Beberapa Perusahan Analisis Big Data Terkemuka di Dunia

Beberapa Perusahan Analisis Big Data Terkemuka di Dunia

 

Hingga saat ini ada beberapa perusahaan terkemuka yang bergerak di bidang analisis big data. Bahkan beberapa perusahaan terkemuka ini diketahui telah memiliki klien perusahaan-perusahaan besar di seluruh dunia. Beberapa perusahaan tersebut adalah:

1.   ScienceSoft

Perusahaan yang berkantor di Eropa ini didirikan pada tahun 1989, merupakan perusahaan yang bergerak di bidang konsultasi dan pengembangan IT. Klien yang pernah menggunakan perusahaan ini diantaranya Walmart, Viber, Koch Media, dan Heinz.

2.   Core Value Inc.

Perusahaan ini didirikan pada tahun 2004 dan berkantor di New Jersey. Memiliki tim yang terdiri dari 450 orang ahli yang spesifik menangani integrasi dan pengembangan data dan machine learning. Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Mondo, Rolls-Royce, Judo, Recyclebank.

3.   ThirdEye Data

Perusahaan yang didirikan pada 2010 ini memiliki kantor di Santa Clara, California. ThirdEye Data bergerak di bidang konsultasi big data, BI, dan kecerdasan buatan (artificial intelligence). Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Microsoft, Amazon, Google, intel, Nokia, Symantec, GettyImages, dan Amgen.

4.   PSL Corp.

Perusahaan yang didirikan pada tahun 1986 ini berkantor di New York, Kolombia, dan Meksiko. Terdiri dari 650 pekerja yang seluruhnya terspesialisasi di bidang pengembangan piranti lunak, konsultasi big data, cloud consulting, pengembangan web, dan integrasi sistem. Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Deloitte, Bridgestone, Arris, dan Brinks.

5.   Altoros

Perusahaan ini didirikan pada tahun 2001, dan saat ini berkantor di Minsk, Belarusia. Altoros bergerak di bidang konsultasi big data, cloud consulting, serta layanan kecerdasan buatan dan blockchain. Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Toyota, WMG, Sony, dan Allstate.

6.   Oxagile

Merupakan salah satu perusahaan pengembangan piranti lunak yang didirikan pada tahun 2005. Saat ini Oxagile memiliki 300 pekerja yang terspesialisasi di bidang pengembangan piranti lunak dan web, serta konsultasi big data. Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Google, Disney, Telecom Argentina, Thomson Reuters, dan Vodavone.

7.   Beyond The Arc

Merupakan perusahaan yang didirikan pada tahun 2001 dan berkantor di Berkeley, California. Perusahaan ini bergerak di bidang Business Intelligence, integrasi sistem, kecerdasan buatan, big data, dan strategi marketing. Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Fremont Bank, IBM, The New York Times, Imation, dan Wells Fargo.

8.   Denologix

Merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang big data, integrasi sistem, dan business intelligence. Didirikan di tahun 2002 dan saat ini berkantor di New York, Chicago, Vancouver, dan Seattle. Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah ADP, Adidas, BELL, Samsung, Canada Post, City Bank, dan Brookfield.

9.   Nevron Software

Merupakan salah satu perusahaan yang didirikan pada tahun 1998. Perusahaan ini bergerak di bidang konsultasi big data, pengembangan web, serta pengembangan piranti lunak custom. Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini adalah Dell, LG, MetLife, dan Cisco.

Aplikasi Konkret Big Data

Aplikasi Konkret Big Data

Dengan semakin besarnya big data, dan kemampuan pengolahan big data yang juga semakin canggih. Peng-aplikasian big data saat ini sudah bukan isapan jempol belaka. Aplikasi big data yang awalnya banyak ditujukan di perusahaan dengan tujuan marketing dan maintenance, saat ini mulai digunakan di banyak bidang.

Big data yang begitu populer bahkan telah menarik perusahaan besar macam IBM, Microsoft, SAP, HP, Dell, dan Oracle Corporation untuk berinvestasi lebih dari US$ 15 miliar dalam pengembangan piranti lunak spesifik untuk manajemen dan analisis big data.

Di tahun 2010 saja diketahui bahwa industri manajemen dan analisis big data bernilai hingga US$ 100 miliar di seluruh dunia dengan nilai pengembangan hingga 10% per tahunnya. Nilai ini mengalahkan nilai perkembangan bisnis piranti lunak hingga 2 kali lipatnya.

Lalu bidang apa saja yang saat ini telah memanfaatkan teknologi big data secara konkret?

1.   Pemerintahan

Boleh dibilang penggunaan big data di bidang pemerintahan membuat proses pemerintahan jauh lebih mudah dan efisien. Meski demikian dengan penguasaan big data, artinya pemerintah memiliki kontrol dan kendali yang semakin kuat atas rakyatnya.

Salah satu pemanfaatan big data di bidang pemerintahan yang cukup populer saat ini adalah sistem CRVS (Civil Registration and Vital Statistics) yang diperkenalkan WHO sebagai pencatatan sipil yang mencakup data kelahiran, kematian, secara detil termasuk penyebab kematian, dan riwayat pernikahan dan perceraian.

Sistem seperti ini memang sudah populer sejak lama, di Indonesia sendiri dijalankan oleh Disdukcapil (Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil). Permasalahannya adalah, dengan cara tradisional ini akurasi data menjadi pertanyaan. Big data lah jawabannya!

Beberapa negara yang menginisiasi CVRS berbasis big data diantaranya adalah Rwanda, Oman, dan Selandia Baru. Adapula WHO dengan sistem Monitoring of Vital Events (MOVE-IT) dan negara-negara afrika dengan iCivil Africa nya.

2.   Layanan Kesehatan

Analisis big data memungkinkan para penyedia layanan kesehatan untuk meningkatkan layanan secara keseluruhan. Hal ini mencakup pengobatan yang ter-personalisasi, analisis peresepan obat, risiko pengobatan klinis, analisis prediksi kesehatan, dan masih banyak lagi.

Apalagi di dunia kesehatan pengumpulan data bukanlah barang baru. Banyak layanan kesehatan yang sudah memanfaatkan teknologi rekam medis elektronik yang berisi informasi kesehatan secara digital.

Dengan adanya rekam medis elektronik sejak lama, teknologi manajemen dan analisis big data saat ini bisa membantu para pemberi layanan kesehatan melakukan analisis dari kumpulan rekam medis elektronik yang ada.

Satu-satunya permasalahan analisis big data di dunia kesehatan adalah isu etik dan privacy. Karena big data yang terkumpul di dalam dunia kesehatan umumnya merupakan data kesehatan pasien, yang di negara manapun pasti dilindungi kerahasiaannya oleh undang-undang.

Wah semoga masalah terakhir ini bisa ditangani ya, karena bila analisis big data benar-benar diimplementasikan secara 100% di bidang kesehatan manfaatnya bisa sangat besar!

3.   Pendidikan

Bukan persoalan implementasi big data secara konkret, namun penemuan big data saat ini membuat banyak institusi pendidikan menyadari bahwa ilmu pengolahan data yang sebelumnya ada tidak cukup untuk menangani masalah big data ini.

Saat ini banyak universitas di dunia, khususnya di Amerika Serikat bahkan membuat program master (S2) yang ditujukan untuk mencetak master-master di bidang pengolahan dan analisis big data ini.

Selain itu ada pula beberapa program singkat berupa private bootcamp seperti The Data Incubator atau General Assembly yang secara khusus memiliki tujuan mencetak ahli-ahli di bidang pengolahan dan analisis big data.

Lebih lanjut lagi isu ini juga mencuat di sekolah-sekolah bisnis yang ada di seluruh dunia. Sekolah-sekolah bisnis yang ada saat ini seharusnya sadar bahwa seorang lulusan sekolah bisnis harus bisa menangani big data yang sudah lagi tidak bersifat one-size-fits-all layaknya pengolahan data tradisional.

Sehingga kemudian pada akhirnya mereka bisa mencetak konsultan bisnis dan ahli marketing yang mampu mengolah big data secara keseluruhan.

4.   Media

Bicara soal pemanfaatan big data tentu saja kurang rasanya bila kita tidak membahas penggunaannya di dalam dunia media. Karena media sosial saat ini sebenarnya merupakan sekumpulan big data yang siap dikumpulkan dan dianalisis oleh praktisi media.

Bila di zaman dahulu para praktisi ini biasa mengumpulkan informasi dari koran, majalah, acara televisi secara tersendiri. Maka saat ini keberadaan media sosial dan internet membuat para praktisi harus mengumpulkan jutaan data terkait informasi konsumen hingga consument behavior di dalamnya.

Tujuannya? Tentu saja iklan dan konten yang tertarget!

Kalau kamu masih bingung, pasti kamu sering ‘deh’ ketika membuka laman website kamu melihat iklan yang seolah-olah sesuai dengan kebutuhanmu. Hal ini adalah hasil dari pengolahan big data yang brilian.

Kamu yang memiliki minat terhadap gitar misalnya, pasti sehari-harinya sering melakukan pencarian seputar gitar di Google. Malah mungkin beberapa kali kamu tercatat pergi ke toko-toko gitar di Google Maps.

Dari situlah kemudian Google mendapat ‘masukan’ bahwa kamu (si user) merupakan penggemar gitar, yang mungkin sedang mencari gitar terbaru. Kemudian Google akan mengeluarkan output berupa iklan-iklan gitar yang seringkali muncul ketika kamu membuka laman website.

Tujuannya? Tentu saja agar iklan tersebut sampai kepada kamu yang memang tertarik dengan gitar. Akhirnya? Supaya kamu klik iklan tersebut, dan bahkan bisa-bisa kamu membeli gitar dari iklan tersebut.

Peran Big Data dalam Kehidupan Manusia

       Peran Big Data dalam Kehidupan Manusia

Dengan semakin besarnya input data yang bisa disimpan dan dianalisis, big data semakin lama menyimpan potensi manfaat yang sangat besar. Terlebih lagi berbagai masalah terkait big data mulai bisa ditangani berkat teknologi semacam Hadoop.

Oleh karena itulah dalam beberapa tahun belakangan ini bahkan konsep serta pemrosesan big data sudah bukan menjadi halangan. Bahkan big data sendiri sudah digunakan di dalam beberapa aspek, diantaranya adalah:

1.   Pengembangan Produk.

· Perusahaan-perusahaan seperti Netflix sudah memanfaatkan big data untuk mengantisipasi permintaan konsumen. Dengan big data Netflix mampu membuat prediksi untuk produk dan layanan terbaru mereka berdasarkan input data yang telah didapatkan sebelumnya.

·  Adapula perusahaan konvensional seperti P&G yang telah memanfaatkan big data dan analisisnya untuk melakukan pengembangan produk. P&G memanfaatkan fokus-fokus grup, media sosial, uji coba pasar, untuk kemudian dianalisis menjadi strategi baru dalam produksi dan peluncuran produk terbaru mereka.

2.   Prediksi dalam maintenance

·    Fungsi ini sangat berguna dimanfaatkan oleh perusahaan yang bergerak di industri manufaktur. Perusahaan-perusahaan semacam ini biasanya memiliki ratusan dan bahkan ribuan alat dari berbagai vendor dengan tahun pembuatan beragam pula. Masing-masing bekerja setiap hari tanpa henti dengan proses yang berbeda-beda setiap alatnya. Dari sinilah kemudian bisa didapatkan jutaan data yang bisa dikumpulkan dan dianalisis untuk memprediksi kegagalan mekanis yang mungkin timbul pada setiap alat yang digunakan. Dengan cara ini perusahaan bisa melakukan maintenance alat dengan sangat tepat dan efisien.

3.   Customer experience sebagai salah satu strategi marketing.

·       Bila di zaman dahulu untuk mengumpulkan pengalaman pelanggan kita biasa menggunakan survey dengan sampel sedikit. Big data memungkinkan perusahaan mengumpulkan sudut pandang konsumen secara lebih luas dan menyeluruh. Perusahaan baik perusahaan kecil atau dropshipper hingga reseller bisa mengambil masukan mulai dari media sosial, kunjungan web, riwayat telpon, dan sumber-sumber lainnya sehingga bisa menganalisisnya menjadi masukan untuk kemudian memberikan produk selanjutnya.

·       Lebih lanjut lagi dengan memiliki big data sebagai input, sebuah perusahaan sejatinya akan mampu memberikan produk yang lebih “dipersonalisasi” dan mengantisipasi berbagai masalah yang mungkin ditimbulkan dari setiap produk yang diluncurkan.

4.   Keamanan siber (cyber security).

·  Dengan big data, seorang ahli keamanan siber mampu menilai pola-pola yang mungkin digunakan dalam penipuan siber. Sama seperti beberapa fungsi di atas, input data yang tinggi membuat seorang ahli keamanan siber bekerja lebih efisien dan cepat dalam hal mengantisipasi serangan.

5.   Machine Learning.

· Mesin kecerdasan buatan merupakan salah satu isu hangat yang sering dibahas. Dengan teknologi ini manusia mampu membuat mesin yang bisa ‘belajar dengan sendirinya’. Mengapa big data begitu penting? Karena machine learning membutuhkan input (berupa data) yang besar, keberadaan big data membuat hal ini menjadi mungkin. Sebelum adanya big data, sulit membuat model machine learning karena input data yang terlalu sedikit.

6.   Efisiensi operasional.

·   Berkaitan dengan poin (1), (2), dan (3). Bila sebuah perusahaan sudah memanfaatkan teknologi big data dengan benar, maka dipastikan manajemen dan operasional hariannya akan jauh lebih efisien. Dengan input data yang besar, perusahaan bisa membuat pemodelan mengenai apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan misalnya dalam produksi barang, marketing, hingga ketika meluncurkan produk baru.

Cara Kerja Big Data

Cara Kerja Big Data

Kamu yang merupakan seorang entrepreneur bisa-bisa saja kok memanfaatkan big data untuk menjalankan perusahaanmu. Dengan big data ini, kamu bisa mendapatkan banyak  insight  untuk melakukan perencanaan perusahaan.

Nah untuk itulah kamu juga harus paham bagaimana cara memperlakukan big data ini!

1.   Integrasi data.

·       Dibandingkan dengan data-data tradisional yang bisa ditangani dengan cara “ETL” alias extract transform and load, cara pengolahan big data jauh lebih rumit dari itu.

·       Alasannya karena big data terdiri dari sekumpulan input yang berbeda-beda dan harus diproses sebelum benar-benar bisa diolah. Misalnya kamu bisa mengumpulkan data berupa komentar konsumen di ruang publik, data foto-foto konsumen dengan produkmu di media sosial, atau bahkan traffic di laman website dan media sosialmu.

·       Setelah memproses dan membuat format yang seragam itulah baru kamu bisa menyodorkan data tersebut kepada analis bisnismu.

2.   Manage

·       Untuk bisa me-manage data dengan benar, faktor terpenting yang tidak bisa kamu lupakan adalah caramu menyimpan data tersebut. Pilihannya memang sangat banyak, tapi bagi kamu yang memiliki dana terbatas tentu cloud storage merupakan salah satu solusinya.

3.   Analisis data.

·       Investasimu yang besar untuk mengumpulkan dan me-manage data baru bisa terbayarkan apabila kamu bisa melakukan analisis big data.

Sayangnya seperti yang telah kami jelaskan di awal, software-software olah data tradisional tidak akan mampu mengolah big data yang begitu besar dan kompleks. Kamu harus bisa membuat pemodelan data Menggunakan machine learning dan artificial Intelligence sehingga bisa dianalisis dengan baik.

·       Bila data sudah dianalisis, percayalah kamu akan menemukan banyak input, insight, dan penemuan baru yang bisa kamu manfaatkan untuk kemajuan perusahaanmu.

Contoh Aplikasi IoT dan Big Data

Contoh Aplikasi IoT dan Big Data

Saat ini terdapat beberapa perangkat ataupun aplikasi yang menggunakan sistem dari Internet Of Things maupun sistem dari Big data. Salah satu aplikasi yang menggunakan teknologi dari Internet of Things adalah Ubiq- uitous Network Robot Platform Development For Tracked Swarm Disaster Robot in Human Detection. Aplikasi ini merupakan salah satu aplikasi yang memanfaatkan teknologi robot dalam hal untuk menanggulangi sebuah ben- cana.

Robot memiliki keunggulan dalam mampu menjangkau daerah yang sulit dan berbahaya bagi manusia dan dapat dipersiapkan secara cepat serta mampu melakukan kegiatan penyelamatan seperti pencarian, pengujian, inspeksi (dalam skala terbatas.Pengembangan robotika untuk operasi penyelamatan bertumpu pada dua kegiatan, yaitu pengembangan platform hardware seperti robot beroda, robot ular, robot berkaki atau yang sejenisnya dan perangkat lunak yang mendukung kinerja robot tersebut. Selain itu, konsep robot dengan menggunakan konsep cloud pun sudah memasuki zamannya untuk membebaskan sumber internal agar dapat digunakan untuk fungsi yang lain.

Swarm robot merupakan sekumpulan robot yang dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi medan bencana. Komunikasi diantara anggota robot dapat mewujudkan pendelegasian tugas sehingga target dapat tercapai. Peng- gunaan UNRPF pada swarm robot dapat memanfaatkan teknologi internet  of things (IOT) pada sebuah model area bencana.

Dengan adanya penerapan teknologi IoT maka dapat digunakan untuk mengontrol swarm robot yang memiliki kemampuan navigasi dan berjalan dengan baik serta dapat mendeteksi korban dalam sebuah model medan bencana dimana user dapat menggunakannya secara mobile berbasis web serta penampilan data hasilpendeteksiankorbanoleh robot-robot tersebutse- cara real time. Berikut ini penggambaran jaringan komunikasi antar robot dan internet yang memanfaatkan teknologi IoT 1.11.

Desain Komunikasi dan Jaringan Swarm Robot

Kemudian contoh aplikasi lain yang menggunakan penerapan teknologi IoT dan Big Data adalah SEMAR (Smart Environment Monitoring and Analytics in Real-time system). SEMAR System merupakan sebuah aplikasi monitoring kualitas air berdasarkan lingkungan yang ada secara realtime. Pada SEMAR sistem ini terdiri beberapa aplikasi sistem yang saling terkoneksi diantaranya:

1. ROV yang dilengkapi dengan sensor kondisi air untuk mengetahui kon- disi air pada sungai yang mampu dikendalikan secara jarak jauh dan mampu mengirim data sensor ke pusat data melalui komunikasi kabel dan atau nirkabel.

2. Sensor kondisi air dan banjir yang diletakkan di daerah tertentu dengan tujuan mampu mengetahui kondisi air pada sungai, dan juga mampu mengukur arus air dan ketinggian air sungai sebagai pendeteksi awal bencana banjir.

3.  Pusat data yang menggunakan teknologi Big Data.

4. Sistem pendeteksi terumbu karang dengan menggunakan teknologi Rekonstruksi 3D bawah laut.

SEMAR System

Teknologi Big Data pada sistem SEMAR ini berfungsi sebagai pusat data yang berasal dari sensor  sensor air tersebut.  Semakin lama volume data  dari sensor akan semakin membesar dan akan semakin sulit untuk mendapatkan informasi lebih lanjut. Tanpa adanya analisa dari data-data yang banyak tersebut, maka data-data tersebut menjadi tidak berguna dan hanya membuang resource. Dengan adanya penerapan Big Data Analytic melalui beberapa parameter sensor yang digunakan dapat dibuat klasifikasi kualitas air dan memberikan early warning akan perubahan kondisi air sungai di suatu wilayah sehingga menghasilkan output informasi yang berguna bagi masyarakat, pemerintah dan pihak terkait.Sistem komunikasi yang digunakan pada tiap sensor agar menjadi satu kesatuan sistem SEMAR, menggunakan teknologi IoT (Internet of Things). Sehingga dengan adanya penerapan IoT pada sistem SEMAR ini user dapat memonitor kondisi kualitas air secara real time berdasarkan satu kesatuan komunikasi yang dihasilkan dari semua perangkat yang digunakan.

Arsitektur layer Big Data Cloud

Arsitektur layer Big Data Cloud

Pada Big Data memiliki tiga layer utama yaitu layer infrastruktur, layer Big data Platform serta layer aplikasi. Pada masing-masing layer tersebut akan dibagi lagi menjadi beberapa sub layer yang saling berhubungan. Berikut ini penjelasan masing-masing layer yang dimiliki oleh big data cloud:

1.   Layer Infrastruktur

Pada Layer ini menyediakan layanan untuk manajemen data, pengiri- man data, sistem komputasi, penyimpanan dan infrastruktur jaringan. Pada layer ini diklasifikasikan menjadi dua sub layer diantaranya layer sumber jaringan (resource layer) dan layer perangkat (interface layer).

a.) Resource Layer

Pada resource layer ini mengatur segala sesuatu sumber yang be- rasal dari local data yang dapat diakses melalui protokol standard dan suatu perangkat jaringan, resource ini merupakan resource yang bersifat physical. Selain itu resource layer juga dapat mengatur resource yang bersifat virtual atau cloud resource. Cloud resource ini merupakan resource yang dikirimkan oleh beberapa cloud provider dari sisi komputasi, penyimpanan serta aplikasi cloud yang disediakan.

b.) Interface Layer

Pada Interface layer ini memfasilitasi penggunaan standard pro- tokol yang bersifat terbuka, sehingga protokol tersebut dapat men- gakses berdasarkan segala jenis layanan yang dimilikinya. Stan- dard yang dimiliki oleh interface layer ini dapat digunakan untuk mengakses sumber komputasi, sumber penyimpanan serta sumber aplikasi yang digunakan. Pada interface layer ini dapat diklasi- fikasikan lagi menjadi empat komponen yaitu, protokol perangkat jaringan, CCMI (Cloud Compute Management Interface), CS/DMI (Cloud Storage/Data Management Interface) dan CASI (Cloud Application Services Interface). Pada masing-masing komponen tersebut berkerja dalam hal jaringan, managemen data, penyim- panan data dan pengembangan aplikasi.

2.   Layer Big Data Platform

Layer ini merupakan layer tengah yang dapat diklasifikasika lagi men- jadi beberapa sub layer didalamnya berdasarkan fungsionalitasnya. Sub layer tersebut diantaranya Foundation Layer, Runtime Layer, Model Pemrograman serta SDK (Software Development Kit) Layer.

a.) Foundation Layer

Pada layer ini menawarkan mekanisme untuk memanajemen re- sourse yang ada, penyimpanan data yang digunakan, proses manajemen data, sistem security yang digunakan serta penerapan peng- gunaan sistem virtual/cloud.

b.) Runtime Layer

Pada Layer ini memfokuskan pada mekanisme penjadwalan serta mekanisme manajemen perkerjaan yang dilakukan oleh masing- masing elemen yang ada. Beberapa contoh aplikasi dari layer ini adalah Thread, Task, Map Reduce, Data Aware Scheduler.

3.   Layer Aplikasi Pada layer aplikasi ini big data cloud

Layer Aplikasi Pada layer aplikasi ini big data cloud menyediakan beberapa metode statistik, probabilitas, dan teknik machine learning un- tuk mengembangkan perangkat yang digunakan untuk proses analisa. Layer ini menawarkan SDK, API dan perangkat untuk pengembangan analisa, kemampuan memanajemen data, serta memungkinkan untuk memonitor lingkungan dari Big data.

Kemudian masing-masing elemen arsitektur layer dari big data cloud akan dijalankan oleh beberapa user yang terikat didalamnya. Seperti halnya De- velopers yang berfungsi untuk desain aplikasi. Data Scientist yang berfungsi untuk membuat aplikasi yang bersifat analitik. Sedangkan End User sendiri merupakan pengguna yang berfungsi untuk menganalisa kesuluruhan dari sistem yang ada. Sehingga keseluruhan sistem yang ada pada arsitektur  layer big data cloud disajikan pada 1.10

Big Data pada Sistem Cloud

Big Data pada Sistem Cloud

Big Data pada sistem cloud merupakan sebuah platform generasi baru untuk membangun sistem analisis baru pada sebuah data melalui sebuah infrastruk- tur dengan skala yang bersifat elastis atau secara otomatis akan mengikuti ukuran data yang ada. Big data pada sistem Cloud memiliki beberapa ke- unggulan fitur diantaranya:

1.   Skala besar dapat didisitribusikan dengan cepat, dan memiliki akses penyimpanan serta fasilitas komputasi tanpa batas.

2.   Informasi data didefinisikan berdasarkan sistem akses datanya bukan berdasarkan jalur atau nama filenya.

3.   File sistem dapat secara dinamis membuat dan memetakan data yang ada.

4.   Sistem akses data berskala besar bersifat transparansi terhadap peran akses yang dimiliki.

5.   Sistem kinerja yang tinggi memungkinkan untuk proses komputasi lebih cepat

6.   Dapat memproses segala bentuk dan dimensi data yang ada.

7.   Mampu mengembangkan dan menyebarkan penggunaan sistem analisis terhadap lingkungan yang berbeda.

8.   Mekanisme replikasi terhadap data dan sistem komputasi yang digunakan.

9.   Penggunaan mode intensif data pada segala platform yang digunakan.

Sehingga Big data pada sistem cloud merupakan hasil integrasi antara proses komputasi Big Data menggunakan berbagai platform dengan sistem cloud yang berfungsi sebagai database sistem yang digunakan.

Hasil Integrasi Sistem Cloud dengan Proses Komputasi pada Big Data