25 Tools Big Data Analytics Terbaik

big data analytics tools — **Tools Big Data Analytics (Photo by** **fabio** on Unsplash)

Tools big data analytics menjadi kunci utama dalam mengolah dan menganalisis data dalam jumlah besar yang dihasilkan dari berbagai aktivitas online setiap harinya. Dalam era digital saat ini, data telah menjadi aset berharga yang mendukung pengambilan keputusan di berbagai sektor. Dengan perkembangan teknologi, volume data yang terus meningkat ini memerlukan alat dan teknologi canggih untuk diolah agar menghasilkan wawasan yang bernilai.

Bidang profesi big data specialist, yang mencakup berbagai profesi seperti data engineer, data scientist, data analyst, data architect, hingga database administrator, memanfaatkan berbagai tools big data analytics untuk mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data secara efektif. Tanpa tools ini, proses penanganan data yang sangat besar akan menjadi tidak efisien dan kurang akurat.

Di artikel ini, kita akan membahas 25 tools big data analytics yang paling populer dan banyak digunakan oleh para profesional untuk keperluan big data. Simak hingga akhir agar kamu memahami bagaimana tools ini dapat membantu menyederhanakan dan mempercepat pengolahan data dalam skala besar!

Apa Itu Tools Big Data Analytics?

Tools big data analytics adalah perangkat lunak, aplikasi, atau framework yang dirancang untuk mengumpulkan, mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data dalam jumlah besar atau big data. Tools ini memungkinkan perusahaan dan individu untuk memahami pola, tren, dan wawasan yang tersembunyi di dalam data yang kompleks.

Dengan data yang terus berkembang pesat dari berbagai sumber seperti media sosial, transaksi bisnis, perangkat IoT, dan aktivitas online lainnya, tools big data analytics menjadi krusial untuk pengambilan keputusan yang cepat dan berbasis data.

25 Tools Big Data Analytics Terpopuler dan Terbaik

Berikut 25 tools big data analytics yang dapat membantu para profesional dalam mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data secara efektif:

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

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 in–memory. 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

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

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.

IBM InfoSphere BigInsights

IBM InfoSphere BigInsights adalah platform big data berbasis Hadoop yang dikembangkan oleh IBM untuk menangani, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. Tools ini cocok untuk perusahaan yang ingin memanfaatkan Hadoop tetapi membutuhkan solusi enterprise-grade dengan keamanan dan skalabilitas yang tinggi. Keunggulan tools ini:

Memiliki fitur keamanan dan enkripsi data tingkat lanjut
Mendukung integrasi dengan IBM Watson untuk analisis AI
Memungkinkan pemrosesan data real-time dan batch processing

Google BigQuery

Google BigQuery adalah solusi cloud-based untuk analisis big data yang memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar dengan performa tinggi. Tools ini sangat populer di industri karena kecepatan dan skalabilitasnya. Keunggulan tools ini:

Memanfaatkan serverless architecture, sehingga pengguna tidak perlu mengelola infrastruktur sendiri
Bisa memproses data dalam hitungan detik dengan SQL-like query
Terintegrasi dengan berbagai layanan Google Cloud, termasuk AI dan ML

Snowflake

Snowflake adalah platform data warehouse berbasis cloud yang memungkinkan perusahaan mengelola dan menganalisis big data tanpa perlu konfigurasi hardware atau software tambahan. Keunggulan tools ini:

Multi-cloud support, bisa berjalan di AWS, Google Cloud, dan Microsoft Azure
Skalabilitas tinggi, memungkinkan pengolahan data dalam skala besar tanpa mengorbankan performa
Kemudahan dalam data sharing tanpa perlu duplikasi data

SAS Viya

SAS Viya adalah platform analitik berbasis AI yang membantu perusahaan dalam analisis data tingkat lanjut, termasuk machine learning dan deep learning. Keunggulan tools ini:

Memiliki berbagai fitur analitik seperti text mining, forecasting, dan visualisasi data
Bisa digunakan oleh pengguna dengan berbagai tingkat keahlian, baik yang ahli dalam coding maupun yang hanya menggunakan antarmuka GUI
Mendukung integrasi dengan Python dan R

Splunk

Splunk adalah tools big data yang digunakan untuk menganalisis log data, data mesin, dan data real-time lainnya. Banyak digunakan di bidang keamanan siber, IT operations, dan analisis bisnis. Keunggulan tools ini:

Menganalisis data semi-terstruktur dan tidak terstruktur secara real-time
Bisa digunakan untuk monitoring keamanan siber, mendeteksi ancaman, dan mengelola log server
Mendukung dashboard interaktif untuk visualisasi data yang lebih intuitif

Kenapa Tools Big Data Analytics Penting?

Tools big data analytics penting karena kini data menjadi aset yang bernilai bagi perusahaan dari berbagai industri. Selain itu, ada beberapa alasan di balik pentingnya tools big data analytics, berikut diantaranya:

Volume Data Terus Bertambah

Di era digital, jumlah data yang dihasilkan setiap hari sangat besar, baik dari media sosial, transaksi e-commerce, hingga perangkat IoT. Tools big data analytics membantu mengelola volume data yang besar ini dengan efisien.

Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Data memberikan wawasan yang lebih akurat untuk mendukung pengambilan keputusan. Dengan tools big data analytics, organisasi dapat menganalisis data dengan cepat dan membuat keputusan strategis yang didukung oleh fakta.

Mendeteksi Pola dan Tren

Tools ini memungkinkan pengguna untuk mendeteksi pola tersembunyi atau tren yang tidak terlihat dengan metode tradisional. Hal ini sangat penting untuk memahami perilaku konsumen, memprediksi pasar, atau mengidentifikasi peluang baru.

Mengatasi Kompleksitas Data

Data di era digital tidak hanya besar, tetapi juga beragam (terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur). Tools big data analytics dirancang untuk mengatasi kompleksitas ini, sehingga data dapat diolah dan dimanfaatkan dengan maksimal.

Kesimpulan

Tools big data analytics memiliki peran yang sangat penting dalam menghadapi tantangan dan memanfaatkan peluang di era digital. Dengan volume data yang terus bertambah, kecepatan pengolahan data yang dibutuhkan, serta keragaman data yang semakin kompleks, tools ini menjadi solusi utama bagi organisasi untuk mengelola, menganalisis, dan mengambil wawasan dari data yang mereka miliki.

Rekomendasi tools big data yang telah dibahas menunjukkan bahwa setiap alat memiliki keunggulan dan fungsionalitas tertentu yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan pengguna, mulai dari analisis data hingga visualisasi dan pengelolaan data dalam skala besar. Dengan menggunakan tools yang tepat, organisasi tidak hanya mampu meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga mendapatkan keunggulan kompetitif melalui pengambilan keputusan yang lebih cepat, akurat, dan berbasis data.

**Belajar Tools Data Engineer Sesuai Kebutuhan Industri**

**Tools Big Data Analytics (Photo by PhotoMIX Company from** **Pexels)**

Nah, itu dia 25 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. Penasaran ingin tahu lebih lanjut mengenai program ini? Klik tombol di bawah.

Bootcamp Data Engineer