Big data lebih mudah dikelola daripada data tradisional

Big data memiliki volume, kecepatan, dan variasi yang lebih besar

Big data hanya tersedia dalam format teks

Big data lebih lambat untuk diproses dibandingkan data tradisional

Tidak ada perbedaan antara big data dan data tradisional

Kecepatan data diterima

Ukuran data yang sangat besar

Variasi jenis data

Validitas data

Nilai Data

Kecepatan data diproses

Ukuran data yang sangat besar

Variasi jenis data

Validitas data

Nilai data

Kecepatan data diterima

Ukuran data yang sangat besar

Variasi jenis data

Validitas data

Nilai data

Mengelola basis data relasional

Mengoptimalkan jaringan komputer

Menyediakan keamanan untuk data

Mengurangi ukuran data

Menyimpan dan memproses data besar secara terdistribusi

Dengan menyimpan data dalam format teks

Dengan mengurangi volume data

Dengan meningkatkan variasi data

Dengan menyimpan data secara manual

Dengan memproses data dalam memori untuk meningkatkan kecepatan

Mereka mengurangi kecepatan data

Mereka hanya mendukung data terstruktur

Mereka mendukung skema yang fleksibel dan skala horizontal

Mereka lebih lambat dibandingkan basis data relasional

Mereka mengurangi variasi data

MySQL

PostgreSQL

MongoDB

Oracle

SQLite

Mengelola basis data relasional

Menyimpan data dalam format teks

Menyimpan data besar secara terdistribusi dan terpecah-pecah

Meningkatkan kecepatan akses data

Mengurangi variasi data

Analisis data

Penyimpanan data

Pengambilan data

Penghapusan data

Penggunaan data

Menggunakan sensor dan perangkat IoT

Secara manual

Melalui proses ETL tradisional

Dari hard drive lokal

Dari dokumen cetak

Penghapusan data

Penyimpanan data

Analisis data

Penggunaan data

Mengirim data ke cloud

Mengurangi ukuran data

Menyimpan data

Menyediakan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan

Menghapus data yang tidak diperlukan

Meningkatkan kecepatan data

Hadoop

Spark

SQL Server

MongoDB

MySQL

Ukuran data yang sangat besar

Kecepatan akses data yang tinggi

Variasi data yang luas

Data yang tidak terstruktur

Data yang terstruktur

Dengan menyimpan data secara terdistribusi dan terpecah-pecah

Dengan mengurangi ukuran data

Dengan meningkatkan variasi data

Dengan meningkatkan kecepatan data

Dengan menyimpan data dalam format teks

Tempat penyimpanan data terstruktur

Tempat penyimpanan data dalam format cetak

Tempat penyimpanan data mentah dalam berbagai format

Tempat penyimpanan data dalam format teks

Tempat penyimpanan data manual

Data lake hanya menyimpan data terstruktur

Data lake menyimpan data mentah dalam berbagai format

Data lake lebih lambat dari data warehouse

Data lake tidak mendukung analisis data

Tidak ada perbedaan antara data lake dan data warehouse

Penyimpanan data dalam berbagai format dengan biaya lebih rendah

Mengurangi variasi data

Meningkatkan kecepatan akses data

Mengurangi ukuran data

Meningkatkan kecepatan transaksi

Memprediksi masa depan berdasarkan data historis

Menyediakan wawasan tentang apa yang telah terjadi

Memberikan rekomendasi tindakan

Mengurangi ukuran data

Meningkatkan variasi data

Laporan keuangan bulanan

Prediksi permintaan pasar di masa depan

Analisis kinerja historis

Rekomendasi produk untuk pelanggan

Pengurangan biaya operasional

Memprediksi masa depan berdasarkan data historis

Menyediakan wawasan tentang apa yang telah terjadi

Memberikan rekomendasi tindakan untuk hasil optimal

Mengurangi ukuran data

Meningkatkan variasi data

Laporan keuangan bulanan

Prediksi permintaan pasar di masa depan

Analisis kinerja historis

Pengurangan biaya operasional

Rekomendasi rute pengiriman optimal untuk penghematan biaya

Laporan keuangan bulanan

Prediksi permintaan pasar di masa depan

Rekomendasi rute pengiriman optimal untuk penghematan biaya

Prediksi cuaca berdasarkan data historis

Rekomendasi produk