Sederetan Tools Big Data Terbaik Andalan Data Enthusiast!

Tools Big Data. Sumber Gambar: Photo by Danny Meneses/Pexels

Data merupakan salah satu aset terpenting dalam melakukan pengolahan data. Data bagaikan bongkahan emas yang dijerang untuk mendapatkan kualitas emas terbaik dan bisa diasah menjadi emas yang bisa dijadikan sebagai bahan baku perhiasan. Begitu pula dengan data yang didapatkan setiap hari, kuantitasnya semakin bertambah tidak menentu. Dalam menangani kumpulan data yang jumlahnya tidak menentu ini, dibutuhkan tenaga analis dan spesialis data untuk mendapatkan wawasan berharga dari sekumpulan data yang ada. Mereka dituntut untuk memahami proses demi proses dari data dalam bentuk mentah sampai siap diolah dan diambil keputusan bagi pihak terkait.

Salah satu cara agar seorang tenaga analis ini bisa mendapatkan insight yang actionable dari sebuah data adalah peranan tools yang akan digunakan. Seorang big data specialist, data analyst, maupun data scientist ini juga perlu memahami tools apa saja yang ingin diaplikasikan dalam menunjang pengolahan datanya. Semisal seorang data analyst ingin melakukan pengolahan data statistik, maka tools R maupun MatLAB sepertinya menjadi salah satu pilihan yang tepat. 

Sedangkan apabila seorang praktisi data ingin melakukan pengolahan data dalam manajemen database relasional maka dapat menggunakan SQL. Nah, apakah tools tersebut cukup itu aja? Apakah ada referensi tools lainnya untuk pengolahan data berskala besar? Sobat UMN pasti penasaran kan? Kali ini, kita akan bahas lebih lanjut terkait sederetan tools big data terbaik andalan penggiat data. 

1. Map Reduce

MapReduce adalah suatu paradigma pemrograman dan model eksekusi yang digunakan dalam analisis Big Data. Ini adalah teknologi yang populer dan efektif dalam mengolah dan menghitung data secara terdistribusi dan paralel di dalam lingkungan yang terdiri dari kluster komputer.

MapReduce dirancang untuk mengatasi masalah pemrosesan data yang sangat besar dan kompleks dengan memecah tugas menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang kemudian diolah secara paralel. Ini membantu dalam meningkatkan kinerja pemrosesan dan mengurangi waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas pemrosesan besar.

Dengan membagi dan mengolah data secara terdistribusi, MapReduce memungkinkan pemrosesan Big Data yang efisien dan scalable. Teknologi ini telah menjadi landasan bagi berbagai sistem pemrosesan Big Data seperti Apache Hadoop, yang menggunakan MapReduce sebagai komponen utama dalam kerangka kerjanya.

Baca juga: Big Data: Pengertian, Contoh, dan Fungsinya

2. Zoho Analytics

Dilansir dari laman resmi Zoho, Zoho Analytics merupakan platform analitik yang lengkap, andal, dan skalabel. Pengembang dan integrator sistem (SI) bisa menggunakan platform ini untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi analitik kustom dan integrasi.

3. MongoDB

MongoDB adalah salah satu jenis database NoSQL yang cukup populer digunakan dalam sebuah website.

Jika database jenis SQL lain menyimpan data menggunakan relasi tabel, maka perbedaannya dengan MongoDB adalah di mana berbasis dokumen yang menggunakan format file berupa JSON (JavaScript Object Notation).

Penggunaan dari NoSQL sendiri secara umum biasanya lebih dikhususkan untuk menangani jumlah data yang sangat besar atau big data. Sehingga, arsitektur dari kedua jenis basis data pun sangat berbeda.

Dalam MongoDB adalah menggunakan sistem database komponen penting, yaitu: 

• Database MongoDB adalah wadah dengan struktur penyimpanan yang disebut collection.
• Collection MongoDb adalah tempat kumpulan informasi data yang berbentuk dokumen. Collection dipadukan seperti tabel-tabel yang berisi data pada database SQL.
• Document MongoDb adalah satuan unit terkecil dalam MongoDB

4. RapidMiner

RapidMiner menyediakan berbagai fitur dan fungsi untuk memfasilitasi analisis data yang kompleks, termasuk pemrosesan, penggalian, dan visualisasi data. Dengan menggunakan alat ini, pengguna dapat mengimpor data dari berbagai sumber, membersihkan dan mengolahnya, menerapkan berbagai teknik analisis seperti klasifikasi, clustering, dan regresi, serta membangun model prediktif.

Salah satu keunggulan RapidMiner adalah antarmuka drag-and-drop yang memungkinkan pengguna dengan berbagai tingkat keahlian dalam analisis data untuk menggunakan alat ini dengan mudah. Ini juga menyediakan berbagai pemodelan statistik dan algoritma machine learning yang dapat diterapkan pada data untuk menghasilkan wawasan dan informasi berharga.

RapidMiner juga memiliki dukungan untuk integrasi dengan alat analisis data lainnya, seperti Hadoop, Spark, dan database terdistribusi lainnya. Ini memungkinkan pengguna untuk bekerja dengan dataset besar dan menggunakan kemampuan pemrosesan paralel yang ditawarkan oleh alat big data lainnya

5. Cassandra

Tools Big Data selanjutnya adalah Cassandra. Cassandra merupakan salah satu database yang populer digunakan karena memiliki kecepatan dan skalabilitas yang baik. Hal ini ditunjukkan dengan Cassandra DB yang masuk ke dalam 10 daftar terbesar database engine yang paling banyak digunakan berdasarkan website DB Engine. Database Apache Cassandra merupakan pilihan yang tepat bagi anda yang membutuhkan skalabilitas dan availabilitas (ketersediaan) tinggi tanpa mengabaikan performance atau kinerja dari sistem yang ingin anda buat. Kemampuan Cassandra dalam menyimpan data dengan jumlah yang sangat besar tidak diragukan lagi, puluhan perusahaan besar telah menggunakan Cassandra sebagai salah satu penunjang kerja dalam meningkatkan bisnis mereka, seperti Facebook, IBM, Reddit, Apple, Twitter, dan masih banyak lagi.

6. Xplenty

Xplenty memiliki berbagai fitur yang canggih dalam hal analisis data, sehingga membuatnya sangat populer. Tools satu ini akan memudahkan pengguna untuk membersihkan dan mengubah data sesuai dengan keinginan.

Tools Xplenty sendiri merupakan salah satu solusi untuk ETL yang berbasis cloud dan menyediakan pipeline yang sederhana.

Xplenty memiliki beberapa kelebihan, diantaranya transformasi data yang kuat dan keamanan data yang terjamin

Baca juga: Jurusan Kuliah Menjadi Data Scientist di Bidang Data Science

Nah, itulah tadi sederetan tools big data yang bisa digunakan dalam mengolah data berskala besar plus andalan yang seringkali digunakan oleh data enthusiast. Kalau dari kamu sendiri kira-kira lebih sering pakai tools apa? 

By Reyvan Maulid | UMN News Service

Kuliah di Jakarta untuk jurusan program studi Informatika| Sistem Informasi | Teknik Komputer | Teknik Elektro | Teknik Fisika | Akuntansi | Manajemen| Komunikasi Strategis | Jurnalistik | Desain Komunikasi Visual | Film dan Animasi | Arsitektur | D3 Perhotelan , di Universitas Multimedia Nusantara. www.umn.ac.id