Tag Archives: IdBigData

Persembahan idBigData Untuk Indonesia

Komunitas big data Indonesia telah sukses menggelar konferensi big data terbesar di Indonesia untuk yang ke 3 kalinya pada 7 dan 8 Desember 2016 lalu. Konferensi yang dihadiri sekitar 400 peserta ini diselenggarakan di di Auditorium Gedung BPPT, Jakarta, dan menampilkan 30 pembicara.

Konferensi Big Data Indonesia merupakan event tahunan yang diadakan oleh idBigdata, dan selama 3 tahun ini selalu konsisten dalam usaha mendorong perkembangan dan pemanfaatan big data di Indonesia. Menurut Sigit Prasetyo, chairman IDBigData sekaligus ketua panitia, KBI2016 adalah ajang show-off bagi berbagai pihak di dalam negeri untuk menunjukkan bahwa bangsa Indonesia sangat mampu untuk mengembangkan dan menerapkan big data dan berbagai teknologi yang mendukungnya.

Besarnya potensi data dan kebutuhan teknologi big data di dalam negeri diungkapkan Neil L Himam dari Bekraf, bahwa pada tahun 2020 mendatang di Indonesia diperkirakan akan ada sekitar 1,7 milyar perangkat terhubung ke internet of things, yang tentunya akan memproduksi data yang sangat besar. Nilai komersialisasi data sendiri bukanlah jumlah yang kecil, misalnya kapitalisasi pasar Facebook saat ini adalah USD 340 miliar, sedangkan ‘warga’ Facebook dari Indonesia sebanyak 77 juta, setara dengan USD 15 miliar atau Rp. 200 Triliun. Contoh lain adalah GOJEK, dengan jumlah pengemudi lebih dari 20 ribu dan aplikasi terinstall melebihi 10 juta, saat ini membukukan setidaknya 20 juta transaksi per bulan. Hal tersebut menunjukkan potensi pemanfaatan big data untuk mendorong tumbuhnya ekonomi kreatif sangat besar.

Indonesia sebenarnya memiliki banyak potensi dan kemampuan dalam pengembangan maupun penerapan big data, seperti disampaikan oleh Beno K. Pradekso, CEO Solusi247, bahwa big data yang banyak didukung oleh teknologi open source, memungkinkan siapapun untuk dapat mengembangkan dan memanfaatkannya. Seperti yang selama ini sudah dilakukan oleh Solusi247, yang telah berhasil membuat berbagai tools untuk big data processing, maupun big data analytics, yang sudah diimplementasikan oleh beberapa perusahaan besar di Indonesia.

Wisnu Jatmiko, Manager Riset Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia menyampaikan hal senada, yaitu bahwa Indonesia sebenarnya sangat mampu untuk mengembangkan berbagai peralatan, algoritma maupun berbagai teknologi modern lainnya, seperti misalnya yang telah dikembangkan oleh team peneliti dari indonesia dalam bidang telehealth. Dalam serangkaian penelitian ini telah berhasil dikembangkan berbagai alat maupun algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan USG maupun EKG secara otomatis, bahkan alat EKG ini telah berhasil mendapat penghargaan di level asia pasifik.

Tampil pula Oskar Riandi, CEO Bahasa Kita, yang menampilkan teknologi voice analytics. Oskar menyampaikan bahwa multimedia adalah bagian terbesar dari big data, namun saat ini penggalian dan pengolahannya masih sangat minim. Dalam pemaparannya disampaikan mengenai berbagai contoh pemanfaatan dan pengolahan data suara, khususnya yang telah berhasil dilakukan dengan menggunakan tools yang dibuat oleh Bahasa Kita.

Konferensi Big Data Indonesia 2016 juga menampilkan beberapa pembicara yang membagi pengalaman, tip dan insight mengenai implementasi big data dalam perusahaan mereka, di antaranya adalah Tina Lusiana, IT Data Analyst dari PT Telkomsel, perusahaan yang saat ini memiliki cluster Hadoop terbesar di Indonesia dengan lebih dari 300 nodes. Telkomsel merupakan operator telekomunikasi terbesar ke-15 di dunia, sehingga data yang diproses sangat besar, dan big data, khususnya Hadoop menjadi solusi pengolahan data yang ekonomis untuk diterapkan dalam skala besar. Hadoop cluster dapat mendukung kebutuhan pengolahan data dan analytics untuk memperbaiki layanan, merumuskan strategi marketing, maupun mendeteksi fraud.

Salah satu peningkatan yang didapatkan dengan penggunaan customer profiling dan campaign, adalah adanya peningkatan recharge sebesar 13 Milyar rupiah.

Pemanfaatan big data untuk pembangunan kota, yang biasa disebut dengan smart city disampaikan oleh Setiaji, Head of Jakarta Smart City. Pembicara lain yaitu Aldila Septiadi, Digital & Data Analytics Manager, PT Danone Indonesia, yang menyampaikan mengenai inovasi disruptive dalam bisnis FMCG. Dari bidang perbankan, tampil Febrianto, Team Leader Data Analyst and Insight PT. Bank Mandiri, menyampaikan mengenai transformasi bisnis melalui data analytics yang dilakukan oleh bank Mandiri.

Dari sisi pembentukan sumber daya, khususnya data scientist, tampil Komang Budi Aryasa, Deputy Research & Big Data, Pt Telkom Indonesia, mengulas mengenai peran seorang Chief Data Scientist. Menurut Komang, seorang data scientist memiliki peran yang luas dalam proses bisnis modern, baik dari sisi teknis maupun bisnis, mulai dari pendefinisian produk dan visi, sampai pada penerapan teknologi untuk memaksimalkan gross margin. Tampil pula Ainun Najib, Head Of Data, Traveloka, yang membawakan mengenai role dan skillset yang diperlukan dalam sebuah data team.

Dihadirkan pula beberapa showcase yang diantara menampilkan pemanfaatan tools maupun platform big data, di antaranya Big Data Lake, Big Data Document, Business Data Science, dan Big Data for Geospatial, yang disampaikan oleh pembicara-pembicara dari Labs247, Montis Advisory, dan Badan Informasi Geospatial Indonesia (BIG).


Untuk lebih lengkapnya, dapat dilihat melalui Channel Youtube idBigData


Source : idBigData

Solusi247: “Big Data Untuk Indonesia” – Konferensi Big Data Indonesia 2016

Jakarta, 2016

Sudah setahun setelah diadakannya Konferensi Bigdata Indonesia 2.0 (KBI2015), kali ini Komunitas IdBigData lagi-lagi menyelenggarakan kegiatan berskala Nasional yaitu Konfe  rensi Bigdata Indonesia 3.0 (KBI2016). Berbeda dengan tahun lalu, KBI2016 kali ini diselenggarakan di Ibu Kota Jakarta. Kegiatan yang berlangsung selama 2 hari tanggal 7-8 Desember 2016 ini diadakan di Auditorium Gedung BPPT 1 Jl. M. H. Thamrin No. 8 Kb. Sirih, Menteng, Jakarta Pusat.

Konferensi Bigdata Indonesia 2016 turut mengundang narasumber-narasumber yang ahli di bidangnya, seperti Prof. Drs. H. Muhammad Nasir, M.Si, Ak, Ph.D, CA – Menteri Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia, Rudiantara – Menteri Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia, Beno Kunto Pradekso – CEO SOLUSI247, Komang Aryasa – Deputy Research and Big Data PT. Telekomunikasi Indonesia, Ainun Najib – Head of Data at Traveloka, Aldila Septiadi SE, Msc, - Digital and Data Analytic Manager of Danone dan masih banyak lagi.

Sebagai sponsor utama yang berdampingan dengan IBM, SOLUSI247 mengirimkan narasumber-narasumber ahli seperti Beno Kunto Pradekso – CEO SOLUSI247, Aria Rahendra – Chief Marketing Officer SOLUSI247, Mugi Prayitno – Chief of Architect SOLUSI247, Imam Turmudzi - Big Data Project Manager SOLUSI247 dan Dolants - Product Development Manager Labs247.

Mengangkat tema “Leveraging National Capacities and Capabilities”, Konferensi Bigdata Indonesia 2016 mampu mempertemukan para praktisi, penggiat, dan pengguna Big Data di Indonesia.


 

Bertemu

KBI 2016 merupakan ajang bertemunya para ahli, peneliti, praktisi dan peminat big data di Indonesia. Mengumpulkan lebih dari 30 pembicara dari industri, instansi pemerintah, lembaga penelitian dan universitas-universitas terkemuka di Indonesia, dan lebih dari 400 peserta dari berbagai latar belakang dan keahlian, dengan satu kesamaan, yaitu ketertarikan terhadap teknologi big data, pengembangan dan pemanfaatannya.

Bersinergi

Dengan latar belakang peserta dan pembicara yang beragam, KBI 2016 merupakan kesempatan untuk memadukan pengalaman yang luas, pengetahuan, dasar teori yang mendalam, dan visi ke depan yang bertujuan untuk kemajuan dan kemandirian bangsa. KBI 2016 khususnya, dan idBigdata pada umumnya, diharapkan menjadi titik temu berbagai kalangan untuk menjalin kerja sama dan bersinergi dalam pengembangan dan pemanfaatan big data.

Berinovasi

Dengan terjalinnya kerja sama yang baik dari kalangan dengan latar belakang yang beragam tersebut diharapkan terlahir karya- karya inovatif di bidang big data, yang dapat bermanfaat bagi kemajuan industri dan kesejahteraan masyarakat Indonesia.


 

Pentingnya Big Data untuk Indonesia Dibahas di Event Data Science Days

Telkom University menggelar acara DSD atau Data Science Days yang diselenggarakan di Gedung C Fakultas Ekonomi dan Bisnis Telkom University-Bandung pada hari Kamis, 10 November 2016. Dalam kegiatan tersebut, Telkom University menggandeng pembicara-pembicara yang handal dibidangnya salah satunya yaitu Bpk. Beno K. Pradekso yang tidak lain adalah CEO dari SOLUSI247.

Dalam pembahasannya, beliau mengangkat tema “Big Data for Better Indonesia”. Beliau menjelaskan secara gamblang betapa pentingnya teknologi Big Data untuk kemajuan bangsa Indonesia. “Big data itu dikategorisasi menjadi 3 (tiga) problems, yaitu pertama adalah volume data yang sangat besar, kedua tipe datanya yang berbeda-beda, kemudian yang ketiga adalah datangnya data yang sekarang ini mendekati realtime, atau near-realtime.” Ungkap beliau.

Kedatangan data yang near realtime tersebut menjadi tantangan bagaimana kita mengolah data tersebut menjadi sebuah informasi yang berguna. “Periode yang sebelumnya, data yang datang itu file-base, kita terima dalam bentuk file kemudian kita olah. Tapi sekarang semua data yang datang dari sensor yang ada, harus kita respon secara instan atau mendekati realtime.” tambah beliau.

Beno K. Pradekso: Big Data for Better Indonesia

Beliau menjelaskan, tidak hanya perusahaan telco yang menjadi data source. Perusahaan yang bergerak dibidang perbankan dan government seperti pajak dan BPJS juga termasuk perusahaan lain yang menjadi data source, dimana perusahaan-perusahaan tersebut membutuhkan pengolahan data yang cepat. Beliau juga menyebutkan beberapa produk pengolahan big data diantaranya adalah H-Grid atau Hadoop Grid, Braja Appliance, Yava dan lain-lain. Produk-produk tersebut adalah produk asli garapan anak bangsa (local products).

Data Science Days ini berlangsung selama 2 hari. Hari pertama dilaksanakan pada hari Rabu, 09 November 2016 berisi workshop, hari kedua yaitu pada hari Kamis, 10 November 2016 berisi seminar. Kegiatan ini dimulai pukul 09.30 WIB dan berakhir pada pukul 15.30 WIB.

Pada akhir acara ini, terdapat juga Deklarasi ADSI atau Asosiasi Data Science Indonesia. Solusi247 mengirim Bagus Rully Muttaqien dan Bpk. Mugi Prayitno sebagai deklarator

Workshop Big Data di Universitas Hasanuddin Gowa, Makassar

Selasa, 27 September 2016 waktu Makassar, SOLUSI247 mengadakan workshop mengenai Big Data di Universitas Hasanuddin, Gowa, Makassar. Workshop yang diberikan oleh SOLUSI247 ini membahas tentang produk Chanthel – Document Management System, HGrid247 for Hadoop Processing, tentu saja berkaitan dengan Big Data.

Dijelaskan disini, Chanthel adalah Document Management System garapan SOLUSI247 yang dimana Chanthel ini berfungsi sebagai sistem yang digunakan untuk mengelola dokumen di setiap file cycle dokumen tersebut. Chanthel menghandle dokumen secara elektronik, mulai dari dokumen tersebut masih dalam bentuk draft, di review, di publish, disimpan, lalu sampai pada akhirnya dokumen tersebut dibuang atau dihancurkan. Chanthel digarap oleh SOLUSI247 Yogyakarta yang di ketuai oleh Bpk. Arief Dolant.

Sementara untuk HGrid247 atau lengkapnya Hadoop Grid 247 adalah tools untuk pengolahan Big Data (Big Data Processing). Hadoop Grid 247 ini dirancang oleh Bpk. Solechoel Arifin yang merupakan HGrid247 Lead Developer dari SOLUSI247. HGrid247 digunakan untuk proses ETL (Extraction, Transformation, Loading). Proses ETL ini merupakan proses yang harus dilalui dalam pembentukan data warehouse.

whatsapp-image-2016-09-27-at-3-43-54-pm

Selain Bpk. Arief Dolant dan Bpk. Solechoel Arifin, SOLUSI247 juga mengirim beberapa perwakilan untuk menghadiri workshop ini, diantaranya adalah Bpk. Beno K. Pradekso, Bpk. Sigit Prasetyo, Bpk. Hery Setiawan, serta Bpk. Kokok Riyanto.

Workshop Big Data ini merupakan kerjasama antara SOLUSI247, Unversitas Hasanuddin – Gowa, Makassar Fakultas Teknik Elektro jurusan Teknik Informatika dan IdBigData.

Big Data Developer Training Solusi247

Solusi247 kembali mengadakan BIG DATA Developer Training yang diikuti oleh para aktifis Big Data. Training ini dilaksanakan selama 5 hari mulai tanggal 22-26 Agustus 2016 silam, di Grand Royal Hotel, Bogor. Kegiatan ini berisi tentang pelatihan pengolahan data menggunakan framework big data yang di sampaikan oleh Bpk. Solechoel Arifin selaku HGrid Lead Developer SOLUSI247.

“Pelatihan ini meliputi konsep big data, bagaimana penyimpanan big data, bagaimana big data memproses data-data yang tersimpan di dalam framework big data. Kemudian dilanjutkan dengan pelatihan tentang tools untuk pemrosesan big data yang kita sebut HGrid247. HGrid247 ini adalah produk ETL untuk big data milik PT. Dua Empat Tujuh (SOLUSI247).” Jelas Pak Arifin ketika di wawancarai.

HGrid247 atau Hadoop Grid 247 ini adalah tools untuk pemrosesan big data dari Solusi247 yang digarap sendiri oleh beliau. Kegiatan training ini diikuti oleh peserta dari BIG (Badan Informasi Geospasial), hadir pula Bpk. Dr.-Ing Khafid selaku Kepala Pusat Pengelola dan Penyebarluasan Informasi Geospasial, Bpk. Beno K. Pradekso (CEO SOLUSI247) serta Bpk. Aria Rahendra (CMO SOLUSI247).

Spark 2.0.0 – Kecepatan dan Kemudahan dalam Kemasan Simple

Databrick akhirnya mengumumkan release Spark 2.0.0 pada 26 Juli 2016. Dua bulan sebelumnya mereka melansir preview-release untuk memberikan kesempatan para penggunanya bereksperimen dan memberikan feedback mengenai fitur-fitur baru Spark.

Release Spark versi 2.0.0 merupakan momen yang ditunggu-tunggu karena menjanjikan banyak kemajuan di sisi fitur dan performance, dan juga mencakup 2500 patches dari 300 lebih kontributor.

Beberapa hal yang dijanjikan oleh Spark 2.0.0 adalah :

apache spark20 technical preview

Lebih Mudah :

Support ANSI SQL dan API yang disederhanakan. Spark berfokus pada dua hal : a) dukungan ANSI SQL dan b) penyederhanaan API. Beberapa hal yang dilakukan pada sisi programming API adalah: menggabungkan API developer dalam library Spark, seperti misalnya antara DataFrames dan Datasets, serta SQLContext dan HiveContext. API berbasis dataFrame dengan “pipeline” API-nya akan menjadi package utama dari API machine learning. Meskipun library yang lama tetap dipertahankan untuk backward compatibility, fokus di masa depan akan lebih pada pengembangan API berbasis DataFrame. User dapat menyimpan dan me-load pipeline dan model machine learning dalam berbagai bahasa pemrograman yang disupport oleh Spark. Support tambahan untuk R, yaitu : Algoritma terdistribusi untuk Generalized Linear Models (GLM), Naive Bayes, Survival Regression, and K-Means Mendukung UDF (user defined function) untuk dapat dijalankan di level partisi (dapply & gapply) serta tuning hyper-parameter (lapply)

Lebih Cepat :

Peningkatan kecepatan 5 sampai 10 kali daripada Spark 1.6 untuk beberapa operator, sebagai hasil dari project Tungsten Fase 2 yang mencakup whole stage code generation dan optimisasi code Catalyst.

Lebih Cerdas :

Streaming terstruktur, yaitu menggabungkan berbagai macam komponen komputasi Spark yang mendukung komputasi streaming untuk menghasilkan aplikasi yang berkesinambungan. Selama ini pemrosesan streaming sering dinilai sebagai titik lemah dari Spark, dan Spark 2.0.0 bertujuan untuk mengatasi hal ini. Ada beberapa perbaikan yang dilakukan dalam Spark 2.0, di antaranya:

  • Intergrasi streaming API dengan batch job
  • Interaksi transaksional dengan storage system
  • Integrasi dengan komponen komputasi lain melalui Spark SQL, penggabungan dengan data statis, dan library yang sudah menggunakan DataFrame. Target selanjutnya adalah integrasi dengan MLlib dan library-library lain.

Partisipasi Solusi247 dalam IBM SolutionsConnect 2016

Dengan lebih dari 330.000 pegawai di seluruh dunia dan pendapatan US$96 miliar (angka dari 2004), IBM adalah perusahaan teknologi informasi terbesar di dunia, dan salah satu yang terus berlanjut dari abad 19. Dia memiliki teknisi dan konsultan di lebih dari 170 negara dan laboratorium pengembangan yang berlokasi di seluruh dunia, di setiap cabang ilmu komputer dan teknologi informasi; beberapa dari mereka adalah pionir di bidang mulai dari komputer mainframe ke nanoteknologi.


IBM di Indonesia

Kita hidup di era digital di mana apa pun yang bisa didigitalkan. Juga, karena revolusi mobile, telah ada pertumbuhan eksponensial dalam jumlah perangkat yang terhubung. Kedua tren ini telah menyebabkan ledakan data dan perangkat. Menurut sebuah perkiraan, jumlah perangkat akan mencapai 75 miliar pada tahun 2020. Dan sekitar sembilan puluh persen dari data yang dibuat dalam dua tahun terakhir adalah karena proliferasi perangkat ini.

Ditahun 2016 ini, IBM mengadakan event IBM SolutionsConnect 2016 yang bertajuk “Technology Leadership in the Cognitive Era”, yang diselenggarakan di InterContinental Midplaza Hotel - Jakarta, 9 August 2016. IBM ingin teknologinya bermanfaat bagi masyarakat Indonesia, baik itu bagi penyedia maupun pengguna teknologi. Event ini diusung oleh IBM dengan tujuan untuk memperkenalkan produk-produk baru mereka kepada kurang lebih 350 CIO yang hadir dalam event tersebut.

photo_2016-08-09_10-59-39

Sebagai partner dari IBM, Solusi247 ikut berpartsipasi dalam acara tersebut dikarenakan Solusi247 memiliki produk appliance yang dimana produk tersebut menggunakan hardware dari IBM sebagai servernya. Produk dari Solusi247 tersebut dinamakan Braja Appliance with IBM Power Linux Cluster.

IBM SolutionsConnect merupakan acara yang sangat penting, tidak hanya untuk penyedia-penyedia teknologi tapi juga untuk pengguna teknologi seperti klien-klien kita di area Telkom, militer, government, ini (IBM SolutionsConnect) sangat penting karena disini akan diperkenalkan banyak sekali teknologi-teknologi baru yang dikeluarkan oleh IBM yang merupakan leader dari berbagai macam teknologi IT di dunia.

Teknologi IBM yang menjadi pionir bagi semua teknologi di kognitif era ini menjadi sesuatu yang harus diperkenalkan kepada banyak pihak terutama pihak pengguna teknologi karena teknologi-teknologi IBM merupakan teknologi yang paling terdepan dibandingkan teknologi-teknologi lainnya.” Papar Bagus Rully selaku perwakilan dari Solusi247 yang hadir di event IBM SolutionsConnect 2016.


 

Big Data Membantu NYPD Menangani Kejahatan Dengan Lebih Cepat

Pada tanggal 4 Desember 2015, petugas NYPD di kantor polisi 73 New York menerima peringatan pada ponsel mereka dari sistem baru mereka, Shot-spotter : Delapan tembakan telah dilepaskan di dekat 409 Saratoga Avenue di kawasan Bedford-Stuyvesant, Brooklyn.

Kejadian selanjutnya menunjukkan seberapa jauh teknologi dapat berperan dalam membantu tugas polisi.

Polisi menemukan selongsong peluru di atap gedung, kemudian dengan menggunakan ponsel mereka, mengetahui ada sebuah surat perintah penangkapan yang belum dieksekusi untuk seorang wanita di gedung tersebut. Mereka kemudian mendapat surat perintah penggeledahan untuk apartement wanita tersebut melalui ponsel mereka, di mana mereka menemukan dua senjata, dan menangkap tiga orang tersangka.

Para petugas NYPD berhasil melaksanakan tugasnya dengan cepat berkat bantuan sistem kesadaran situasional / Situational Awareness System, yang disebut dengan DAS (Domain Awareness System).

Ide mengenai kesadaran situasional atau situational awareness ini bukanlah sesuatu yang baru. Setiap individu maupun organisasi idealnya dapat menyesuaikan perilaku dan tindakan mereka dengan situasi yang ada. Dan seiring dengan perkembangan teknologi sensor dan sinyal, semakin besar kebutuhan untuk dapat mengumpulkan data dari dunia luar ke dalam sebuah sistem untuk melakukan monitoring dan analisis. Mengetahui apa yang terjadi di domain yang relevan di dunia luar merupakan sesuatu yang penting dan semakin menjadi kebutuhan banyak pihak.

Salah satu pihak yang tampaknya paling berkepentingan terhadap hal ini adalah organisasi di sektor publik. Kepolisian New York (NYPD), pemerintah kota Chicago, dan juga sebuah grup yang terdiri dari instansi-instansi pemerintah di Kanada adalah beberapa pihak yang telah mengembangkan dan memanfaatkan sistem kesadaran situasional. Salah satu hal yang dipelajari dari pengalaman mereka membangun sistem SA adalah, semakin terarah target sistemnya, semakin baik hasilnya.

MASAS, atau Multi-Agency Situational Awareness System, yang dikelola oleh Canadian Public Safety Operations Organizations (CanOps), dimaksudkan untuk memonitor dan menampilkan informasi yang relevan dengan keamanan publik. MASAS mencakup informasi mengenai kebakaran, gempa bumi, cuaca buruk, masalah lalulintas, kerusakan jalan, kerumunan massa, lokasi dan status shelter, perbatasan, dan lain sebagainya.

Cakupan luas dari MASAS ini sebetulnya bertujuan baik, namun hal ini sepertinya membatasi value dari sistemnya sendiri. Misalnya seperti disebutkan pada website mereka, karena instansi-instansi enggan untuk berbagi informasi sensitif dengan instansi lain, maka informasi yang di-share adalah informasi yang tidak sensitif (yang akhirnya juga tidak terlalu bermanfaat).

Chicago termasuk kota pertama yang mengadopsi sistem SA pada tahun 2012. Sistem yang dinamakan WindyGrid ini adalah sistem informasi geografis yang menyajikan gambaran terpadu dari pengoperasian kota di atas peta Chicago, yang memberikan akses ke seluruh data spasial kota, baik secara historikal maupun real time.

WindyGrid mencakup informasi mengenai layanan panggilan 911 dan 311, lokasi aset transit dan mobile, status bangunan, tweets berdasarkan lokasi geografis, dan lain sebagainya. Sistem ini hanya berfokus pada data spasial, sehingga cakupannya lebih sempit daripada sistem di Kanada. Sebenarnya yang lebih dibutuhkan oleh Chicago adalah sistem yang berfokus pada penangangan kejahatan. Karena WindyGrid dibangun atas prakarsa CIO kota Chicago, maka sistem ini cenderung didasari oleh kebutuhan efisiensi informasi dibandingkan prioritas strategis.

Pencegahan kejahatan dan terorisme menjadi prioritas dari sistem DAS yang dimiliki NYPD. Sistem ini pada awalnya dikembangkan oleh biro kontraterorisme, dan saat ini digunakan secara luas dalam tugas harian kepolisian. DAS mengumpulkan dan menganalisa data dari berbagai sensor -termasuk 9000 kamera CCTV, 500 kamera pembaca plat nomor, 600 sensor radiasi dan kimia, dan jaringan detektor untuk mendeteksi suara tembakan yang menjangkau 24 mil persegi, dan 54 juta panggilan ke 911 dari masyarakat. Sistem ini juga dapat menarik data dari arsip kejahatan NYPD, termasuk 100 juta surat pemanggilan.

Project DAS dimulai pada tahun 2008 dan terus dikembangkan hingga saat ini. Pada tahun 2010 ditambahkan fungsi analytics, dan pada 2011 ditambahkan kemampuan pengenalan pola. Pada tahun 2014 mulai dikembangkan fungsi “predictive policing” , dan pada tahun 2015 petugas kepolisian dapat memperoleh informasi 911 secara real-time.

Antarmuka utama dengan sistem adalah smartphone, yang saat ini digunakan oleh 35.000 anggota NYPD. Lebih dari 10.000 polisi menggunakan DAS setiap harinya. Sistem ini disebut sebagai ‘keajaiban teknologi’, yang lahir dari kepemimpinan dan prioritas yang kuat.

Terfokusnya SA yang dimiliki NYPD merupakan kunci kesuksesan sistem ini. Tingkat kejahatan di kota New York semakin menurun (saat ini di bawah rata-rata nasional US), dan tingkat penyelesaian kasus pembunuhan meningkat. Tentunya banyak faktor yang menjadi penyebabnya, termasuk di antaranya penggunaan DAS ini, namun salah satu yang paling penting adalah budaya kepolisian yang mengedepankan bukti (evidenced based policing) yang menjadi karakteristik NYPD.

Dari beberapa pengalaman penerapan sistem berbasis kesadaran situasional ini terlihat jelas nilai strategis dari penerapan sebuah sistem berbasis kesadaran situasional. Teknologi yang ada saat ini sangat memungkinkan untuk mengetahui apa yang terjadi di luar, yang mungkin mempengaruhi kesuksesan sebuah organisasi atau perusahaan. Namun mengingat keluasan dan kompleksitas dunia luar itu sendiri, sebaiknya sistem SA dibangun dengan fokus yang jelas, misalnya pada customer, kompetitor, atau regulator. Pada akhirnya yang dituju tentunya adalah pemahaman terhadap situasi secara menyeluruh, namun mulailah dari sesuatu yang spesifik.

Diterjemahkan dari : http://fortune.com/2016/07/17/big-data-nypd-situational-awareness/


Source : ID Big Data - Big Data Membantu NYPD Menangani Kejahatan Dengan Lebih Cepat

Twitter Open Source-kan Heron, Framework Real Time Stream Processing

Satu lagi framework yang bergabung ke dalam ekosistem Big Data Open Source. Meramaikan percaturan dalam pemrosesan Big Data, khususnya real-time streaming data processing, bulan Mei lalu Twitter mengumumkan bahwa mereka meng-open-source-kan Heron, sistem real-time stream processing yang mereka kembangkan untuk menggantikan Apache Storm.

Setelah sebelumnya mengumumkan bahwa mereka mengganti framework pemrosesan real-time streaming mereka dari Storm ke Heron, dan menerbitkan paper mengenai arsitekturnya, baru setahun kemudian publik dapat ikut menggunakan dan mengembangkannya.

Alasan Twitter mengembangkan Heron pada awalnya adalah karena beberapa kesulitan yang mereka hadapi ketika menggunakan Storm, terutama ketika sistem yang mereka deploy sudah sangat besar. Beberapa kesulitan yang dihadapi di antaranya adalah kesulitan dalam hal profiling dan reasoning mengenai Storm worker di tingkat data dan tingkat topologi, alokasi resource yang bersifat statis, tidak adanya dukungan back-pressure, dan lain sebagainya.

Mengapa saat itu Twitter tidak beralih ke Apache Spark streaming atau Apache Flink misalnya, dan justru memutuskan untuk mengembangkan sendiri sistemnya secara internal? Alasan utamanya adalah peralihan framework tersebut akan menyebabkan mereka harus menulis ulang banyak sekali code dari sistem mereka yang sudah sangat besar. Sebab, sebagai pihak yang mengembangkan Storm, Twitter adalah pengguna Apache Storm yang paling lama, jauh sebelum Storm menjadi open source.

Heron didesain sebagai sebuah sistem yang memiliki backward compatibility dengan Apache Storm. Hal ini merupakan sebuah keputusan yang strategis, bukan saja untuk Twitter sendiri, namun juga untuk pengguna yang sudah mengimplementasikan Apache Storm, mereka dapat beralih ke Heron dengan relatif mudah.

Paradigma pemrosesan Heron sangat mirip dengan Apache Storm, di mana dasarnya adalah DAG (Direct Acyclic Diagram) yang disebut topology, dengan komponennya berupa spout dan bolt.

Heron dibangun dengan perubahan mendasar dalam arsitektur streamingnya, dari sistem berbasis thread, menjadi sebuah sistem berbasis proses. Heron juga didesain untuk deployment dalam cluster dengan mengintegrasikannya dengan scheduler open source yang powerful seperti Apache Mesos, Apache Aurora, Apache REEF atau Slurm.

Banyak yang dijanjikan dengan Heron, seperti misalnya 2-5 kali efisiensi, kemudahan dan stabilitas, dan lain sebagainya. Salah satu kelebihan utama Heron adalah sudah dibuktikan dalam skala yang besar di Twitter sendiri, dan kompatibilitasnya dengan Storm sebagai framework yang sudah banyak diimplementasi sebelumnya. Namun apakah masyarakat Big Data akan dengan serta merta mengadopsinya sebagai framework pilihan mereka, masih harus kita lihat bagaimana perkembangannya ke depan. Karena saat ini banyak sekali framework open source untuk pemrosesan streaming yang ada dan berkompetisi untuk menjadi yang terdepan, seperti misalnya Apache Spark, Apache Flink, Apache Samza, Apache Apex, atau bahkan Apache Storm sendiri yang juga telah me-release versi 1.0 dengan banyak perubahan dan perbaikan.

Baca juga : APACHE STORM 1.0 PENINGKATAN PERFORMA DAN SARAT FITUR BARU


Source : ID Big Data

CSR SOLUSI247 – Buka Bersama & Santunan 100 Anak Yatim

Ramadhan adalah bulan mulia dimana dosa-dosa diampuni dan pahala dilipatgandakan, salah satunya dengan memberi kepada sesama. Dalam rangka bulan suci Ramadhan ini, sudah menjadi agenda rutin Solusi247 untuk selalu menyempatkan diri berbuka puasa bersama dengan anak-anak yatim yang biasa disebut dengan CSR Solusi247 atau tanggung jawab sosial perusahaan. Kegiatan kali ini diselenggarakan di Pesantren Al-Quran Al-Hidayah Yayasan Hidayatul Islam, Balekambang, Condet, Jakarta Timur, yang diikuti oleh sekitar 100 anak-anak yatim yang dilaksanakan pada hari Rabu, 15 Juni 2016.

CSR (Corporate Social Responsibility) Solusi247 berisi kegiatan siraman rohani oleh Ustad Masyudi, pembacaan ayat-ayat suci Al-Qur'an, santunan 100 anak yatim, buka puasa bersama, shalat maghrib berjama'ah dan diakhiri dengan shalat tarawih berjama'ah. Kegiatan CSR Solusi247 ini tentu saja bertujuan untuk menjalin silaturahmi dan berbagi rezeki kepada sesama umat muslim yang membutuhkan. Kegiatan yang dimulai dari pukul 16.00 WIB berakhir pada pukul 20.30 WIB.