BigQuery, Tools Kelola Database bagi Data Science

Dengan pesatnya perkembangan teknologi, maka semakin cepat pula pertumbuhan data yang diperlukan suatu perusahaan. Inilah mengapa dalam praktik data science terutama pada pemrosesan database, dibutuhkan tools yang mendukung fleksibilitas dan mampu digunakan untuk pengolahan data dalam skala besar. Salah satu tools yang bisa mengakomodasi kebutuhan ini adalah BigQuery.

Tools data science satu ini merupakan sebuah layanan analisis data yang dikembangkan oleh Google Cloud Platform. Masih asing dengan tools tersebut? Tenang, pada artikel kali ini kita akan belajar tentang apa itu BigQuery, kelebihan yang dimilikinya, fitur-fitur canggih yang mendukung pengolahan database, serta membandingkannya dengan alat-alat database lain yang relevan bagi para praktisi data science. Langsung simak yuk pembahasannya!

1. Apa itu BigQuery?

BigQuery adalah layanan analisis data terkelola yang disediakan oleh Google Cloud Platform. Tools ini berfungsi sebagai sistem basis data berbasis cloud yang dirancang untuk mengolah dan menganalisis data dalam skala besar dengan kecepatan tinggi. BigQuery menggunakan pendekatan terdistribusi dan paralel untuk menjalankan query terhadap data yang sangat besar, sehingga kalian dapat menganalisis dataset yang berukuran petabyte dalam waktu yang singkat. Platform ini mendukung SQL sebagai bahasa query utama, sehingga bagi kalian yang sudah familiar dengan SQL dapat dengan mudah menjalankan query yang kompleks untuk mengeksplorasi dan menganalisis data.

Selain itu, BigQuery merupakan layanan serverless. Artinya, dalam penggunaannya tidak diperlukan proses merencanakan dan mengelola infrastruktur, sehingga kalian dapat fokus pada analisis data daripada administrasi teknis. Integrasi yang kuat dengan sumber data eksternal, dukungan untuk pemrosesan data streaming, serta ketersediaan antarmuka SQL yang familier menjadikan BigQuery sebagai solusi yang populer untuk mengelola database.

Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. Kelebihan BigQuery

Pertama, kecepatan dan skalabilitas BigQuery. Layanan ini dirancang untuk menangani data dalam skala besar dengan kinerja tinggi, sehingga SahabatDQ dapat dengan mudah untuk menjalankan query yang kompleks pada dataset berukuran petabyte dalam hitungan detik atau menit. Pendekatan terdistribusi dan arsitektur kolomnya memungkinkan operasi analisis data yang efisien, bahkan pada data yang sangat besar.

Kedua, BigQuery adalah solusi serverless. Dengan memanfaatkan model berbasis pay-as-you-go, kalian hanya membayar untuk sumber daya yang digunakan saat menjalankan query atau analisis. Ini menghilangkan kebutuhan untuk merencanakan dan mengelola kapasitas server, memungkinkan tim data science untuk lebih fokus pada eksplorasi data dan pengambilan keputusan.

Ketiga, BigQuery bisa diintegrasikan dengan alat dan layanan Google Cloud lainnya, serta kemampuan untuk berintegrasi dengan sumber data eksternal. Sehingga kalian dapat menggabungkan data dari berbagai sumber, termasuk layanan seperti Google Sheets, Google Analytics, dan Google Ads, untuk analisis yang lebih komprehensif. Dengan semua kelebihan ini, BigQuery menjadi pilihan yang diminati tim data science untuk mengoptimalkan analisis data dengan efisiensi dan kecepatan yang tinggi.

3. Fitur yang Dimiliki BigQuery

BigQuery menawarkan sejumlah fitur canggih yang memungkinkan kalian untuk mengelola, menganalisis, dan menggali insight dari data dengan lebih baik. Pertama, BigQuery memiliki performa unggul dengan kemampuan pemrosesan data yang cepat dan skalabilitas yang tinggi. Pendekatan terdistribusi dan arsitektur kolom memungkinkan eksekusi kueri dengan efisiensi pada data dalam skala besar. Kedua, BigQuery memiliki dukungan penuh untuk bahasa SQL. Selain itu, BigQuery juga memiliki fungsi analisis data yang canggih, seperti window functions, pivot tables, dan aggregation functions, yang membantu melakukan analisis dengan lebih mendalam dan kompleks pada data.

Ketiga, BigQuery menyediakan kemampuan analisis data streaming secara real-time. Kalian dapat memanfaatkan aliran data masuk secara langsung untuk mendapatkan insight dari data yang baru diperbarui. Selain itu, BigQuery memiliki integrasi yang kuat dengan alat dan layanan Google Cloud lainnya, termasuk Google Data Studio dan Google Sheets, sehingga bisa dimanfaatkan untuk membuat laporan interaktif dan dashboard yang menampilkan hasil analisis dengan cara yang lebih menarik dan informatif.

Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Tools Database Lainnya

Sumber gambar: https://www.finereport.com/

Terdapat berbagai tools olah database yang berguna bagi para data scientist dalam analisis, pemrosesan, dan pengelolaan data. Salah satunya adalah MySQL, yang merupakan basis data relasional open-source yang sering digunakan dalam berbagai proyek. Dengan dukungan bahasa SQL, MySQL memungkinkan data scientist untuk mengatur, menyimpan, dan mengambil data dengan struktur terstruktur. PostgreSQL juga menjadi pilihan populer dengan fitur-fitur canggih seperti dukungan JSON, hirarki data, dan kemampuan geografis yang kuat.

NoSQL databases juga bisa menjadi pilihan untuk pengolahan data yang lebih fleksibel. MongoDB, sebagai contoh, adalah basis data NoSQL yang populer karena mengelola data dalam bentuk dokumen dan memiliki skalabilitas yang baik. Apache Cassandra adalah basis data NoSQL yang dirancang untuk mengelola data yang sangat besar dan skema dinamis.

Selain itu, untuk pengolahan data dalam skala besar, Apache Hadoop dan Apache Spark juga dapat digunakan. Apache Hadoop adalah kerangka kerja pemrosesan data terdistribusi yang mengizinkan analisis data skala besar melalui pemrosesan batch. Sementara itu, Apache Spark memungkinkan analisis data cepat dengan dukungan pemrosesan batch dan streaming, serta library machine learning yang kaya.

Kalian ingin mengenal beragam tools populer lainnya dan jadi mahir dalam menggunakannya? DQLab siap menjadi teman belajarmu! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi pula dengan studi kasus yang membuatmu semakin kaya pemahaman di berbagai industri.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Bahkan modulnya juga diintegrasikan dengan ChatGPT. Apa keunggulan fitur tersebut?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan diri untuk siap menjadi praktisi data profesional!