Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi

Mengenal Tools untuk Mengolah dan Menganalisis Big Data

29 May 2023

Big Data merupakan istilah yang menggambarkan jumlah data yang sangat besar dan kompleks. Data tersebut terdiri dari data yang bersifat terstruktur atau data yang memiliki format tertentu dan siap untuk diproses oleh komputer seperti data yang disimpan dalam spreadsheets, data semi-terstruktur atau data yang memiliki struktur hierarkis dan memungkinkan penambahan atribut opsional seperti data dalam format XML atau JSON, serta data tidak terstruktur atau data yang tidak memiliki format tertentu seperti data pada kolom komentar media sosial.

Big Data dapat digunakan untuk menganalisis data yang lebih luas dan mendalam untuk mendapatkan pemahaman yang baik tentang pasar, pengambilan keputusan yang didasarkan pada data untuk mengoptimalkan strategi bisnis, dan untuk menentukan pengambilan langkah-langkah yang sesuai untuk menghadapi perubahan yang diantisipasi.

Untuk mengolah dan menganalisis big data, terdapat beberapa tools yang dapat digunakan seperti,

  1. Hadoop

Hadoop merupakan platform open-source berbasis bahasa pemrograman Java yang digunakan untuk menyimpan, mengelola, dan mengolah data secara terdistribusi. Hadoop dirancang untuk mengatasi permasalahan terkait dengan big data yang tidak dapat diatasi oleh sistem tradisional. Hadoop dapat memproses data terstruktur, semi-terstruktur, tidak terstruktur dari satu server ke banyak komputer. Hadoop banyak digunakan sebagai tools big data analytics pada perusahaan besar seperti Microsoft dan International Business Machines Corporation (IBM).

Kelebihan:

  • Fleksibel karena Hadoop dapat menangani berbagai tipe data, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
  • Dapat digunakan secara gratis.
  • Toleran terhadap kesalahan karena sistem pada Hadoop mereplikasi data di beberapa node secara otomatis sehingga dapat memastikan ketersediaan data jika terjadi kegagalan node.

Kekurangan:

  • Pengoperasiannya rumit sehingga membutuhkan ahli dalam bidang administrasi sistem, jaringan, dan komputasi terdistribusi. Oleh sebab itu, diperlukannya pelatihan khusus untuk pengoperasiannya sehingga dapat memakan waktu. Hal tersebut dikarenakan pengguna perlu memiliki keterampilan dan memahami ekosistem Hadoop, model pemrograman, dan bahasa kueri.
  • Dalam pengoperasiannya terdapat persyaratan bagi perangkat keras yang dapat digunakan untuk menjalani Hadoop sehingga pengguna harus berinvestasi dalam infrastruktur perangkat keras yang sesuai untuk mencapai kinerja dan skalabilitas yang diinginkan.

 

    2. MongoDB

MongoDB merupakan platform open source Database Management System (DBMS) yang bersifat NoSQL atau memiliki struktur data yang lebih fleksibel dan tidak memiliki tabel seperti data yang disimpan dalam dokumen dan grafik. MongoDB dapat digunakan untuk menyimpan dan mengelola data dalam format dokumen yang fleksibel, dengan menggunakan format JSON-like yang disebut BSON (Binary JSON). MongoDB sangat cocok untuk mengolah data semi-struktur yang kompleks dan dapat beradaptasi dengan mudah terhadap perubahan skema data.

Kelebihan:

  • Fleksibel, karena model data yang digunakan berbasis dokumen.
  • Dapat menangani data semi-terstruktur.
  • Dapat melakukan replikasi secara otomatis sehingga dapat mencegah failover data.
  • MongoDB menggunakan skalabilitas secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak server untuk mendistribusikan data untuk memungkinkan penanganan peningkatan volume arus data pengguna secara lancar.

Kekurangan:

  • Penggunaan memori MongoDB dapat lebih tinggi dibandingkan dengan sistem database lainnya karena banyaknya duplikasi data.
  • Setiap dokumennya memiliki ukuran data yang terbatas, hanya diberi ukuran data sebanyak maksimal 16 MB.

 

     3. RapidMiner

RapidMiner merupakan platform open source yang menyediakan  fitur-fitur seperti pemrosesan paralel, penanganan big data, integrasi dengan bahasa pemrograman seperti R ataupun Python, dan data mining. RapidMiner dapat digunakan dalam berbagai industri dan bidang, termasuk bisnis, keuangan, dan pemasaran, untuk mengambil keputusan berdasarkan data dan memprediksi kejadian di masa depan.

Kelebihan:

  • User Interface yang ditampilkan mudah digunakan oleh pengguna.
  • Menyediakan berbagai teknik analisis data, termasuk pemrosesan awal data, machine learning, analisis statistik, text mining, dan banyak lagi.
  • RapidMiner menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python.
  • Menangani pemrosesan paralel dan dapat digunakan pada environment sistem terdistribusi, memungkinkan skalabilitas dan kinerja tinggi untuk big data analytics.

Kekurangan:

  • Fitur yang dapat digunakan pengguna membutuhkan pemahaman yang dalam sehingga pengguna baru harus membiasakan diri dengan RapidMiner.
  • RapidMiner menyediakan berbagai algoritma dan teknik bawaan, sehingga dianggap memiliki keterbatasan dalam hal kemampuan penyesuaian dibandingkan dengan bahasa pemrograman seperti R atau Python.
  • Dalam pengoperasiannya terdapat persyaratan untuk perangkat keras yang dapat digunakan dalam pengoperasian RapidMiner seperti pengguna perlu memastikan perangkat mereka memiliki memori, kekuatan pemrosesan, dan kapasitas penyimpanan yang memadai.

Setiap tools dari big data di atas memiliki fungsi dan keunggulan yang berbeda. Dengan tools-tools ini, para profesional memiliki beragam opsi untuk mengolah big data sesuai dengan kebutuhan mereka. Dalam era yang semakin didominasi oleh data, pemanfaatan tools-tools ini dapat memberikan keuntungan berupa wawasan yang berharga dalam menghadapi masalah yang ada.

Referensi:

Pathak, R. (2021, Januari 26). Top 10 big data analytics tools. Analytics Steps. https://www.analyticssteps.com/blogs/top-10-big-data-analytics-tools 

Ismi, T. (2021, Agustus 9). 8 kelebihan Dan Kekurangan Mongodb, Cari Tahu sebelum kamu pakai. Glints Blog. https://glints.com/id/lowongan/kelebihan-kekurangan-mongodb/ 

White, T. (2012). Hadoop: The Definitive Guide. O’Reilly Media.

Chambers, B., et al. (2016). Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Houghton Mifflin Harcourt.

Chodorow, K., & Dirolf, M. (2013). MongoDB: The Definitive Guide. O’Reilly Media.

Plugge, E., Pflueger, T., & Hawkins, P. (2020). MongoDB Applied Design Patterns: Practical Use Cases with the Leading NoSQL Database. Apress.

Kotu, V., & Deshpande, B. (2019). Rapidminer. Rapidminer – an overview | ScienceDirect Topics. https://www.sciencedirect.com/topics/mathematics/rapidminer

Salsabila