Real Time Analytic Processing

Real Time Analytic Processing (RTAP)
Enabling continues and extremely fast Stream Computing in Bigdata processing 

Capture and Act on all of your moving business data (data-in-motion) in Real Time

 

Kita yang berkecimpung di dunia teknologi informasi tentunya sudah pernah mendengar tentang istilah OLTP dan OLAP. OLTP – OnLine Transaction Processing, seperti namanya, merupakan metodologi analisa data secara cepat yang berasal dari aplikasi berbasiskan transaksi, sedangkan OLAP – OnLine Analytical Processing merupakan analisa data multi dimensi secara interaktif melalui 3 cara analisa operasional: consolidation (roll-up), drill-down, dan slicing & dicing. Keduanya melibatkan analisa data dalam jumlah yang besar.

Disarikan dari wikipedia.org, pengertian aplikasi berbasis transaksi lebih kepada aplikasi yang membutuhkan respon langsung, seperti transaksi di ATM misalnya . Kita sebagai nasabah yang sedang berdiri di depan ATM tidak mau menunggu bahkan 5 menit saja untuk mengambil uang saat mesin ATM menampilkan pesan “silahkan tunggu…”, apalagi menunggu beberapa jam. Sedangkan analisa data multi dimensi dapat berupa laporan manajemen, laporan bisnis untuk sales atau marketing, serta business process management.

Analisa OLTP dan OLAP lebih kepada stored-data yang terstruktur, artinya data yang akan dianalisa sudah pernah tersimpan di dalam suatu database, kemudian dilakukan analisa. Tantangan untuk analisa data akan sangat berbeda kalau data tersebut sedang bergerak (data-in-motion) dan terdiri dari kombinasi data terstruktur dan tidak terstruktur. Data tidak terstruktur dapat berupa gambar, text, maupun video. Kemudian, bagaimana kalau  data yang bergerak (data-in-motion) itu sedemikan besar, misal dalam skala Giga Bytes, Tera Bytes atau bahkan Peta Bytes per hari?

Menganalisa data bergerak yang sedemikian besar merupakan suatu tantangan tersendiri. Data dapat berasal dari berbagai sumber seperti sensor, kamera, news feed, atau sumber lainnya termasuk database.

Di Manufacturing, kita dapat menempatkan sensor sebagai quality control pada saat tahap pembotolan produk minuman misalnya.  Sensor yang di tempatkan pada production line yang berbeda secara bersamaan dapat memberikan feedback terhadap sistem monitoring untuk melakukan pemantauan terhadap kualitas minuman dan memberikan alert kepada pengawas yang bertugas jika terjadi sesuatu di luar dari kualitas yang seharusnya (misal ada kebocoran yang menyebabkan minuman terkontaminasi bahan lainnya sehingga konsentrasinya menjadi berbeda). Dalam kondisi tertentu yang sudah didefinisikan sebelumnya melalui rules, sistem monitoring dapat secara proaktif menginstruksikan untuk menutup valve utama pengisian ke botol-botol, agar supaya minuman tidak terbuang percuma dan dapat segera dilakukan analisa kebocoran untuk mencari penyebabnya.

Dalam dunia telekomunikasi, pergerakan data dapat dengan mudah mencapai skala Terabit per detik. Churn Analysis (kemungkinan customer tidak menggunakan nomor-nya lagi) dan Retention Management dapat dilakukan dari sumber data bergerak seperti CDR (Call Detail Record), yang dikombinasikan dengan data demografik customer, billing service dan attitude information serta historical analysis untuk dapat mengembangkan program-program promosi pemasaran yang lebih tepat guna.

Tipe analisa data seperti ini, di mana jumlah data sangat besar dan bergerak secara cepat (data-in-motion) dan membutuhkan respon yang cepat secara real-time disebut sebagai Real Time Analytics Processing (RTAP).

lihat juga artikel lainnya Mengenal Big Data