Istilah ”big data”, atau mahadata, makin trending dalam beberapa tahun terakhir seiring dengan makin banyaknya perusahaan yang mengadopsi teknologi ke dalam bisnisnya. Pada dunia bisnis modern, informasi tersebut berbentuk data yang membutuhkan tempat penyimpanan. Di situlah kita mengenal database.
Database menjadi elemen penting jika kamu ingin mengembangkan bisnis yang berbasis pada potensi big data. Selain itu, di banyak perusahaan, elemen ini ikut menjadi bagian penting yang dapat menentukan arah gerak korporasi. Jadi, bagaimana memanfaatkan database untuk mengikuti tren terkini di bidang big data? Yuk, lanjut scroll!
Daftar Isi
Pengertian Database
Menurut Oracle, perusahaan multinasional di bidang software, database atau basis data adalah tempat penyimpanan data yang terorganisasi dan tersimpan secara digital pada sistem komputer.
Karena tersimpan secara digital, kita membutuhkan software yang berfungsi untuk mengambil informasi dari data-data digital tersebut. Software itulah yang kita kenal sebagai database management system (DBMS).
Secara umum, database harus memudahkan penggunanya untuk melakukan penyimpanan (storing), pengaksesan (accessing), pembaruan (updating), dan pengontrolan (controlling) data. Semuanya menjadi tugas DBMS yang biasanya menggunakan bahasa komputer tertentu, yakni query language.
Peran Database dalam Big Data
Untuk mengikuti tren yang akhir-akhir ini berkembang seputar penggunaan big data, kamu bisa juga memanfaatkan sistem database sebagai solusi penyimpanan. Malah, hal ini harus kita lakukan karena efek samping yang muncul terkait penggunaan mahadata membutuhkan kinerja aplikasi yang mumpuni.
Efek samping tersebut adalah tantangan dari 3 sifat big data, yaitu
- Volume: sifat mahadata yang memiliki volume besar, bahkan hingga zettabyte (1021 GB);
- Variety: sifat satuan data dalam kelompok big data yang memiliki variasi banyak sekali. Mungkin saja, masing-masing datum berbeda formatnya, berbeda sumbernya, hingga berbeda maknanya.
- Velocity: karakteristik big data yang cepat sekali bertumbuh volumenya.
Nah, mahadata ini akan kita analisis dan interpretasikan karena volumenya yang besar dapat memberikan rangkuman analisis yang lebih baik. Itulah tujuan mengapa kita menyimpannya dalam suatu database.
Sayangnya, penyimpanan data tidak bisa memiliki karakteristik berkapasitas tak hingga untuk menyimpan bermacam-macam variasi data, dan tidak memiliki waktu pemrosesan data di saat yang bersamaan. Untuk itulah, terdapat beberapa jenis arsitektur penyimpanan mahadata, seperti data warehouse, data mart, dan data lake.
Sebenarnya, tidak semuanya tergolong sebagai database, tetapi kita akan anggap demikian karena ketiganya memenuhi definisi basis data, yaitu tempat penyimpanan terorganisasi dengan suatu aturan yang memudahkan kita untuk mengoperasikan data.
1. Data Warehouse
Yang pertama adalah data warehouse, yakni database tersentralisasi yang menyimpan data terstruktur dan bersih dari semua sumber dalam satu bisnis. Maksud bersih di sini adalah kelompok tersebut sudah terhindar dari data-data tak bermakna atau noise. Dalam dunia bisnis, kita sering mengenalnya dengan sebutan business intelligence.
Seperti namanya, tujuan dari data warehouse ini memang menjadi “gudang” informasi yang menyimpan terlebih dulu semua data yang ada dengan harapan suatu saat dapat berguna untuk analisis usaha.
Biasanya, software yang cocok digunakan untuk kebutuhan pengoperasian data warehouse adalah MySQL. Karena sifatnya yang terstruktur, data-data yang bisa masuk ke data warehouse juga tidak sembarangan.
Mau jadi UI-UX Designer? Cek panduan lengkap UI-UX Design berikut.
Data yang masuk umumnya berformat kumpulan karakter (string) atau bilangan, baik bulat (integer) maupun pecahan (float). Kesemuanya tersebut biasanya berada pada tabel dengan kolom dan baris. Kita menyebutnya sebagai relational database.
Sifat terstruktur inilah yang menjadi pedang bermata dua. Di satu sisi, pemrosesan pengambilan informasi menjadi lebih cepat dan mesin yang menerimanya juga lebih cepat memproses karena tidak perlu selalu menyesuaikan dengan format yang bervariasi.
Namun, di sisi lain, karakteristik terstruktur berarti tidak semua data bisa masuk ke dalam warehouse, hanya format tertentu saja. Padahal, salah satu ciri big data adalah bervariasi.
Tertarik Jadi Software engineering? Baca panduan lengkap Software Engineering di sini.
2. Data Mart
Dari penjelasan sebelumnya, kita tahu kalau data warehouse menyimpan secara tersentralisasi semua informasi dari segala bagian bisnis dalam sebuah tabel. Namun, hal ini malah bisa menyulitkan kita dalam memahami tabel tersebut.
Karena menyimpan banyak informasi, alhasil, tabel memiliki kolom yang terlalu banyak. Kondisi ini tentu menjadi tidak praktis terlebih ketika kita hanya ingin melihat satu kolom saja.
Dari sisi komputer pun, keadaan tersebut semakin memperberat kerja komputer berat karena harus me-load keseluruhan data yang ter-generate oleh perusahaan tersebut.
Di samping itu, karakteristik data warehouse yang menampilkan keseluruhan data kurang baik untuk urusan keamanan dan kerahasiaan. Sebab, pastinya, informasi yang dimiliki sebuah divisi dari suatu bisnis tidak berhak diketahui oleh divisi lain. Untuk itulah, kita perlu membangun data mart.
Jika sebelumnya satu tabel berisi keseluruhan proses bisnis dari semua divisi, dengan data mart, masing-masing data dari tiap divisi kita pecah menjadi beberapa tabel yang berbeda. Sekarang, tabel menjadi lebih kecil dan dapat menampilkan informasi khusus sesuai kebutuhan.
Karena data mart hanya berbeda struktur dengan data warehouse, kita tetap bisa membuat database-nya dengan DBMS umum, seperti MySQL, phpMyAdmin, dan lain-lain.
Walaupun begitu, dari sisi big data, data mart masih tidak mampu menjawab tantangan variety yang menggambarkan informasi beragam format, bentuk, dan makna. Selain itu, arsitektur penyimpanan mahadata yang satu ini juga tidak tersentralisasi.
Mau jadi Digital Marketer? Baca panduan lengkap Digital Marketing berikut.
3. Data Lake
Permasalahan utama dari data mart dan data warehouse adalah keduanya tidak fleksibel dalam menyimpan format data yang beragam. Seperti yang kita ketahui, sumber big data sangatlah beragam. Dalam hal ini, data lake-lah solusinya.
Data lake adalah tempat penyimpanan yang mampu menyimpan data berformat apa saja, mulai dari audio, gambar, teks, hingga riwayat kerja suatu mesin. Disebut “lake” karena wujudnya yang seperti danau: isinya bisa bermacam-macam. Karena ketidakterstrukturan isinya tersebut, jarang ada yang mengategorikannya sebagai database.
Karena database-nya tidak terprogram untuk menerima format tertentu, data lake lebih fleksibel, lebih mudah untuk mengembangkannya kapasitasnya, dan lebih murah. Selain itu, data dalam data lake sama sekali tidak melalui praproses, kita sebut sebagai data mentah (raw data).
Karena tidak melalui praposes, data bisa langsung kita masukkan. Mesin database juga tidak perlu membaca terlebih dahulu formatnya yang ada di metadata (data yang menjelaskan informasi tentang data). Jadi, segala urusan pemrosesan menjadi tugas komputer tujuan yang menginginkan data tersebut.
Karakteristik ini membuat data lake banyak menjawab tantangan big data: volume, velocity, variety. Meski begitu, untuk dapat menemukan insight dari datanya, butuh usaha lebih banyak dan kompleks. Software seperti MySQL pun tidak dirancang untuk dapat langsung mengggunakan lake ini.
Selain itu, banyak sumber dan format tanpa praproses berarti kecepatan masuknya data menjadi lebih cepat dan komputer harus mampu menyamai kecepatan tersebut.
Tertarik jadi Data Analyst? Baca panduan lengkap Data Analysis ini.
Ternyata, sekadar menentukan database yang cocok untuk lingkungan big data memerlukan banyak pertimbangan, ya? Memang repot, tetapi jika berhasil, kamu dapat menganalisis keputusan bisnis dengan lebih baik, lo! Tentunya, dengan bantuan data science.
Nah, kalau kamu pengin belajar lebih seputar data science, MySkill menyediakan bootcamp tentang data science, lo!
Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill
Dibuat oleh tim MySkill, startup pengembangan skill dan karir terbesar di Indonesia. MySkill juga mendapatkan penghargaan dari LinkedIn sebagai Top Startup Indonesia pada 2022 dan 2023. Beberapa sumber referensi tulisan di blog MySkill seperti: Kompas, IDN Times, Forbes, Indeed, Semrush, Hubspot, AIHR, Nielsen Norman Group, Xero, Atlassian, Canva, W3, Grammarly dan sebagainya.