Memahami definisi Big data, bisa dimulai secara sederhana seturut perkembangan dan kebutuhan penyimpanan data dalam dunia IT yang terus berkembang. Masih ingat bukan pada saat sistem operasi masih menggunakan DOS dimana akrab dengan jenis disket floppy, dengan kapasitas sangat terbatas? Nah seturut dengan perkembangan dan kebutuhan, jenis data yang muncul terus berkembang. Tak hanya sekedar teks, data saat ini bisa berupa gambar dengan berbagai ekstensi, video visual yang muncul dengan berbagai format serta berbagai jenis data-data yang lainnya.
Untuk itu, diperlukan sebuah wadah yang bisa menampung sekaligus mengolah semua jenis data tersebut, tak hanya sekedar flashdisk setara gigabyte dengan kapasitas besar, ataupun hardisk sekelas terabyte. Apalagi untuk jenis data yang selalu update atau berkembang dengan sendiri seperti penyimpanan google, situs jejaring sosial semisal Facebook yang setiap hari dibuka secara global. Bisa dibayangkan betapa beratnya pihak facebook me-manage sekaligus menganalisa data-data yang masuk dan selalu berkembang. Dari sinilah muncul istilah BIG DATA sebagai teknologi baru dalam pengelolaan informasi. Nah bagi perusahaan berbasis IT, Big Data disini merupakan sebuah elemen vital sekaligus kesempatan emas dalam persaingan teknologi pengelolaan data.
3V: Volume, Variety & Velocity
Dari sekian jenis penjelasan para pakar IT, setidaknya dapat ditarik tiga benang merah sebagai karakteristik bigdata. Apa saja? Singkatnya Three Vee yakni Volume,Variety dan Velocity.
Volume alias kapasitas data store.
Seberapa besar data yang bisa anda olah saat ini? Jangan heran, kapasitas data yang ada saat ini hingga berukuran 800,000 petabyte (1 Petabyte = 1000 Terabite). Nah, bisa dibayangkan betapa berat dan lamanya bila anda si empunya server data ketika akan menganalisis sebanyak satu persen saja?
Variety – Keaneragaman Data
Dengan boomingnya teknologi social networking yang secara tak langsung menyuguhkan data-data yang bervariasi, semisal, halaman web, web log, search index, forum social media, email, dokumen, data sensor, dll. Data-data seperti inilah yang mungkin akan memberikan keuntungan jika mampu mengolahnya. Namun, bukan perkara gampang bukan?
Velocity – Tingkat Kecepatan
Selain dua hal tersebut, satu yang vital dalam era informasi saat ini, yakni kecepatan pengolahan data. Tak hanya mengelola saja, velocity di sini lebih mengarah pada seberapa cepat teknologi yang ada mampu memberikan hasil analisis dari data yang mengalir.
Jadi bisa dideskripsikan, ‘big data’ bukan semata-mata soal ukuran, bukan pula data yang berukuran raksasa. Big data adalah data berukuran raksasa yang volumenya terus bertambah, terdiri dari berbagai jenis atau varietas data, terbentuk secara terus menerus dengan kecepatan tertentu dan harus diproses dengan kecepatan tertentu pula.
Dalam pasar global, beberapa brand ternama berlomba memiliki teknologi pengelolaan data semacam Bigdata. Sebut saja eBay.com yang menggunakan dua gudang data pada 7,5 petabyte dan 40PB serta Hadoop klaster 40PB untuk pencarian, rekomendasi, konsumen, dan merchandising . Begitu pula, Amazon.com, Walmart, FICO Falcon dalam mencegah penipuan Kartu Kredit. Tak hanya dalam sektor swasta, beberapa sektor lainnya juga menerapkan teknologi ini.
Untuk itu, bagi perusahaan yang memiliki kumpulan data yang sangat banyak, disarankan untuk menerapkan Big Data dan bukan hanya sekedar sistem manajemen data yang biasa saja seperti database. Kumpulan data tersebut dapat diolah dan dianalisis menjadi sebuah data atau informasi yang sangat berguna bagi orang lain, seperti halnya yang dilakukan oleh Google pada mesin pencarian miliknya.
BIG Data versus Traditional Data Ware House
“A big data solution is not a replacement for a data warehouse.”
Bill Inmon, Pakar Data warehouse
Sejauh ini, perusahaan-perusahaan terkemuka telah menerapkan beragam teknologi manajemen data guna menunjang kemajuan bisnisnya. Diantaranya, menggunakan Data Warehouse (DWH) maupun Business Intelligence (BI) serta aplikasi lainnya sebagai alat pengolah data yang mereka perlukan dalam aktifitas bisnis.
Boleh dikatakan, Big Data mengabungkan ketiga system teknologi yang digunakan sebagai solusi sesuai dengan masing-masing karakteristik yang telah disebutkan diawal. Sebagai informasi, dalam hal volume ada system DWH, Data ware house, NoSQL pada faceboook atau VLDB (Very Large Data Base) . Sedangkan untuk mengatasi varitas data yang terstruktur, setengah terstruktur atau bahkan tak terstruktur ada sistem. Untuk Velocity atau kecepatan, ada teknologi OLTP. Dari sini, Big Data mampu menghasilkan data kompleks dari sistem teknologi yang ketiga karakteristik tersebut dalam menangani dengan sistem konvensional. Nah, bila demikian, apakah anda tidak perlu lagi memiliki data warehouse konvensional?
Menurut pendekatan Inmon, data warehousing lebih bersifat, subject-oriented, nonvolatile (tak gambang berubah), integrated, kumpulan data ditujukan untuk pihak managemen dalam mengambil keputusan. Dengan kata lain, data warehouse menyajikan “satu sisi versi atau dari satu point referensi” dalam pengambilan keputusan oleh sebuah korporasi.
Sedangkan publik memerlukan Big Data lantaran, dalam beberapa korporasi sudah tentu memiliki data yang lebih banyak. Nah, bilamana data-data ini di “buka (dianaliasa) secara seksama dan cermat tentunya akan memberikan input atau hasil data yang lebih jauh valueable sehingga mampu menyuguhkan kebijakan yang lebih baik dalam revenue, lebih menguntungkan, lebih banyak customer. Hal inilah yang tentunya diharapkan sebuah korporasi.
Kedua jenis sistem data base tersebut saling melengkapi. Data Ware Housing lebih memberikan informasi detail dari sebuah korporasi melalui data yang telah teroganir oleh sebuah korporasi. Sedangkan Big Data memberikan data-data dari hasil analisa berbagai korporasi.
Lebih lanjut, perbedaanya, bisa saja digambarkan sebagai berikut, aplikasi Big Data merupakan sebuah teknologi sedangkan data warehouse layaknya sebuah bangunan arsitekturnya. Berbekal teknologi big data, anda mampu mengkreasi beberapa “bangunan” dari datawarehouse.
