dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah dan kebutuhan masyarakat, serta membantu dalam perencanaan dan pengambilan keputusan.
Analisis Big Data
Analisis big data merupakan proses pencarian pola, tren, dan hubungan dalam set data yang masif. Analitik kompleks ini memerlukan alat dan teknologi khusus, daya komputasi, dan penyimpanan data yang mendukung skala tersebut. Berikut adalah beberapa tahapan dalam analisis big data:
Pengumpulan Data
Bisnis menangkap statistik, data kuantitatif, dan informasi dari berbagai saluran internal dan pelanggan. Tetapi, menemukan wawasan utama membutuhkan analisis yang cermat dari jumlah data yang sangat banyak.
Penyimpanan Data
Beberapa data dapat disimpan di tempat di gudang data tradisional, tetapi ada juga opsi yang fleksibel dan murah untuk menyimpan dan menangani data besar melalui solusi cloud, data lake, dan Hadoop.
Pemrosesan Data
Untuk menyiapkan big data yang bergerak cepat dan selalu berubah untuk analisis, Anda harus terlebih dahulu mengakses, profil, membersihkan, dan mengubahnya. Dengan berbagai sumber data besar, ukuran, dan kecepatan, persiapan data dapat menghabiskan banyak waktu. SAS Data Preparation menyederhanakan tugas – sehingga Anda dapat menyiapkan data tanpa pengkodean, keahlian khusus.
Pembersihan Data
Data yang dihasilkan dari berbagai sumber dapat mengandung kesalahan, duplikasi, atau data yang tidak lengkap. Oleh karena itu, data perlu dibersihkan sebelum dilakukan analisis.
Analisis Data
Setelah data dibersihkan, data siap untuk dianalisis. Analisis data dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai teknik, seperti analisis statistik, analisis prediktif, dan machine learning.
Tools Big Data
Berikut adalah beberapa tools big data terbaik yang dapat digunakan untuk membantu dalam analisis big data:
MapReduce
MapReduce adalah suatu paradigma pemrograman dan model eksekusi yang digunakan dalam analisis big data.
Hadoop
Hadoop adalah kerangka kerja open source yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data besar. Hadoop terdiri dari dua komponen utama, yaitu Hadoop Distributed File System (HDFS) dan MapReduce.
Apache Spark
Apache Spark adalah kerangka kerja open source yang digunakan untuk memproses data besar secara cepat dan efisien. Apache Spark dapat digunakan untuk berbagai jenis analisis data, seperti analisis streaming, analisis mesin, dan analisis grafik.
Apache Cassandra
Apache Cassandra adalah database NoSQL yang digunakan untuk menyimpan data besar dan terdistribusi. Cassandra dirancang untuk mengatasi masalah skalabilitas dan ketersediaan dalam pengolahan data besar.
Tableau
Tableau adalah perangkat lunak visualisasi data yang digunakan untuk membuat visualisasi data interaktif dan dinamis. Tableau dapat digunakan untuk menganalisis data besar dan menghasilkan wawasan yang berharga.
Kesimpulan
Big data adalah istilah yang menggambarkan volume besar data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, yang membanjiri bisnis sehari-hari. Konsep big data mendapatkan momentum di awal 2000-an ketika analis industri Doug Laney mengartikulasikan definisi big data yang sekarang-mainstream sebagai tiga V: volume, velocity, dan variety. Big data dapat diterapkan pada berbagai bidang, seperti bisnis, kesehatan, pemerintahan, dan lain-lain. Analisis big data merupakan proses pencarian pola, tren, dan hubungan.
Referensi:
https://www.researchgate.net/profile/Imam_Cholissodin/publication/325381687_Buku_Analisis_Big_Data/links/5b0928cfa6fdcc8c25309f9e/Buku-Analisis-Big-Data.pdf
https://www.sas.com/id_id/insights/big-data/what-is-big-data.html