Yuk Kenali Manfaat dan Tantangan Integrasi Big Data!
integrasi big data adalah langkah penting dan esensial dalam setiap proyek big data. Namun, ada beberapa masalah yang perlu dipertimbangkan. Secara umum, integrasi big data merupakan proses penggabungan data yang berasal dari berbagai sumber dan format yang berbeda. Data-data tersebut kemudian diubah menjadi format yang mudah digunakan dan diakses oleh pengguna. Salah satu manfaat mengintegrasi big data adalah hasil analisis akan lebih terpercaya untuk proses pengambilan keputusan dan memberikan insight yang lebih baik. Proses pengintegrasian big data sangat rumit dan sedikit menantang. Beberapa tantangan tersebut adalah ketidak pastian data, proses pengelolaan dan sinkronisasi antar sumber data yang sedikit lebih rumit, dan sumber daya yang belum memenuhi. Dalam dunia bisnis, integrasi big data akan menggabungkan data tradisional, media sosial, data dari internet of things, dan data transaksional.
Pada sebuah perusahaan terutama perusahaan yang memiliki cabang atau anak perusahaan, pasti memiliki berbagai jenis data dengan format yang berbeda-beda. Masalah yang biasanya muncul dalam pemrosesan data beberapa cabang perusahaan adalah format data yang tidak konsisten sehingga hasil analisis datanya bias. Oleh karena itu, perusahaan membutuhkan teknologi integrasi big data agar pengambilan keputusan lebih akurat dan berdasarkan fakta lapangan. Selain memiliki segudang manfaat, proses integrasi big data juga memiliki beberapa hambatan. Apa saja manfaat dan hambatan dalam proses integrasi big data? Yuk baca artikel ini sampai selesai!
1. Manfaat Integrasi Big Data
Teknologi integrasi big data dapat dikombinasikan dengan berbagai teknologi dan ilmu, salah satunya adalah artificial intelligence. Artificial intelligence atau biasa dikenal dengan teknologi AI adalah proses pembelajaran pada model atau mesin agar dapat bekerja seperti manusia. Teknologi ini membutuhkan data yang terintegrasi dengan baik untuk membangun model yang akurat. Salah satu perusahaan yang mengadopsi teknologi ini adalah perusahaan perawatan wajah L"Oreal. Perusahaan ini mengembangkan model yang dapat mengindikasi masalah pada kulit hanya dengan mengolah foto wajah seseorang. Teknologi ini memanfaatkan integrasi big data untuk proses pembelajaran mesin yang akan mendeteksi masalah kulit tersebut. Tidak hanya mendeteksi masalah kulit, teknologi ini juga bisa merekomendasikan produk skin care yang tepat sesuai masalah kulit yang dialami oleh konsumen.
Selain itu, integrasi big data juga dapat dimanfaatkan untuk mempersingkat waktu dan efektifitas suatu pekerjaan. Dengan integrasi big data yang baik, maka proses pengolahan data produksi, transaksi, pemasaran, dan distribusi akan lebih mudah. Hal ini akan mempersingkat waktu analisis karena tidak perlu lagi mengubah format-format data sehingga data analis dapat mengerjakan pekerjaan lainnya.
Baca juga : Pahami Proses Integrasi Data untuk Hasilkan Proses Pengolahan Data yang Valid
2. Hambatan dalam Integrasi Big Data
Salah satu hambatan dan tantangan dalam proses integrasi big data adalah mencari sumber daya manusia yang mumpuni. Walaupun jumlah data scientist dan data analyst khususnya di Indonesia sudah relatif banyak, namun tidak semuanya memiliki kemampuan untuk mengintegrasikan data. Salah satu kompetensi yang harus dimiliki jika ingin memproses pengintegrasian data adalah pemahaman mengenai kerangka kerja manajemen data NoSQL, SQL, dan Hadoop. Selain itu, izin mengakses data dari berbagai sumber juga merupakan tantangan dalam proses integrasi big data. Untuk menganalisis dan memproses big data, seseorang memerlukan keterampilan ekstraksi yang baik. Data yang berasal dari berbagai sumber membutuhkan izin yang mungkin berbayar.
Hambatan terbesar dalam proses integrasi big data adalah ketidakcocokan alat manajemen big data. Contohnya, NoSQL yang tidak kompatibel untuk merepresentasikan objek hierarki dengan ID yang tidak tepat. Pemilihan alat yang tepat untuk sistem integrasi big data yang sangat fungsional tidaklah mudah dan membutuhkan waktu yang relatif lama.
3. Database Big Data
Pemilihan database big data yang tepat membutuhkan waktu dan pertimbangan yang panjang. Beberapa database big data yang sering digunakan adalah Cassandra, Hbase, MongoDB, dan lain sebagainya. Database ini memiliki cara yang berbeda-beda untuk mengekstrak dan memuat data, tetapi beberapa database ini menggunakan hadoop sebagai pondasinya. Database Cassandra menggabungkan dua teknologi big data, yaitu dynamo dan bigtable yang menggunakan sumber terbuka dari google. Platform ini bisa diskalakan dan dirancang untuk mengatasi hambatan manajemen data dalam bisnis modern. Cassandra mengadopsi sistem integrasi Hadoop dan dukungan MapReduce. Namun, Cassandra masih memiliki kelemahan, antara lain memiliki opsi terbatas untuk proses pengambilan data dan terkadang kinerjanya tidak dapat diprediksi.
Hadoop memiliki tiga keunggulan yaitu bisa digunakan untuk data terstruktur dan tidak terstruktur, hemat biaya karena menggunakan sumber yang open source, dan lebih cepat. Sumber datanya bisa berasal dari sosial media, data clickstream, atau instansi pemerintah. Sebagai sistem penyimpan data, Hadoop cukup terjangkau. Dibalik semua kelebihan yang dimiliki teknologi ini, Hadoop dirasa kurang aman, mudah diretas, dan tidak direkomendasikan untuk data berukuran kecil.
Hbase adalah platform yang sangat populer dan cukup powerful. Hbase didukung dengan teknologi sharding, failover, dan konsisten. Kelemahan Hbase adalah jika "Hamster" gagal, dibutuhkan waktu yang lama untuk proses pemulihan. Kelemahan lain yang dimiliki oleh Hbase adalah tidak menyediakan lebih dari satu pengindeksan dalam tabel dan adanya masalah pembuatan kueri. MongoDB adalah database dokumen yang sangat cepat dan menawarkan properti ACID. Database ini memiliki mekanisme failover yang bekerja secara otomatis. Kelebihan MongoDB adalah didukung dengan mekanisme otentikasi umum seperti LDAP, AD, serta proses replikasi yang mudah.
Dalam dunia data science juga membutuhkan integrasi big data. Data science merupakan ilmu yang biasa digunakan untuk mengolah big data. Oleh karena itu, agar data scientist lebih mudah mengolah big data, perlu adanya proses pengintegrasian data agar proses pengolahan data lebih efektif. Data science merupakan ilmu yang banyak dibutuhkan di era industri 4.0. Ilmu yang menggabungkan ilmu matematika, statistika, dan ilmu komputer ini bisa diterapkan dan diaplikasikan hampir ke semua lini dan sektor. Tak heran jika saat ini lapangan pekerjaan sebagai data scientist sangat banyak. Salah satu fakta menarik dari data science adalah ilmu ini dapat dipelajari oleh siapapun, bahkan oleh seseorang yang tidak memiliki background IT.
Baca juga : Belajar Data Science: Simak 3 Manfaat Penerapan Big Data di Berbagai Industri
4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita