Semua yang Perlu Anda Ketahui Tentang Big Data as a Service (BDaaS)

Selama beberapa tahun terakhir, bisnis tradisional dan manajemen pasar telah berubah secara dramatis mengacu pada cara-cara tradisional. Pendekatan baru terhadap akuisisi, aktivasi, dan retensi pelanggan telah menempatkan informasi tentang pola perilaku dan wawasan yang dapat diperoleh dari masuknya data di barisan depan. Dengan analisis yang tepat dari sifat-sifat ini, pengusaha dapat mencapai produktivitas. Dengan kekurangan itu, perusahaan ditakdirkan untuk terkubur di bawah meningkatnya jumlah persaingan.

Aksesibilitas teknologi dan penggunaannya yang luar biasa dalam kehidupan sehari-hari memengaruhi peningkatan besar-besaran dalam jumlah data yang tersedia bagi pengusaha. Namun, penggunaan praktis data tergantung pada kemampuan untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisisnya secara memadai. Sebelum teknologi Big Data sebagai Layanan muncul sebagai peluang berpengaruh bagi bisnis dan organisasi kecil, domain ini hanya diperuntukkan bagi mereka yang mampu membelinya – yaitu perusahaan besar. Big Data as a Service atau BDaaS memungkinkan keunggulan kompetitif baru serta manajemen pelanggan dan pasar yang menguntungkan untuk memastikan pertumbuhan bisnis dan sangat mudah diakses karena pengurangan biaya upaya pemrosesan data.

Shutterstock.com | bintang suram

Dalam artikel ini kami akan menyajikan informasi penting, konstituen dan proses BDaaS serta tantangan yang dihadapi melalui bagian 1) Big Data sebagai Layanan – Mendefinisikan Istilah ; 2) Jenis BDaaS ; 3) Kerangka BDaaS, 4) Persyaratan untuk BDaaS ; 5) Kelebihan dan Kekurangan BDaaS dan 6) Perbedaan BDaaS Terkait dengan Lingkungan Tradisional dan Big Data .

DATA BESAR SEBAGAI LAYANAN – MENDEFINISIKAN ISTILAH

Big Data as a Service adalah teknologi baru yang berfokus pada ketersediaan pemrosesan data konstruktif yang efisien dan ada di mana-mana. Ini adalah spektrum layanan perangkat keras dan perangkat lunak berbasis cloud untuk penyimpanan dan analisis peningkatan jumlah beragam informasi yang telah muncul dalam beberapa tahun terakhir karena kemajuan teknologi dan kehadiran intrinsik penggunaan teknologi dalam kehidupan sehari-hari (jejaring sosial, media online, dll.). Tujuan teknologi BDaaS adalah untuk memberikan wawasan yang hemat biaya dan berharga bagi organisasi dan usaha kecil untuk meningkatkan daya saing, inovasi, dan, akibatnya, pendapatan.

Bahan dari BDaaS

• Arsitektur Berorientasi Layanan yang Berfungsi Tinggi: Teknologi BDaaS menyediakan arsitektur yang sangat fungsional yang mencakup infrastruktur penyimpanan data besar, modul pemrosesan data, dan beragam alat analisis yang tujuannya adalah untuk mengurangi pengeluaran pelanggan untuk mempekerjakan pakar pemrograman dan ilmuwan data serta peluang untuk penggunaan yang ditargetkan lapisan yang beragam ini sesuai dengan kebutuhan khusus. Selain itu, Arsitektur Berorientasi Layanan (SOA) dari BDaaS memanfaatkan setiap layanan yang disebutkan di atas secara individual serta menghubungkannya menjadi keseluruhan – yang memungkinkan pendekatan komprehensif untuk kebutuhan bisnis tertentu.

• Kemampuan Virtualisasi Cloud: Struktur BDaaS yang disebutkan di atas didasarkan pada komputasi awan dan skalabilitas horizontal. Pada dasarnya, ini berarti bahwa data disimpan dan diproses pada beberapa prosesor yang memiliki tugas tertentu mengenai hasil yang diperlukan. Skalabilitas horizontal memungkinkan entitas terpisah ini bekerja sebagai unit logis tunggal dan memungkinkan pengenalan entitas baru jika jumlah data meningkat. Di sisi lain, sistem seperti Hadoop adalah teknologi penyimpanan sumber terbuka yang beroperasi berdasarkan skalabilitas vertikal. Ini berarti mereka meningkatkan properti prosesor tunggal untuk mengelola peningkatan jumlah data (dan karenanya bergantung pada kemajuan teknologi).

• Pemrosesan Berbasis Peristiwa yang Kompleks: Teknologi BDaaS memungkinkan pengelolaan data dalam tiga modul – penjelasan, deskriptif, dan prediktif. Melalui pendekatan penyortiran dan analisis yang berbeda, pelanggan dapat memperoleh informasi berharga mengenai masalah, ancaman, peluang, dan kemungkinan yang dapat digunakan untuk pertumbuhan bisnis secara keseluruhan. Selain itu, karena teknik pemrosesan waktu nyata dan fitur sesuai permintaan, sistem BDaaS tidak hanya tepat waktu dan akurat tetapi juga lebih murah.

• Alat Intelijen Bisnis: Big Data sebagai Layanan menggunakan perangkat lunak aplikasi untuk pelaporan, kueri, pemrosesan analitik online, penambangan data, dan banyak elemen lainnya untuk mengubah data mentah (dan seringkali tidak terstruktur) menjadi informasi konstruktif untuk intelijen bisnis – yaitu, menjadi informasi yang dapat meningkatkan efisiensi bisnis yang sebenarnya.

Elemen kunci dari Big Data yang Ditujukan oleh BDaaS

Kecepatan. Velocity of Big Data merepresentasikan kecepatan fluktuasi data melalui sistem. Ini adalah dimensi penting dari manajemen Big Data karena memanfaatkan kemampuan komputasi untuk menghasilkan informasi yang berkaitan dengan peristiwa waktu nyata. Hal ini dilakukan melalui aplikasi pemrosesan acara yang kompleks. 'Data streaming' memerlukan kemampuan penyimpanan yang memadai – yang dipastikan oleh skalabilitas horizontal BDaaS, serta interval respons yang dioptimalkan – melalui teknologi baru seperti NoSQL yang mengambil data dalam waktu yang lebih singkat.

Volume. Ukuran kumpulan data Big Data dapat mencapai beberapa petabyte dan karenanya memerlukan komputasi terdistribusi yang memadai dan fitur skalabilitas horizontal. Volume data diperoleh dan dikelola melalui implementasi ribuan node (unit pemrosesan individu) dengan tugas paralel tetapi khusus. Keakuratan analisis prediktif dan deskriptif meningkat secara proporsional dengan bertambahnya jumlah unit pemrosesan.

Variasi. Teknologi Big Data as a Service memperluas kemampuan pemrosesan dari hanya data terstruktur menjadi data tidak terstruktur juga. Aplikasi yang digunakan oleh BDaaS secara efektif mengekstrak data berharga untuk penggunaan dari sebagian besar data mentah yang berfluktuasi melalui sistem. Pengelolaan yang tepat dari berbagai dimensi Big Data menghasilkan peningkatan angka ROI terkait infrastruktur teknologi.

Statistik di BDaaS

Saat melihat angka, kita harus menggabungkan statistik individu pada blok bangunan utama BDaaS – komputasi awan dan Big Data. Statistik yang berasal dari kecenderungan kedua konstituen ini menyiratkan pertumbuhan berkelanjutan dari penggunaan BDaaS serta penggabungan perusahaannya ke dalam pasar TI.

• Jumlah total masuknya data yang dicapai selama lima puluh tahun terakhir sama dengan jumlah masuknya data yang dicapai dalam dua hari saat ini
• 15% dari semua investasi TI difokuskan pada sistem berbasis cloud (dengan perkiraan kenaikan menjadi 35% pada tahun 2021)
• 50% data dalam organisasi akan disimpan di sistem berbasis cloud pada tahun 2016
• Pasar Big Data diperkirakan akan mencapai pendapatan 17 miliar dolar selama tahun 2015 (dengan perkiraan naik menjadi 88 miliar dolar pada tahun 2021)
• Pasar Big Data sebagai Layanan diperkirakan bernilai 2,55 miliar dolar menurut prediksi yang disebutkan di atas (dengan perkiraan kenaikan menjadi sekitar 30 miliar dolar pada tahun 2021)
• Industri dengan peningkatan penggunaan Big Data dan komputasi awan adalah bisnis, keuangan, media, ritel, dan telekomunikasi.
• Hampir 50% data dalam organisasi diprediksi akan disimpan di sistem berbasis cloud pada tahun 2016.
• Jumlah total masuknya data yang dicapai selama lima puluh tahun terakhir sama dengan jumlah masuknya data yang dicapai dalam dua hari saat ini.

JENIS & LAPISAN BDAAS

Teknologi BDaaS mengimplementasikan alat dan teknik Infrastruktur sebagai Layanan (IaaS), Platform sebagai Layanan (PaaS), dan Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS) untuk menyediakan penyimpanan lengkap dan pemrosesan data analisis. Selain itu, BDaaS mengimplementasikan infrastruktur Hadoop tetapi dapat meningkatkan efisiensinya melalui penggabungan perangkat lunak yang berbeda sesuai dengan kebutuhan pemrosesan data tertentu. Dengan mengacu pada lapisan-lapisan ini, kita dapat membagi BDaaS menjadi empat jenis.

Jenis BDaaS

Lapisan

IaaS. Di lapisan IaaS, pengguna ditawarkan infrastruktur umum untuk penyimpanan data di lingkungan cloud serta penggunaan node sesuai permintaan untuk pemrosesan data. Lapisan IaaS memberikan sebagian besar peluang untuk pengaruh langsung pada teknologi BDaaS (skalabilitas, komputasi, dan aksesibilitas data mentah) tetapi membutuhkan keterampilan pemrograman dan data yang mahir. Platform penyimpanan EC2 Amazon adalah perangkat lunak yang sangat baik untuk properti IaaS.

PaaS. Platform sebagai layanan menggabungkan infrastruktur dasar dengan fitur sementara terkait penerapan aplikasi. Ini membutuhkan keahlian dalam pemrograman dan ilmu data diperlukan untuk mempertahankan lapisan. Namun, itu mengurangi keterlibatan pelanggan dalam masalah perangkat keras dan penyimpanan karena sebagian besar berbasis di lingkungan virtual. Beberapa contoh lapisan PaaS adalah Heroku, Google App Engine, dan Force.com.

SaaS. Lapisan SaaS memungkinkan pengguna untuk mengakses aplikasi tanpa menghabiskan waktu dan keuangan untuk pemrograman, instalasi, dan pemeliharaan perangkat lunak yang mendasarinya. Penyedia layanan menangani fitur-fitur ini sementara pelanggan menggunakan aplikasi sesuai permintaan. Namun, pelanggan tidak dapat mengakses lapisan infrastruktur dan data mentah dari lapisan SaaS.

Jenis

Inti BDaaS. Core BDaaS sangat umum dan menggunakan infrastruktur seperti Hadoop, Google's Map Reduce, Spark atau skrip Java yang ditulis secara individual. Banyak pengguna memilih infrastruktur berbasis Hadoop karena merupakan perangkat lunak open source gratis. Core BDaaS menggabungkan infrastruktur dasar ini dengan aplikasi penyimpanan seperti Amazon's S3 atau Hive dan mesin pemrosesan NoSQL seperti YARN. Teknologi Core BDaaS yang komprehensif adalah Elastic MapReduce (EMR) dari Amazon.

Kinerja BDaaS. Kinerja BDaaS menggunakan infrastruktur dasar tetapi mencakup penggunaan sementara dari layanan perangkat lunak dan perangkat keras lain (misalnya, Altiscale) untuk mengoptimalkan kinerja untuk tujuan tertentu – meningkatkan skalabilitas dan potensi komputasi dengan biaya yang dapat diprediksi.

Fitur BDaaS. Fitur BDaaS berkembang untuk memberikan kemungkinan definisi aplikasi sesuai dengan kebutuhan tugas tertentu. Pada dasarnya, ini berarti bahwa infrastruktur dasar memungkinkan penggunaan perangkat lunak dasar yang berbeda mengenai fitur – yaitu, komputasi dan penyimpanan tidak bergantung pada penyedia layanan dan dengan demikian dapat sepenuhnya diskalakan. Misalnya, penawaran ekosistem Hadoop disempurnakan dengan perangkat lunak IaaS Amazon atau Google.

BDaaS terintegrasi. BDaaS terintegrasi belum ditawarkan, tetapi secara teoritis akan terdiri dari BDaaS Kinerja dan Fitur sehingga memungkinkan kinerja maksimum sambil mendukung pemilik bisnis.

KERANGKA BDAAS

Kerangka kerja BDaaS menggabungkan lapisan yang berbeda sesuai dengan fungsi yang dilakukan masing-masing dalam proses penyimpanan data, komputasi, dan analisis.

Infrastruktur Data. Lapisan utama BDaaS terdiri dari perangkat keras data dan ribuan unit komputasi terdistribusi (node) yang semuanya saling berhubungan dan berfungsi sebagai jalur jaringan berkecepatan tinggi di mana data berfluktuasi. Lapisan BDaaS ini menyediakan firewall dan sistem cadangan untuk mencegah potensi kehilangan data. Karena membangun infrastruktur database Anda sendiri dapat menghabiskan lebih dari 1,5 juta dolar untuk ruang 1000 meter persegi, infrastruktur sistem BDaaS menampilkan dirinya sebagai solusi paling menguntungkan untuk bidang arsitektur utama pemrosesan data. Selain itu, profitabilitas meningkat dengan kesadaran bahwa sebagian besar bisnis memerlukan pemrosesan data untuk informasi spesifik pada interval sporadis dan akan mencapai keseimbangan ROI negatif jika setiap kali membangun database baru.

Infrastruktur Awan. Infrastruktur cloud adalah domain tervirtualisasi tempat data, perangkat lunak, dan perangkat keras saling terkait. Infrastruktur cloud dapat bersifat pribadi atau publik dan dapat dipesan terlebih dahulu untuk jangka waktu yang lebih lama (misalnya, beberapa tahun), berdasarkan permintaan (untuk jangka waktu tertentu selama pemrosesan tertentu akan berlangsung) atau di tempat (opsi ini dapat memiliki berdampak pada ketersediaan layanan karena Anda tidak dapat memprediksi berapa banyak prosesor yang akan digunakan di tempat lain). Lapisan ini tidak termasuk akses presentasi.

Lapisan Penyimpanan Data. Lapisan penyimpanan data sangat mudah diakses oleh pelanggan karena memungkinkan pengunggahan data secara langsung untuk analisis. Selain itu, lapisan ini dapat diskalakan secara horizontal untuk persyaratan volume, kecepatan, dan variasi data dan memperkenalkan node baru sesuai dengan permintaan faktor-faktor ini, serta kebutuhan industri tertentu dan tujuan analisis.

Lapisan Komputasi. Lapisan komputasi terdiri dari teknologi untuk melakukan layanan komputasi terdistribusi seperti kerangka pemrosesan dan Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) yang tujuannya adalah untuk mengelola dan memanipulasi data sesuai dengan persyaratan dan preferensi pelanggan (pengguna dapat menulis program sendiri jika ada keahlian yang cukup dalam pemrograman dan analitik data) dengan tujuan derivasi informasi konstruktif dari Big Data.

Manajemen data. Lapisan manajemen data melakukan prosedur pemeliharaan dan optimalisasi pemrosesan melalui platform cloud. Ini termasuk pencadangan sistem, penerapan, dan persyaratan sumber daya dengan tujuan menjaga keamanan data dan informasi serta efisiensi tinggi.

Analisis data. Lapisan analisis data adalah tingkat pemrosesan data tertinggi di BDaaS dan bertanggung jawab atas prosedur analitis terkait data yang mendasarinya. Pelanggan mengakses data melalui antarmuka web dan membuat laporan analitis dan kueri yang terkait dengan data yang dikirimkan ke lapisan penyimpanan. Untuk memaksimalkan kinerja, lapisan ini menawarkan penyihir dan alat grafis yang memandu pengguna melalui proses. Selain itu, lapisan tumpukan BDaaS ini memungkinkan dan menawarkan pendekatan dan aplikasi yang disesuaikan dengan mengacu pada kebutuhan pengguna berbasis industri tertentu. Karena fitur lapisan analisis data ini, BDaaS terbukti menjadi sistem yang sangat produktif untuk beragam organisasi dan perusahaan – karena Anda dapat memilih dari teknologi yang akan menangani segmen penting industri Anda (misalnya, dalam industri keuangan, ia akan menawarkan bursa saham grafik, pemantauan risiko dan alat analisis dan presentasi operasi perbankan.

PERSYARATAN UNTUK BDAAS

Tata kelola data. Tata kelola data yang efektif dapat membuat perbedaan antara kegagalan dan kesuksesan. Dengan peningkatan luar biasa dalam data terstruktur dan tidak terstruktur (90% dari data mentah saat ini telah dihasilkan dalam dua tahun terakhir) dari titik penjualan, catatan transaksi serta dari media, jejaring sosial, dan beragam teknik pengumpulan informasi – yang diterapkan untuk memacu keterlibatan pelanggan melalui pemahaman yang lebih baik tentang pola perilaku mereka, perusahaan harus mengatur data mereka dengan cermat – menargetkan data yang akan dianalisis terkait dengan kebutuhan industri dan bisnis mereka – untuk mengekstrak nilai aktual dan profitabilitas dari proses tersebut.

Keamanan data. Sementara organisasi dan perusahaan besar memiliki sarana untuk membeli platform cloud pribadi untuk perusahaan mereka yang dapat bermanfaat untuk masalah keamanan, usaha kecil tidak mampu melakukan upaya tersebut. Untuk memastikan keamanan data Anda (dan mengecualikan risiko manipulasi data dari luar), mintalah pembagian unit data dan tugas yang dilakukan di prosesor terpisah yang tidak dapat dihubungkan tanpa izin khusus. Selain itu, gunakan sistem pencadangan data yang harus mencegah potensi kehilangan data.

Strategi Data. Data yang ingin Anda proses harus terstruktur dengan mengacu pada lapisan BDaaS yang akan digunakan untuk komputasi. Jika Anda merancang struktur jalur di mana data akan berfluktuasi, Anda akan memastikan proses yang konstruktif dan menghilangkan potensi inkonsistensi bahkan sebelum proses dijalankan.

Jangan hanya fokus pada volume, variasi, dan kompleksitas data. Analisis data harus melayani serangkaian tujuan yang telah ditentukan sebelumnya. Bahkan prosedur analisis prediktif adalah semacam strategi (antisipasi kemungkinan tren dan kecenderungan masa depan). Oleh karena itu, Anda harus menyusun strategi di mana hasil analisis data akan dimasukkan. Tentukan tujuan jangka pendek dari strategi dalam korelasi dengan tujuan jangka panjang dari perusahaan Anda. Selain itu, pantau proses dari ekstraksi data hingga analisis akhir untuk menghindari kumpulan informasi yang terlalu abstrak yang tidak dapat diimplementasikan dalam strategi yang telah Anda buat sebelumnya.

Jangan mencoba untuk memberikan semua data secara terburu-buru ke semua orang sekaligus. Saat Anda memasukkan data dan informasi yang dianalisis yang berasal dari proses ke dalam strategi Anda, sajikan sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda saat ini. Tidak perlu mem-flash semua informasi ke semua orang. Gunakan informasi tepat waktu dan dengan kesadaran yang komprehensif tentang tempatnya dalam kemajuan perusahaan Anda saat ini atau di masa depan.

KEUNGGULAN & KEKURANGAN BDAAS

Keuntungan

• Infrastruktur Cloud: Memungkinkan instantiasi infrastruktur TI dan menentukan kemampuan infrastruktur di atasnya (mesin virtual dan/atau perangkat keras);
• Penyimpanan Data: Akses ke data mentah dalam penyimpanan terdistribusi;
• Komputasi: Fleksibilitas yang muncul dari kemungkinan pemrograman yang disesuaikan untuk manipulasi data;
• Manajemen Data: Akses langsung ke data dan kemungkinan untuk analisis dan modifikasi data yang kompleks;
• Analisis Data: Pengguna dapat mengakses layanan analisis tanpa harus berurusan dengan data atau bidang pemrograman infrastruktur BDaaS;
• Skalabilitas: Penanganan tantangan yang tepat terkait pemrosesan Big Data dan tidak bergantung pada kemajuan teknologi;
• Keamanan: Tanggung jawab untuk masalah keamanan ditransmisikan ke penyedia layanan;
• Layanan: Mentransfer waktu dan keuangan yang memakan operasi dan pengembangan teknologi ke pihak ketiga.

Kekurangan

• Infrastruktur Cloud: Persyaratan pengetahuan infrastruktur – tantangan terkait keahlian;
• Penyimpanan Data: Persyaratan pengetahuan pemrograman – tantangan terkait keahlian;
• Komputasi: Persyaratan pengetahuan pemrograman – tantangan mengenai keahlian;
• Manajemen Data: Persyaratan pengetahuan pemrograman – tantangan mengenai keahlian;
• Analisis Data: Tidak ada akses langsung ke data dan layanan analisis terbatas pada data yang ada di lapisan analisis data;
• Keamanan: Potensi manipulasi data negatif oleh pihak eksternal – dapat memengaruhi pertumbuhan bisnis;
• Masalah Keahlian: Seperti dapat dilihat pada parameter yang disebutkan di atas, kurangnya tenaga kerja terampil menghadirkan tantangan yang harus diatasi dalam pengelolaan teknologi BDaaS di masa depan.

PERBEDAAN BDAAS DENGAN DATA BESAR TRADISIONAL

Big Data sebagai Layanan muncul sebagai jawaban atas tantangan pemrosesan data besar untuk meningkatkan daya saing, produktivitas, dan umur panjang perusahaan melalui penerapan informasi berharga yang berwawasan luas. Di bagian ini, kita akan membahas cara-cara di mana BDaaS terbukti lebih efisien daripada pendekatan tradisional untuk pemrosesan Big Data.

Peningkatan arus masuk data yang banyak selama beberapa tahun terakhir terjadi sementara lingkungan tidak sesuai untuk pengelolaan dan pemanfaatan yang memadai. Lingkungan tradisional hanya mampu memproses data terstruktur dengan alat dan teknik analitis yang kurang berkembang. Selain itu, ia tidak memiliki daya komputasi dan kapasitas penyimpanan untuk sejumlah besar data yang beragam.

Sistem Big Data tradisional dapat mengatasi persyaratan pemrosesan data terstruktur pada arsitektur terdistribusi dan mencapai skalabilitas tertentu dalam penyimpanan dan komputasi serta menggunakan prosedur analitik tingkat lanjut. Namun, aksesibilitas sistem ini masih terbatas dan berasal dari pengkodean khusus.

Big Data as a Service memungkinkan pemrosesan data terstruktur dan tidak terstruktur (80% data yang diperoleh perusahaan tidak terstruktur) dengan alat analisis canggih. Selain itu, ia menawarkan layanan komputasi terdistribusi berbasis cloud dengan kemungkinan peningkatan serta ketersediaan di mana-mana dan peluang sesuai permintaan. BDaaS menawarkan algoritme berbasis domain yang ditentukan dan kemungkinan pengkodean khusus dari mana kemampuan analitis berasal. Selanjutnya, ia menyimpan data pada platform cloud tervirtualisasi.

Dengan meningkatnya jumlah data besar yang berfluktuasi dalam kaitannya dengan pasar dan konstituennya dengan perusahaan, pengusaha dapat menggunakan teknologi dan layanan BDaaS yang dapat diakses untuk bertahan dan menang di antara persaingan. Pertumbuhan bisnis saat ini bergantung pada perolehan wawasan berharga tentang pola perilaku, serta perubahan di pasar dan reaksi yang tepat terhadap properti ini. Dengan menggunakan teknologi BDaaS, persyaratan ini dapat dipenuhi tanpa membuat bisnis Anda bangkrut. Mungkin sulit untuk membuang semua pendekatan dan metode tradisional yang telah digunakan dalam bisnis lebih lama daripada yang baru yang muncul di setiap sudut, tetapi itu tidak mengubah fakta bahwa Anda harus beralih ke manajemen bisnis yang progresif dan aktif. untuk bertahan di pasar.