Arsitektur Big Data – Berkenalan Dengan Seni Menangani Big Data

Semua hype tentang sejumlah besar data yang kami hasilkan secara teratur pasti terbesit di benak kami semua. Kami adalah generasi di mana data mungkin merupakan aset paling berharga bagi kami. Seperti yang sering dikatakan, “Data adalah minyak baru”, Saya pikir data akan segera menjadi aset yang lebih berharga daripada minyak sebelumnya.

Dan kecepatan yang kami gunakan untuk menghasilkan data setiap hari adalah sesuatu yang jauh di luar imajinasi manusia normal. Dan jika kita melanjutkan dengan kecepatan yang sama dalam menghasilkan data secara teratur, maka kecepatan cahaya dan kecepatan pembuatan data oleh manusia akan segera setara. (Tertawa terbahak-bahak.)

Semua data ini sangat penting bagi semua organisasi di luar sana. Dengan menggunakan analitik Big Data ke dalam sistem mereka, organisasi telah mengamati beberapa hasil yang belum pernah ada sebelumnya. Mereka mampu mencapai hal-hal yang sebelumnya tampak mustahil bagi mereka. Dan itulah kekuatan yang diberikan Big Data kepada mereka – untuk mencapai hal yang tidak dapat dicapai.

Mengapa Banyak Perusahaan memanfaatkan Big Data Analytics

Kekuatan analitik Big Data ini adalah alasan utama mengapa ia mendapatkan begitu banyak popularitas dalam beberapa tahun terakhir dan belum menunjukkan tanda-tanda melambat.

Big Data telah menarik perhatian beberapa organisasi terbesar di dunia. Singkatnya, Big Data baik dan benar-benar menjadi sorotan dan akan tetap ada selama bertahun-tahun yang akan datang.

Perusahaan memanfaatkan analitik Big Data. Tampaknya mudah, bukan? Tetapi pernahkah terpikir bagaimana organisasi mengelola data dalam jumlah besar ini? Tidak, Kamu tidak melakukannya.

Seperti kata pepatah lama, “Hal-hal baik tidak akan datang dengan mudah”, Analisis Big Data adalah contoh sempurnanya. Penanganan dan pemrosesan Big Data bukanlah hal yang mudah.

Berurusan dengan Big Data adalah proses yang jauh lebih kompleks daripada yang terlihat. Dibutuhkan arsitektur yang dirancang dengan baik untuk menangani jumlah data yang sangat besar ini.

Arsitektur yang dirancang dan dijalankan dengan benar adalah jantung dan jiwa dari analitik Big Data. Tanpa itu, tidak ada gunanya memikirkan analitik Big Data.

Apakah Saya Membutuhkan Arsitektur Big Data?

Ya, saya sebutkan sebelumnya bahwa seseorang membutuhkan arsitektur Big Data yang kuat untuk memastikan manfaat maksimal darinya. Tapi bukan berarti semua orang membutuhkannya.

Kecuali dan sampai Kamu tidak harus berurusan dengan data yang setidaknya dalam urutan petabyte atau lebih, Kamu tidak memerlukan arsitektur Big Data.

Untuk semua orang yang berurusan dengan data yang berukuran lebih besar dari itu, Kamu memerlukan arsitektur yang diformulasikan dengan benar untuk memastikan bahwa Kamu tidak mengacaukan segalanya.

Hal lain yang menjadi prasyarat adalah Kamu harus mengerjakan proyek Big Data yang memiliki data yang datang dari berbagai sumber dan juga memiliki kecepatan yang lebih besar dari kecepatan rata-rata.

Arsitektur Data Besar

Arsitektur Big Data adalah model berlapis yang melakukan pemrosesan Big Data secara lengkap untuk mendapatkan wawasan terbaik darinya. Semua lapisan signifikan dan keluaran dari setiap lapisan bertindak sebagai masukan ke lapisan berikutnya.

ARSITEKTUR DATA BESAR

Berikut adalah semua lapisan penting dari arsitektur Big Data yang terstruktur dengan baik-

1) Lapisan Sumber

Yang pertama dan mungkin salah satu hal terpenting yang harus diingat saat merancang arsitektur Big Data adalah sumbernya.

Sumber Big Data adalah sumber yang mendikte arsitektur lengkap. Karena data masuk ke dalam sistem dari berbagai sumber, dalam format yang berbeda, dan dengan kecepatan tinggi, lapisan ini menentukan keseluruhan kerja arsitektur.

Data dalam format yang berbeda termasuk data dari database relasional, data real-time dari server dan sensor, dll. Data pada dasarnya datang dalam dua bentuk, baik sebagai data batch atau sebagai data real-time.

Semua sumber ini menghasilkan sejumlah besar data dalam hitungan detik. Jadi arsitektur Big Data harus dirancang yang memiliki potensi untuk mengelola data ini.

2) Penyerapan Data

Pertemuan pertama Big Data dengan arsitekturnya terjadi melalui lapisan ini. Ini adalah lapisan yang menandai awal dari pemrosesan Big Data. Data yang datang dari berbagai sumber dimasukkan ke dalam sistem melalui lapisan ini.

Lapisan ini kemudian mengklasifikasikan data ke dalam tag yang berbeda untuk kelancaran pemrosesan data di semua lapisan arsitektur.

Lapisan ini memastikan aliran data bebas masalah dari lapisan ke lapisan lainnya. Dua alat penyerapan data yang paling umum digunakan adalah aliran Kafka dan REST API yang relevan.

3) Lapisan Penyimpanan

Lapisan yang menerima Big Data adalah lapisan penyimpanan. Data yang berasal dari berbagai sumber disimpan dengan rapi di lapisan ini. Ini melakukan modifikasi data sesuai kebutuhan sistem.

Secara umum, HDFS adalah alat yang paling umum digunakan untuk menyimpan sejumlah besar data batch dan RDBMS untuk menyimpan data terstruktur. Lapisan penyimpanan dirancang berdasarkan format data dan tujuan dari data tersebut.

Baca juga: 5 cara di mana e-retailer dapat menggunakan data besar untuk kepentingan mereka

4) Lapisan Analisis

Alasan utama di balik semua hype Big Data ini adalah wawasan yang diperoleh melalui analisisnya. Wawasan ini kemudian penting untuk membuat keputusan berdasarkan data. Dengan demikian, lapisan analisis adalah lapisan yang paling penting dari semua lapisan. Ini memberi kami kekuatan untuk memanfaatkan kemampuan Big Data.

Serangkaian alat diperlukan untuk hal yang sama. Menangani data terstruktur bukanlah tugas yang relatif mudah dibandingkan dengan data tidak terstruktur yang memerlukan beberapa alat canggih untuk analisisnya.

Mengingat ukuran Big Data yang sangat besar, arsitektur tidak dapat dibangun tanpa sistem pemrosesan batch yang menyimpan, memfilter, dan memproses data terlebih dahulu untuk analisis lebih lanjut.

Ini umumnya pekerjaan batch yang berjalan lama. Apache Hadoop adalah yang paling umum digunakan dan mungkin alat terbaik untuk pemrosesan batch. Pemrosesan ini melibatkan pengambilan data dari lapisan penyimpanan, memprosesnya, dan menulis output dalam file baru.

Jadilah pasukan Big Data teratas dengan Apache Hadoop.

Memproses data real-time menandakan bahwa Big Data telah dimanfaatkan dalam bentuk terbaiknya. Arsitektur Big Data tanpa sistem pemrosesan data real-time adalah semacam monoton.

Ini mengambil dan memproses data secara real-time yang menyiratkan pemrosesan data saat tiba. Pemrosesan data ini adalah sesuatu yang membuat perbedaan saat ini dan membutuhkan sistem yang kuat untuk itu.

5) Lapisan BI

Setelah analisis lengkap Big Data dilakukan, langkah selanjutnya dan terakhir adalah menyimpan output dan wawasan berharga darinya. Lapisan BI menangani hal yang sama. Setelah menerima output, kemudian mengklasifikasikannya menurut manusia, aplikasi dan proses bisnis.

Siklus analisis Big Data termasuk menerima data dari berbagai sumber, memproses data berulang kali, dan kemudian menggambarkan hasil ini ke dalam laporan. Laporan ini penting bagi organisasi untuk membuat keputusan berdasarkan data.

Kesimpulan

Analisis Big Data adalah bidang ilmu tetapi melaksanakannya dengan cara yang terencana dengan baik adalah seni. Sebelum menuju analisis data besar, Kamu harus mengetahui seni menanganinya.

Kecuali Kamu tidak mengetahui seni ini, Kamu tidak akan dapat memanfaatkan Big Data secara maksimal. Kamu tidak akan bisa melepaskan kekuatannya yang sebenarnya. Big Data sangat besar, jauh di luar imajinasi Kamu dan menanganinya bukanlah hal yang mudah.

Dengan Big Data, ada banyak tantangan juga. Kamu harus siap terlebih dahulu untuk menghadapinya. Hambatan utama adalah keamanan.

Kamu akan berurusan dengan banyak data sensitif dari orang-orang dan dengan jumlah insiden pelanggaran data yang terjadi di mana-mana, mengamankannya jauh lebih sulit daripada yang dapat Kamu bayangkan.

Jadi rancang arsitekturnya dengan tepat karena jika ada celah tunggal di dalamnya, Big Data juga bisa menjadi bumerang.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment