Tutorial Big Data: Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Big Data!

Tutorial Big Data

Big Data, apakah Anda pernah mendengar istilah ini sebelumnya? Saya yakin Anda pernah. Dalam 4 hingga 5 tahun terakhir, semua orang membicarakan tentang Big Data. Tetapi apakah Anda benar-benar tahu apa sebenarnya Big Data ini, bagaimana hal itu berdampak pada kehidupan kita & mengapa organisasi mencari para profesional dengan ? Dalam Tutorial Big Data ini, saya akan memberi Anda wawasan lengkap tentang Big Data.

Di bawah ini adalah topik yang akan saya bahas dalam Tutorial Big Data ini:

melewati nilai di java

• Kisah Big Data
• Faktor Pendorong Big Data
• Apa itu Big Data?
• Karakteristik Big Data
• Jenis Big Data
• Contoh Big Data
• Penerapan Big Data
• Tantangan dengan Big Data

Izinkan saya memulai Tutorial Big Data ini dengan cerita pendek.

Kisah Big Data

Pada zaman kuno, orang biasa melakukan perjalanan dari satu desa ke desa lain dengan kereta kuda, tetapi seiring berjalannya waktu, desa menjadi kota dan orang-orang menyebar. Jarak tempuh dari satu kota ke kota lain juga bertambah. Jadi, menjadi masalah untuk bepergian antar kota, bersama dengan barang bawaan. Tiba-tiba, seorang teman pintar menyarankan, kita harus merawat dan memberi makan kuda lebih banyak, untuk mengatasi masalah ini. Ketika saya melihat solusi ini, tidak seburuk itu, tetapi apakah menurut Anda seekor kuda bisa menjadi gajah? Saya kira tidak. Orang pintar lainnya berkata, daripada 1 kuda menarik gerobak, mari kita punya 4 kuda untuk menarik gerobak yang sama. Apa pendapat kalian tentang solusi ini? Saya pikir ini adalah solusi yang fantastis. Kini, orang dapat melakukan perjalanan jauh dalam waktu yang lebih singkat dan bahkan membawa lebih banyak barang bawaan.

Konsep yang sama berlaku pada Big Data. Big Data mengatakan, hingga hari ini, kami baik-baik saja menyimpan data ke server kami karena volume datanya cukup terbatas, dan jumlah waktu untuk memproses data ini juga oke. Tapi sekarang dalam dunia teknologi saat ini, datanya berkembang terlalu cepat dan orang-orang sering kali mengandalkan data. Juga kecepatan pertumbuhan data, menjadi tidak mungkin untuk menyimpan data ke server manapun.

Melalui blog Tutorial Big Data ini, mari kita jelajahi sumber Big Data, yang gagal disimpan dan diproses oleh sistem tradisional.

Faktor Pendorong Big Data

Kuantitas data di planet bumi tumbuh secara eksponensial karena berbagai alasan. Berbagai sumber dan aktivitas kita sehari-hari menghasilkan banyak data. Dengan penemuan web, seluruh dunia telah online, setiap hal yang kita lakukan meninggalkan jejak digital. Dengan adanya objek pintar yang online, laju pertumbuhan data telah meningkat pesat. Sumber utama Big Data adalah situs media sosial, jaringan sensor, gambar / video digital, ponsel, catatan transaksi pembelian, log web, catatan medis, arsip, pengawasan militer, eCommerce, penelitian ilmiah yang kompleks, dan sebagainya. Semua informasi ini berjumlah sekitar beberapa Quintillion byte data. Pada tahun 2020, volume data akan menjadi sekitar 40 Zettabytes yang setara dengan menambahkan setiap butiran pasir di planet ini dikalikan tujuh puluh lima.

Apa itu Big Data?

Big Data adalah istilah yang digunakan untuk kumpulan kumpulan data yang besar dan kompleks, yang sulit disimpan dan diproses menggunakan alat manajemen database yang tersedia atau aplikasi pemrosesan data tradisional. Tantangannya termasuk menangkap, mengkurasi, menyimpan, mencari, berbagi, mentransfer, menganalisis, dan memvisualisasikan data ini.

Karakteristik Big Data

Lima karakteristik yang mendefinisikan Big Data adalah: Volume, Velocity, Variety, Veracity dan Value.

1. VOLUME

   Volume mengacu pada 'jumlah data', yang meningkat dari hari ke hari dengan kecepatan yang sangat cepat. Ukuran data yang dihasilkan oleh manusia, mesin, dan interaksinya di media sosial itu sendiri sangat besar. Para peneliti telah memperkirakan bahwa 40 Zettabytes (40.000 Exabytes) akan dihasilkan pada tahun 2020, yang meningkat 300 kali lipat dari tahun 2005.

2. KECEPATAN

   Kecepatan didefinisikan sebagai kecepatan di mana sumber yang berbeda menghasilkan data setiap hari. Aliran data ini sangat besar dan berkelanjutan. Saat ini terdapat 1,03 miliar Pengguna Aktif Harian (DAU Facebook) di Seluler, yang meningkat 22% dari tahun ke tahun. Ini menunjukkan seberapa cepat jumlah pengguna berkembang di media sosial dan seberapa cepat data dihasilkan setiap hari. Jika Anda mampu menangani kecepatan, Anda akan dapat menghasilkan wawasan dan mengambil keputusan berdasarkan data waktu nyata.

3. VARIASI

   Karena ada banyak sumber yang berkontribusi pada Big Data, jenis data yang mereka hasilkan berbeda. Itu bisa terstruktur, semi-terstruktur atau tidak terstruktur. Oleh karena itu, ada berbagai data yang dihasilkan setiap hari. Dulu kita biasa mendapatkan data dari excel dan database, sekarang datanya berupa gambar, audio, video, data sensor dll seperti gambar dibawah ini. Karenanya, berbagai data tidak terstruktur ini menimbulkan masalah dalam menangkap, menyimpan, menambang, dan menganalisis data.

4. KEBENARAN

   Kebenaran mengacu pada data yang diragukan atau tidak pasti data yang tersedia karena ketidakkonsistenan dan ketidaklengkapan data. Pada gambar di bawah, Anda dapat melihat bahwa beberapa nilai hilang di tabel. Juga, beberapa nilai sulit diterima, misalnya - nilai minimum 15000 di baris ke-3, itu tidak mungkin. Ketidakkonsistenan dan ketidaklengkapan ini adalah Veracity.
   Data yang tersedia terkadang bisa berantakan dan mungkin sulit dipercaya. Dengan banyaknya bentuk big data, kualitas dan keakuratan sulit dikontrol seperti postingan Twitter dengan hashtag, singkatan, kesalahan ketik, dan percakapan sehari-hari. Volume seringkali menjadi alasan di balik kurangnya kualitas dan akurasi data.

   • Karena ketidakpastian data, 1 dari 3 pemimpin bisnis tidak mempercayai informasi yang mereka gunakan untuk membuat keputusan.
   • Survei menemukan bahwa 27% responden tidak yakin dengan banyaknya data mereka yang tidak akurat.
   • Kualitas data yang buruk merugikan ekonomi AS sekitar $ 3,1 triliun setahun.
     

5. NILAI

   Setelah membahas Volume, Velocity, Variety dan Veracity, ada V lain yang harus diperhitungkan saat melihat Big Data yaitu Value. Semuanya baik dan bagus untuk memiliki akses ke yang besardatatapikecuali kita bisa mengubahnya menjadi nilai, itu tidak berguna. Dengan mengubahnya menjadi nilai, maksud saya, Apakah ini menambah manfaat organisasi yang menganalisis data besar? Apakah organisasi yang mengerjakan Big Data mencapai ROI (Return On Investment) tinggi? Kecuali, itu menambah keuntungan mereka dengan mengerjakan Big Data, itu tidak berguna.

Lihat video Big Data kami di bawah ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang Big Data:

Tutorial Big Data Untuk Pemula | Apa Itu Big Data | Edureka

Seperti dibahas di Variety, ada berbagai jenis data yang dihasilkan setiap hari. Jadi, sekarang mari kita pahami jenis-jenis datanya:

Jenis Big Data

Big Data dapat terdiri dari tiga jenis:

• Tersusun
• Semi-Terstruktur
• Tidak terstruktur

1. Tersusun

   Data yang dapat disimpan dan diproses dalam format tetap disebut sebagai Data Terstruktur. Data yang disimpan dalam sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) adalah salah satu contoh data 'terstruktur'. Mudah untuk memproses data terstruktur karena memiliki skema tetap. Structured Query Language (SQL) sering digunakan untuk mengelola jenis Data seperti itu.

2. Semi-Terstruktur

   Data Semi-Terstruktur adalah jenis data yang tidak memiliki struktur formal dari suatu model data, yaitu definisi tabel dalam DBMS relasional, tetapi memiliki beberapa properti organisasi seperti tag dan penanda lain untuk memisahkan elemen semantik yang membuatnya lebih mudah. untuk menganalisa. File XML atau dokumen JSON adalah contoh data semi-terstruktur.

3. Tidak terstruktur

   Data yang bentuknya tidak diketahui dan tidak dapat disimpan dalam RDBMS serta tidak dapat dianalisis kecuali diubah menjadi format terstruktur disebut sebagai data tidak terstruktur. File teks dan konten multimedia seperti gambar, audio, video adalah contoh data tidak terstruktur. Data tidak terstruktur tumbuh lebih cepat daripada yang lain, para ahli mengatakan bahwa 80 persen data dalam suatu organisasi tidak terstruktur.

Sampai sekarang, saya baru saja membahas pengenalan Big Data. Lebih lanjut, tutorial Big Data ini membahas tentang contoh, aplikasi, dan tantangan dalam Big Data.

Contoh Big Data

Setiap hari kami mengunggah jutaan byte data. 90% dari data dunia telah dibuat dalam dua tahun terakhir.

• Walmart menangani lebih dari 1 juta transaksi pelanggan setiap jam.
• Facebook menyimpan, mengakses, dan menganalisis 30+ Petabyte dari data yang dihasilkan pengguna.
• 230+ juta tweet dibuat setiap hari.
• Lebih dari 5 miliar orang menelepon, mengirim SMS, men-tweet, dan menjelajah di ponsel di seluruh dunia.
• Unggah pengguna YouTube 48 jam video baru setiap menit sepanjang hari.
• Amazon menangani 15 juta pelanggan meng-stream data pengguna per hari untuk merekomendasikan produk.
• 294 miliar email dikirim setiap hari. Layanan menganalisis data ini untuk menemukan spam.
• Mobil modern sudah dekat 100 sensor yang memonitor level bahan bakar, tekanan ban, dll., setiap kendaraan menghasilkan banyak data sensor.

Penerapan Big Data

Kami tidak dapat berbicara tentang data tanpa berbicara tentang orang-orang, orang-orang yang mendapatkan manfaat dari aplikasi Big Data. Hampir semua industri saat ini memanfaatkan aplikasi Big Data dengan satu atau lain cara.

• Perawatan Kesehatan yang Lebih Cerdas : Memanfaatkan petabyte data pasien, rumah sakit dapat mengekstrak informasi yang berarti dan kemudian membangun aplikasi yang dapat memprediksi kondisi pasien yang memburuk sebelumnya.

• Telecom : Sektor telekomunikasi mengumpulkan informasi, menganalisisnya, dan memberikan solusi untuk berbagai masalah. Dengan menggunakan aplikasi Big Data, perusahaan telekomunikasi dapat secara signifikan mengurangi kehilangan paket data, yang terjadi ketika jaringan kelebihan beban, dan dengan demikian, menyediakan koneksi tanpa batas ke pelanggan mereka.

• Eceran : Ritel memiliki margin paling ketat, dan merupakan salah satu penerima data besar terbesar. Keindahan menggunakan data besar di bidang ritel adalah memahami perilaku konsumen. Mesin rekomendasi Amazon memberikan saran berdasarkan riwayat penelusuran konsumen.

• Kontrol lalu lintas : Kemacetan lalu lintas merupakan tantangan utama bagi banyak kota di dunia. Penggunaan data dan sensor yang efektif akan menjadi kunci untuk mengelola lalu lintas dengan lebih baik karena kota menjadi semakin padat.

• Manufaktur : Menganalisis big data di industri manufaktur dapat mengurangi cacat komponen, meningkatkan kualitas produk, meningkatkan efisiensi, serta menghemat waktu dan uang.

• Kualitas Pencarian : Setiap kali kami mengekstrak informasi dari google, kami secara bersamaan menghasilkan data untuk itu. Google menyimpan data ini dan menggunakannya untuk meningkatkan kualitas pencariannya.

Seseorang dengan tepat berkata: “Tidak semua yang ada di taman itu Rosy!” . Sampai sekarang dalam tutorial Big Data ini, saya baru saja menunjukkan kepada Anda gambaran indah dari Big Data. Tetapi jika memanfaatkan Big data begitu mudah, bukankah menurut Anda semua organisasi akan berinvestasi di dalamnya? Izinkan saya memberi tahu Anda sebelumnya, bukan itu masalahnya. Ada beberapa tantangan yang muncul saat Anda bekerja dengan Big Data.

Sekarang setelah Anda terbiasa dengan Big Data dan berbagai fiturnya, bagian selanjutnya dari blog ini tentang Tutorial Big Data akan menjelaskan beberapa tantangan utama yang dihadapi oleh Big Data.

Tantangan dengan Big Data

Izinkan saya memberi tahu Anda beberapa tantangan yang menyertai Big Data:

1. Kualitas data - Masalahnya di sini adalah 4^thV yaitu Veracity. Data di sini sangat berantakan, tidak konsisten dan tidak lengkap. Data kotor menghabiskan $ 600 miliar bagi perusahaan setiap tahun di Amerika Serikat.

2. Penemuan - Menemukan wawasan tentang Big Data seperti menemukan jarum di tumpukan jerami. Menganalisis petabyte data menggunakan algoritme yang sangat kuat untuk menemukan pola dan wawasan sangat sulit.

3. Penyimpanan - Semakin banyak data yang dimiliki organisasi, semakin kompleks masalah pengelolaannya. Pertanyaan yang muncul disini adalah “Dimana menyimpannya?”. Kami membutuhkan sistem penyimpanan yang dapat dengan mudah menaikkan atau menurunkan skala sesuai permintaan.

4. Analytics - Dalam kasus Big Data, sebagian besar waktu kami tidak mengetahui jenis data yang kami tangani, jadi menganalisis data tersebut menjadi lebih sulit.

5. Keamanan - Karena datanya berukuran besar, mengamankannya adalah tantangan lain. Ini termasuk otentikasi pengguna, membatasi akses berdasarkan pengguna, merekam riwayat akses data, penggunaan enkripsi data yang tepat, dll.

6. Kurangnya Bakat - Ada banyak proyek Big Data di organisasi besar, tetapi tim pengembang, ilmuwan data, dan analis yang canggih yang juga memiliki pengetahuan domain yang memadai masih menjadi tantangan.

Hadoop to the Rescue

Kami memiliki penyelamat untuk menghadapi tantangan Big Data - yaitu Hadoop . Hadoop adalah kerangka kerja pemrograman berbasis Java open source yang mendukung penyimpanan dan pemrosesan kumpulan data yang sangat besar dalam lingkungan komputasi terdistribusi. Ini adalah bagian dari proyek Apache yang disponsori oleh Apache Software Foundation.

Hadoop dengan pemrosesan terdistribusi, menangani volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur dengan lebih efisien daripada gudang data perusahaan tradisional. Hadoop memungkinkan untuk menjalankan aplikasi pada sistem dengan ribuan node hardware komoditas, dan menangani ribuan terabyte data. Organisasi mengadopsi Hadoop karena ini adalah perangkat lunak sumber terbuka dan dapat berjalan di perangkat keras komoditas (komputer pribadi Anda).Penghematan biaya awal sangat dramatis karena perangkat keras komoditas sangat murah. Saat data organisasi meningkat, Anda perlu menambahkan lebih banyak & lebih banyak perangkat keras komoditas dengan cepat untuk menyimpannya dan karenanya, Hadoop terbukti ekonomis.Selain itu, Hadoop memiliki komunitas Apache yang kuat di belakangnya yang terus berkontribusi pada kemajuannya.

Seperti yang dijanjikan sebelumnya, melalui blog Tutorial Big Data ini, saya telah memberi Anda wawasan maksimal tentang Big Data. Ini adalah akhir dari Tutorial Big Data. Sekarang, langkah maju selanjutnya adalah mengetahui dan mempelajari Hadoop. Kita punya sebuah seri tutorial Hadoop blog yang akan memberikan pengetahuan rinci tentang ekosistem Hadoop lengkap.

Semua yang terbaik, Selamat Hadooping!

Sekarang setelah Anda memahami apa itu Big Data, lihat oleh Edureka, perusahaan pembelajaran online tepercaya dengan jaringan lebih dari 250.000 pelajar yang puas dan tersebar di seluruh dunia. Kursus Pelatihan Sertifikasi Edureka Big Data Hadoop membantu peserta didik menjadi ahli dalam domain HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume, dan Sqoop menggunakan kasus penggunaan waktu nyata pada Ritel, Media Sosial, Penerbangan, Pariwisata, domain Keuangan.

Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.

Posting terkait:

bagaimana mengkonversi double ke int java