Apa itu Keterampilan NoSQL dalam Data Besar? Pentingnya & Peluang Karir di 2022

Analisis data besar telah merevolusi hampir setiap sektor ekonomi. Ini telah banyak digunakan untuk memajukan tujuan dan sasaran perusahaan dan bisnis di seluruh dunia. Sebagian besar perusahaan riset dan konsultan yang kuat di seluruh dunia bersumpah dengan seberapa besar dampak analitik data besar terhadap masa depan perusahaan mereka. Tentu, ada tim khusus yang ditunjuk untuk bekerja di industri ini.

NoSQL, awalnya disebut non-SQL atau non-relasional, didefinisikan sebagai database yang menyediakan mekanisme yang diperlukan untuk penyimpanan dan pengambilan data yang aman. Itu dimodelkan berbeda dari hubungan tabular yang diperlukan dalam database relasional. Basis data ini telah diketahui ada sejak akhir 1960-an, tetapi persyaratan Web 2.0 memicu munculnya istilah "NoSQL" di awal abad ke-21.

Ini secara efektif menangani kumpulan data besar karena beragam teknologi dan arsitekturnya yang komprehensif dan masif. NoSQL terutama digunakan untuk membantu merek menyelesaikan masalah yang terkait dengan skalabilitas dan kinerja. Masalah terkait Big Data ini secara eksklusif memerlukan NoSQL karena database relasional tidak dapat mengatasinya dengan cara yang sangat mudah dan efektif.

Ini karena merek besar memiliki sejumlah besar data mentah yang tidak terstruktur dan disimpan di banyak server cloud. Karena ukuran data yang sangat besar, teknologi yang tepat diperlukan untuk penanganan yang efektif dari sejumlah besar data dengan mulus dan efektif.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

`

Jelajahi Kursus Rekayasa Perangkat Lunak Populer kami

Bagaimana cara memilih format NoSQL yang sesuai?

Ada empat format database NoSQL yang berbeda:

• Database dokumen : Database ini digunakan untuk menyimpan data dalam dokumen yang mirip dengan objek JSON (JavaScript Object Notation). Setiap dokumen terdiri dari pasangan nilai dan bidang. Nilai-nilai ini bisa datang dalam berbagai jenis, termasuk angka, string, array, boolean, atau objek.
• Basis data nilai kunci: Basis data ini jauh lebih sederhana. Dalam tipe database ini, setiap item terdiri dari nilai dan kunci.
• Penyimpanan kolom lebar: Nilai ini menyimpan data dalam baris, tabel, dan kolom dinamis.
• Basis data grafik: Basis data ini menyimpan data di tepi dan simpul yang biasanya menyimpan berbagai informasi tentang individu, lokasi, dan objek, sedangkan tepi menyimpan informasi tentang tautan antar simpul.

Memilih format NoSQL yang benar mungkin tampak seperti hal yang menantang. Untuk merek yang memilih salah satu dari empat format di atas, ada beberapa panduan yang harus diikuti dengan ketat. Namun, selama bertahun-tahun, sudah sangat umum bagi perusahaan untuk lebih memilih basis data nilai kunci sebagai opsi yang jauh lebih layak. Basis data nilai kunci sangat berguna dan ideal untuk menyimpan profil pengguna, detail online seperti informasi keranjang belanja dan preferensi konsumen, dan informasi sesi.

Namun, merek yang perlu menangani kueri terkait data dan menemukan hubungan antara data yang bersangkutan tidak boleh menggunakan sistem basis data ini. Dalam kasus seperti itu, database yang ideal untuk dipilih adalah database dokumen. Perusahaan menggunakan database ini untuk mengelola sistem manajemen konten, analisis web, platform blogging, platform e-niaga, dan analisis waktu nyata.

Pentingnya Pengetahuan Basis Data NoSQL

Dengan semakin pentingnya data, penyimpanan data telah menjadi salah satu kepentingan yang signifikan juga. Implementasi NoSQL telah menyebabkan penurunan cepat dalam biaya penyimpanan dan penyimpanan praktis dari semua jenis data terlepas dari bentuk dan ukurannya. NoSQL memainkan peran penting dalam mendefinisikan skema terstruktur, semi-terstruktur, dan polimorfik dengan mudah.

Basis data ini populer di kalangan pengembang karena fleksibilitasnya dalam menyimpan sejumlah besar data tidak terstruktur. Namun, salah satu aspek terpenting dari data besar dan pengetahuan tentang NoSQL adalah bahwa ia dirancang untuk memberikan bantuan yang tepat kepada para profesional untuk meningkatkan karier mereka dan membawanya ke tingkat yang lebih tinggi. Oleh karena itu, pengetahuan basis data NoSQL adalah keterampilan yang bermanfaat untuk dimiliki oleh setiap analis data.

Inilah mengapa pengetahuan Database NoSQL sangat penting:

• Produktivitas : Produktivitas adalah keterampilan inti bagi analis data yang harus menangani sejumlah besar data setiap hari. Pengetahuan tentang database ini pasti akan memberi Anda keahlian untuk membantu meningkatkan produktivitas analis data.
• Kinerja : Basis data NoSQL dikenal dapat meningkatkan kinerja data. Ini dapat dengan mudah menggabungkan kumpulan data besar, mengurangi latensi, dan berkontribusi pada peningkatan keseluruhan dari keseluruhan output.
• Memenuhi tuntutan: Ini adalah fakta yang mapan bahwa spesialis NoSQL sangat diminati. Tingkat keterampilan pengetahuan basis data NoSQL yang solid pasti akan menempatkan siapa pun pada daftar rekomendasi kandidat di pasar kerja. Permintaan yang meningkat ini berdampak signifikan pada gaji para kandidat yang mencari posisi pekerjaan ini. Oleh karena itu, telah dianggap sebagai salah satu posisi pekerjaan yang paling menguntungkan di hampir semua perusahaan besar. Dengan demikian, di sektor TI, peran spesialis NoSQL berkembang pesat.

Dengan data surplus yang ada saat ini, para profesional yang memiliki keahlian yang dibutuhkan untuk mengelola NoSQL sangat diminati secara global. Ini harus menjadi salah satu alasan pendorong bagi para profesional untuk meningkatkan keterampilan mereka.

Karir Utama yang Memerlukan Keterampilan Basis Data NoSQL

Banyak bisnis dan sektor industri membutuhkan profesional yang cakap yang dapat secara efektif menangani volume data yang besar. Oleh karena itu, keterampilan NoSQL layak diperoleh untuk calon teknologi. Berikut adalah beberapa peran di mana keterampilan NoSQL diperlukan: -

• Administrator Basis Data: Seorang administrator basis data mungkin merupakan salah satu posisi pekerjaan terbaik yang membutuhkan keterampilan NoSQL. Mereka berkualifikasi tinggi, dan peran utama mereka melibatkan penggunaan perangkat lunak yang sangat teknis dan khusus untuk menyimpan dan mengatur data secara komprehensif. Mereka bertanggung jawab atas tugas-tugas penting terkait data seperti perencanaan kapasitas, konfigurasi, instalasi, pemantauan kinerja, migrasi, pemulihan data, dan pencadangan. Seorang administrator database ahli harus cukup fleksibel untuk bekerja dengan berbagai platform database seperti MongoDB, Oracle, Cassandra, dll.
• Arsitek Data: Arsitek Data harus memiliki pengetahuan mendalam tentang database ini, jenisnya, dan tekniknya. Salah satu tanggung jawab utama Arsitek Data adalah membuat model data, gudang data, analisis data, migrasi data, dll.
• Pengembang Perangkat Lunak/Aplikasi: Posisi pekerjaan pengembang perangkat lunak atau aplikasi adalah pekerjaan tingkat tinggi yang menuntut keterampilan NoSQL. Mereka membuat aplikasi seluler seperti game dan program pengolah kata. Keterampilan pemrograman adalah wajib untuk peran ini.
• Ilmuwan Data: Tidak diragukan lagi ini adalah salah satu pekerjaan paling umum namun menguntungkan di industri data besar. Ilmuwan data besar harus memiliki berbagai keterampilan berbasis data, termasuk keterampilan menangani basis data NoSQL. Bidang ilmu data menggunakan teori dan teknik yang diambil dari berbagai bidang, seperti matematika, statistik, penambangan data, pengenalan pola, dll.

Baca Artikel Populer kami yang terkait dengan Pengembangan Perangkat Lunak

Kesimpulan

Tak perlu dikatakan, NoSQL adalah bagian penting dari ilmu data. Berinvestasi dalam keterampilan NoSQL adalah cara yang bagus untuk membawa karir Anda ke tingkat berikutnya dalam industri data besar. Jika Anda ingin mendaftar di kursus yang andal di Program Sertifikat Tingkat Lanjut di Big Data , maka tidak perlu mencari lagi. upGrad memiliki kursus terbaik yang akan Anda temui. Anda akan mempelajari keterampilan profesional terbaik seperti Pemrosesan Data dengan PySpark, Data Warehousing, MapReduce, Pemrosesan Data Besar di Cloud, Pemrosesan Waktu Nyata, dan sejenisnya.