Pemrosesan Data dalam Teknologi Big Data: Batch Processing dan Stream Processing

Dalam teknologi Big Data, pemrosesan data menjadi hal yang sangat penting karena data yang diolah biasanya bersifat sangat besar dan kompleks. Ada dua jenis pemrosesan data dalam teknologi Big Data, yaitu Batch Processing dan Stream Processing.

Batch Processing

Batch Processing adalah metode pemrosesan data yang dilakukan pada kumpulan data besar yang dikumpulkan dalam periode waktu tertentu. Data tersebut kemudian diproses secara bersamaan dan dihasilkan hasil pemrosesan data yang dapat digunakan untuk keperluan analisis data, pembuatan laporan, dan pengambilan keputusan. Batch Processing biasanya dilakukan pada data-data yang tidak memerlukan respons atau feedback secara real-time.

Stream Processing

Stream Processing adalah metode pemrosesan data yang dilakukan secara real-time pada data yang mengalir atau streaming. Data tersebut diproses pada saat data tersebut masuk, sehingga dapat memberikan respons atau feedback secara real-time. Stream Processing biasanya digunakan pada data-data yang memerlukan respons atau feedback secara real-time, seperti data transaksi keuangan, data sensor pada Internet of Things (IoT), dan lain sebagainya.

Pemrosesan data dalam teknologi Big Data dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai teknologi dan platform, seperti Apache Hadoop, Apache Spark, dan Apache Flink. Pada Batch Processing, data yang diproses biasanya disimpan pada file-file Hadoop Distributed File System (HDFS) dan diproses menggunakan Apache MapReduce. Sedangkan pada Stream Processing, data yang diproses biasanya diproses menggunakan Apache Spark Streaming atau Apache Flink.

Dalam pemrosesan data, biasanya terdapat beberapa tahapan, seperti tahap pengumpulan data, tahap pemrosesan data, tahap analisis data, dan tahap presentasi data. Dalam tahap pemrosesan data, terdapat beberapa teknik dan metode yang digunakan untuk memproses data, seperti Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), dan lain sebagainya.

Dalam Batch Processing, biasanya dilakukan pada data yang bersifat historis, sedangkan pada Stream Processing, biasanya dilakukan pada data yang bersifat real-time dan memerlukan respons atau feedback secara real-time. Kedua teknik pemrosesan data ini memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing, sehingga pemilihan teknik pemrosesan data harus disesuaikan dengan kebutuhan bisnis dan data yang diproses.

Tertarik untuk mengembangkan bisnis digitalmu? maka saya pribadi merekomendasikan tempat belajar digitalisasi lebih dalam. PT Inovasika Kualiva Abhiraya, akan diajari oleh mentor yang sudah ahli di bidangnya. Untuk Info lebih lanjut silahkan kunjungi website Pt. Inovasika melalui link dibawah

Kunjungi: http://www.inovasika.id/

Kunjungi Juga Perusahaan Kinarya Group Lainnya:

Maestro :

https://maestrokontraktor.com/

Kaizen :

https://kaizenkonsultan.co.id/

Exellent team :

https://excellentteam.id/

UI UX :

https://kelasuiux.com/

Realty :

https://kinaryarealtynusantara.com/