Nama : Bunga Cyntia Bella NIM : 10011382227171 Kelas : IKM B
Mata Kuliah : Teknologi Kesehatan Digital Dosen : Amrina Rosyada, S.K.M., M.PH
Big Data
Big Data telah menjadi fenomena yang tak terelakkan di era digital ini. Di balik istilah ini terdapat kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, sehingga sulit diproses dengan sistem tradisional. Data ini dihasilkan dari berbagai sumber, seperti media sosial, IoT, dan perangkat pintar, menghasilkan volume data yang tak terbayangkan.
Teknologi berkembang dari telepon rumah ke smartphone, menghasilkan data dalam jumlah besar. Penyimpanan data beralih dari floppy disk ke cloud. Volume data meningkat karena tindakan seperti mengirim video melalui aplikasi pesan. Internet of Things (IoT) menghasilkan data dari perangkat pintar seperti mobil self-driving. Media sosial menghasilkan data tidak terstruktur dalam jumlah besar.
• Karakteristik Big Data :
1. Volume : Data sangat besar (zettabyte) dan terus berkembang.
2. Variasi : Data hadir dalam berbagai format (terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur).
3. Kecepatan : Data dihasilkan dan diproses dengan cepat.
4. Nilai : Data dapat dianalisis untuk mendapatkan wawasan dan nilai bisnis.
5. Veracity : Data harus akurat dan konsisten.
• Tantangan Big Data :
Menyimpan data dalam jumlah besar, mengelola berbagai format data, mengakses data dengan cepat, memproses data secara efisien, dan memastikan kualitas data.
• Peluang Big Data :
1. Analitik Big Data : Mendapatkan wawasan dari data untuk meningkatkan bisnis.
2. Prediksi : Memperkirakan tren dan perilaku di masa depan.
3. Personalisasi : Memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pelanggan.
4. Optimasi : Meningkatkan efisiensi operasi bisnis.
• Kursus Big Data dan Hadoop :
Kursus Edureka tentang Big Data dan Hadoop menawarkan materi pembelajaran seperti video, tutorial, dan latihan. Kursus ini juga melibatkan proyek untuk menganalisis data dari berbagai sumber, seperti situs bookmarking sosial dan riwayat pembelian. Peserta yang menyelesaikan kursus dan proyek akan mendapatkan sertifikat.
Big Data telah menjadi fenomena tak terelakkan di era digital ini. Di balik istilah ini terdapat kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, melampaui kemampuan sistem tradisional untuk memprosesnya. Data ini berasal dari berbagai sumber, seperti media sosial, IoT, dan perangkat pintar, menghasilkan volume data yang tak terbayangkan. Dahulu, data terstruktur dalam format sederhana seperti database. Kini, data hadir dalam berbagai format, seperti video, gambar, dan teks, yang sulit diproses dengan alat tradisional. Pertumbuhan data ini didorong oleh berbagai faktor, seperti perbankan, keuangan, media, hiburan, dan internet.
Big Data memiliki 5 karakteristik utama : Volume (besar), Variasi (berbagai format), Kecepatan (cepat dihasilkan), Nilai (bermanfaat untuk bisnis), dan Veracity (akurat dan konsisten). Meskipun Big Data menghadirkan banyak peluang, terdapat beberapa tantangan yang perlu diatasi:
1. Penyimpanan : Menampung volume data yang besar membutuhkan solusi penyimpanan yang skalabel dan hemat biaya.
2. Pengolahan : Memproses data yang kompleks dengan kecepatan tinggi membutuhkan infrastruktur dan algoritme yang canggih.
3. Akses : Memperoleh wawasan yang bermanfaat dari data mentah membutuhkan keahlian analitik dan alat yang tepat.
Di balik tantangan tersebut, Big Data membuka peluang besar bagi berbagai bidang:
1. Analitik Big Data: Mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan strategi, dan membuat keputusan yang lebih cerdas.
2. Prediksi: Menganalisis pola dan tren data untuk memprediksi masa depan dengan lebih akurat, membantu bisnis dalam persiapan dan perencanaan strategis.
3. Personalisasi: Memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pelanggan berdasarkan preferensi dan perilaku mereka, meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
4. Optimasi: Meningkatkan efisiensi operasi dan proses bisnis dengan mengidentifikasi area yang bermasalah dan mengoptimalkan sumber daya.
Solusi Big Data yang populer adalah Hadoop, framework open-source yang memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data yang terukur. Hadoop terdiri dari beberapa
komponen, seperti HDFS (sistem file terdistribusi) dan MapReduce (model pemrosesan paralel). Kursus Big Data dan Hadoop tersedia untuk mempelajari lebih lanjut tentang Big Data dan cara menggunakan Hadoop untuk menganalisisnya. Kursus-kursus ini biasanya menawarkan materi pembelajaran, latihan, proyek, dan sertifikat. Contoh bagaimana Big Data dapat membantu bisnis adalah kisah Walmart. Dengan menganalisis pola pembelian pelanggan sebelum badai, Walmart menemukan bahwa orang cenderung membeli barang-barang darurat seperti senter dan jaket pelampung, serta kue pop-tart stroberi. Dengan pengetahuan ini, Walmart dapat mengisi tokonya dengan barang-barang yang tepat untuk membantu pelanggan bersiap menghadapi badai dan menghasilkan keuntungan besar.
IBM juga menggunakan Big Data untuk keuntungan mereka. Dengan memasang meteran pintar di rumah pelanggan, mereka dapat mengumpulkan data tentang konsumsi energi setiap 15 menit. Salah satu tantangan terbesar adalah menyimpan data dalam jumlah besar.
Sistem tradisional tidak mampu menangani volume data yang begitu besar, dan solusi hemat biaya seperti sistem file terdistribusi diperlukan.
Tantangan lain adalah menangani berbagai format data yang dihasilkan dari berbagai sumber. Data ini dapat terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur, dan sistem yang berbeda diperlukan untuk menyimpan dan memproses setiap jenis data. Memproses data dengan cepat dan efisien juga merupakan tantangan. Algoritme dan infrastruktur canggih diperlukan untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan yang bermanfaat. Meskipun ada banyak tantangan, Big Data membuka peluang besar bagi berbagai bidang. Dengan mengatasi tantangannya dan memanfaatkan solusi yang tepat, organisasi dapat membuka potensi data mereka dan mencapai hasil yang luar biasa
Big Data menghadirkan peluang besar, tetapi juga menghadirkan beberapa tantangan.
Salah satu tantangan utama adalah kecepatan akses dan pemrosesan data. Kapasitas harddisk meningkat, tetapi kecepatan kinerjanya tidak sebanding. Hal ini dapat menyebabkan waktu tunggu yang lama saat memproses data dalam jumlah besar. Contohnya, jika Anda memiliki satu saluran input-output 100 Mbps dan memproses data 1 terabyte, dibutuhkan sekitar 2,91 jam. Jika data Anda adalah exabyte, waktu yang dibutuhkan akan jauh lebih lama. Tantangan lain adalah sistem rekomendasi. Sistem ini bekerja dengan menganalisis data historis untuk memberikan rekomendasi yang relevan kepada pengguna. Namun, jika data tidak diakses dan diproses dengan cepat, sistem rekomendasi tidak akan berfungsi dengan baik.
Hadoop adalah solusi untuk mengatasi tantangan ini. Hadoop adalah framework open- source yang memungkinkan penyimpanan dan pemrosesan data terdistribusi. Hadoop memecah data menjadi blok kecil dan memprosesnya secara paralel di beberapa node. Hal ini memungkinkan akses dan pemrosesan data yang lebih cepat dan efisien. Hadoop terdiri dari dua bagian utama:
1. HDFS (Hadoop Distributed File System) : Sistem file terdistribusi yang memungkinkan penyimpanan data dalam berbagai format di seluruh cluster.
2. MapReduce : Model pemrosesan paralel yang memungkinkan pemrosesan data yang disimpan di HDFS secara paralel.
• Keuntungan HDFS:
1. Skalabilitas : HDFS dapat dikalakan secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak node ke cluster.
2. Fleksibel : HDFS dapat menyimpan data dalam berbagai format, baik terstruktur, semi- terstruktur, maupun tidak terstruktur.
3. Efisien : HDFS menggunakan model tulis sekali baca banyak untuk mengoptimalkan akses data.
• Memindahkan Pemrosesan ke Data:
Salah satu cara untuk mengatasi tantangan akses data dalam Big Data adalah dengan memindahkan pemrosesan ke data. Hal ini berarti mengirim logika pemrosesan ke node yang menyimpan data, sehingga mengurangi kemacetan jaringan dan meningkatkan kecepatan pemrosesan.
• Komponen Hadoop:
1. Flume dan Scoop : Digunakan untuk memasukkan data ke dalam HDFS.
2. Yarn : Otak dari ekosistem Hadoop yang mengalokasikan sumber daya dan menjadwalkan tugas.
3. Pig dan Hive : Alat analisis data. Pig menggunakan bahasa Pig Latin, sedangkan Hive menggunakan SQL.
4. Spark : Digunakan untuk pemrosesan data mendekati real-time dan pembelajaran mesin.
5. MLlib dan Mahout : Pustaka Spark untuk pembelajaran mesin.
6. MapReduce : Model pemrosesan paralel yang menggunakan program Java untuk memproses data.
7. HBase : Database NoSQL di atas HDFS.
