Untuk menjawab pertanyaan tentang seberapa besar database yang dapat dianggap sebagai big data, kita harus melihat beberapa faktor yang terlibat.
Pertama-tama, penting untuk memahami bahwa “big data” bukan tentang ukuran fisik database itu sendiri, melainkan lebih pada tentang volume, kecepatan, dan keberagaman data yang dapat dikumpulkan, diproses, dan dianalisis. Pada dasarnya, big data merujuk pada jumlah besar data kompleks yang tidak dapat ditangani dengan alat dan teknik tradisional.
Sebiras data yang dapat dikategorikan sebagai “big data” akan bergantung pada sumbernya dan aplikasinya. Namun, ada beberapa petunjuk umum yang dapat digunakan sebagai panduan.
Pertama, volume data harus mencapai atau melebihi terabyte (TB) atau petabyte (PB) untuk dikategorikan sebagai big data. Dalam beberapa industri seperti e-commerce, telekomunikasi, atau perbankan, bahkan beberapa eksabytes (EB) atau zettabytes (ZB) dapat dianggap sebagai big data.
Kedua, kecepatan data sangat penting. Big data melibatkan aliran data yang masuk dengan tingkat pertumbuhan yang tinggi, sering kali dalam hitungan detik atau milidetik. Sebuah database dikategorikan sebagai big data jika dapat memproses dan menganalisis data secara real-time atau mendekati real-time.
Ketiga, keragaman data juga menjadi faktor penting dalam mendefinisikan big data. Data yang masuk mungkin berkualitas rendah, tidak terstruktur, dan bervariasi dalam format dan jenisnya. Jadi, kemampuan database untuk menangani berbagai jenis data seperti teks, gambar, suara, dan video menjadi pertimbangan penting.
Selain itu, aspek burstiness juga penting untuk diperhatikan. Data burstiness merujuk pada pola datangnya data dalam interval waktu tertentu. Big data umumnya ditandai dengan pola yang tidak teratur dan tidak terduga ini. Sehingga, database yang dapat menangani lonjakan volume data tiba-tiba dan tanpa hambatan dapat dikategorikan sebagai big data.
Dalam kesimpulannya, untuk dikategorikan sebagai big data, sebuah database harus mampu menangani volume data yang sangat besar, memprosesnya secara real-time atau mendekati real-time, mengelola berbagai jenis data, serta dapat mengatasi burstiness data yang terjadi. Penggunaan teknologi dan algoritma yang lebih maju dan skalabilitas infrastruktur juga diperlukan untuk mengelola dan menganalisis big data secara efektif.