Teknologi Big Data Teratas Meningkat di 2022

Aplikasi Big Data bukan lagi masa depan – mereka ada di sini dan terus berkembang secara global. Di blog ini, kita akan mengeksplorasi berbagai jenis teknologi Big Data dan bagaimana teknologi tersebut mendorong kesuksesan di berbagai industri.

Pengantar Big Data

Di era digital, bisnis menghasilkan dan menemukan data dalam jumlah besar setiap hari. “Big Data” pada dasarnya adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data besar-besaran yang meningkat secara eksponensial seiring waktu. Sekarang penting bagi perusahaan untuk mengadopsi sistem manajemen data pintar jika mereka ingin mengekstrak informasi yang relevan dari persediaan yang luas dan beragam.

Menurut Gartner , Big Data memiliki karakteristik sebagai berikut:

• Ini adalah volume tinggi dan kecepatan tinggi.
• Berisi berbagai macam aset informasi.
• Membutuhkan bentuk pemrosesan yang hemat biaya dan inovatif.
• Meningkatkan pengambilan keputusan dalam organisasi.

Hari ini, kita menyaksikan pertumbuhan baru perusahaan data besar yang memanfaatkan teknologi baru seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) untuk bergerak melampaui alat manajemen konvensional. Mari kita pahami alasan mereka melakukannya.

Permintaan untuk Big Data

Teknologi Big Data mengacu pada solusi perangkat lunak yang menggabungkan penambangan data, berbagi, visualisasi, dll. Mereka mencakup kerangka kerja data tertentu, alat, dan teknik yang digunakan untuk menyortir, memeriksa, mengubah model, menganalisis, dan sebagainya. Di era internet, memiliki kemampuan seperti itu dapat sangat meningkatkan kinerja bisnis.

Berdasarkan penggunaannya, teknologi big data dapat dikategorikan menjadi teknologi operasional dan analitis. Yang pertama mencakup data yang dihasilkan oleh perusahaan setiap hari, seperti dari transaksi online, media sosial, dll. Pembelian online dari platform eCommerce (Amazon, Flipkart, dll.), Pemesanan tiket online untuk penerbangan dan film adalah beberapa kehidupan nyata contoh. Data ini selanjutnya dimasukkan ke dalam teknologi data besar analitik untuk mendapatkan wawasan untuk pengambilan keputusan penting. Data rumit dari domain pasar saham, prakiraan cuaca, dan catatan medis-kesehatan berada di bawah lingkup teknologi analitik.

Perusahaan analitik data modern membutuhkan staf khusus untuk mengerjakan tugas-tugas pengelolaan data. Menurut laporan NASSCOM baru-baru ini, permintaan saat ini untuk profesional yang berkualifikasi dan mahir secara teknis melampaui pasokan bakat yang siap industri. Hampir 140.000 orang mewakili "kesenjangan keterampilan" di ruang Data Besar yang luas. Ini juga menyoroti peluang mendasar dalam membekali tenaga kerja TI dengan pengetahuan dan kepraktisan aplikasi Big Data. Profesional TI yang memiliki pemahaman yang baik tentang ilmu data dapat menemukan pekerjaan yang menguntungkan di bidang perawatan kesehatan, industri otomotif, pengembangan perangkat lunak, dan eCommerce, di antara banyak bidang lainnya.

Dengan perspektif ini, kami telah menjelaskan beberapa teknologi terkemuka untuk Anda di bawah ini. Baca terus untuk memperjelas keraguan Anda dan temukan area mana yang harus Anda pertimbangkan untuk peningkatan keterampilan.

10 Teknologi Big Data Teratas di tahun 2022

1. Kecerdasan Buatan

Artificial Intelligence (AI), bersama dengan teknologi augmented seperti Machine Learning (ML) dan Deep Learning, memacu perubahan tidak hanya di lanskap TI tetapi juga di seluruh industri. Ini adalah cabang interdisipliner Ilmu Komputer dan Teknik yang berhubungan dengan membangun kemampuan manusia dalam mesin.

Aplikasinya berkisar dari asisten berbasis suara dan mobil self-driving hingga prediksi cuaca yang akurat dan operasi robotik. Selain itu, AI dan ML memperkuat analitik bisnis dengan cara agar organisasi dapat berinovasi ke tingkat berikutnya. Keuntungan terbesar terletak pada tetap terdepan dalam persaingan dengan mengidentifikasi potensi masalah yang mungkin diabaikan manusia. Dengan demikian, menjadi penting bagi para profesional perangkat lunak dan manajer proyek TI untuk menyadari dasar-dasar AI.

2. Teknologi berbasis SQL

SQL adalah singkatan dari Structured Query language, bahasa komputer yang digunakan untuk menyusun, memanipulasi, dan mengelola data yang disimpan dalam database. Pengetahuan tentang teknologi berbasis SQL seperti MySQL adalah suatu keharusan untuk peran pengembangan perangkat lunak. Ketika organisasi tumbuh melampaui permintaan data terstruktur dari database relasional, keterampilan praktis dalam database NoSQL muncul untuk memfasilitasi kinerja yang lebih cepat.

Dalam NoSQL, Anda dapat menemukan lebih banyak teknologi yang dapat digunakan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi modern. Anda dapat memberikan metode khusus untuk mengumpulkan dan mengambil data, yang akan diterapkan lebih lanjut dalam aplikasi web waktu nyata dan perangkat lunak analitik Big Data. MongoDB, Redis, dan Cassandra adalah beberapa database NoSQL paling populer di pasaran.

3. Pemrograman R

R adalah perangkat lunak sumber terbuka yang membantu dalam komputasi statistik, visualisasi, dan komunikasi melalui lingkungan berbasis Eclipse. Sebagai bahasa pemrograman, R menawarkan serangkaian alat pengkodean dan kecepatan.

Penambang data dan ahli statistik terutama mengimplementasikan R untuk analitik data. Hal ini memungkinkan kualitas merencanakan, grafik, dan pelaporan. Selain itu, Anda dapat memasangkannya dengan bahasa seperti C, C++, Python dan Java, atau mengintegrasikannya dengan Hadoop dan sistem manajemen basis data lainnya.

4. Danau Data

Data Lakes adalah repositori gabungan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Selama proses akumulasi, Anda dapat menyimpan data tidak terstruktur sebagaimana adanya atau menjalankan berbagai jenis analitik data untuk mengubahnya menjadi data terstruktur. Dalam kasus terakhir, Anda perlu menggunakan dasbor, visualisasi data, analitik data waktu nyata, dll. Ini selanjutnya akan meningkatkan peluang mengumpulkan kesimpulan bisnis yang lebih baik.

Saat ini, platform dan layanan mikro yang mendukung AI mengintegrasikan banyak kemampuan yang diperlukan untuk proyek danau data. Perusahaan analitik data juga semakin menerapkan pembelajaran mesin di seluruh sumber data baru dari file log, media sosial, aliran klik, dan perangkat Internet of Things (IoT).

Organisasi yang memanfaatkan teknologi data besar ini dapat merespons peluang dengan lebih baik dan memajukan pertumbuhan mereka melalui keterlibatan aktif dan keputusan yang tepat.

5. Analisis Prediktif

Analitik prediktif adalah sub-bagian dari analitik Big Data yang memprediksi perilaku dan peristiwa di masa depan berdasarkan data sebelumnya. Hal ini didukung oleh teknologi seperti:

• Pembelajaran mesin;
• pemodelan data;
• Pemodelan statistik dan matematika.

Perumusan model prediktif biasanya membutuhkan teknik regresi dan algoritma klasifikasi. Setiap perusahaan yang menggunakan Big Data untuk memperkirakan tren membutuhkan tingkat presisi yang tinggi. Oleh karena itu, perangkat lunak dan profesional TI harus tahu bagaimana menerapkan model tersebut untuk mengeksplorasi dan menggali hubungan di antara berbagai parameter. Jika dilakukan dengan benar, keterampilan dan kontribusi mereka dapat meminimalkan risiko bisnis secara signifikan.

5. Hadoop

Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak sumber terbuka yang menyimpan data dalam cluster terdistribusi. Untuk melakukan ini, ia menggunakan model pemrograman MapReduce. Berikut beberapa komponen penting hadoop yang harus Anda ketahui:

• BENANG: Melakukan tugas manajemen sumber daya (misalnya, mengalokasikan ke aplikasi dan menjadwalkan pekerjaan.)
• MapReduce: Memungkinkan data diproses di atas sistem penyimpanan terdistribusi.
• HIVE: Memungkinkan profesional yang mahir SQL melakukan analisis data.
• PIG: Memfasilitasi transformasi data di atas Hadoop sebagai bahasa skrip tingkat tinggi.
• Flume: Mengimpor data tidak terstruktur ke dalam sistem file.
• Sqoop: Mengimpor dan mengekspor data terstruktur dari database relasional.
• ZooKeeper: Membantu dalam manajemen konfigurasi dengan menyinkronkan layanan terdistribusi di lingkungan Hadoop.
• Oozie: Mengikat pekerjaan logis yang berbeda untuk sepenuhnya menyelesaikan tugas tertentu.

6. Apache Spark

Spark, kerangka pemrosesan data waktu nyata, adalah alat lain yang harus diketahui untuk calon pengembang perangkat lunak. Ini memiliki fitur bawaan untuk SQL, pembelajaran mesin, pemrosesan grafik, dan analitik streaming. Beberapa kasus penggunaan termasuk sistem deteksi penipuan kartu kredit dan mesin rekomendasi eCommerce.

Juga, dapat dengan mudah diintegrasikan dengan Hadoop untuk melakukan tindakan cepat tergantung pada kebutuhan bisnis. Spark diyakini lebih cepat dari MapReduce dalam pemrosesan data, menjadikannya favorit di kalangan profesional ilmu data.

Kecepatan adalah prioritas utama bagi perusahaan yang ingin memanfaatkan Big Data. Mereka menginginkan solusi yang dapat mengumpulkan masukan dari sumber yang berbeda, memprosesnya, dan mengembalikan wawasan serta tren yang bermanfaat. Urgensi dan kesegeraan kebutuhan telah mendorong minat pada teknologi seperti Streaming Analytics. Dengan munculnya IoT, aplikasi semacam itu diperkirakan akan tumbuh lebih jauh. Kemungkinan juga komputasi tepi (sistem yang menganalisis data yang dekat dengan sumber pembuatan dan mengurangi lalu lintas jaringan) akan menyaksikan permintaan yang lebih tinggi di perusahaan data besar.

7. Analisis Preskriptif

Analitik preskriptif berkaitan dengan memandu tindakan menuju hasil yang diinginkan dalam situasi tertentu. Misalnya, ini dapat membantu perusahaan merespons perubahan pasar seperti munculnya produk-produk garis batas dengan menyarankan kemungkinan tindakan. Dengan cara ini, ia menggabungkan analisis prediktif dan deskriptif.

Analitik preskriptif adalah salah satu teknologi Big Data yang paling dicari pada tahun 2022 karena melampaui dan melampaui pemantauan data. Ini menekankan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional, dua landasan dari setiap perusahaan abad ke-21.

8. Basis Data Dalam Memori

Sangat penting bagi para insinyur data untuk benar-benar memahami desain dan arsitektur database. Karena itu, sama pentingnya untuk mengikuti perkembangan zaman dan mencoba teknologi yang akan datang. Salah satu contohnya adalah In-memory Computing (IMC), di mana banyak komputer yang tersebar di beberapa lokasi berbagi tugas pemrosesan data. Data dapat diakses secara instan dan dalam skala apa pun. Gartner memperkirakan aplikasi industri akan melampaui angka $15 miliar pada akhir tahun 2022.

Kita sudah dapat melihat aplikasi IMC berkembang pesat di sektor perawatan kesehatan, ritel, dan IoT. Perusahaan seperti e-Therapeutics menggunakannya untuk penemuan obat berbasis jaringan. Sedangkan perusahaan pakaian online seperti Zalando telah mampu mencapai fleksibilitas dalam mengelola peningkatan volume data dengan bantuan database dalam memori.

9. Blockchain

Blockchain adalah teknologi utama di balik cryptocurrency seperti bitcoin. Ini secara unik menangkap data terstruktur dengan cara yang, setelah ditulis, tidak akan pernah bisa dihapus atau diubah. Ini menghasilkan ekosistem yang sangat aman, yang sempurna untuk Perbankan, Keuangan, Sekuritas, dan Asuransi (BFSI).

Selain BFSI, aplikasi blockchain semakin menonjol di sektor kesejahteraan sosial seperti pendidikan dan perawatan kesehatan. Jadi, profesional perangkat lunak dengan pengetahuan tingkat lanjut tentang teknologi basis data memiliki berbagai pilihan yang tersedia.

Dengan ini, kami telah memberi tahu Anda tentang beberapa aplikasi Big Data terkemuka yang harus diwaspadai pada tahun 2022. Dengan laju kemajuan teknologi saat ini, cakupan masa depan terlihat luas dan menjanjikan.

Mari kita sekarang memahami bagaimana pendidikan tinggi khusus dapat membantu Anda dalam menandai tanda di bidang ini.

Bagaimana Cara Meningkatkan Keterampilan dalam Big Data?

Program PG Eksekutif dalam Pengembangan Perangkat Lunak di Big Data oleh IIIT-Bangalore dan upGrad menawarkan spesialisasi dalam Big Data untuk mempersiapkan generasi pemimpin berikutnya dalam industri TI global.

Kursus 13 bulan disampaikan dalam format online, memberikan fleksibilitas yang sangat dibutuhkan bagi para profesional yang bekerja. Ini memfasilitasi dukungan karir melalui bursa kerja, wawancara tiruan, dan sesi bimbingan industri. Anda mendapatkan akses eksklusif ke pertanyaan wawancara dari perekrut top, termasuk Amazon, Google, dan Microsoft. Anda juga bisa mendapatkan sertifikasi tambahan dalam Ilmu Data, Struktur Data, dan Algoritma. Kredensial ini menunjukkan keahlian Anda kepada calon pemberi kerja.

Pilihan studi, seperti yang dijelaskan di atas, sangat dihargai oleh profesional TI tingkat pemula. Para pembuat kode, manajer proyek, analis data, dan pengembang perangkat lunak semuanya dapat memperoleh manfaat dari pengalaman belajar langsung dan berorientasi industri.

Kami harap blog ini membiasakan Anda dengan teknologi Big Data yang menonjol pada tahun 2022

dan memotivasi Anda untuk memetakan jalur karier Anda dengan pandangan baru!

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad