Apa itu Big Data?

Dalam postingan saya kali ini, saya akan membagikan tentang Big Data. 
Sejauh ini belum ada definisi pasti tentang apa itu big data, akan tetapi banyak para ahli yang mencoba memberikan definisi terhadap big data. 
Menurut Wikipedia
Big Data is a phrase used to mean a massive volume of both structured and unstructured data that is so large it is difficult to process using traditional database and software techniques. In most enterprise scenarios the volume of data is too big or it moves too fast or it exceeds current processing capacity.
Sedangkan menurut Edd Dumbill
Big data is data that exceeds the processing capacity of conventional database systems. The data is too big, moves too fast, or doesn’t fit the strictures of your database architectures. To gain value from this data, you must choose an alternative way to process it.
Dari kedua definisi diatas mungkin bisa kita simpulkan bahwa Big Data adalah data yang memiliki volume besar sehingga tidak dapat diproses menggunakan alat tradisional biasa dan harus menggunakan cara dan alat baru untuk mendapatkan nilai dari data ini.
Setiap hari kita menciptakan banyak data, data ini bisa berasal dari mana saja; posting ke situs media sosial, gambar digital dan video, catatan transaksi pembelian dan lain-lain. Data ini adalah big data.
Lalu, sebesar apakah volume data agar bisa disebut big data? Apakah jumlah datanya harus milyaran record per hari? Walaupun masih banyak perdebatan soal ini, sekarang sudah banyak pihak yang sepakat bahwa: jika volume data membuat data tersebut tidak ekonomis / mungkin lagi untuk disimpan di solusi penyimpanan data tradisional (network storage / database / data warehouse), maka itu bisa disebut big data.
Sekian dulu dalam postingan saya kali ini, dan akan saya lanjutkan mengenai "Kenapa harus Big Data?" Dalam Postingan selanjutnya :) 
www.atmaluhur.ac.id

Komentar

  1. Aditya Ramadhan29 Mei 2018 pukul 07.18

    Terimakasih kak leni ^-^ akhirnya saya mengerti tentang apa itu big data dan maksud dari big data yang belum dipelajari di perkuliahan.

    Jangan lupa kunjugi blog saya ya ^-^ di
    http://adityaramadhan74.blogspot.com

    Dan juga
    http://www.atmaluhur.ac.id/

    BalasHapus
  2. AhmadSI2B30 Mei 2018 pukul 20.15

    Mantap penjelasan tentang Big Datanya Leni, pakai bahasa inggris campur bahasa indonesia lagi. Makin banyak ilmu yang saya dapat. Bukan hanya tentang big data saja, hehe.

    Jangan lupa kunjungi blog saya ya di :
    https://ahmadsi2b.blogspot.co.id/

    dan kunjungi pula Website Resmi STMIK ATMALUHUR di :
    http://www.atmaluhur.ac.id/

    BalasHapus
  3. Siska.berliana2 Juni 2018 pukul 09.22

    Melalui artikel ini, saya jadi mengerti dan paham apa yang dimaksud dengan Big Data. Terimakasih Leni atas penjelasannya.

    Jangan lupa untuk mengunjungi blog saya di
    http://siskaberliana.blogspot.com

    Dan website kampus kita di
    http://www.atmaluhur.ac.id

    BalasHapus

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Data Mining

Pengenalan Data Mining Ada beberapa definisi dari data mining yang dikenal di buku-buku teks data mining. Diantaranya adalah : - Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. - Data mining adalah analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya. Menarik untuk diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Dari definisi-definisi itu, dapat dilihat ada beberapa faktor yang mendefinisikan data mining : - data mining adalah proses otomatis terhadap data yang dikumpulkan di masa lalu - objek dari data mining adalah data yang berjumlah besar atau kompleks - tujuan dari data mining adalah menemukan hubungan-hubungan atau pola-pola yang mungkin memberikan indikasi yang berm
Baca selengkapnya

Apakah Big Data itu Penting? Untuk apa?

Big Data tidak hanya berputar pada jumlah data yang organisasi miliki, tetapi hal yang penting adalah bagaimana mengolah data internal dan eksternal. Kita dapat mengambil data dari sumber manapun dan menganalisanya untuk menemukan jawaban yang diinginkan dalam bisnis seperti: pengurangan biaya, pengurangan waktu, pengembangan produk baru dan optimalisasi penawaran produk; dan pengambilan keputusan yang cerdas. Ketika organisasi mampu menggabungkan jumlah data besar yang dimilikinya dengan analisis bertenaga tinggi, organisasi dapat menyelesaikan tugas-tugas yang berhubungan dengan bisnis seperti: • Menentukan akar penyebab kegagalan untuk setiap masalah bisnis. • Menghasilkan informasi mengenai titik penting penjualan berdasarkan kebiasaan pelanggan dalam membeli. • Menghitung kembali seluruh risiko yang ada dalam waktu yang singkat. Nah, Inilah sedikit gambaran mengenai big data yang saya bahas dalam beberapa postingan akhir-akhir ini. Bagaimana menurut kalian mengenai Big Data?
Baca selengkapnya

Query Optimizer

Query Optimizer Query optimizer adalah bagian dari DBMS yang berfungsi mengoptimasi query. Proses yang biasanya terjadi dalam optimizer adalah optimizer memeriksa semua ekspresi-ekspresi aljabar yang sama yang diberikan query dan memilih salah satunya yang memiliki harga taksiran paling rendah. Tugas dari optimizer adalah untuk mentransformasikan inisial ekspresi query ke dalam sebuah rencana evaluasi yang menghasilkan record yang sama. Keuntungan dari optimizer adalah dapat mengakses semua informasi statistik dari sebuah database. Selain itu optimizer juga dapat dengan mudah untuk melakukan optimisasi kembali apabila informasi statistik sebuah database berubah dan optimizer dapat menangani strategi yang berbeda-beda dalam jumlah besar yang tidak mungkin dilakukan oleh manusia. Input dari optimizer adalah sebuah tree yang sudah mengalami proses parsing di dalam query parser. Tree tersebut biasanya disebut dengan parse tree. Sedangkan output dari optimizer adalah berupa
Baca selengkapnya