Namun, di era digitalisasi, jika data adalah seseorang, dia akan dinyatakan sebagai orang terkaya di dunia. Dengan interaksi media sosial, transaksi online, dan data sensor yang mengalir dari perangkat IoT, data dihasilkan dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dengan meningkatnya volume dan keragaman data ini, cara tradisional dalam pengelolaan data menjadi tertantang. Teknologi kedua adalah Big data dan database - Big data dan database merupakan bagian integral dari pemrosesan dan pengorganisasian informasi dalam jumlah besar, membantu organisasi menggunakan informasi tersebut untuk mempelajari lebih lanjut, membuat keputusan yang lebih baik, dan meningkatkan efisiensi operasional.
Apa yang dimaksud dengan Big Data?
Big data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang terlalu besar, kompleks, atau berkembang dengan cepat untuk dapat ditangani oleh alat pemrosesan data tradisional secara efisien. Kumpulan data ini bisa terstruktur (misalnya, tabel dalam database relasional) atau tidak terstruktur (misalnya, teks, gambar, dan video). Karakteristik utama Big Data biasanya dirangkum oleh “Tiga Vs”: Volume, Variasi, dan Kecepatan.
- Volume: Banyaknya jumlah data yang dihasilkan. Sebagai contoh, Facebook dan YouTube menangani beberapa petabyte data setiap harinya.
- Variasi: Mengacu pada berbagai jenis data seperti terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur yang perlu diproses dan diintegrasikan.
- Velocit: kecepatan adalah kecepatan pembuatan data dan kebutuhan pemrosesannya. Salah satu contohnya adalah kebutuhan untuk menganalisis data langsung yang berasal dari pasar saham atau platform media sosial pada saat yang hampir bersamaan.
Untuk menangani tantangan ini, organisasi membutuhkan teknologi dan database khusus yang dapat mengukur secara efektif dan memberikan wawasan yang cepat dan bermakna.
 |
| sumber: codepolitan.com |
Basis data: Fondasi Manajemen Data
Media Penyimpanan dan Basis Data (yaitu Sistem Pemrosesan Manajemen) Selama bertahun-tahun, basis data telah berevolusi secara dramatis untuk menangani kebutuhan aplikasi modern yang semakin meningkat. Database relasional (RDBMS) merupakan solusi de-facto untuk mengelola data terstruktur, dengan MySQL, Oracle, dan Microsoft SQL Server sebagai sistem yang paling banyak digunakan.
Dalam database relasional, data disimpan dalam tabel dengan baris dan kolom, sehingga mudah diatur, diambil, dan dimanipulasi. Data dalam sistem ini biasanya sangat terstruktur, dan database relasional menggunakan SQL (Structured Query Language) untuk menanyakan dan mengelola data. Namun, seiring dengan meningkatnya volume, variasi, dan kecepatan data, RDBMS tradisional kesulitan untuk memenuhi tuntutan data besar.
Teknologi Data Besar
Menanggapi keterbatasan database tradisional ini, teknologi big data yang inovatif telah muncul. Teknologi ini dibuat untuk volume besar dan penskalaan horizontal (menambah mesin), bukan penskalaan vertikal (meningkatkan satu mesin). Ekosistem big data terdiri dari berbagai macam teknologi, termasuk:
- Di Hadoop: Kerangka kerja yang dijalankan Apache untuk penyimpanan terstruktur dan pemrosesan data besar Hadoop Hadoop Distributed File System (HDFS) membagi data yang tersimpan di beberapa mesin, dan MapReduce bekerja secara paralel, yang memungkinkan data dalam jumlah besar tersebut diproses secara efisien.
- Basis Data NoSQL: Basis Data NoSQL (Bukan Hanya SQL) dirancang untuk menangani data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur, berbeda dengan basis data relasional tradisional. Ada basis data berbasis dokumen (misalnya, MongoDB), penyimpanan nilai-kunci (misalnya, Redis), atau penyimpanan keluarga-kolom (misalnya, Cassandra). Basis data ini memberikan fleksibilitas yang lebih besar dalam menangani berbagai macam tipe data dan dapat diskalakan secara horizontal untuk mengakomodasi data besar.
- Data Lakes: Data lake adalah lokasi penyimpanan besar yang disiapkan di mana sebuah organisasi dapat menggunakan untuk menyimpan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur dalam skala besar. Salah satu bantuan tertinggi untuk data lake adalah kerangka kerja pemrosesan data besar (misalnya Hadoop, Apache Spark) yang digunakan untuk analisis data yang efisien.
- Basis data awan: Penyedia cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud menawarkan solusi database yang dapat diskalakan yang mampu mengelola beban kerja data besar. Platform-platform ini menyediakan layanan terkelola yang mengabstraksikan kompleksitas yang mendasari manajemen basis data dan menyediakan penskalaan yang fleksibel untuk data yang terus bertambah.
Bagaimana Basis Data Digunakan dalam Big Data
Basis data memainkan peran penting dalam ekosistem big data karena beberapa alasan berikut:
1. Penyimpanan dan Manajemen Data: Sejumlah besar data yang dihasilkan perlu disimpan dalam database dalam berbagai format. Terstruktur atau tidak terstruktur, database modern siap membantu Anda!
2. Pengisian Data: Dalam lingkungan informasi yang sangat besar, informasi berasal dari sumber-sumber yang terpisah, misalnya, media online, sensor, log pertukaran, dan sebagainya. Di satu sisi, database berfungsi untuk menyatukan data ini, menciptakan gambaran yang lengkap bagi organisasi tentang operasi dan penyelesaiannya.
3. Pemrosesan Waktu Nyata: Dengan kebutuhan akan wawasan waktu nyata yang semakin penting dalam bidang-bidang seperti e-commerce, perawatan kesehatan, dan keuangan, basis data dalam ekosistem big data memungkinkan pemrosesan dan analisis data waktu nyata.
4. Analisis dan Wawasan: Analisis data besar melibatkan penggunaan data untuk mengungkap pola, korelasi, dan tren. Basis data memungkinkan organisasi untuk melakukan kueri terhadap kumpulan data yang besar, sehingga mereka dapat mengambil keputusan yang tepat dan memprediksi tren masa depan berdasarkan data historis.
Kesimpulan
Big data dan database memiliki hubungan yang sangat erat di dunia yang digerakkan oleh data saat ini. Sementara big data mewakili sejumlah besar informasi yang dihasilkan, database adalah alat yang mengelola, menyimpan, dan menganalisis informasi tersebut. Dengan kemajuan teknologi database, seperti NoSQL, Hadoop, dan database cloud, organisasi kini dapat menangani tantangan big data dengan lebih efektif. Kemampuan untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data dalam skala besar mengubah industri, sehingga menghasilkan operasi yang lebih efisien, pengalaman pelanggan yang lebih baik, dan pengambilan keputusan berbasis data. Seiring dengan terus bertambahnya jumlah data, begitu juga dengan pentingnya teknologi dan database big data dalam membentuk masa depan bisnis dan masyarakat.
kembali ke>>>> Basis Data