Apa itu In-Memory Analytics?
In-memory analytics adalah pendekatan untuk melakukan kueri data yang tersimpan di dalam memori akses acak komputer (RAM), alih-alih mengkueri data yang disimpan di drive fisik. Dengan cara ini, waktu respons kueri jadi jauh lebih singkat, memungkinkan aplikasi business intelligence (BI) dan analitik mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih cepat.
Dalam pemrosesan data konvensional, data disimpan di hard disk lalu dipanggil ke RAM saat dibutuhkan, baru kemudian diproses oleh CPU untuk menghasilkan output yang diperlukan. Masalah dari metode ini, yang sudah dipakai selama bertahun-tahun, adalah prosesnya bisa lambat. Waktu pencarian antara saat data dipanggil dari hard disk dan saat tersedia untuk CPU bisa jadi bottleneck untuk aplikasi analitik masa kini yang membutuhkan latensi rendah dan akses data super cepat.
In-memory analytics berarti membuat data tersedia langsung di dalam memori untuk analitik, bukan harus mengaksesnya berulang-ulang dari sistem penyimpanan seperti hard disk konvensional atau solid-state drive. Pendekatan ini memanfaatkan kekuatan pemrosesan in-memory untuk mengurangi latensi sekaligus mempercepat pemrosesan data dan mempercepat hasil yang didapat.
In-memory analytics menggunakan dua pendekatan teknologi untuk mengurangi latensi dan mempercepat akses serta pemrosesan data:
- Penyimpanan data kolom (columnar data storage). Dalam database kolom, data di memori disimpan dalam format linear satu dimensi, bukan format dua dimensi (baris dan kolom).
- Massively Parallel Processing (MPP). Penggunaan banyak prosesor yang bekerja secara terkoordinasi memungkinkan database menangani data dalam jumlah besar dan menghasilkan analitik yang lebih cepat.
Mengapa In-Memory Analytics Penting?
Saat ini, organisasi di berbagai industri sangat bergantung pada data dalam jumlah besar untuk mendukung operasi, strategi, dan keputusan mereka. Selain volume yang tinggi, mereka juga harus menghadapi dua aspek lain dari data:
- Variety (Variasi). Data yang dihasilkan memiliki banyak tipe, baik dalam format terstruktur maupun tidak terstruktur.
- Velocity (Kecepatan). Data dihasilkan dengan kecepatan yang sangat tinggi.
Semua big data ini harus disimpan, diproses, dianalisis, dan didistribusikan dengan benar supaya organisasi bisa menangkap insight berharga dan mengubah data mentah jadi informasi yang berguna.
Tapi untuk bisa melakukan itu, data harus tersedia dengan mudah untuk dianalisis. Pengguna harus bisa mengakses data yang mereka butuhkan dan menangkap insight dari situ untuk mendukung tindakan dan keputusan mereka. Arsitektur penyimpanan konvensional seperti hard disk atau bahkan solid-state drive kadang tidak cukup mendukung kebutuhan ini karena waktu pencarian yang lama. Big data modern butuh akses cepat dan analisis real-time.
Manfaat In-Memory Analytics
In-memory analytics mendukung pengambilan keputusan dan pemecahan masalah berbasis data dengan lebih cepat, karena data yang digunakan aplikasi disimpan di memori utama, bukan di media penyimpanan biasa. Ketika data tetap tersedia di RAM dalam bentuk database in-memory, pengguna dan aplikasi analitik bisa mengakses data jauh lebih cepat. Selain itu, banyak pengguna juga bisa melakukan pemrosesan data interaktif untuk keperluan analitik tanpa harus mengalami keterbatasan kecepatan dari penyimpanan konvensional.
Selain menyediakan waktu respons kueri yang cepat, in-memory analytics juga bisa mengurangi atau bahkan menghilangkan kebutuhan untuk melakukan indexing data dan menyimpan data pra-agregasi dalam OLAP cube atau tabel agregat. Ini bisa mengurangi biaya TI dan mempercepat implementasi aplikasi BI dan analitik. Seiring semakin banyak aplikasi BI dan analitik yang mengadopsi in-memory analytics, kemungkinan besar data warehouse tradisional hanya akan digunakan untuk data yang jarang di-query.
Beberapa manfaat lain dari in-memory analytics antara lain:
- Data dari berbagai sumber bisa diintegrasikan untuk memberikan gambaran yang komprehensif dan sumber kebenaran tunggal (single source of truth) bagi semua pengguna yang berwenang.
- Mendorong budaya berbasis data, di mana tindakan dan keputusan didasarkan pada data solid, bukan asumsi tidak jelas atau informasi yang tidak lengkap.
- Real-time analytics membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan lebih tepat waktu.
Popularitas In-Memory Analytics yang Terus Naik
Seiring dengan turunnya harga RAM, in-memory analytics jadi semakin terjangkau untuk banyak bisnis. Penurunan harga dynamic RAM (DRAM) jadi kabar gembira khususnya buat organisasi yang bekerja dengan data dalam volume besar.
Aplikasi BI dan analitik sebenarnya sudah lama mendukung caching data di RAM, tapi sistem operasi 32-bit lama hanya bisa mengakses maksimal 4 gigabyte memori. Sekarang dengan sistem operasi 64-bit yang mampu mengakses sampai 1 terabyte memori (dan mungkin lebih di masa depan), cache data dalam jumlah besar — bahkan seluruh data warehouse atau data mart — di RAM sudah jadi mungkin.
Data warehouse membantu organisasi mendukung aktivitas BI dan analitik mereka. Dengan in-memory analytics, mereka bisa mengeksplorasi hubungan antar data di warehouse, serta membuat dan menyempurnakan model analitik untuk berbagai aplikasi.
Dalam beberapa tahun ke depan, semakin banyak perusahaan akan menggunakan in-memory analytics untuk mempercepat pemrosesan data dalam jumlah besar dan terus bertambah, serta menghasilkan insight berharga. Sebagian lainnya bahkan akan memanfaatkan predictive analytics berbasis in-memory untuk berbagai fungsi bisnis, seperti marketing, sales, finance, cybersecurity, operasional, dan lainnya.