Big data telah mendapatkan perhatian yang luas dalam beberapa tahun terakhir. Ini adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume, velositas, dan variasi data yang begitu besar sehingga sulit dikelola dengan teknologi yang ada. Pelaku bisnis perlu memproses data yang mencakup area luas sehingga mampu memiliki kontrol lebih besar atas pemrosesan data mereka. Pada kenyataannya, manajemen big data mencakup housing dataware, integrasi data, kualitas data, manajemen data, manajemen konten, penanganan acara, manajemen data, dan banyak lagi.
Semakin banyak perusahaan mengadopsi big data platform, ada kekhawatiran yang berkembang bahwa pengembangan aplikasi dapat mengalami permasalahan selama mengelola data pendukung aplikasi tersebut. Dalam artikel ini, kami akan mengulas beberapa hal yang perlu Anda ketahui tentang manajemen big data untuk memastikan konsistensi dan keandalan hasil analisis bisnis.
Apa Itu Manajemen Big Data?
Manajemen Big Data adalah suatu proses yang mengolah dan menganalisis data dalam jumlah yang besar. Proses ini dilakukan untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi perusahaan atau bisnis tertentu. Dengan mengolah dan menganalisis data secara tepat, perusahaan atau bisnis dapat meningkatkan efisiensi kerja, mengurangi biaya, dan memperoleh keuntungan. Manajemen Big Data melibatkan berbagai proses seperti berikut:
- Memantau dan memastikan ketersediaan semua sumber daya big data melalui interface/dashboard terpusat.
- Melakukan pemeliharaan database untuk hasil yang lebih baik.
- Menerapkan dan memantau analitik, pelaporan, dan solusi serupa lainnya.
- Memastikan desain dan implementasi proses siklus hidup data yang efisien yang memberikan hasil kualitas tertinggi.
- Memastikan keamanan penyimpanan big data dan akses kontrol.
- Menggunakan teknik seperti virtualisasi data untuk mengurangi volume data dan meningkatkan operasional dengan akses yang lebih cepat dan lebih mudah.
- Menerapkan teknik virtualisasi data sehingga set data dapat digunakan oleh beberapa aplikasi/pengguna secara bersamaan.
- Memastikan bahwa data diambil dan disimpan dari semua sumber daya sesuai keinginan.
Manfaat Manajemen Big Data dalam Sektor Bisnis
Manfaat manajemen big data dalam bisnis anda sangatlah penting. Dengan mengelola data, Anda akan dapat mengetahui kebutuhan dan tren pelanggan sehingga Anda dapat mengambil tindakan yang tepat untuk memenuhi kebutuhan mereka. Big data juga dapat membantu Anda untuk meningkatkan efisiensi bisnis Anda dan mengurangi biaya. Berikut ini adalah manfaat dari penerapan manajemen big data bagi para pelaku bisnis:
(1) Pebisnis Dapat Melakukan Swakelola
Salah satu kata kunci big data adalah ketersediaan. Artinya, pelaku bisnis dapat mengakses banyak kumpulan big data dalam format asli. Pelaku bisnis saat ini cenderung mengakses dan menyiapkan data dalam bentuk mentah daripada mengambilnya melalui rantai penyimpanan data operasional, gudang data, dan data mart. Pelaku bisnis ingin memindai sumber data dan mengkonfigurasi laporan serta analitik sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka.
(2) Bukan Data Model ‘Warisan’
Dalam dunia manajemen big data, terdapat tujuan dan harapan agar kumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur dapat diserap dan disimpan dalam format aslinya (atau mentah) kemudian menghindari penggunaan model data yang telah ditentukan sebelumnya. Manfaatnya adalah bahwa pengguna yang berbeda dapat menyesuaikan kumpulan data dengan cara yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.
(3) Kualitas Data Terjamin
Dalam sistem konvensional standarisasi pembersihan data diterapkan sebelu menyimpan data dalam model yang telah ditentukan. Salah satu konsekuensi dari big data adalah menyediakan data dalam format aslinya berarti tidak ada pembersihan atau standarisasi yang diterapkan saat kumpulan data diambil.
Meskipun ini memberikan kebebasan yang lebih besar dalam cara data digunakan, pengguna bertanggung jawab untuk menerapkan transformasi data apa pun yang diperlukan. Jadi, selama transformasi pengguna tidak bertentangan satu sama lain, kumpulan data dapat dengan mudah digunakan untuk tujuan yang berbeda. Ini menyiratkan perlunya metode untuk mengelola berbagai transformasi dan cara untuk memastikan bahwa mereka tidak bertentangan. Manajemen big data harus menggabungkan cara untuk menangkap transformasi pengguna dan memastikan bahwa mereka konsisten dan mendukung interpretasi data yang koheren.
Cara Mengelola Big Data: Arsitektur Ideal
Teknologi big data sendiri sebenarnya bukanlah sesuatu yang baru. Teknologi ini telah lama digunakan oleh perusahaan-perusahaan besar untuk mengolah data mereka. Namun, dengan semakin banyaknya data yang terkumpul dan semakin kompleksitasnya, maka diperlukan teknologi baru untuk mengolah data tersebut. Lalu bagaimana cara mengolah data tersebut?
Big data Platform bergantung pada pemrosesan komoditas dan node penyimpanan untuk komputasi paralel menggunakan penyimpanan terdistribusi. Namun jika developer tetap tidak terbiasa dengan detail model pengoptimalan dan eksekusi query SQL-on-Hadoop, mereka mungkin akan terkejut dengan waktu respons yang buruk secara tak terduga.
Misalnya, JOIN yang kompleks mungkin mengharuskan potongan set data terdistribusi disiarkan ke semua node komputasi, sehingga menyebabkan sejumlah besar data disuntikkan ke dalam jaringan dan menciptakan hambatan kinerja yang signifikan. Hasilnya adalah memahami bagaimana arsitektur big data mengatur data dan bagaimana model eksekusi database mengoptimalkan kueri akan membantu Anda menulis aplikasi data dengan kinerja yang cukup tinggi. Selain itu, hal penting yang tidak boleh lupa adalah pembuatan arsitektur big data yang mumpuni. Uraan berikut akan menjabarkan tentang arsitektur big data yang ideal dalam 7 poin.
(1) Sumber Data
Poin pertama adalah sumber data, yang mana akan diolah dan dijadikan satu. Umumnya, sumber data berasal dari data storage suatu aplikasi misal RDBMS, static file, atau realtime data source.
(2) Data Aggregator
Data aggregator merupakan tools atau algoritma teknologi yang digunakan untuk mengambil data dari sumber data, kemudian di transfer ke media penyimpanan yang berfungsi untuk menampung semua data tersebut. Beberapa tools yang bisa kamu gunakan sebagai aggregator antara lain Rabbit MQ, Apache Kafka, Apache Flum, dan SpringXD.
(3) HDFS
HDFS yang dimaksud adalah media pentimpanan yang digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah besar, atau bisa juga kita sebut dengan istilah data lake.
(4) Pemrosesan batch
Pemrosesan batch adalah proses pemrosesan sumber data yang dimasukkan ke big data. Karena volume data dan berbagai format data, prosedur ini membutuhkan proses yang sangat panjang dan membosankan. Namun, Anda dapat menggunakan beberapa alat untuk menangani proses ini, seperti Hive, Pig, Apache Spark, dan Apache Mahout.
(5) Pemrosesan Aliran Data
Streaming adalah proses pengumpulan data secara real time dan menyimpannya dalam sumber data, yang berjalan terus menerus. Anda dapat mempelajari alat seperti Apache SparkStream dan Apache Storm untuk menangani proses ini. Penyimpanan data
(6) Penyimpanan data
Poin ini bertujuan untuk menyimpan semua hasil pemrosesan dalam format RDBMS atau NoSQL, baik real-time maupun non-real-time. Namun, dari berbagai referensi, NoSQL adalah format terbaik. Contoh penyimpanan data yang tersedia adalah MongoDB berorientasi dokumen, HBase dan Cassandra berorientasi kolom, atau pasangan nilai kunci seperti CouchDB. Analisis dan pelaporan
Langkah ini menganalisis data yang diproses dalam enam fase sebelumnya dan menampilkan hasilnya dalam format laporan yang mudah dibaca dan dipahami. Untuk mempermudah, developer dapat memanfaatkan dasbor analitik yang sudah tersedia di pasaran seperti Metabase, Azure Analytics, Power BI, Tableu, icCube, dan Apache Kyli
Alternatif Manajemen Big Data untuk pengelolaan Bisnis
Manajemen Big Data adalah alternatif yang bagus untuk mengelola data bisnis. Ini akan membantu developer serta stakeholder dalam sektor bisnis dapat mengidentifikasi dan menganalisis data yang besar dan sulit dipahami. Big Data Management akan memberi wawasan baru tentang data bisnis sehingga pelaku bisnis dapat mengambil keuntungan dari data tersebut. Namun, mengelola big data tidak hanya mencakup banyak pendekatan konvensional untuk pemodelan dan arsitektur data, tetapi juga memerlukan staf teknologi dan proses baru untuk memungkinkan aksesibilitas dan kegunaan data yang lebih luas.
Strategi manajemen data besar harus mencakup alat yang memungkinkan penemuan data, persiapan data, aksesibilitas data swalayan, manajemen metadata semantik kolaboratif, standarisasi dan pembersihan data, serta mesin pemrosesan aliran. Menyadari implikasi ini dapat secara dramatis mempercepat time-to-value program big data. Layanan solusi manajemen big data BigBox hadir sebagai solusi dalam manajemen big data dalam berbagai sektor. Layanan big data ini memberikan solusi data yang komprehensif dan dapat diadopsi secara luas oleh instansi pemerintah, BUMN, dunia usaha, dan masyarakat. Sebagai bagian dari Telkom, layanan solusi Big Data BigBox memiliki fokus utama untuk mempercepat pengembangan platform digital sejalan dengan transformasi digital Indonesia.
