Data besar merujuk kepada medan yang memperkatakan cara menganalisis, mengekstrak maklumat secara sistematik daripadanya, atau menangani set data yang terlalu besar atau kompleks untuk ditangani oleh aplikasi perisian pemprosesan data tradisional. Ia melibatkan teknologi luar biasa untuk mengendalikan kuantiti data yang besar sama ada berstruktur dan tidak berstruktur, jauh melebihi kapasiti alat perisian standard.
Asal dan Sejarah Awal Data Besar
Istilah 'Data Besar' telah dicipta pada awal 1990-an, walaupun ia mendapat pengiktirafan yang lebih meluas pada awal 2000-an. Konsep data besar berpunca daripada kesedaran bahawa cerapan berharga boleh diperoleh daripada menganalisis set data yang lebih besar, jauh melebihi volum, kepelbagaian dan halaju data yang boleh dikendalikan oleh pangkalan data tradisional.
Kebangkitan internet dan teknologi digital pada tahun 1990-an dan 2000-an telah mempercepatkan penciptaan dan pengumpulan data dengan ketara, menandakan permulaan era data besar. Pengenalan Doug Cutting's Hadoop pada tahun 2006, platform data besar sumber terbuka, merupakan detik penting dalam sejarah data besar.
Alam Data Besar: Meluaskan Topik
Data besar melangkaui kelantangan, kepelbagaian dan halaju, dirangkumkan oleh set "V". Yang paling biasa dikenali ialah:
-
Kelantangan: Kuantiti data yang dijana dan disimpan.
-
Halaju: Kelajuan data dijana dan diproses.
-
Kepelbagaian: Jenis dan sifat data.
-
Kebenaran: Kualiti data yang ditangkap, yang boleh berbeza-beza.
-
Nilai: Kegunaan data dalam membuat keputusan.
Dengan kemajuan dalam teknologi, V tambahan telah diiktiraf, termasuk Kebolehubahan (perubahan dalam data dari semasa ke semasa atau konteks) dan Visualisasi (membentangkan data dengan cara yang jelas dan intuitif).
Cara Data Besar Berfungsi: Struktur Dalaman
Data besar berfungsi melalui gabungan alat perisian, algoritma dan kaedah statistik yang digunakan untuk melombong dan menganalisis data. Alat pengurusan data tradisional tidak mampu memproses volum data yang begitu besar, yang membawa kepada pembangunan alat dan platform data besar khusus seperti Hadoop, pangkalan data NoSQL dan Apache Spark.
Teknologi ini direka bentuk untuk mengagihkan tugas pemprosesan data merentas berbilang nod, memberikan kebolehskalaan mendatar dan daya tahan terhadap kegagalan. Mereka boleh mengendalikan data dalam sebarang format dan daripada pelbagai sumber, berurusan dengan kedua-dua data berstruktur dan tidak berstruktur.
Ciri Utama Data Besar
-
Kelantangan Besar: Ciri utama data besar ialah volum semata-mata, selalunya diukur dalam petabait dan exabait.
-
Kelajuan tinggi: Data besar dihasilkan pada kelajuan yang tidak pernah berlaku sebelum ini dan perlu diproses dalam masa hampir nyata untuk nilai maksimum.
-
Pelbagai: Data datang daripada pelbagai sumber dan dalam pelbagai format - teks, angka, imej, audio, video, dsb.
-
Ketumpatan rendah: Data besar selalunya termasuk peratusan tinggi maklumat yang tidak berkaitan atau berlebihan.
-
Ketidakkonsistenan: Faktor halaju dan kepelbagaian boleh menyebabkan data tidak konsisten.
Jenis Data Besar
Data besar biasanya dikategorikan kepada tiga jenis:
-
Data Berstruktur: Data tersusun dengan panjang dan format yang ditentukan. Cth, data RDBMS.
-
Data separa berstruktur: Data hibrid yang tidak mempunyai struktur formal model data tetapi mempunyai beberapa sifat organisasi yang memudahkan untuk dianalisis. Cth, data XML.
-
Data Tidak Berstruktur: Data tanpa bentuk atau struktur tertentu. Cth, Data media sosial, rakaman CCTV.
| taip | Penerangan | Contoh |
|---|---|---|
| Berstruktur | Data tersusun dengan panjang dan format yang ditentukan | data RDBMS |
| Separa berstruktur | Data hibrid dengan beberapa sifat organisasi | data XML |
| Tidak tersusun | Data tanpa bentuk atau struktur tertentu | Data media sosial |
Penggunaan Data Besar, Masalah dan Penyelesaian
Data besar digunakan dalam pelbagai industri untuk analisis ramalan, analisis tingkah laku pengguna dan tafsiran data lanjutan. Ia telah mengubah sektor seperti penjagaan kesihatan, runcit, kewangan dan pembuatan, untuk menamakan beberapa.
Walaupun potensinya, data besar memberikan beberapa cabaran:
-
Penyimpanan dan Pemprosesan Data: Saiz data yang besar memerlukan penyelesaian storan yang mantap dan teknik pemprosesan yang cekap.
-
Keselamatan Data: Jumlah data yang besar selalunya mengandungi maklumat sensitif, yang mesti dilindungi daripada pelanggaran.
-
Privasi Data: Peraturan privasi seperti GDPR memerlukan pengendalian maklumat peribadi yang boleh dikenal pasti dengan teliti.
-
Kualiti Data: Kepelbagaian data yang luas boleh menyebabkan ketidakkonsistenan dan ketidaktepatan.
Untuk mengatasi cabaran ini, syarikat melabur dalam alatan pengurusan data lanjutan, melaksanakan langkah keselamatan yang kukuh, mematuhi undang-undang privasi dan menggunakan kaedah pembersihan data.
Membandingkan Data Besar Dengan Konsep Serupa
| Konsep | Penerangan |
|---|---|
| Data besar | Merangkumi volum besar data yang terlalu kompleks untuk pangkalan data tradisional |
| Perisikan Perniagaan | Merujuk kepada strategi dan teknologi yang digunakan oleh perusahaan untuk analisis data |
| Perlombongan Data | Proses menemui corak dalam set data yang besar |
| Pembelajaran Mesin | Penggunaan algoritma dan model statistik untuk melaksanakan tugas tanpa arahan yang jelas |
Masa Depan Data Besar
Masa depan data besar saling berkaitan dengan kemajuan dalam AI dan pembelajaran mesin, pengkomputeran tepi, pengkomputeran kuantum dan teknologi 5G. Teknologi ini akan membantu memproses data dengan lebih pantas, memudahkan analisis masa nyata dan membolehkan analisis yang lebih kompleks.
Pelayan Data Besar dan Proksi
Pelayan proksi boleh memainkan peranan penting dalam data besar dengan menyediakan lapisan keselamatan dan tanpa nama. Dengan menggunakan pelayan proksi, syarikat boleh menutup alamat IP mereka semasa mengumpul data, membantu melindungi data sensitif daripada potensi ancaman siber. Di samping itu, proksi juga boleh membantu dalam mengikis data, kaedah popular untuk mengumpulkan sejumlah besar data daripada web, yang membolehkan analitik data besar.
Pautan Berkaitan
Artikel komprehensif ini menyelidiki dunia data besar yang luas, menawarkan pandangan terperinci tentang sejarah, struktur, jenis dan aplikasinya. Dalam era maklumat, memahami data besar adalah penting untuk perniagaan dan individu. Apabila kita melangkah lebih jauh ke era digital, kepentingan mengurus dan memahami data besar hanya akan terus berkembang.
