LAMBHUJUT-MEDIA.COM - Apa Sebenarnya Big Data itu? Aplikasi Big Data mengandalkan - Ini adalah frasa yang mengacu pada kumpulan data yang luas atau rumit. Akibatnya, pemrosesan data standar yang digunakan perangkat lunak aplikasi tidak cukup untuk mengatasi masalah ini.
Aplikasi pemrosesan data menghadapi berbagai tantangan, termasuk menganalisis, menyimpan, berbagi, mencari, mentransfer, memperbarui, dan memastikan privasi data.
Ketika istilah "Big Data" digunakan, banyak orang menekankan pada potensinya untuk menganalisis perilaku konsumen dan meramalkan tren masa depan. Selain itu, ini terkait dengan teknik analisis data lanjutan tertentu yang menghapus nilai data hingga ukuran kumpulan data tertentu.
 |
| Apa Sebenarnya Big Data itu? Aplikasi Big Data mengandalkan |
Saat ini, data yang diperiksa dapat mengungkapkan hubungan baru dengan kemajuan terkini dalam gaya bisnis, pencegahan kejahatan, dan pencegahan penyakit, di antara bidang lainnya. Banyak individu menghadapi masalah ketika bekerja dengan kumpulan data yang sangat besar, termasuk ilmuwan, dokter, eksekutif perusahaan, dan pemerintah.
Keuangan, internet, dan informasi perkotaan atau komersial adalah sumber pertikaian yang potensial. Selain itu, para ilmuwan secara teratur menghadapi masalah keterbatasan e-Science. Selain itu, bidang ini mencakup meteorologi, genetika, konektivitas, biologi, dan studi lingkungan.
Volume data yang sangat besar disebut dalam pengertian ini sebagai “Big Data.” Selanjutnya, data sering dikelola dan diproses oleh aplikasi perangkat lunak.
Selain itu, Big Data membutuhkan penggunaan metodologi dan teknologi tertentu untuk mencapai tujuannya. Selain itu, teknik integrasi data baru digunakan untuk mengungkap kumpulan data yang unik, rumit, dan besar.
Grup META menemukan istilah "tiga V" pada tahun 2001 untuk menggambarkan tantangan dan peluang yang terkait dengan ekspansi data. Volume, kecepatan, dan variasi data ditentukan oleh ukuran data, kecepatan masuk dan keluarnya data, dan kisaran tipe dan sumber data yang terdiri dari volume, kecepatan, dan variasi data.
Sampai saat ini, istilah 3V (objek tiga dimensi) dikenal secara universal. Selain itu, V baru, kejujuran, digunakan untuk menjelaskan gagasan tersebut oleh beberapa organisasi.
Karakteristik Data Besar
Beberapa karakteristik karakteristik Big Data dapat dimanfaatkan untuk mengkarakterisasinya lebih lanjut. Perhatian pertama adalah volume data yang dihasilkan dan disimpan. Ukuran set data menentukan apakah mereka memenuhi syarat sebagai "Big Data." Fase berikut adalah variasi, yang mengacu pada berbagai jenis data dan alam semesta yang terkait.
Teknologi ini memungkinkan analis data untuk memaksimalkan upaya mereka dengan mempermudah penerapan hasil mereka. Tingkat di mana data baru dihasilkan dan data saat ini diproses untuk memenuhi tuntutan bisnis dan berkontribusi pada pertumbuhan dan kemajuannya. Kualitas data yang dikumpulkan dapat bervariasi, yang memengaruhi keakuratan analisis.
BACA JUGA : Studi Kasus Pasar Ritel Menggunakan Big Data dan Analitik
Kami dapat menyelidiki berbagai aplikasi data besar
Dalam beberapa tahun terakhir, Big Data telah mendorong permintaan akan manajemen informasi. Perangkat lunak menghabiskan $15 miliar oleh AG, IBM, EMS, SAP; HP; DELL; Peramal; dan Microsoft.
Produsen perangkat lunak memusatkan upaya mereka pada dua bidang: manajemen dan analisis data. Nilai industri ini meningkat pada tingkat tahunan 10% pada tahun 2010. Yang lebih luar biasa adalah peningkatan kapitalisasi pasar lebih dari US$100 miliar sejak tahun 2007.
Otoritas pemerintah
Mengintegrasikan Big Data ke dalam operasi pemerintah telah menghasilkan keuntungan efisiensi. Efisiensi ini dipengaruhi oleh harga, inovasi, dan produktivitas. Dalam beberapa kasus, analisis data memerlukan komponen yang memfasilitasi kolaborasi di antara entitas pemerintah.
Pemanfaatan Big Data memungkinkan pengembangan proses baru dan inovatif yang meningkatkan hasil akhir. Misalnya, Pemerintahan Obama mengumumkan upaya penelitian dan pengembangannya di bidang Big Data dan teknologi terkait. Dengan menganalisis data, Big Data dapat digunakan untuk melaporkan isu-isu kritis yang dihadapi beberapa lembaga pemerintah.
Prosedur perakitan
Manufaktur telah menuai manfaat terbesar dari terobosan Big Data dalam manajemen rantai pasokan dan kualitas produk. Selain itu, Big Data memungkinkan arsitektur industri manufaktur yang transparan, menyelesaikan masalah kinerja yang tidak dapat diprediksi dan kurangnya ketersediaan.
Di sisi lain, transparansi membutuhkan sejumlah besar data dan algoritma peramalan yang canggih. Dengan demikian, itu harus dilakukan secara metodis untuk menghasilkan data yang bermanfaat.
Tindakan prediktif dan pencegahan bergantung pada sejumlah besar data yang dikumpulkan. Ketika Big Data digunakan dengan benar, itu dapat menghasilkan hasil yang baik seperti prediksi yang lebih baik dan manajemen kesehatan.
Healthcare Big Data berkontribusi pada peningkatan layanan kesehatan dengan menawarkan risiko klinis dan analisis prediktif. Selain itu, ini memengaruhi pengobatan yang dipersonalisasi dan analitik prediktif.
Selain itu, Big Data berpengaruh terhadap pelaporan data pasien, baik secara internal maupun eksternal. Individu-individu tertentu lebih dimotivasi oleh prospek pengembangan daripada oleh tenaga kerja itu sendiri. Big Data berpotensi berperan dalam implementasi mobile dan electronic health.
Selain itu, sebagai hasil dari teknologi Big Data, volume data akan terus bertambah. Selain itu, layanan kesehatan Big Data mencakup data dari catatan kesehatan elektronik, pencitraan, data yang dihasilkan pasien, dan jenis data lainnya.
Pengaturan kesehatan lebih penting dari sebelumnya karena Big Data, yang memerlukan pemahaman data yang lebih baik.
Sekolah
Di arena ini, wawasan berbasis data penyedia pendidikan dapat memiliki dampak signifikan pada sekolah. Siswa dan bahkan kurikulum, serta kinerjanya, dapat dinilai untuk memperbaiki sistem.
Pendidik dan administrator ini siap menggunakan Big Data untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah di kelas mereka. Selain itu, mereka dapat memanfaatkan data untuk meningkatkan sistem evaluasi dan dukungan mereka sendiri untuk karyawan mereka.
Media
Untuk memahami bagaimana media dapat menggunakan Big Data, perlu untuk menetapkan latar belakang mekanisme yang mendukung proses pembuatan media.
Menurut Nick Couldry dan Joseph Turow, media dan iklan memiliki tingkat informasi yang dapat ditindaklanjuti yang sebanding dengan Big Data.
Akibatnya, perusahaan ini tampaknya menggunakan pendekatan mutakhir, seperti teknologi, untuk menjangkau konsumen tertentu pada waktu dan lokasi yang paling menguntungkan. Tujuan utama lain dari profesi ini adalah untuk mengkomunikasikan pesan dan materi yang konsisten dengan harapan audiens target.
Iklan dan beberapa konten dalam pengaturan publikasi, misalnya, telah segera diubah untuk menarik pelanggan yang dikumpulkan melalui berbagai kegiatan analisis data.
Olahraga
Dalam olahraga, big data sering digunakan untuk membantu atlet dalam meningkatkan performanya. Selain itu, dapat digunakan untuk menentukan kompetensi atau tingkat kemampuan pesaing.
Selain itu, Anda dapat menjalankan semua tugas ini dengan memanfaatkan sensor olahraga. Selain itu, analitik Big Data dapat digunakan untuk memperkirakan pemenang game.
Selain itu, dengan menggunakan Big Data, dimungkinkan untuk memperkirakan kinerja pemain di masa mendatang. Terkadang, nilai dan harga seorang pemain dapat ditentukan dengan mempelajari data sepanjang musim.
Misalnya, film MoneyBall menunjukkan bagaimana Big Data dapat digunakan untuk mengikuti dan mengungkap olahragawan yang kurang dihargai.
Sains
Sistem ini memiliki kecepatan pengiriman 40 juta kali per detik. Selain itu, 600 juta tabrakan terjadi setiap detik. Data dari aliran ini berbenturan dengan kecepatan sekitar 100 tumbukan per detik, dengan sekitar 99,95 persen di antaranya berhasil.
Menurut studi Big Data, diperlukan untuk mengevaluasi data secara keseluruhan untuk membentuk kesimpulan yang dapat diandalkan tentang hal itu.
Sebagai contoh, sekitar 600 juta pembaruan status Facebook diposting setiap hari. Apakah semua pembaruan status mereka cukup untuk menyimpulkan apa yang mereka diskusikan sepanjang hari? Tidak, Anda tidak diharuskan untuk membaca dengan teliti semua pembaruan status Facebook.