Big Data: Top 10 Tool

Seperti yang kita tahu, dalam teknologi yang sedang berkembang saat ini data menjadi hal sangat penting. Apalagi, data yang kita hasilkan saat beraktivitas online terus berlipat ganda setiap harinya. Untuk mengolah jumlah data yang besar (big data) ini, seorang big data specialist perlu menggunakan big data analytics tools.

Big data specialist merupakan sebuah istilah yang mencakup berbagai profesi yang berkaitan dengan data, seperti data engineer, data scientist, data analyst, data architect, dan database administrator. Di artikel ini, kita akan mengupas 10 tools yang digunakan untuk keperluan big data, simak sampai habis ya!

Top 10 Big Data Analytics Tools

R-Programming

R-programming adalah salah satu bahasa pemrograman yang digunakan dalam pengolahan big data. Sifat dari bahasa pemrograman yang satu ini adalah open source, yakni dapat digunakan dengan gratis dan bisa dimodifikasi oleh siapapun. Sifatnya yang open source ini membuat banyak user aktif berkontribusi dalam mengembangkan R-programming.

Beberapa kelebihan yang dimiliki R-programming

R programming bisa terintegrasi dengan bahasa pemrograman lainnya, seperti SQL
Digunakan untuk proses cleansing dan manipulasi data, analisis spasial, analisis data dan pembuatan model, data visualisasi, hingga analisis teks dengan natural language processing.
Mempunyai banyak function dan package yang mempermudah praktisi data.

Apache Hadoop

Sama halnya dengan R-programming, Apache Hadoop bersifat open source. Ini merupakan sebuah tools framework buatan Google dan Apache. Framework Hadoop hadir dan memungkinkan pengolahan data lebih banyak, menyimpan data heterogen dan mempercepat proses pengolahannya.

Dilansir dari AWS, Hadoop adalah framework open source yang sangat efektif untuk menyimpan dataset dalam jumlah yang sangat besar. Selain menyimpan, framework ini tentunya juga bisa memproses data mulai dari ukuran gigabyte hingga petabyte secara efisien.

Cassandra

Cassandra atau lengkapnya Apache Cassandra, adalah salah satu produk open source untuk manajemen database yang didistribusikan oleh Apache. Cassandra dirancang untuk mengelola data terstruktur yang berkapasitas besar (big data) yang tersebar di banyak server. Software ini sangat scalable, sehingga tidak diragukan lagi puluhan perusahaan besar telah mempercayakan Cassandra sebagai salah satu penunjang kerja mereka seperti Facebook, Twitter, dan Apple.

MongoDB

MongoDB adalah software berbasis data yang cukup terkemuka dalam pengembangan website. Karena MongoDB merupakan salah satu jenis database NoSQL, penyimpanan datanya menggunakan dokumen dengan format JSON, berbeda dengan database jenis SQL yang menggunakan relasi tabel.

Hal inilah yang justru dianggap membuat pengelolaan data menggunakan MongoDB lebih baik. Sehingga, banyak perusahaan besar seperti Google, Adobe dan eBay yang menggunakannya.

Apache Spark

Menurut website resmi Apache, Apache Spark adalah framework yang digunakan untuk menganalisis big data. Pemrosesan data melalui framework Apache Spark dinilai lebih cepat daripada framework lainnya seperti MapReduce, karena pemrosesan data melalui in–memory. Perkembangan data dalam tingkat terabyte data yang diproduksi setiap hari, menjadikan kebutuhan akan solusi yang dapat memberikan real time analysis dengan kecepatan tinggi, salah satunya dengan menggunakan Apache Spark.

Kelebihan yang ada pada Apache Spark:

Performa lebih cepat dibandingkan framework pemrosesan data tradisional.
Mudah digunakan, aplikasi pengolahan data yang dibangun dengan Spark dapat dituliskan dalam bahasa pemrograman Python, R, Java, dan Scala.
Dilengkapi dengan SQL Library, Streaming, dan Graph Analysis yang memudahkan proses pengolahan dan analisis data.

Microsoft Azure

Microsoft Azure, atau yang dikenal sebagai Windows Azure, adalah platform cloud computing yang dibangun oleh Microsoft. Software ini menyediakan berbagai layanan cloud, seperti komputasi, tools analisis, ruang penyimpanan data, hingga networking.

Microsoft Azure bertujuan untuk membantu bisnis mengelola tantangan dan memenuhi tujuan suatu perusahaan. Oleh karena itu, layanan ini menawarkan berbagai tools yang mendukung kepentingan semua sektor industri. Selain itu, tools dan service yang ditawarkan juga kompatibel dengan seluruh jenis teknologi open source.

Zoho Analytics

Dilansir dari situs resmi Zoho, Zoho Analytics merupakan platform analitik yang lengkap, andal, dan skalabel. Pengembang dan integrator sistem (SI) bisa menggunakan platform ini untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi analitik kustom dan integrasi.

Kelebihan lain dari Zoho Analytics adalah user friendly, sehingga memudahkan pengguna untuk mengunggah dan mengontrol data. Dengan menggunakan Zoho Analytics, memungkinkan praktisi data untuk membuat multifaceted dan custom dashboard. Platform ini mudah digunakan dan diimplementasikan.

Xplenty

Tools ini banyak digunakan oleh data analyst, karena memiliki beberapa fitur yang cukup canggih. Tools ini akan memudahkan penggunanya untuk membersihkan ataupun mengubah data sesuai dengan keinginan seorang data analyst.

Xplenty menjadi sebuah solusi untuk proses ETL yang memiliki basis sebuah cloud dan bisa menyediakan pipeline data yang cukup sederhana. Tools ini juga memiliki kelebihan yaitu sebagai transformasi data yang kuat dan juga bebas coding. Selain itu, keamanan untuk datanya sendiri juga sudah cukup terjamin

RapidMiner

RapidMiner sebelumnya dikenal sebagai YALE (Yet Another Learning Environment). RapidMiner merupakan software yang bersifat open source. Software ini menjadi sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi.

RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan insight kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik. RapidMiner ditulis dengan menggunakan bahasa Java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi.

Map Reduce

Secara harfiah, definisi MapReduce adalah sebuah model pemrograman yang didesain untuk dapat melakukan pemrosesan data dengan jumlah yang sangat besar dengan cara membagi pemrosesan tersebut ke beberapa tugas yang independen satu sama lain. Dalam memproses data, secara garis besar MapReduce dapat dibagi dalam dua proses yaitu proses Map dan proses Reduce.

Untuk menggunakan MapReduce, seorang programmer cukup membuat dua program yaitu program yang memuat kalkulasi atau prosedur yang akan dilakukan oleh proses Map dan Reduce. Jadi tidak perlu pusing memikirkan cara memotong-motong data untuk dibagi-bagikan kepada tiap komputer, dan memprosesnya secara paralel kemudian mengumpulkannya kembali. Semua proses ini akan dikerjakan secara otomatis oleh MapReduce yang dijalankan di atas Google File System.

Nah, itu dia 10 big data analytics tools yang wajib dikuasai oleh praktisi data. Jika kamu tertarik untuk menjadi seorang profesional data, maka penting bagi kamu untuk mulai mempelajari skill ini. Kamu bisa belajar mandiri atau otodidak dengan mengandalkan berbagai sumber gratis di internet.