Get a Demo!
Diperkirakan 328,77 juta terabyte data dihasilkan setiap harinya, dengan perkiraan bahwa 181 zettabyte data akan dihasilkan pada tahun 2025. Jumlah data yang kita buat setiap hari tumbuh dengan pesat, seiring dengan semakin banyaknya orang yang memiliki data tersebut. akses terhadap teknologi dan lebih banyak inovasi dalam penggunaan teknologi yang mendorong. Saat ini, lebih dari sebelumnya, alat dan praktik manajemen big data yang kompeten menjadi hal yang paling penting.
Pasar big data berkembang secepat kita menghasilkan data. Diperkirakan pasar ini bernilai 349,4 miliar USD pada tahun 2023 dan akan bernilai 397,27 miliar tahun ini . Dengan peningkatan pengeluaran untuk big data sebesar 1,6x pada tahun 2025, pasar big data diproyeksikan tumbuh sebesar 14,8% CAGR dari tahun 2024 hingga 2032. Semakin banyak perusahaan yang menyesuaikan anggaran mereka untuk menangani dan memahami sejumlah besar data masuk; pada tahun 2023, 87,9% perusahaan menganggap analisis data sebagai salah satu prioritas utama mereka , sehingga layak mendapatkan investasi dalam jumlah besar. Selain itu, meningkatnya adopsi hal-hal seperti infrastruktur 5G, kecerdasan buatan (AI) / Machine Learning (ML), keamanan siber, dan Internet of Things (IoT) hanya meningkatkan jumlah data yang dihasilkan dan mendorong kecepatan pembuatan data tersebut.
Kemajuan baru di bidang teknologi membuka peluang bagi pasar big data untuk bertumbuh secara eksponensial, namun untuk memahami mengapa hal tersebut sangat penting, Anda harus terlebih dahulu memahami apa itu big data.
Jika Anda tertarik dengan teknologi, anda mungkin pernah mendengar istilah “big data” beredar di sana-sini. Meskipun namanya mungkin menyesatkan beberapa orang dengan berpikir bahwa ini rumit, julukan big data diartikan secara harfiah. Big Data mengacu pada data dalam jumlah besar yang dihasilkan dengan volume dan kecepatan yang terus meningkat, oleh karena itu aspek “besar” dari data ini.
Big data didasarkan pada 5 karakteristik “V”:
Mengenai topik keragaman, ada 3 jenis big data yang berbeda:
Dari data mentah yang dihasilkan, data tidak terstruktur sejauh ini merupakan klasifikasi data yang paling umum. Faktanya, Box memperkirakan 90% data yang dihasilkan setiap hari tidak terstruktur . Oleh karena itu, serta aspek “besar” dari data yang dihasilkan saat ini, alat data tradisional dan perangkat lunak pemrosesan terbukti tidak efisien untuk digunakan oleh para data scientist. Banyak solusi yang ditujukan untuk big data seperti data warehouse, data lake, dan berbagai aplikasi analisis big data lainnya telah dikembangkan untuk memberikan keunggulan bagi bisnis dan ilmuwan data dalam pemrosesan dan penyimpanan data.
Tapi dari mana data ini berasal? Data mentah dihasilkan dari berbagai sumber, mulai dari data transaksional yang dibuat saat Anda memesan dan membayar, hingga data media sosial yang diperoleh dari penggunaan Anda, bahkan data yang dibuat saat Anda menggunakan GPS. Mungkin salah satu pendorong terbesar big data adalah Internet of Things (IoT) dan penggunaan perangkat yang terhubung.
Dengan masuknya data, penggunaan data juga meningkat; semua departemen dalam lingkungan bisnis dapat menggunakan wawasan dan prediksi yang diperoleh dari analisis big data. Dari tim layanan pelanggan, departemen pemasaran, hingga tim DevOps, analisis big data mampu memberikan banyak wawasan tentang pengguna yang menghasilkan data, serta masalah yang mungkin mereka hadapi. Meskipun kemampuan analitik menjadi daya tarik terbesar dari big data, hal ini juga menghadirkan tantangan terbesar bagi big data. Dari berbagai jenis data seperti data terstruktur dan tidak terstruktur, hingga volume data yang dihasilkan, big data sendiri merupakan hal yang sangat penting. Tim ilmu data harus berinovasi pada alat analisis data agar tetap menjadi yang terdepan dan memproses serta menganalisis data secara efisien.
International Data Corporation memperkirakan bahwa pada tahun 2025, akan ada 41,6 miliar perangkat IoT yang menghasilkan 79,4 zettabytes (ZB) data . Adopsi perangkat IoT semakin meningkat karena berbagai alasan: diperkenalkannya 5G, berkembangnya layanan kesehatan, teknologi self-driving yang semakin mudah diadopsi di mobil, dan sebagainya. Seiring dengan perangkat pintar yang sudah ada, penggunaan dan ketergantungan kita pada IoT tidak menunjukkan tanda-tanda melambat. Hal yang sama juga berlaku untuk data yang dihasilkan oleh penggunaan kami!
Seperti disebutkan di bagian sebelumnya, alat data tradisional dan perangkat lunak pemrosesan sudah tidak lagi mampu menangani big data. Untuk secara efisien memangkas tumpukan data tanpa filter yang dihasilkan setiap hari, alat dan platform data menerapkan berbagai inovasi yang memungkinkan ilmuwan data menangani data terlebih dahulu. Inovasi termasuk otomatisasi analitik, penyederhanaan pemrosesan, dan, tentu saja, penggunaan AI dan ML.
Kecerdasan buatan mengoptimalkan analisis dan pengelolaan big data melalui berbagai cara. Dilatih pada kumpulan data yang tak terhitung jumlahnya, sistem machine learning dan model bahasa besar (LLM) mampu mengidentifikasi pola dan anomali dalam kumpulan big data, mendukung kemampuan prediktif yang menyederhanakan banyak proses analitik. Hal ini juga berlaku untuk pengumpulan data: AI dapat diterapkan dalam hal-hal seperti chatbots dan rekomendasi produk otomatis untuk mengumpulkan lebih banyak informasi pelanggan yang dipersonalisasi, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan dalam prosesnya.
Melalui penggunaan AI generatif dan LLM, perusahaan juga dapat merevolusi cara mereka berinteraksi dengan data. AI Generatif menawarkan pendekatan menarik terhadap visualisasi data, mengotomatiskan banyak proses grafis membosankan yang biasanya dikeluhkan oleh para ilmuwan data, sambil menambahkan interpretasinya sendiri terhadap data yang dimasukkan. Selain itu, melalui AI generatif dan LLM, kode dapat dihasilkan untuk observasi data dan pemantauan data secara umum, sehingga mempercepat proses data secara keseluruhan.
Meskipun terdapat antusiasme terhadap kecerdasan buatan, ilmuwan data harus mewaspadai penggunaannya dan memantau dengan cermat hasil otomatisasi ini – setiap prediksi yang salah atau kesalahan otomatisasi yang dilakukan oleh AI dapat menggagalkan operasi data.
Banyak perusahaan menyadari bahwa edge computing dan big data ibarat selai kacang dan agar-agar – keduanya berfungsi dengan baik.
Edge computing adalah kerangka kerja yang menutup kesenjangan antara aplikasi dan sumber data dengan menempatkan jaringan, perangkat, dan sistem dekat dengan pengguna. Dengan menempatkan jaringan dan perangkat lebih dekat dengan sumber data, data dikumpulkan dan diproses lebih cepat, sehingga tidak memerlukan transfer ke lokasi pemrosesan. Manfaat menambahkan edge computing ke dalam operasi big data Anda sangat banyak, meskipun beberapa poin menonjolnya mencakup latensi yang lebih rendah, peningkatan keamanan dan keandalan, serta kecepatan pemrosesan yang lebih cepat.
Peluang dan inovasi telah menyiapkan panggung bagi edge computing untuk menunjukkan kompetensinya di bidang big data. Pengenalan 5G memberikan penekanan besar pada perangkat IoT dan jaringan terkait, dengan edge computing yang menyediakan konektivitas kuat dengan latensi rendah. Aplikasi dan layanan bisnis spesifik industri yang dioperasikan di dekat atau di lokasi, seperti yang berkaitan dengan energi dan utilitas, telah banyak dicari karena komputasi canggih menyediakan kekuatan untuk aplikasi ini. Dan yang terakhir, jumlah data yang dihasilkan tumbuh secara eksponensial setiap hari dari berbagai sumber, edge computing memungkinkan perusahaan mengumpulkan dan memproses data ini secara lokal – terbukti menjadi alternatif yang kompeten dibandingkan pusat big data.
IDC melaporkan bahwa lebih dari 73.000 exabyte data tidak terstruktur dihasilkan pada tahun 2023 saja . Meskipun jumlah data sebesar itu adalah impian bagi beberapa tim ilmu data dan analisis, banyak yang mengeluh karena banyaknya data tidak terstruktur yang dibuat setiap hari. Karena data tidak terstruktur tidak memiliki struktur yang telah ditentukan sebelumnya, pengorganisasiannya jauh lebih sulit dibandingkan data terstruktur dan semi terstruktur. Selain itu, karena beragamnya format yang dapat menampilkan data tidak terstruktur, pencarian dan analisis juga semakin sulit.
“Terlalu banyak hal yang baik adalah hal yang buruk” dan jika Anda tidak memiliki alat yang tepat untuk menangani data tidak terstruktur, apalagi data terstruktur dan semi-terstruktur, mantra ini benar adanya.
Salah satu tantangan terbesar dari big data adalah memanfaatkan potensi data yang tidak terstruktur. Data terstruktur dan semi-terstruktur memiliki struktur relatif untuk digunakan, menyederhanakan banyak proses data sekaligus memberikan pedoman untuk pengorganisasian dan analisis. Data yang tidak terstruktur sering kali memerlukan seperangkat alat terpisah untuk menanganinya karena kompleksitasnya, yang sering kali tidak siap dihadapi oleh perusahaan.
Box memperkirakan bahwa 40% belanja teknologi didedikasikan untuk data tidak terstruktur, meskipun data tidak terstruktur merupakan mayoritas dari data yang dihasilkan. Banyak perusahaan merasa tidak siap ketika menghadapi dampak buruk berupa data tidak terstruktur, dan sering kali kehilangan potensi wawasan yang dimiliki data sebagai pengganti wawasan yang lebih mudah dari data terstruktur.
Dengan investasi yang tepat terhadap solusi AI, penyelesaian kekacauan data yang tidak terstruktur tidak lagi menjadi masa lalu.
IBM melaporkan bahwa pada tahun 2023, kerugian rata-rata global akibat pelanggaran data adalah $4,45 juta , dengan jumlah tersebut meningkat 15% dibandingkan 3 tahun sebelumnya. Meskipun pembobolan data belum tentu merupakan fenomena yang inovatif, namun hal ini pasti telah meningkat dalam beberapa tahun terakhir, dengan Harvard Business Review memperkirakan bahwa dari tahun 2022 hingga 2023, pelanggaran data telah meningkat sebesar 20% .
Tapi kenapa?
Lebih banyak metode untuk memanfaatkan kelemahan dalam keamanan data Anda sudah tersedia. Apa pun mulai dari ransomware hingga gangguan karyawan bisa saja terjadi, cukup waspadai siapa saja yang memiliki akses ke data Anda.
Mayoritas data yang kami hasilkan disimpan di cloud, Statista bahkan memperkirakan bahwa pada tahun 2022, 60%+ data perusahaan global yang dihasilkan juga disimpan di cloud. Sayangnya, pada tahun 2023, lebih dari 80% pelanggaran data melibatkan data yang disimpan di cloud. Kerentanan dalam penyimpanan cloud tercipta ketika perusahaan yang bekerja sama dengan penyedia cloud salah mengonfigurasi cloud mereka – baik memberikan akses kepada tamu yang tidak diinginkan atau bahkan mencadangkan data mereka secara sembarangan.
Untuk mengatasi kerentanan dalam keamanan dan privasi data, banyak penyedia cloud menawarkan bantuan saat mengonfigurasi cloud organisasi, bahkan membantu pemeliharaan. Perusahaan yang ingin meningkatkan keamanannya dapat menerapkan sistem kontrol akses berbasis peran (RBAC) yang mengalokasikan akses data berdasarkan peran individu. Dan tentu saja, perusahaan harus mempertimbangkan enkripsi, membuat firewall, melakukan pencadangan harian, dan menerapkan sistem pemulihan data.
Meskipun big data dan wawasan yang dikumpulkan darinya memiliki potensi yang tidak terbatas, tantangan seputar teknologi ini tidak dapat diabaikan. Dari mengelola big data hingga meningkatkan keamanan kumpulan data berharga Anda, Lyrid memberikan pendekatan unik untuk penyimpanan dan pengelolaan data, membantu dalam bidang-bidang seperti:
Kekhawatiran besar ketika bekerja dengan big data adalah tempat menyimpannya. Basis data yang menampung informasi sebanyak itu harus fleksibel, terukur, dan dapat diakses - pada dasarnya siap untuk segala hal yang terjadi. Ilmuwan data yang mengerjakan database ini harus siap menghadapi proses penyiapan, konfigurasi, dan pemeliharaan yang berat.
Lyrid Managed Databases menyediakan database MySQL dan PostgreSQL yang terkelola sepenuhnya untuk solusi apa pun- dengan semua pengaturan, pencadangan, serta pembaruan dan pemeliharaan ditangani. Basis data kami menampung beberapa fitur untuk memastikan data Anda ditangani dengan benar:
Cara lain dalam penyimpanan data adalah dengan menggunakan Lyrid Object Storage . Solusi penyimpanan objek kami menggunakan keranjang penyimpanan untuk file dan jaringan pengiriman konten (CDN) untuk mengaksesnya. Hal ini memungkinkan kemampuan penyimpanan yang lebih kuat dan lebih cepat serta menyederhanakan pengelolaan data tidak terstruktur, aset konten, dan beban kerja intensif memori.
Lyrid Object Storage tidak memiliki server, menyimpan data melalui API dan antarmuka web sehingga menghilangkan kebutuhan akan server dan virtual machine, sehingga menurunkan biaya penyimpanan Anda dalam prosesnya. Ketersediaan global solusi penyimpanan objek kami juga terjamin karena kompatibilitas S3-nya, yang meningkatkan kinerja seiring pertumbuhan data Anda. Semua file cadangan, database, log, dan kumpulan data Anda juga disimpan terkunci dengan Secure Data Hub kami, memastikan bahwa hanya orang yang Anda beri akses yang dapat mengakses.
Mungkin tantangan terbesar dalam menangani big data adalah keamanan dan privasi yang harus didukung dari berbagai aspek. Kumpulan data Anda tidak hanya perlu dilindungi dari malware dan korupsi, tetapi juga dari akses terbatas, penghapusan tidak disengaja, dan banyak lagi.
Solusi database terkelola dan penyimpanan objek kami menampung berbagai cara bagi Anda untuk melindungi data Anda. Dari akses RBAC hingga pencadangan harian hingga keamanan yang dibangun di platform Lyrid itu sendiri, Anda dapat yakin bahwa data Anda aman bersama kami.
IoT, salah satu penghasil data terbesar, menjadi lebih baik jika dipadukan dengan edge computing. Edge computing menyediakan jaringan IoT dengan:
Dan masih banyak lagi !
Masalah dengan edge computing dan penerapan IoT adalah mereka bergantung pada perangkat keras ringan yang ditempatkan di lokasi. Dengan Lyrid Managed Kubernetes , Anda dapat menerapkan aplikasi dalam container - solusi ringan yang sempurna untuk pendekatan edge computing pada IoT.
Memberikan semua kemampuan dan manfaat Kubernetes, tanpa perlu repot, solusi Kubernetes terkelola kami menyediakan banyak otomatisasi untuk menyederhanakan pendekatan Anda terhadap edge computing. Penskalaan klaster otomatis, penggunaan sumber daya, dan pemantauan kesehatan hanyalah beberapa cara agar klaster Anda dapat mandiri. Dan jika menyangkut data yang dihasilkan oleh jaringan IoT, solusi otomatis dan swasembada adalah kuncinya.
Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang apa yang dapat dilakukan Lyrid untuk bisnis Anda, hubungi salah satu product specialist kami !
Jl. Pluit Indah 168B-G, Pluit Penjaringan,
Jakarta Utara, DKI Jakarta
14450
99 South Almaden Blvd. Suite 600
San Jose, CA
95113
Jl. Pluit Indah 168B-G, Pluit Penjaringan,
Jakarta Utara, DKI Jakarta
14450
99 South Almaden Blvd. Suite 600
San Jose, CA
95113
