Apa itu big data?
<i>Big</i> data dapat dijelaskan dalam syarat tantangan manajemen data yang – karena meningkatnya volume, kecepatan, dan variasi data – tidak dapat diselesaikan dengan basis data tradisional. Sementara ada banyak definisi untuk <i>big</i> data, kebanyakan dari mereka memasukkan konsep yang umumnya dikenal sebagai "tiga V" <i>big</i> data:
Volume: Berkisar dari terabita hingga petabita data
Variasi: Mencakup data dari berbagai sumber dan format (misalnya, log web, interaksi media sosial, e-commerce dan transaksi online, transaksi keuangan, dll.)
Kecepatan: Makin banyak bisnis yang memiliki persyaratan ketat, mulai dari saat data dihasilkan hingga saat wawasan yang dapat ditindaklanjuti, disampaikan kepada pengguna. Oleh karena itu, data perlu dikumpulkan, disimpan, diproses, dan dianalisis di dalam jendela yang relatif singkat – mulai dari harian hingga waktu nyata
Mengapa Anda membutuhkan big data?
Terlepas dari kepopulerannya, banyak organisasi yang tidak menyadari bahwa mereka mempunyai masalah big data atau mereka tidak menganggapnya sebagai big data. Secara umum, sebuah organisasi cenderung mendapat manfaat dari teknologi big data ketika basis data dan aplikasi yang ada tidak lagi dapat menskalakan dalam mendukung peningkatan volume, variasi, dan kecepatan data yang secara tiba-tiba.
Kegagalan untuk mengatasi tantangan big data dengan benar dapat mengakibatkan peningkatan biaya, serta penurunan produktivitas dan daya saing. Di sisi lain, strategi big data yang baik dapat membantu organisasi mengurangi biaya dan mendapatkan efisiensi operasional dengan memigrasikan beban kerja berat yang ada ke teknologi big data; serta melakukan deployment aplikasi baru untuk memanfaatkan peluang baru.
Bagaimana cara kerja big data?
Dengan alat baru yang menangani seluruh siklus manajemen data, teknologi big data membuatnya layak secara teknis dan ekonomis, tidak hanya untuk mengumpulkan dan menyimpan set data yang lebih besar, tetapi juga untuk menganalisisnya guna mengungkap wawasan yang baru dan berharga. Dalam beberapa kasus, pemrosesan big data melibatkan aliran data umum – dari pengumpulan data mentah hingga konsumsi informasi yang dapat ditindaklanjuti.
Kumpulkan. Mengumpulkan data mentah – transaksi, log, perangkat seluler, dan lainnya – adalah tantangan pertama yang dihadapi banyak organisasi saat berurusan dengan big data. Platform big data yang baik membuat langkah ini lebih mudah, sehingga developer dapat menyerap berbagai macam data – dari yang terstruktur hingga yang tidak terstruktur – dengan berbagai rentang kecepatan – dari waktu nyata ke batch.
Simpan. Setiap platform big data membutuhkan repositori yang aman, dapat diskalakan, dan tahan lama untuk menyimpan data sebelum atau bahkan setelah tugas pemrosesan. Tergantung kebutuhan spesifik yang dimiliki, Anda mungkin juga memerlukan penyimpanan sementara untuk data yang bergerak.
Proses & Analisis. Ini adalah langkah tempat data diubah dari keadaan mentah menjadi format yang dapat digunakan – biasanya dengan cara menyortir, mengagregasi, menggabungkan, dan bahkan melakukan fungsi serta algoritma yang lebih mutakhir. Kemudian, set data yang dihasilkan akan disimpan untuk pemrosesan lebih lanjut atau tersedia untuk digunakan melalui kecerdasan bisnis dan alat visualisasi data.
Gunakan & Visualisasikan. Big data membahas tentang cara mendapatkan wawasan yang bernilai tinggi dan dapat ditindaklanjuti dari aset data Anda. Biasanya, data tersedia untuk pemangku kepentingan melalui kecerdasan bisnis mandiri serta alat visualisasi data yang tangkas sehingga set data dapat dieksplorasi dengan cepat dan mudah. Tergantung jenis analitiknya, pengguna akhir juga dapat menggunakan data yang dihasilkan dalam bentuk “prediksi” statistik – dalam hal analitik prediktif – atau tindakan yang direkomendasikan – dalam kasus analitik preskriptif.
Perkembangan Prosesi Big Data
Ekosistem big data terus berkembang dengan kecepatan yang mengagumkan. Saat ini, serangkaian gaya analitik yang beragam mendukung berbagai fungsi di dalam organisasi.
Analitik deskriptif membantu pengguna menjawab pertanyaan: “Apa yang terjadi dan mengapa?” Contohnya mencakup kueri tradisional dan lingkungan pelaporan dengan kartu skor serta dasbor.
Analitik prediktif membantu pengguna memperkirakan probabilitas peristiwa tertentu di dalam fitur. Contohnya mencakup sistem peringatan dini, deteksi kecurangan, aplikasi pemeliharaan preventif, dan prakiraan.
Analitik preskriptif memberikan rekomendasi spesifik (preskriptif) kepada pengguna. Analitik ini menjawab pertanyaan – Apa yang harus saya lakukan jika “x” terjadi?
Awalnya, kerangka kerja big data, seperti Hadoop, hanya mendukung beban kerja batch, di mana set data besar diproses secara massal selama jendela waktu tertentu, biasanya diukur dalam hitungan jam atau hari. Namun, karena waktu untuk wawasan menjadi lebih penting, “kecepatan” big data telah memicu perkembangan kerangka kerja baru seperti Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis dan lainnya, guna mendukung pemrosesan data waktu nyata dan streaming.
Bagaimana cara AWS mendukung kebutuhan big data Anda?
Amazon Web Services menyediakan portofolio layanan komputasi cloud yang luas dan terintegrasi penuh untuk membantu Anda membangun, mengamankan, serta melakukan deployment aplikasi big data. Dengan AWS, tidak ada perangkat keras yang perlu disediakan dan tidak ada infrastruktur yang perlu dipelihara serta disklakan, sehingga Anda dapat memfokuskan sumber daya untuk mengungkap wawasan baru. Dengan kemampuan dan fitur baru yang selalu ditambahkan, Anda akan terus mampu memanfaatkan teknologi terbaru tanpa membuat komitmen investasi jangka panjang.
Pelajari selengkapnya tentang platform dan alat big data AWS »
Ketersediaan Langsung
Sebagian besar teknologi big data memerlukan klaster server yang besar. Hal ini berakibat pada siklus penyediaan dan pengaturan yang panjang. Dengan AWS, Anda dapat melakukan deployment infrastruktur yang dibutuhkan secara instan. Hal ini berarti tim Anda dapat lebih produktif, lebih mudah untuk mencoba hal-hal baru, dan proyek dapat diluncurkan dengan segera.
Kemampuan yang Luas & Mendalam
Beban kerja big data bervariasi seperti aset data yang akan dianalisis. Platform yang luas dan mendalam berarti Anda dapat membangun hampir semua aplikasi big data dan mendukung beban kerja apa pun terlepas dari volume, kecepatan, serta variasi data. Dengan 50+ layanan dan ratusan fitur yang ditambahkan setiap tahun, AWS menyediakan semua hal yang Anda perlukan untuk mengumpulkan, menyimpan, memproses, menganalisis, dan memvisualkan big data di cloud. Pelajari selengkapnya tentang platform big data AWS.
Tepercaya & Aman
Big data merupakan data sensitif. Oleh karena itu, mengamankan aset data dan melindungi infrastruktur Anda tanpa kehilangan ketangkasan adalah hal yang sangat penting. AWS menyediakan kemampuan di seluruh fasilitas, jaringan, perangkat lunak, dan proses bisnis untuk memenuhi persyaratan yang paling ketat. Lingkungan diaudit secara berkala untuk sertifikasi seperti ISO 27001, FedRAMP, DoD SRG, dan PCI DSS. Program jaminan membantu Anda membuktikan kepatuhan terhadap 20+ standar, termasuk HIPAA, NCSC, dan banyak lagi. Kunjungi Pusat Keamanan Cloud untuk mempelajari selengkapnya.
Ratusan Partner & Solusi
Ekosistem partner yang besar dapat membantu Anda menjembatani kesenjangan keterampilan dan memulai big data lebih cepat. Kunjungi Jaringan Partner AWS untuk mendapatkan bantuan dari partner konsultasi atau pilih dari berbagai alat dan aplikasi di seluruh tumpukan manajemen data.
Solusi Big Data di AWS
Izinkan kami membantu memecahkan tantangan big data Anda. Serahkan tugas berat kepada kami, sehingga Anda dapat memfokuskan lebih banyak waktu dan sumber daya pada tujuan bisnis atau organisasi Anda.
Pelajari selengkapnya tentang solusi big data AWS »
Mulai analitik big data di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
