Review BIG Data

Pengertian Big Data

Pengertian Big Data Atau Data besar yang Terpopuler di definisikan oleh Garther IT Yaitu:

“…high-volume, high-velocity and high-variety information assets
that demand cost-effective, innovative forms of information
processing for enhanced insight and decision making.”(Book Big Data-AI-ML-And-Data Protection Page :8)

“… Aset informasi bervolume tinggi, berkecepatan tinggi, dan beraneka ragam
yang menuntut bentuk informasi yang inovatif dan hemat biaya
memproses untuk peningkatan wawasan dan pengambilan keputusan. ”

Jadi Apa Itu Big Data? Menurut Buku Communication Of The Assosiation For Information sistems Volume: 34 yang berjudul Tutorial: Big Data Analytics: Concepts,Technologies, and Applications Adalah:  bahwa data besar lebih banyak dan jenis data berbeda daripada yang mudah ditangani oleh relational database management systems (RDBMSs). Sebagian orang menganggap 10 terabyte sebagai data besar,tetapi definisi numerik apa pun kemungkinan akan berubah seiring waktu ketika organisasi mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis lebih banyak data. `              Kedua perspektif ini tercermin dalam definisi berikut [Mills, Lucas, Irakliotis, Rappa, Carlson, dan Perlowitz, 2012; Sicular, 2013]

“Big data is a term that is used to describe data that is high volume, high velocity, and/or high variety; requires new technologies and techniques to capture, store, and analyze it; and is used to enhance decision making, provide insight and discovery, and support and optimize processes”.                “Data besar adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan data yang volume tinggi, kecepatan tinggi, dan / atau variasi tinggi;membutuhkan teknologi dan teknik baru untuk menangkap, menyimpan, dan menganalisisnya; dan digunakan untuk meningkatkan keputusanmembuat, memberikan wawasan dan penemuan, dan mendukung dan mengoptimalkan proses”.

“Menurut Saya Kesimplan Big Data : adalah kumpulan data atau informasi dalam jumlah yang sangat besar dan memiliki jenis yang beragam. Situsweb apa yang Anda kunjungi, apa yang Anda klik, berapa lama Anda berkunjung di sebuh situsweb, kemana Anda mengetik tujuan melalui Google Maps, apa yang Anda beli via situs jual-beli Online, dari mana ke mana saat Anda bepergian menggunakan Go-Jek atau Uber, apa saja Aplikasi yang terinstall di Smartphone.

 

 

Big Data Sources (Sumber Big Data)

Data besar memiliki banyak sumber. Sebagai contoh, setiap klik mouse di situs web dapat ditangkap di file log Web dan dianalisis untuk lebih memahami perilaku pembelian pembeli dan memengaruhi belanja mereka secara dinamis merekomendasikan produk. Sumber media sosial seperti Facebook dan Twitter menghasilkan jumlah yang luar biasa komentar dan tweet.

Data ini dapat ditangkap dan dianalisis untuk dipahami, misalnya, apa yang dipikirkan orang perkenalan produk baru. Mesin, seperti smart meter, menghasilkan data. Meter ini terus mengalirkan data tentang konsumsi listrik, air, atau gas yang dapat dibagi dengan pelanggan dan digabungkan dengan rencana harga memotivasi pelanggan untuk memindahkan sebagian dari konsumsi energi mereka, seperti untuk mencuci pakaian, ke jam-jam non-puncak. Ada sejumlah besar data geospasial (misalnya, GPS), seperti yang dibuat oleh ponsel, yang dapat digunakan oleh aplikasi seperti Four Square untuk membantu Anda mengetahui lokasi teman dan menerima penawaran dari toko terdekat dan restoran. Citra, suara, dan data audio dapat dianalisis untuk aplikasi seperti sistem pengenalan wajah di sistem keamanan. Seperti yang telah saya sebutkan dalam pengertian Big Data

Characteristics: The 3 V’s model

Pada tahun 2001, Doug Laney memperkenalkan model Big Data 3V di Publikasi kelompok, menandai tiga komponen utamanya: yang berlebihan volume data, berbagai jenis data yang berbeda dan data lokasi tempat data diproses. Mode 3 V secara mencolok mengidentifikasi cara-cara tradisional yang diterapkan untuk mendapatkan, menyimpan, memanfaatkan, dan menganalisis  data. menunjukkan ekspansi pada dimensi 3 V. Dikombinasikan dengan, cara-cara baru untuk menangani data yang diperlukan yang mengarah pada penciptaan industri baru.(Book Savonia dengan Judul: BIG DATA AND ITS OPPORTUNITIES FOR THE ENGINEERING COMPANIE)

 

  • Volume

perusahaan tertimbun dengan data yang terus tumbuh dari semua jenis sektor, dengan mudah mengumpulkan terabyte bahkan petabyte-informasi.

  • Mengubah 12 terabyte Tweet dibuat setiap hari ke dalam peningkatan sentimen analisis produk.
  • Mengkonvert 350 milliar pembacaan tahunan untuk lebih baik dalam memprediksi kemampuan beli pasar.

Mungkin karakteristik ini yang paling mudah dimengerti karena besarnya data. Volume juga mengacu pada jumlah massa data, bahwa organisasi berusaha untuk memanfaatkan data untuk meningkatkan pengambilan keputusan yang banyak perusahaan di banyak negara. Volume data juga terus meningkat dan belum pernah terjadi sampai sethinggi ini sehingga tidak dapat diprediksi jumlah pasti dan juga ukuran dari data sekitar lebih kecil dari petabyte sampai zetabyte. Dataset big data sekitar 1 terabyte sampai 1 petabyte perperusahaan jadi jika big data digabungkan dalam sebuah organisasi / group perusahaan ukurannya mungkin bisa sampai zetabyte dan jika hari ini jumlah data sampai 1000 zetabyte, besok pasti akan lebih tinggi dari 1000 zetabyte.

  • Variety

Volume data yang banyak tersebut bertambah dengan kecepatan yang begitu cepat sehingga sulit bagi kita untuk mengelola hal tersebut. Kadang-kadang 2 menit sudah menjadi terlambat. Untuk proses dalam waktu sensitif seperti penangkapan penipuan, data yang besar harus digunakan sebagai aliran ke dalam perusahaan Anda untuk memaksimalkan nilainya.

  • Meneliti 5 juta transaksi yang dibuat setiap hari untuk mengidentifikasi potensi penipuan
  • Menganalisis 500 juta detail catatan panggilan setiap hari secara real-time untuk memprediksi gejolak pelanggan lebih cepat.

Berbagai jenis data dan sumber data. Variasi adalah tentang mengelolah kompleksitas beberapa jenis data, termasuk structured data, unstructured data dan semi-structured data. Organisasi perlu mengintegrasikan dan menganalisis data dari array yang kompleks dari kedua sumber informasi Traditional dan non traditional informasi, dari dalam dan luar perusahaan. Dengan begitu banyaknya sensor, perangkat pintar (smart device) dan teknologi kolaborasi sosial, data yang dihasilkan dalam bentuk yang tak terhitung jumlahnya,  termasuk text, web data, tweet, sensor data, audio, video, click stream, log file dan banyak lagi.

  • Velocity :

Big Data adalah setiap jenis data – data baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur seperti teks, data sensor, audio, video, klik stream, file log dan banyak lagi. Wawasan baru ditemukan ketika menganalisis kedua jenis data ini bersama-sama.

  • Memantau 100 video masukan langsung dari kamera pengintai untuk menargetkan tempat tujuan.
  • Mengeksploitasi 80% perkembangan data dalam gambar, video, dan dokumen untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.

IMPLEMENTASI BIG DATA

  • Social media companies (Perusahaan media social)

Beberapa perusahaan konsumen populer secara global meningkatkan penggunaannya Data Besar. Misalnya, Facebook menggunakan Big Data untuk melacak kami- Perilaku er di jaring sosial. Apalagi, perusahaan menawarkan yang baru rekomendasi teman dengan mencari tahu siapa lagi yang mungkin Anda kenal. Semakin banyak teman yang Anda buat, semakin besar kemungkinan Anda untuk mempertahankannya Akun Facebook. Memiliki lebih banyak teman berarti Anda dapat melihat lebih banyak tenda, bagikan lebih banyak foto dan video dan poskan status yang lebih besa

  • Financial Services (Layanan Keuangan)

Penyedia layanan keuangan memanfaatkan analitik data besar untuk berkembang analisis mereka tentang klien untuk menentukan kelayakan pelanggan untuk modal,kredit, asuransi dan sebagainya.

  • Healthcare (Kesehatan)

Layanan kesehatan bekerja dengan catatan kesehatan elektronik dari mereka tients yang mereka terima dari berbagai sumber seperti perawatan, de- mografi dan citra. Perusahaan farmasi membuatnya sendiri Solusi Big Data untuk memantau keefektifan obat dan menyediakan dengan cepat dan pengembangan obat yang lebih manjur.

  • Telecommunications and utilities (Telekomunikasi dan utilitas)

Telekomunikasi dan utilitas menggunakan Big Data untuk mengeksplorasi pengguna, perilaku dan tuntutan untuk menerapkan jaringan listrik yang lebih baik. Lebih- lebih dari itu, mereka memproses data sensor lingkungan untuk mencari tahu kekurangannya  infrastruktur dan menawarkan kecerdasan manajemen risiko yang lebih produktif.

  • Airlines and trucking companies (Perusahaan penerbangan dan Perjalanan)

Perusahaan penerbangan dan truk menggunakan Big Data untuk memantau bahan bakar konsumsi dan lalu lintas di seluruh wilayah secara real time untuk menurunkan biaya dan menjadi lebih efisien.

  • Google

Jika ada perusahaan teknologi di seluruh dunia yang menuntut dan melambangkan Big Data begitu banyak, itu hanya mesin pencari raksasa Google Inc. Menurut catatan resmi Google, pany mempertahankan setidaknya satu triliun pertanyaan per tahun.

Leave a Reply