Data real time dalam big data mengacu pada jenis data yang dikumpulkan dan diproses secara langsung atau segera setelah terjadi pembaruan atau kejadian. Dalam konteks big data, data real time biasanya merupakan bagian dari aliran data yang secara berkesinambungan dan cepat mengalir masuk dalam jumlah besar.
Data real time dalam big data umumnya berasal dari berbagai sumber seperti sensor, perangkat mobile, sensor Internet of Things (IoT), jejaring sosial, atau data transaksi online. Data ini memiliki karakteristik burstiness yang tinggi, artinya data ini datang dalam lonjakan atau gelombang dengan frekuensi dan volume yang tidak teratur.
Pentingnya data real time dalam big data adalah karena informasi dapat diperoleh secara langsung dan dapat digunakan untuk analisis yang cepat dan responsif. Misalnya, data real time dapat digunakan untuk memonitor trafik jaringan, menganalisis perilaku pelanggan saat ini, mendeteksi anomali secara cepat, atau memproses invois dan transaksi secara langsung.
Dalam era big data, data real time memiliki peran penting dalam pengambilan keputusan bisnis yang cepat dan responsif. Dengan analisis data real time, perusahaan dapat merespons perubahan permintaan pasar dengan lebih cepat, mengoptimalkan rantai pasokan, mengidentifikasi peluang penjualan secara langsung, atau bahkan meningkatkan pengalaman pengguna dalam berbagai aplikasi digital.
Dalam praktiknya, data real time memerlukan sistem pemrosesan data yang scalable dan dapat mengakomodasi laju data yang tinggi. Selain itu, data real time juga memerlukan teknik analisis data yang cepat dan responsif, seperti pemrosesan paralel atau pemrosesan stream.
Secara keseluruhan, dalam konteks big data, data real time adalah jenis data yang berkelanjutan, berasal dari sumber yang beragam, dan diproses secara langsung atau segera setelah terjadi. Data ini memiliki karakteristik burstiness yang tinggi, dan penting dalam pengambilan keputusan bisnis yang responsif dan analisis yang cepat.