KONSEP RDBMS & KORELASINYA DENGAN "BIG DATA".

Dunia teknologi informasi terus berkembang, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan dan organisasi di berbagai industri. Dalam mengelola dan menganalisis data secara efektif, dua konsep yang penting untuk dipahami adalah Relational Database Management System (RDBMS) dan Big Data. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan konsep RDBMS dan menjelajahi korelasinya dengan konsep Big Data.

Relational Database Management System (RDBMS) adalah sistem manajemen database yang berbasis pada model relasional. Dalam RDBMS, data disimpan dalam tabel dengan keterkaitan antara tabel-tabel tersebut. RDBMS menggunakan bahasa SQL (Structured Query Language) untuk memanipulasi data dan melakukan operasi seperti pengambilan, penyimpanan, pembaruan, dan penghapusan data. Beberapa contoh RDBMS yang populer adalah Oracle, MySQL, dan Microsoft SQL Server.

RDBMS memiliki sejumlah karakteristik yang penting. Pertama, data diatur dalam struktur yang terstruktur dengan kolom dan baris. Setiap kolom dalam tabel mewakili atribut data, sedangkan setiap baris mewakili entitas unik. Kedua, RDBMS menggabungkan aturan integritas data yang memastikan keabsahan dan konsistensi data. Hal ini dicapai melalui konstrain seperti kunci primer, kunci asing, dan pembatasan lainnya. Ketiga, RDBMS menawarkan kemampuan untuk menghubungkan atau menggabungkan data dari beberapa tabel menggunakan operasi join, yang memungkinkan pengguna untuk mengambil informasi yang terkait dari beberapa tabel.

Namun, dengan kemajuan teknologi dan ledakan data digital, semakin banyak organisasi yang dihadapkan pada kuantitas data yang sangat besar, yang dikenal sebagai Big Data. Big Data didefinisikan sebagai volume data yang sangat besar, dengan kecepatan produksi data yang tinggi, dan keragaman data yang luas. Sumber data Big Data bisa berasal dari berbagai sumber seperti media sosial, sensor, log perangkat, dan transaksi bisnis.

Korelasi antara RDBMS dan Big Data dapat ditemukan dalam konsep data warehouse dan analitik. Data warehouse adalah gudang data yang dirancang untuk menyimpan data historis dan saat ini dari berbagai sumber yang berbeda. RDBMS sering digunakan sebagai dasar untuk membangun dan mengelola data warehouse. Data warehouse menggunakan RDBMS untuk mengorganisir dan menyimpan data dalam struktur relasional, yang memudahkan akses dan analisis data menggunakan SQL.

Namun, ketika datang ke analisis Big Data, RDBMS mungkin memiliki keterbatasan. RDBMS tradisional tidak dirancang untuk mengelola dan menganalisis volume data yang sangat besar dan keragaman data yang kompleks. Inilah saat Big Data technologies, seperti Hadoop dan NoSQL databases, masuk ke dalam permainan. Teknologi Big Data memungkinkan organisasi untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dalam skala yang lebih besar dan dengan lebih fleksibilitas daripada RDBMS tradisional. Teknologi ini memungkinkan pemrosesan dan analisis data yang terdistribusi, skalabilitas horizontal, dan kemampuan untuk mengatasi jenis data yang tidak terstruktur dan semi-terstruktur.

Dari penjelasan diatas dapat digarisbawahi bahwa konsep RDBMS adalah dasar dari banyak sistem manajemen database saat ini dan digunakan untuk mengatur dan mengelola data dalam struktur relasional. Namun, dengan adanya Big Data, organisasi perlu mengambil pendekatan yang berbeda dalam mengelola dan menganalisis data yang besar, beragam, dan cepat. Dalam hal ini, teknologi Big Data dapat digunakan bersama dengan RDBMS tradisional untuk memastikan pengelolaan data yang efisien dan pemahaman yang mendalam tentang informasi yang terkandung di dalamnya.