Big data merupakan kumpulan data yang sangat besar dan terlalu kompleks sehingga harus diolah dengan menggunakan teknologi yang canggih. Big data dapat dikelompokkan menjadi beberapa jenis berdasarkan sumbernya, struktur datanya, dan cara pengolahannya. Dalam artikel berikut, Ivosights akan menjabarkan jenis-jenis Big Data agar pemahaman Anda terhadap Big Data semakin mendalam.

Sejarah Big Data

Sejarah penggunaan big data sudah ada sejak lama, namun penggunaannya mulai marak pada tahun 1990-an dengan munculnya teknologi database yang mampu menangani data terstruktur dengan jumlah yang besar. Pada tahun 2000-an, terjadi perkembangan teknologi internet yang memungkinkan terjadinya pertukaran data secara cepat dan massal, serta munculnya data tidak terstruktur seperti data teks, gambar, dan video.

Pada tahun 2010-an, teknologi cloud computing dan data analytics mulai dikembangkan, yang memungkinkan perusahaan untuk menyimpan dan memproses data dengan lebih efisien dan murah. Penggunaan big data semakin meluas dan diterapkan di berbagai bidang, seperti bisnis, kesehatan, pendidikan, dan pemerintahan.

Pada tahun 2020-an, terjadi perkembangan teknologi internet of things (IoT) yang memungkinkan terjadinya pertukaran data secara real-time antara perangkat yang terhubung ke internet. Penggunaan big data semakin meluas dan diterapkan di berbagai bidang, seperti industri, pertanian, dan transportasi.

Jenis Big Data Berdasarkan Sumber

Big data dapat diklasifikasikan berdasarkan sumbernya menjadi tiga jenis.

  1. Structured data: Data yang terstruktur adalah data yang terorganisir dalam format tabel atau database yang memiliki struktur yang terdefinisi dengan baik, seperti data transaksi atau data pelanggan. Data ini mudah diolah dan diproses dengan menggunakan teknologi tradisional seperti SQL (Structured Query Language).
  2. Unstructured data: Data yang tidak terstruktur adalah data yang tidak terorganisir dalam format tabel atau database yang memiliki struktur yang terdefinisi dengan baik. Contohnya adalah dokumen teks, gambar, video, audio, dan data dari media sosial. Data ini sulit diproses dengan menggunakan teknologi tradisional seperti SQL dan biasanya membutuhkan teknologi yang lebih canggih untuk mengolahnya.
  3. Semi-structured data: Data yang setengah terstruktur adalah data yang memiliki beberapa struktur yang terdefinisi dengan baik, tetapi tidak sepenuhnya terstruktur. Contohnya adalah data dari email atau data XML (eXtensible Markup Language). Data ini lebih mudah diproses daripada data yang tidak terstruktur, tetapi masih membutuhkan teknologi khusus untuk mengolahnya.

Jenis Big Data Berdasarkan Struktur Datanya

Big data dapat dikelompokkan menjadi empat jenis berdasarkan struktur datanya, yaitu:

  1. Struktur data terstruktur: Data yang memiliki struktur yang terorganisir dan terdefinisi dengan baik, seperti data yang disimpan dalam tabel database.
  2. Struktur data semi-terstruktur: Data yang memiliki beberapa struktur, tetapi juga memiliki komponen-komponen yang tidak terstruktur atau tidak terorganisir dengan baik, seperti data yang disimpan dalam file XML atau JSON.
  3. Struktur data tidak terstruktur: Data yang tidak memiliki struktur yang terorganisir atau terdefinisi dengan baik, seperti data yang disimpan dalam file teks atau file audio.
  4. Struktur data tidak berstruktur: Data yang tidak dapat dikelompokkan ke dalam kategori struktur data terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur, seperti data yang disimpan dalam file gambar atau video.

Jenis Big Data Berdasarkan Cara Pengolahannya

Big data dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis berdasarkan cara pengolahannya, yaitu:

  1. Big data real-time: Data yang diolah pada saat terjadi, atau data yang diolah secara kontinu dengan waktu pemrosesan yang sangat singkat. Contohnya adalah sistem pemantauan cuaca yang mampu mengolah data yang diterima secara real-time dari stasiun cuaca untuk menghasilkan laporan cuaca terkini.
  2. Big data batch: Data yang diolah dalam batch atau kelompok-kelompok tertentu, dengan waktu pemrosesan yang lebih lama dibandingkan dengan big data real-time. Contohnya adalah sistem yang digunakan untuk mengelola data transaksi perbankan, dimana data tersebut diolah dalam batch setiap jam atau setiap hari.
  3. Big data streaming: Data yang diolah secara kontinu sebagai aliran data masuk, dengan waktu pemrosesan yang sangat singkat. Contohnya adalah sistem pemantauan lalu lintas jalan yang mampu mengolah data yang diterima secara real-time dari kamera pemantau lalu lintas untuk menghasilkan laporan kondisi lalu lintas terkini.

Sudah Siap Memanfaatkan Big Data?

Ivosights siap membantu Anda untuk lebih mengerti perilaku konsumen dan pasar. Dengan layanan big data Ivosights, Anda akan mendapatkan akses ke data yang akurat dan terperinci tentang kinerja bisnis Anda. Kami akan menganalisis data tersebut dan menyajikan hasilnya dalam bentuk laporan yang mudah dipahami. Laporan tersebut akan membantu Anda mengidentifikasi tren positif dan negatif dalam bisnis Anda, serta memberikan rekomendasi yang berguna untuk meningkatkan kinerja di masa mendatang.