Teknologi big data adalah teknologi yang mengacu pada teknologi jenis baru pemrosesan informasi di mana orang dan objek berinteraksi dan mengunggah data di antara mereka melalui media komputer. Kemudian komputer mengklasifikasikan, menggabungkan, dan memproses data yang diunggah ke jaringan.
Munculnya teknologi big data yang tenang telah sangat berdampak pada arsitektur TI yang ada dan juga membawa peluang besar bagi inovasi dan pengembangan jaringan komputer.
Untuk memberikan peran dan nilai penuh dari big data dalam informasi jaringan, teknisi jaringan harus secara aktif mengeksplorasi hukum pengoperasian big data, mempelajari teori dasar dan metode dasarnya. Secara aktif menantikan tren perkembangan masa depan di bidang dasar untuk memahami status perkembangannya saat ini.
Status Penelitian Dan Pengembangan Teknologi Big Data
Teknologi big data saat ini terutama tercermin dalam empat aspek yaitu teori dasar, privasi, praktik aplikasi dan keamanan. Dalam hal teori dasar, para ahli dan peneliti terkait belum memecahkan beberapa masalah teoritis dasar.
Sebagai contoh, civitas akademika saat ini tidak memiliki pemahaman dan standar penilaian yang tepat untuk definisi ilmiah, model struktural, sistem teoritis data dan isu-isu dasar teknologi lainnya. Juga kurangnya standar terpadu dalam evaluasi data, kualitas dan efisiensi komputasi data. Baca juga Kampus Jurusan Data Science Populer Dunia Yang Lulusanya Paling Banyak Dicari.
Hal ini secara langsung menimbulkan masalah rendahnya efisiensi teknisi dalam kegiatan evaluasi kualitas data.
Dalam hal penelitian, transformasi format big data, transfer dan pemrosesan data adalah masalah inti yang harus segera ditangani. Karena heterogenitas dan heterogenitas big data. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan efisiensi konversi format big data telah menjadi satu-satunya cara untuk meningkatkan nilai aplikasi teknologi ini.
Kunci untuk meningkatkan kemampuan komputasi big data adalah dengan meningkatkan data. Kecepatan transfer yang mengharuskan teknisi untuk mengintegrasikan dan memproses big data secara tepat waktu.
Dalam pemrosesan big data, reorganisasi data dan penggunaan kembali data yang salah merupakan langkah-langkah untuk meningkatkan nilai aplikasi big data secara efektif.
Dalam hal penelitian praktik terapan, penelitian dan penerapan big data saat ini dalam praktik terutama tercermin dalam manajemen data, analisis pencarian data, dan integrasi data.
Di antara mereka, manajemen data terutama digunakan dalam basis data Internet skala besar dan model penyimpanan data baru dan sistem terintegrasi. Sementara pencarian dan analisis data sebagian besar digunakan dalam jaringan sosial model, dan integrasi data mengembangkan basis data keseluruhan dengan mengintegrasikan data dari sumber yang berbeda dengan fungsi yang berbeda.
Fitur baru saat ini dalam tahap awal penelitian dan pengembangan. Terakhir, dalam hal keamanan data, privasi pengguna, dan masalah kualitas data dari big data menjadi fokus pekerjaan penelitian keamanan data saat ini.
Di satu sisi, privasi pengguna lebih mudah diperoleh di bawah teknologi big data, dan risiko kebocoran informasi lebih besar. Di sisi lain, karena penyimpangan big data dalam hal akurasi, redundansi, integritas, data masalah kualitas tidak dapat dihindari dan sangat dibutuhkan. Kembangkan dan terapkan sistem deteksi dan perbaikan otomatis data yang sesuai.
Permasalahan Yang Dihadapi Dalam Perkembangan Big Data
Teknologi big data Ada dua permasalahan utama yang dihadapi oleh teknologi big data saat ini dalam proses pengembangannya. Pertama, arsitektur TI yang ada tidak dapat beradaptasi dengan kebutuhan perkembangan big data.
Pesatnya perkembangan IPTEK telah mendorong kemajuan besar perusahaan dalam pembuatan dan penyimpanan data. Di satu sisi, peningkatan data yang eksplosif perusahaan telah meningkatkan tekanan penyimpanan penyimpanan data asli. Teknologi pemrosesan analitik membawa tantangan besar. Baca juga Perkembangan Big Data Dampak Resiko Dan Prospek Pekerjaan.
Hal ini membutuhkan industri TI untuk berinovasi dalam penyimpanan data dan kemampuan analisis dan pemrosesan secara tepat waktu dan merekonstruksi arsitektur teknis TI untuk memenuhi kebutuhan teknis big data.
Yang kedua adalah kegagalan langkah-langkah keamanan informasi tradisional. Langkah-langkah keamanan informasi tradisional hanya dapat melindungi informasi privasi dari satu perilaku pengguna tunggal di satu lokasi sampai batas tertentu.
Tetapi dalam lingkungan jaringan teknologi big data, informasi perilaku yang berbeda dari satu individu dikumpulkan dalam data jaringan. Dari lokasi independen yang berbeda, dan ada kemungkinan menyebabkan kebocoran privasi, yang meningkatkan kesulitan pemanfaatan data dinamis dan perlindungan privasi di lingkungan big data.
Prospek Penerapan Teknologi Big Data
1. Sumber Daya
Data mengandung banyak sumber daya data dan informasi dalam teknologi big data. Penerapannya yang ilmiah dan efektif dapat benar-benar membawa nilai keluaran ekonomi yang besar bagi perusahaan dan menghasilkan lebih banyak manfaat ekonomi.
Oleh karena itu, untuk memanfaatkan sumber daya informasi dengan baik, perlu lebih membuka penelitian tentang teknologi big data.
Penerapan sumber daya informasi yang efektif tidak dapat dipisahkan dari teknologi data canggih dan pemikiran informatisasi. Teknisi jaringan harus secara organik menggabungkan pengembangan sumber daya informasi tradisional dan metode manajemen dengan teknologi big data.
Fungsi-fungsi baru yang tidak dimiliki perangkat, sehingga menciptakan nilai lebih bagi perusahaan. Perusahaan yang telah menguasai teknologi pemrosesan sumber daya data juga dapat memperoleh manfaat ekonomi yang sangat besar dengan menyewa atau mengalihkan hak penggunaan data di masa mendatang.
2. Persimpangan Dan Integrasi Ilmu Pengetahuan
Perkembangan teknologi big data tidak hanya dapat sepenuhnya mengintegrasikan pusat komputasi jaringan, jaringan seluler, Internet of Things, komputasi awan dan teknologi jaringan mutakhir lainnya menjadi satu.
Mempromosikan lintas- integrasi ilmu pengetahuan dan teknologi yang berbeda, tetapi juga mempromosikan integrasi lintas berbagai disiplin ilmu memberikan peran penuh pada fungsi dan efek baru dari disiplin interdisipliner dan marginal di era baru.
Kemajuan besar dan perkembangan teknologi big data tidak hanya menuntut para insinyur dan teknisi yang berbasis pada ilmu informasi. Melalui inovasi dan pengembangan teknologi khusus dalam teknologi big data dalam hal akuisisi, penyimpanan, pemrosesan dan aspek lainnya. Tetapi juga untuk mengintegrasikan teknologi big data dengan perusahaan.
Dikombinasikan dengan metode manajemen, dari perspektif operasi dan manajemen perusahaan. Ia mempelajari dan menganalisis partisipasi teknologi big data dalam kegiatan produksi, operasi dan manajemen perusahaan modern dan kemungkinan dampaknya.
3. Tren Pengembangan Teknologi Big Data Yang Berorientasi Manusia
Tubuh utama ilmu pengetahuan dan teknologi adalah manusia dalam analisis akhir. Meskipun dalam lingkungan informasi jaringan yang didukung oleh teknologi big data.
Sirkulasi tepat waktu dan integrasi data informasi dapat memenuhi semua kebutuhan informasi produksi dan kehidupan manusia. Sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan Ilmiah masyarakat memberikan panduan yang efektif.
Tetapi teknologi big data tidak dapat menggantikan otak manusia, yang membutuhkan teknologi big data untuk mematuhi prinsip dasar berorientasi pada manusia dalam pengembangan proses, mementingkan status orang, dan menggabungkan aktivitas produksi manusia dengan hubungan jaringan virtual big data.
Membangun dan berikan permainan penuh untuk individualitas dan keahlian masing-masing individu sambil mempertahankan komunikasi yang erat antara manusia.
Teknologi big data mengacu pada aplikasi big data, yang mencakup semua jenis platform big data, sistem indeks big data, dan aplikasi big data lainnya.
Big data mengacu pada kumpulan data yang tidak dapat ditangkap, dikelola, dan diproses oleh perangkat lunak konvensional dalam jangka waktu tertentu.
Ini adalah aset informasi besar, pertumbuhan tinggi, dan beragam yang memerlukan mode pemrosesan baru untuk memiliki kekuatan pengambilan keputusan yang lebih kuat, penemuan wawasan, dan kemampuan pengoptimalan proses.
Teknologi big data dapat menangani data dalam jumlah yang relatif besar. Berbagai jenis data dapat diproses. Sehingga tidak hanya dapat mengolah sejumlah besar data sederhana, tetapi juga beberapa data yang kompleks, seperti data teks, data suara, dan data gambar.
Selain itu, penerapan teknologi big data memiliki efek low density dan high value. Untuk beberapa jenis data yang tersebar dan beragam. Jika makna yang diungkapkan oleh informasi tersebut tidak dapat dianalisis dalam waktu singkat. Maka analisis big data dapat digunakan untuk menggali nilai tersembunyi dari informasi tersebut.
Sehingga memudahkan penggunaan. penelitian kerja atau tujuan lain, untuk memfasilitasi fasilitasi dan pendalaman urusan pemerintahan. Baca juga Prospek Karir Data Science Dan Kemampuan Yang Harus Dimiliki.
Apa Saja Teknologi Big Data Yang Sudah Ada?
1. Komputasi Lintas Granularitas (In-Databasecomputing)
Z-Suite mendukung berbagai ringkasan umum, serta hampir semua fungsi statistik khusus. Berkat teknologi komputasi lintas granularitas, mesin analisis data Z-Suite akan menemukan solusi komputasi yang optimal.
Kemudian memindahkan semua komputasi yang mahal dan mahal ke tempat penyimpanan data untuk komputasi langsung, yang kita sebut In-library Calculation (In-library Calculation Basis Data). Teknologi ini sangat mengurangi pergerakan data, mengurangi beban komunikasi, dan memastikan analisis data berkinerja tinggi.
2. Komputasi Paralel (MPP Computing)
Z-Suite adalah platform intelijen bisnis berdasarkan arsitektur MPP. Ini dapat mendistribusikan komputasi ke beberapa node komputasi, dan kemudian menggabungkan dan menampilkan hasil komputasi pada node yang ditunjuk.
Z-Suite dapat memanfaatkan sepenuhnya berbagai sumber daya komputasi dan penyimpanan, baik itu server atau PC biasa, dan tidak memiliki persyaratan ketat pada kondisi jaringan.
Sebagai platform big data skala-out, Z-Suite dapat memberikan permainan penuh pada kekuatan komputasi setiap node dan dengan mudah mencapai respons tingkat kedua untuk analisis data tingkat TB/PB.
3. Berbasis Kolom
Z-Suite disimpan dalam kolom. Data mart berbasis toko kolom tidak membaca data yang tidak relevan, mengurangi overhead baca dan tulis, dan meningkatkan efisiensi I/O, sehingga sangat meningkatkan kinerja kueri.
Selain itu, penyimpanan kolom dapat mengompresi data dengan lebih baik, dan rasio kompresi umum adalah antara 5 dan 10 kali. Sehingga ruang yang digunakan untuk data berkurang menjadi 1/5 hingga 1/10 dari penyimpanan tradisional.
Teknologi kompresi data yang baik menghemat overhead perangkat penyimpanan dan memori, tetapi sangat meningkatkan kinerja komputasi.
4. Komputasi Dalam Memori
Berkat teknologi penyimpanan kolom dan komputasi paralel, Z-Suite dapat sangat mengompresi data dan memanfaatkan daya komputasi dan kapasitas memori beberapa node pada saat yang bersamaan.
Umumnya, kecepatan akses memori ratusan atau bahkan ribuan kali lebih cepat daripada kecepatan akses disk. Dengan komputasi dalam memori, CPU membaca dan menghitung data langsung dari memori, bukan dari disk.
Komputasi dalam memori adalah percepatan metode pemrosesan data tradisional dan merupakan aplikasi utama untuk mewujudkan analisis big data. Baca juga Berbagai Algoritma Big Data Yang Biasa Digunakan Untuk Pengolahan Data.
Kesimpulan
Era big data menghadirkan tantangan baru bagi kemampuan manusia untuk mengontrol data. Juga memberikan ruang yang belum pernah ada sebelumnya bagi orang-orang untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan komprehensif. Data di era Internet berkembang pesat, menentukan perkembangan organisasi di masa depan. Dan seiring berjalannya waktu, orang akan semakin menyadari pentingnya data bagi organisasi.
