Bagaimana Konsep Dan Arsitektur Dari Big Data?

Mei 25, 2022
Articles & News

Big data memiliki peran penting dalam pengolahan kumpulan data di setiap industri. Big data dapat dianalisis untuk wawasan yang dapat membantu memberikan kepercayaan diri dalam membuat keputusan strategi bisnis.

Bagaimana Konsep Big Data?

Mengutip dari niagahoster, konsep dari big data terdiri dari tiga hal, yaitu integrasi data, pengelolaan data dan analisis data.

Gambar 01. Illustrasi Konsep Big Data

Integrasi Data

Integrasi data merupakan sebuah proses pengumpulan data dari berbagai sumber ke dalam sebuah penyimpanan data.

Pengelolaan Data

Semua data yang dihasilkan nantinya akan dikelola di sebuah media penyimpanan. Saat ini banyak pilihan media penyimpanan data, ada penyimpanan cloud, on-premises atau kombinasi dari keduanya.

Analisis Data

Konsep yang terakhir ada analisis data, dimana nantinya semua data yang telah disimpan dan dikelompokan akan dianalisa untuk kebutuhan bisnis lebih lanjut. Pada tahap ini hasil akhir dari big data sudah bisa diprediksi.

Bagaimana Arsitektur Big Data?

Arsitektur dari big data dirancang untuk menangani penyerapan, pemrosesan dan analisis data yang terlalu besar atau kompleks untuk sistem basis data tradisional.

Gambar 02. Illustrasi Arsitektur Big Data

Data Sources

Semua solusi big data dimulai dengan satu atau beberapa sumber data, contohnya:

Penyimpanan data aplikasi, seperti database relasional
File statis yang dihasilkan oleh aplikasi, seperti log server web
Sumber data waktu nyata, seperti perangkat IoT

Data Storage

Data untuk operasi pemrosesan batch biasanya disimpan di media penyimpanan file terdistribusi yang dapat menampung file besar dalam berbagai format. Penyimpanan semacam ini sering disebut dengan data lake.

Batch Processing

Semua data dipisahkan ke dalam kategori yang berbeda menggunakan long-running jobs untuk memfilter, mengaregasi dan juga menyiapkan data atau status pemrosesan data yang akan dianalisis.

Real-time Message Ingestion

Semua sistem streaming real-time melayani data yang dihasilkan secara berurutan dan dalam pola tetap. Biasanya sering digunakan untuk data toko yang bertanggung jawab atas semua pesan masuk di dalam folder yang digunakan untuk pemrosesan data.

Stream Processing

Ada sedikit perbedaan antara real-time message ingestion dan stream processing. Yang pertama mempertimbangkan penyerapan data mana yang akan di kumpulkan pertama dan digunakan sebagai publikasi-berlangganan. Stream processing digunakan untuk menangani semua data streaming kemudian menulis data output.

Analytical Data Store

Ini merupakan penyimpanan data yang digunakan untuk tujuan analitik oleh karenanya data yang sudah diproses kemudian ditanyakan dan dianalisis dengan menggunakan alat analitik yang sesuai.

Analysis and Reporting

Wawasan harus dihasilkan pada data yang diproses dan itu dilakukan secara efektif oleh alat pelaporan dan analisis yang memanfaatkan teknologi dan solusi yang disematkan untuk menghasilkan grafik, analisis dan wawasan yang bermanfaat.

Orchestration

Solusi berbasis big data terdiri operasi terkait data yang bersifat berulang dan juga dikemas dalam workflows yang dapat mengubah sumber data dan juga memindahkan data dari berbagai sumber ke unit analitik.

Konsultasikan kebutuhan big data bisnis Anda bersama IT consultant handal kami. Dapatkan solusi terbaik dan penawaran menarik dari kami.

Mengapa STT?

Sapta Tunas Teknologi memiliki komitmen yang tinggi dalam membantu Anda mencapai tujuan organisasi dan merancang solusi teknologi informasi (TI) sesuai dengan kebutuhan Anda yang mengikuti perkembangan tren teknologi di pasar saat ini.