Big Ecosystem, Big Data

-
Big data merupakan salah satu teknologi dari Industri 4.0 yang digunakan untuk memuat data yang sangat besar dalam suatu sistem terdistribusi. Istilah big data merepresentasikan ketiga ciri - cirinya yaitu volume, velocity dan variety yang sangat besar. Dalam memanfaatkan teknologi big data, kita harus mengenali ekosistem big data dan teknologi pendukungnya.

Untuk mewujudkan ekosistem big data yang sesuai, perlu diketahui tentang komponen - komponen ekosistem big data, yaitu infrastruktur, analytic tools, dan aplikasi. 

Infrastruktur yang digunakan dipilih sesuai dengan kebutuhan untuk memproses, menyimpan dan menganalisis. Misalnya infrastruktur berupa storage, jaringan, high-computing, dan perangkat penunjang lainnya. Beberapa teknologi infrastruktur yaitu :

  • Hadoop
Prinsip teknologi Hadoop analah memecah dan mendistribusikan data menjadi beberapa bagian dan memproses/menganalisis bagian - bagian tersebut secara bersamaan serta menyimpannya. Hadoop memiliki komponen utama yaitu Hadoop Distributed File System (HDFS) dan Map Reduce.
  • NoSQL
Database NoSQL menangani data diskrit yang disimpan di antara data multistruktur. Database ini dapat bekerja bersamaan dengan Hadoop. 
  • Massively Parallel Processing (MPP) Databases
Database MPP bekerja dengan segmentasi data di beberapa node, memprosesnya secara paralel, dan menggunakan SQL. 

Analytic tools digunakan untuk membantu mempelajari atau memberikan pengetahuan tentang data. Tools ini merupakan teknologi spesifik yang dirancang khusus untuk kemampuan analisis. Subkategori analitik adalah sebagai berikut :
  • Analytics Platform
Platform ini digunakan untuk mengintegrasikan dan menganalisis data untuk memberikan wawasan baru dan membantu dalam mendukung pengambilan keputusan.
  • Platform Visualisasi
Digunakan untuk memvisualisasikan data dengan mengambil data mentah dan menyajikannya dalam format visual yang mudah dipahami untuk menerangkan suatu informasi.
  • Platform Business Intelligence
Digunakan untuk mengintegrasikan dan menganalisis data khusus untuk keperluan bisnis. Hasil analisis data dapat disajikan dalam bentuk laporan, dashboard, dan visualisasi.
  • Machine Learning
Platform ini memiliki masukan berupa data yang dipelajari oleh algoritma untuk menghasilkan output sesuai use case.

Aplikasi digunakan untuk mengambil data yang sudah dianalisis dan menggunakannya untuk mengoptimalkan wawasan bagi end-user. Misalnya Mintlabs, yaitu aplikasi pemindaian 3D dan informasi neurologis. Kemudian Avansera yang menawarkan wawasan untuk perusahaan ke dalam variabel yang mempengaruhi pembelian. Dan AutoGrid untuk mengembangkan sistem, dan memprediksi konsumsi.



Referensi :
https://dataconomy.com/2014/06/understanding-big-data-ecosystem/

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Tentang Garuda Smart CIty

-
Gambar
Garuda Smart City dikembangkan oleh Smart City and Community Innovation Center (SCCIC), ITB. Framework ini terdiri atas Smart City Model, Measurement Model, Development Cycle, Collaboration Model, dan lainnya. Dalam model ini, Smart City direpresentasikan dalam tiga lapisan, yaitu sumber daya, enabler, dan layanan. Adapun sumber daya dikelompokkan menjadi tiga, yaitu service domain, service cluster, dan service item . Layanan yang dimaksud adalah layanan nyata yang diberikan kepada masyarakat kota. Dan enabler adalah suatu sumber daya yang ditingkatkan yang dapat berdedikasi untuk lapisan atas. - Garuda Smart City Model Garuda Smart City Model adalah sebuah konsep atau metode awal yang dikembangkan untuk mengukur tingkat kematangan pengembangan  smart city  [2]. Tingkat kematangan  smart city  diukur berdasarkan tiga  enabler , yaitu teknologi, tata kelola, dan  people . Selain itu juga GSCM memiliki 3 karakteristik ekonomi, sosial dan lingkung...
Baca selengkapnya

Business Continuity Management : Disaster Recovery Plan

-
Business Continuity Management dan Disaster Recovery Plan  merupakan dua buah komponen yang berbeda. Business Continuity berhubungan dengan perancangan kebijakan dan prosedur untuk memastikan bahwa proses bisnis masih tersedia selama bencana dan paska bencana. Hal ini dapat termasuk penggantian personel, manajemen perubahan dan analisis dampak bisnis. Disaster Recovery Plan terkait pemulihan fungsi TI dari bencana, seperti menyediakan sistem dan data cadangan serta pemulihan server. Business Continuity Management  memiliki siklus hidup, yaitu : 1. Mengidentifikasi aktivitas kritis 2. Melakukan analisis dampak bisnis 3. Melakukan penilaian risiko 4. Menerapkan rencana kesinambungan bisnis 5. Menguji dan mengevaluasi kinerja 6. Menempatkan proses peningkatan berkelanjutan Dalam prosesnya juga termasuk dengan mengidentifikasi ancaman dan pengaruhnya terhadap operasional perusahaan sehari-hari. Berdasarkan standar internasional ISO 22301, menjadikan Business ...
Baca selengkapnya

Mengenal COBIT 5

-
Gambar
COBIT adalah kerangka kerja yang memiliki tujuan sebagai penyedia bahasa umum bagi eksekutif untuk berkomunikasi dalam pembahasan tujuan, sasaran, dan hasil yang terkait dengan teknologi informasi. Selain itu, COBIT juga digunakan untuk membantu perusahaan dalam memastikan informasi yang akurat sebagai pendukung keputusan bisnis, mencapai tujuan strategis dengan menggunakan bantuan IT, menjaga risiko dan mengoptimalkan layanan TI dan biaya teknologi serta menjaga kepatuhan dan keunggulan operasional secara efektif. Implementasi COBIT dalam perusahaan dapat membantu untuk meningkatkan program audit yang lebih terarah secara rinci, dan memberikan petunjuk untuk tata kelola IT. Saat ini, ISACA sebagai pengembang framework COBIT, telah merilis COBIT 5 yang memiliki lingkup Governance of Enterprise IT .  COBIT 5 memiliki lima prinsip, yaitu : 1. Meeting stakeholder needs Kebutuhan stakeholder mencakup bidang - bidang yang menjadi perhatian atau kepentingan para stakeholders...
Baca selengkapnya