Top 20 Big Data Analytics Tools Terbaik

digitalskola

digitalskola

16 Januari 2023

big data analytics tools
Big data analytics tools (Photo by fabio on Unsplash)

Seperti yang kita tahu, dalam teknologi yang sedang berkembang saat ini data menjadi hal sangat penting. Apalagi, data yang kita hasilkan saat beraktivitas online terus berlipat ganda setiap harinya. Untuk mengolah jumlah data yang besar (big data) ini, seorang big data specialist perlu menggunakan big data analytics tools.

Big data specialist merupakan sebuah istilah yang mencakup berbagai profesi yang berkaitan dengan data, seperti data engineer, data scientist, data analyst, data architect, dan database administrator. Di artikel ini, kita akan mengupas 10 tools yang digunakan untuk keperluan big data, simak sampai habis ya!

Baca juga: Bootcamp Big Data Agar Siap Kerja

Top 20 Big Data Analytics Tools

big data analytics tools
Big data analytics tools (Photo by alleksana from Pexels)

Kubernetes

Kubernetes
Kubernetes (Source: Kubernetes)

Kubernetes adalah tools yang dikelola oleh Cloud Native Computing Foundation dan biasa digunakan untuk mengotomatisasi penskalaan, penyebaran, dan operasi kontainer di aplikasi pada seluruh cluster. Kubernetes adalah salah satu tools yang kini populer di industri bahkan digunakan oleh banyak perusahaan besar seperti:

  • Spotify = Menggunakan Kubernetes untuk penskalaan otomatis. Berkat Kubernetes, James Wen yaitu Site Reliability Engineer di Spotify mengatakan kini  Spotify bisa melakukan produksi jauh lebih cepat dibandingkan sebelumnya (Sumber: airplane).
  • Pinterest = Menggunakan Kubernetes untuk membantu menyelesaikan berbagai project dengan lebih cepat dan membantu proses pembuatan kebijakan fallover. Michael Benedict, Manajer Produk Grup Infrastruktur Cloud dan Data di Pinterest mengatakan Kubernetes membantu tim Pinterest mendapatkan lebih dari 80% kapasitas di luar jam sibuk (Source: Kubernetes).
  • Tinder = Menggunakan Tinder menggunakan cluster Kubernetes dengan 200 layanan, 1.000 node, 15.000 pod, dan 48.000 container.
  • Airbnb = Menggunakan Kubernetes untuk menjalankan ratusan layanan mereka untuk beroperasi pada infrastruktur terpadu dan terukur termasuk pada beberapa cluster dan node. 

Bukan tanpa alasan, Kubernetes digunakan oleh banyak perusahaan karena fungsinya yang beragam, diantaranya: 

  • Orkestrasi container yang melibatkan skala, pemasangan, dan pengelolaan aplikasi secara otomatis
  • Mengatur jumlah replika dari aplikasi container 
  • Update aplikasi container 
  • Memasang container pada cluster mesin
  • Mengelola dan mengalokasikan sumber daya dan memori untuk aplikasi container
  • Menjadwalkan dan mengganti kontainer yang gagal secara otomatis
  • Memberikan fitur pengobatan diri untuk memastikan tingginya ketersediaan aplikasi
  • Kebijakan jaringan fleksibel dan manajemen privacy

Selain fungsinya yang beragam, Kubernetes juga memiliki banyak keunggulan dibandingkan tools sejenis lainnya, seperti:

  • Self healing = Bisa memeriksa container yang ada, yang berjalan, hingga yang mengalami gangguan. Selain itu, jika terjadi gangguan pada container, Kubernetes bisa menghentikan proses yang berjalan dan memberikan opsi untuk mengganti secara otomatis container yang gangguan tersebut. 
  • Automatic bin packing = Bisa mengatur kapasitas CPU dan sumber daya di setiap container secara spesifik. Oleh karena itu, jika terjadi limit kapasitas tools ini bisa menghindari berebut sumber daya.
  • Storage orchestration = Bisa digunakan untuk kamu melakukan mount pada media storage baik itu pada storage lokal atau storage berbasis cloud.

R-Programming

R-programming adalah salah satu bahasa pemrograman yang digunakan dalam pengolahan big data. Sifat dari bahasa pemrograman yang satu ini adalah open source, yakni dapat digunakan dengan gratis dan bisa dimodifikasi oleh siapapun. Sifatnya yang open source ini membuat banyak user aktif berkontribusi dalam mengembangkan R-programming.

Beberapa kelebihan yang dimiliki R-programming

  • R programming bisa terintegrasi dengan bahasa pemrograman lainnya, seperti SQL
  • Digunakan untuk proses cleansing  dan manipulasi data, analisis spasial, analisis data dan pembuatan model, data visualisasi, hingga analisis teks dengan natural language processing.
  • Mempunyai banyak function dan package yang mempermudah praktisi data.

Apache Hadoop

Apache Hadoop
Apache Hadoop (Source: Apache Hadoop)

Sama halnya dengan R-programming, Apache Hadoop bersifat open source. Ini merupakan sebuah tools framework buatan Google dan Apache. Framework Hadoop hadir dan memungkinkan pengolahan data lebih banyak, menyimpan data heterogen dan mempercepat proses pengolahannya.

Dilansir dari AWS, Hadoop adalah framework open source yang sangat efektif untuk menyimpan dataset dalam jumlah yang sangat besar. Selain menyimpan, framework ini tentunya juga bisa memproses data mulai dari ukuran gigabyte hingga petabyte secara efisien.

Cassandra

Cassandra atau lengkapnya Apache Cassandra, adalah salah satu produk open source untuk manajemen database yang didistribusikan oleh Apache. Cassandra dirancang untuk mengelola data terstruktur yang berkapasitas besar (big data) yang tersebar di banyak server. Software ini sangat scalable, sehingga tidak diragukan lagi puluhan perusahaan besar telah mempercayakan Cassandra sebagai salah satu penunjang kerja mereka seperti Facebook, Twitter, dan Apple.

MongoDB

MongoDB adalah software berbasis data yang cukup terkemuka dalam pengembangan website. Karena MongoDB merupakan salah satu jenis database NoSQL, penyimpanan datanya menggunakan dokumen dengan format JSON, berbeda dengan database jenis SQL yang menggunakan relasi tabel. 

Hal inilah yang justru dianggap membuat pengelolaan data menggunakan MongoDB lebih baik. Sehingga, banyak perusahaan besar seperti Google, Adobe dan eBay yang menggunakannya.

Apache Spark

Menurut website resmi Apache, Apache Spark adalah framework yang digunakan untuk menganalisis big data. Pemrosesan data melalui framework Apache Spark dinilai lebih cepat daripada framework lainnya seperti MapReduce, karena pemrosesan data melalui inmemory. Perkembangan data dalam tingkat terabyte data yang diproduksi setiap hari, menjadikan kebutuhan akan solusi yang dapat memberikan real time analysis dengan kecepatan tinggi, salah satunya dengan menggunakan Apache Spark.

Kelebihan yang ada pada Apache Spark:

  • Performa lebih cepat dibandingkan framework pemrosesan data tradisional.
  • Mudah digunakan, aplikasi pengolahan data yang dibangun dengan Spark dapat dituliskan dalam bahasa pemrograman Python, R, Java, dan Scala.
  • Dilengkapi dengan SQL Library, Streaming, dan Graph Analysis yang memudahkan proses pengolahan dan analisis data.

Microsoft Azure

Microsoft Azure, atau yang dikenal sebagai Windows Azure, adalah platform cloud computing yang dibangun oleh Microsoft. Software ini menyediakan berbagai layanan cloud, seperti komputasi, tools analisis, ruang penyimpanan data, hingga networking

Microsoft Azure bertujuan untuk membantu bisnis mengelola tantangan dan memenuhi tujuan suatu perusahaan. Oleh karena itu, layanan ini menawarkan berbagai tools yang mendukung kepentingan semua sektor industri. Selain itu, tools dan service yang ditawarkan juga kompatibel dengan seluruh jenis teknologi open source

Zoho Analytics

Zoho Analytics
Zoho Analytics (Source: Zoho Analytics)

Dilansir dari situs resmi Zoho, Zoho Analytics merupakan platform analitik yang lengkap, andal, dan skalabel. Pengembang dan integrator sistem (SI) bisa menggunakan platform ini untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi analitik kustom dan integrasi.

Kelebihan lain dari Zoho Analytics adalah user friendly, sehingga memudahkan pengguna untuk mengunggah dan mengontrol data. Dengan menggunakan Zoho Analytics, memungkinkan praktisi data untuk membuat multifaceted dan custom dashboard. Platform ini mudah digunakan dan diimplementasikan.

Xplenty

Tools ini banyak digunakan oleh data analyst, karena memiliki beberapa fitur yang cukup canggih. Tools ini akan memudahkan penggunanya untuk membersihkan ataupun mengubah data sesuai dengan keinginan seorang data analyst. 

Xplenty menjadi sebuah solusi untuk proses ETL yang memiliki basis sebuah cloud dan bisa menyediakan pipeline data yang cukup sederhana. Tools ini juga memiliki kelebihan yaitu sebagai transformasi data yang kuat dan juga bebas coding. Selain itu, keamanan untuk datanya sendiri juga sudah cukup terjamin

Baca juga: Cara Mendapatkan Big Data Certification

RapidMiner

RapidMiner sebelumnya dikenal sebagai YALE (Yet Another Learning Environment). RapidMiner merupakan software yang bersifat open source. Software ini menjadi sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi. 

RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan insight kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik. RapidMiner ditulis dengan menggunakan bahasa Java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi.

Looker Studio

Looker Studio adalah tools big data analytics yang diluncurkan oleh Google untuk membantu kamu mengubah data mentah menjadi informasi yang dibutuhkan perusahaan melalui visualisasi data. Dengan menggunakan Looker Studio kamu bisa mengubah data menjadi informasi yang lebih tepat guna dan bisa dipahami secara tepat dan cepat. 

Sisense

Tool big data analytics selanjutnya adalah Sisense yang biasanya digunakan untuk menyederhanakan proses analisis data. Namun, selain digunakan untuk analisis data, Sisense juga bisa digunakan untuk memvisualisasikan data agar lebih mudah dipahami oleh orang awam. Ada beberapa kelebihan dari tool big data ini, diantaranya:

  • Bisa menggabungkan berbagai macam sumber data
  • Bisa digunakan untuk membuat visualisasi data yang menarik
  • Bisa digunakan untuk membuat dashboard yang interaktif
  • Bisa digunakan secara kolaboratif dengan anggota tim

KNIME

Tool big data selanjutnya yang memiliki fitur beragam dan bermanfaat untuk pengelolaan big data adalah KNIME atau dikenal sebagai Kontansz Information Miner. Tool ini berguna untuk menggabungkan berbagai komponen untuk menganalisis dan menggali informasi atau biasa disebut proses data mining dan machine learning. Fakta menariknya, KNIME menjadi tool yang disarankan untuk para data talent pemula yang belum mahir dalam membuat program atau tidak bisa coding. Ada beberapa kegunaan tool KNIME, diantaranya:

  • Membuat model statistika
  • Machine learning
  • Data integration
  • Visualisasi data

KNIME juga terintegrasi dengan bahasa pemrograman Python dan R sehingga jika kamu membuat kode program di Python atau R bisa dilanjutkan pekerjaannya di KNIME. 

GridGain Big Data

GridGain Big Data memiliki fungsi yang mirip dengan tool big data lainnya yaitu digunakan untuk proses analisis data secara real time. Fakta menariknya, GridGain Big Data adalah middleware yang berbasis Java dan bersifat open-source sehingga memungkinkan kamu untuk menganalisis data besar secara efisien dan real time pada arsitektur komputasi terdistribusi. GridGain Big Data juga terintegrasi dengan business intelligence dan manajemen basis data relasional (RDBMS). 

Lumify

Lumify adalah tool big data yang memiliki fungsi untuk membantu user untuk mencari hubungan dan koneksi antara data yang dianalisis. Selain itu, Lumify juga biasa digunakan untuk menggabungkan data, menganalisis data, dan platform untuk visualisasi data. 

Apache Storm

Tool big data selanjutnya adalah Strom yaitu tools yang bersifat real time dan memanfaatkan berbagai bahasa pemrograman sehingga lebih mudah digunakan atau user friendly bahkan bagi para pemula. Ada beberapa kegunaan dari Apache Storm, diantaranya:

  • Menganalisis aliran data secara real time 
  • Mengatur penghitungan tingkat lanjut
  • Mengimplementasikan RPC
  • Mengimplementasikan ETL

Pentaho

Tool big data Pentaho sering digunakan sebagai solusi analitik untuk mengakses data dan mengintegrasikan visualisasi data secara analitik dan prediktif. Pentaho juga sering digunakan untuk proses ETL (Extract, Transform, Load), migrasi data, pembersihan data, dan loading dari file ke database atau sebaliknya dalam volume besar. Menariknya, Pentaho juga menyediakan GUI (Graphical User Interface) dan komponen drag-drop untuk memudahkan pengguna saat menggunakan tool ini. 

Amazon EMR

Amazon EMR adalah tool big data cloud untuk pemrosesan data skala petabita, analitik interaktif, dan machine learning menggunakan framework open source seperti Apache Hive, Presto, dan Apache Spark. Amazon ERM bisa digunakan untuk mengekstrak data dari berbagai sumber, proses data sesuai skala, dan dari aplikasi para penggunanya. Menggunakan Amazon EMR kamu bisa melakukan analitik big data berskala besar dengan lebih cepat dan biaya yang cukup terjangkau. 

Talend

Talend adalah open source yang bisa digunakan untuk data integration. Biasanya, Talend digunakan untuk integrasi antara sistem operasional ETL (Extract, Transform, Load) dan migrasi data oleh beberapa sumber. Ada beberapa fitur Talend yang sangat bermanfaat untuk transformasi data, seperti:

  • Manipulasi String
  • Penanganan Lookup otomatis
  • 900 komponen yang menghubungkan semua sumber data
  • Memudahkan pemodelan data dengan design tool secara drag and drop

Elasticsearch

Elasticsearch adalah tool mesin pencari bersifat open source yang ada di bawah Apache License dan ditulis dengan bahasa pemrograman Java. Elasticsearch menyediakan mesin pencarian teks yang terdistribusi dengan antarmuka web dashboard HTTP. Elasticsearch bisa digunakan untuk membantu kamu mencari semua jenis data berupa dokumen teks hingga file log. 

Untuk menggunakan MapReduce, seorang programmer cukup membuat dua program yaitu program yang memuat kalkulasi atau prosedur yang akan dilakukan oleh proses Map dan Reduce. Jadi tidak perlu pusing memikirkan cara memotong-motong data untuk dibagi-bagikan kepada tiap komputer, dan memprosesnya secara paralel kemudian mengumpulkannya kembali. Semua proses ini akan dikerjakan secara otomatis oleh MapReduce yang dijalankan di atas Google File System.

Belajar Tools Data Engineer Sesuai Kebutuhan Industri

Tools big data (Photo by PhotoMIX Company from Pexels)

Nah, itu dia 20 big data analytics tools yang wajib dikuasai oleh praktisi data. Jika kamu tertarik untuk menjadi seorang profesional data, maka penting bagi kamu untuk mulai mempelajari tools-tools yang memang dibutuhkan oleh industri. Faktanya, di bidang data engineer umumnya perusahaan tidak mengutamakan latar belakang kamu yang dari background IT atau tidak, tapi yang paling diutamakan oleh perusahaan adalah technical skill yang kamu miliki di bidang data engineer termasuk penguasaan tools yang sesuai dengan kebutuhan industri. 

Bahkan dengan menguasai tools yang dibutuhkan industri juga kamu akan memiliki daya saing yang lebih tinggi dibandingkan kandidat data engineer lainnya. Kamu bisa belajar mandiri atau otodidak dengan mengandalkan berbagai sumber gratis di internet. Namun, jika kamu ingin belajar secara lebih intensif, terstruktur dan mendapat bimbingan langsung dari expert, kamu bisa belajar di Bootcamp Data Engineer di Digital Skola.

Di Bootcamp Data Engineer dari Digital Skola kamu akan belajar dengan kurikulum komprehensif dan mendapatkan kesempatan untuk praktik langsung dengan top tools data engineer yang dipakai industri seperti:

  • Kubernetes
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • SQL dan NoSQL
  • MapReduce
  • Tools ETL

Selain itu, kamu juga akan dapat fasilitas lengkap penunjang karier seperti:

  • Data Engineer Job Connector 
  • Pembuatan 8 portofolio 
  • 1-on-1 career counseling with HR Expert 
  • Professional Branding 
  • Konsultasi tutor di luar kelas
  • Akses materi dan rekaman kelas selamanya
  • Komunitas Data Engineer
  • Learning Performance Report

Penasaran ingin tahu lebih lanjut mengenai program ini? Klik tombol di bawah.

chat