## Lapisan Arsitektur Big Data dalam Kajian Studi Pustaka
Ahmad Cucus, Robby Yuli Endra, Yuthsi Aprilinda, Yanuarius Yanu Dharmawan Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Program Studi Bahasa Inggris, Fakultas Ilmu Keguruan dan Pendidikan Universitas Bandar lampung Bandar Lampung, Indonesia
ahmad.cucus@ubl.ac.id, robby.yuliendra@ubl.ac.id, yuthsi.aprilinda@ubl.ac.id, yanu@ubl.ac.id
Abstract- The era of big data is an interesting phenomenon to be discussed by researchers and software developers, application development and data management concepts are increasingly becoming variants and support makes the big data framework can enter  every  line  of  life,  data  that  is  arranged  both  synchronously  and  asynchronously,  involves  machines  and  humans  in  data collection make this technology more in line with the concept of the Industrial Revolution 4.0. In various studies, Big Data concepts and frameworks are presented, from these studies some researchers present layers in the Big Data architecture, where each layer provides input to other layers to be able to be processed into a ready-to-serve form in the community, a layer consisting of data collection, data storage, data processing and data analysis, so that at the application layer the use of data can be felt more optimally by users This paper presents some literature study materials which are summarized to get an explanation of the layers of Big Data architecture that can be developed and applied to other research fields.
Keywords: Big data, Big Data Architecture, Big Data Architecture Layers.
Abstrak- Era big data menjadi sebuah fenomena yang menarik untuk di bahas oleh kalangan peneliti dan pengembang perangkat lunak, pengembangan aplikasi dan konsep pengelolaan data semakin banyak varian dan dukungan menjadikan kerangka big data dapat  masuk  kesetiap  lini  kehidupan,  data  yang  tersusun  baik  secara  singkronus  maupun  asingkronus,  melibatkan  mesin  dan manusia dalam pengumpulan data menjadikan teknologi ini semakin sejalan dengan konsep Revolusi Industri 4.0 Dalam berbagai kajian di sajikan konsep dan kerangka kerja Big Data, dari kajian tersebut beberapa peneliti menyajikan lapisan dalam arsitektur Big Data,  di  mana  masing  masing  lapisan  memberi  input  bagi  lapisan  lain  untuk  dapat  di  olah  menjadi  bentuk  yang  siap  saji  di masyarakat, lapisan yang tediri dari pengumpulan data, penyimpanan data, pemrosesan data serta Analisa data, sehingga pada lapisan aplikasi  penggunaan  data  dapat  lebih  maksimal  di  rasakan  oleh  pengguna.  Dalam makalah  ini  di  sajikan  beberapa  bahan  studi literature yang di rangkum untuk mendapatkan penjelasan mengenai lapisan arsitektur Big Data yang dapat di kembagkan dan di terapkan pada bidang bidang penelitian lain.
Kata Kunci: Big data, Arsitektur Big Data, Lapisan Arsitektur Big Data.

## 1. Pendahuluan
Pada pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi memberikan  pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap kehidupan, makin meningkatnya teknologi penyimpanan data  serta  teknologi  pemrosesan  data  memberikan keuntungan terhadap berbagai pihak, dalam pengembangan  bisnis,  pendidikan,  kesehatan,  politik bahkan dalam kehidupan sosial masyaraka.
Big  data  merupakan  sebuah  kajian  yang  memiliki makna  yang  cukup  besar  baik  bara  bagi  para  peneliti maupun  bagi  pengembang  teknologi.  Karena  ranah  di dalam  pengembangan  big  data  saat  ini  telah  memasuki berbagai lini. Data menjadi bahan mentah berharga bagi dunia  bisnis.  Dalam  bidang  ekonomi,  ketersediaan  data hampir  setara  dengan  modal  dan  tenaga  kerja.  Saat  ini,
data  yang  akan  dianalisis  bersifat  dinamis  dan  memiliki volume  yang  besar,  serta  memiliki  kelompok  data  yang berbeda beda. Data saat ini dapat diakses melalui berbagai macam sumber dalam bentuk data asset yang telah banyak tersedia.  Oleh  karena  itu,  Big  Data  memiliki  fitur  unik seperti heterogen, tidak terstruktur, semi terstruktur, tidak lengkap, berdimensi tinggi [1]
Selain  dari  berbagai  sumber  yang  dapat  kita  akses, Data  dapat  dikumpulkan  dalam  kecepatan  yang  tinggi, karena  itu  penggunaan  big  data  bagi  kepentingan  dunia pengetahuan  dapat  dilakukan  [2].  Data  besar  mengacu pada  kumpulan  data  besar  yang  dicirikan  oleh  volume yang lebih besar serta variasi dan kompleksitas yang lebih besar,  yang  dihasilkan  pada  kecepatan  yang  lebih  tinggi

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
daripada  data  operasional  normal  yang  telah  ditangani organisasi  sebelumnya  [3].  Namun,  teknologi  big  data pada  saat  ini  belum  sepenuhnya  dimanfaatkan  karena proses Analisa data telah terhalang oleh tantangan sumber daya manusia, teknologi, hukum, dan etika yang yang ada. Big data adalah teknologi progresif dan berkembang yang penggunaan  yang  tepat,  serta  dapat  sebagai  alat  untuk merevolusi masyarakat secara signifikan [4]. Untuk dapat mengubah  Big  Data  menjadi  Nilai  nyata  yang  dapat  di gunakan  oleh  masyarakat,  terdapat    lima  lapisan arsutektur  untuk  pemrosesan  dan  analitik  data  besar (BDPA), termasuk lapisan koleksi, lapisan penyimpanan, lapisan pemrosesan, lapisan analitik, dan lapisan aplikasi [5].

## 2. Lapisan Arsitektur Big Data
Big  data  adalah  fase  berkembang  yang  berarti  volume besar  data  terstruktur,  semi-terstruktur  dan  tidak terstruktur  yang  menimbulkan  tugas  yang  sulit  untuk diproses menggunakan metode dan database tradisional. Data  yang  sangat  banyak  tersebut  dapat  berasal  dari beberapa sumber berbeda seperti sistem transaksi bisnis, database pelanggan, aplikasi seluler, situs web, data yang dihasilkan  mesin,  dan  sensor  data  waktu  nyata  yang digunakan dalam lingkungan internet of things (IoT) [6] Juneeja 2019 juga mengemukakan ada lima kunci utama kegiatan big data  yang dikenal sebagai 5V yaitu Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value.
1. Volume: data dalam kumpulan data besar yang dibuat pada tingkat frekuensi tinggi.
2. Variasi:  bergagai  jenis  data  yang  berbeda,  yaitu terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur
3. Velocity: berkaitan dengan kecepatan dan frekuensi di mana data dapat dihasilkan oleh suatu aplikasi.
4. Kebenaran: berkaitan dengan keakuratan, kebenaran data, dan keasliannya.
5. Nilai:  Ini  berkaitan  dengan  kelayakan  data  yang diekstraksi dari berbagai data mentah yang tersedia.
Dalam proses penggunaan den pengembangan Big Data, kita  juga  melihat  bagaimana  proses  dan  siklus  yang  ada dalam big data, secara umum siklus dalam big data dapat di bagi menjadi 5 fase hal ini di kemukakan oleh rashid pada  tahun  2019.  Adapun  fase  fase  tersebut  adalah sebagai berikut [7]
1. Akuisisi  Data  dan  Gudang  data,  merupakan  teknik untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan menyimpan data.
2. Penambangan dan Pembersihan Data hal ini berkaitn dengan ekstraksi data  serta pembersihan data dalam big data
3. Agregasi  dan  Integrasi,  proses  ini  diperlukan  untuk mengumpulkan  data  serupa  dan  mengintegrasikan data  untuk  menghilangkan  redundansi  dan pengulangan
4. Analisis dan Pemodelan Data, proses dimulai ketika data diperoleh, disimpan, ditambang, dibersihkan dan diintegrasikan.
5. Interpretationis  menemukan  arti  sebenarnya  dari pengetahuan  yang  diekstraksi  dan  untuk  membuat keputusan  yang  tepat  dilakukan  dalam  proses interpretasi data.
Dari proses serta kunci utama yang telah di sajikan oleh big  data,  maka  big  dara  memberikan  sebuat  lapisan arsitektur  tersendiri,  Zhu  pada  risetnya  di  tahun  2019 mengemukakan  Arsitektur  data  besar  didorong  oleh peningkatan  volume  data,  terutama  aliran  data  besar online, dan oleh tuntutan analisis data untuk semua jenis industri.  Arsitektur  lapisan  untuk  BDPA,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Lapisan  tersebut  adalah lapisan  kumpulan,  lapisan  penyimpanan,  lapisan pemrosesan,  lapisan  analitik,  dan  lapisan  aplikasi,  yang berlapis dari bawah keatas [5].
Gambar 1. Arsitektur BDPA [5]

## 3. Lapisan Pengumpulan Data
Lapisan  pengumpulan  data  berfungsi  sebagai  dasar untuk seluruh solusi BDPA. Dengan semakin banyaknya sumber  data,  seperti  data  ponsel  cerdas,  data  jaringan, data  sensor,  data  media  sosial,  data  kesehatan,  dll.,  [5], dalam proses pengumpulan data penggunaan kerumuman seperti pengguna ponsel merupakan hal yang telah banyak di lakukan oleh bisnis pada saat ini [8]
Chen juga mengemukakan ada 2 model dalam proses pengumpulan  data  terutama  data  yang  di  dapat  dari komunitas  yang  melakukan  proses  pengumpulan  data menggunakan perangkat ponsel yaitu secara Asynchronous  dan  synchronous.  Hal  ini  di  lakukan mengingat  keterbatasan  server  dan  jaringan  data  yang mungkin terjadi pada saat pengumpulan data [8] Sinkronisasi data dapat di implementasi pada sistem terdistribusi  dengan  kebutuhan  ruang  data  yang  besar, selain  proses  sinkronisasi  transfer  data,  ada  dua  tahap pekerjaan  yang  di  lakukan  dalam  sinkronisasi  data  pada saat  data  di  kumpulkan,  Yang  pertama  adalah  memulai sistem  saat  diinstal.  Yang  kedua  adalah  pemulihan sinkronisasi ketika terganggu karena beberapa alasan dan gangguang terhadap proses pengumpulan data [9]
Tantangan pengumpulan data juga ada pada palrtofm OSN (Onine Social Network)  dimana platform ini juga menjadi  salah  satu  andalan  dalam  proses  pengumpulan data,  Platform  OSN,  seperti  Twitter,  Facebook  dan LinkedIn,  mewakili  informasi  dalam  abstraksi  serupa. Setiap pengguna memiliki pengenal unik, Koneksi antara pengguna  dapat  diambil  sebagai  daftar  tepi,  yang menunjukkan koneksi timbal balik (teman) atau langsung (pengikut) antara dua pengguna [10]
Pengumpulan  data  yang  di  lakukan  selain menggunakan  data  yang  tersedia  serperti  dalam  dataset atau  platform  OSN,  saat  ini  juga  terdapat  mekanisme dalam pengumpulan data dengan menggunakan sumber data  dari  kerumunan  orang  banyak  atau  yang  di  sebut dengan crowdsourcing.
Saat ini Crowdsourcing adalah cara yang efektif untuk mengatasi  masalah  pengumpulan  data  dengan memanfaatkan banyak orang biasa (CrowdWorker).  Alur kerja pada kegiatan crowdsourcing adalah sebagai berikut: pada  awalnya  seorang  pemohon  mengajukan  masalah, kemudian masalah tersebut diubah menjadi banyak tugas (pertanyaan  pertanyaan),  dan  akhirnya  pekerja menyelesaikan tugas yang diberikan kepada mereka dan mereka mendapatkan imbalan [11]
Crowdsourcing  digunakan  untuk  memecahkan berbagai macam masalah, dengan salah satu pendekatan yaitu  survey,  pola  kerja  crowdsourcing  telah  di  lakukan oleh  berbagai  platform  dengan  mekanisme  yang  sama, yaitu  saasan  tang  ditetapkan  ke  pekerja  manusia,  dan pekerja  diberi  kompensasi  untuk  menyelesaikan  tugas tersebut.  Sejak  itu,  banyak  platform  crowdsourcing lainnya  telah  dikembangkan,  dan  penelitian  tentang crowdsourcing  telah  berkembang  pesat  di  bidang manajemen  data,  pembelajaran  mesin,  dan  interaksi komputer manusia. [12]
4. Lapisan Penyimpanan Data
Manajemen  data  merupakan  bagian  penting  dalam mengembangkan  layanan  di  platform  data  besar.[13]. Penyimpanan dan pengambilan informasi dalam jumlah besar,  serta  pencarian  kecerdasan  dalam  banyak  data, adalah  inti  dari  konsep  Big  Data,  dan  inilah  mengapa teknologi  ini  sangat  penting  bagi  komunitas  dan masyarakat  TI  secara  keseluruhan  [14].    Lapisan penyimpanan  berfungsi  sebagai  lapisan  kedua  dan menyediakan infrastruktur penyimpanan dasar yang dapat diperluas  untuk  penyimpanan  data  historis.  Arsitektur BDPA  memerlukan  teknologi  penyimpanan  yang memiliki  karakteristik  berikut:  dapat  diskalakan,  dengan penyimpanan  berjenjang,  pengelolaan  mandiri,  sangat tersedia, dapat diakses secara luas, dan dapat dipulihkan [5] Media penyimpanan saat ini mengelami perkembangan  teknologi  yang  cukup  pesat  baik  dalam skala  maupun  kualitas,  Sistem  penyimpanan  modern menggunakan  HDD  dan  SSD  terutama  untuk  masing- masing mencapai kapasitas besar dan kinerja tinggi  [15]. Selain  secara  fisik  tersiman  konsep  penggunaan  media penyimpanan  berbasis  cloud  juga  telah  di  kembangkan untuk konsep penyimpanan big data [14]
Penyedia  media  penyimpanan  saat  ini  juga memberikan  berbagai  kemudahan  dalam  proses pengolahan  data,  penggunaan  SQL  yang  lebih  complex [16].  serta  penggunaan  no  SQL  dengan  bermacam platform yang di sediakan [17]

## 5. Lapisan Pemrosesan Data
Lapisan  pemrosesan  data  adalah  inti  dalam  sistem BDPA. Ini adalah lapisan fundamental dari banyak tugas analitik  data.  Di  era  big  data,  sumber  data  memiliki struktur  dan  konten  yang  sangat  heterogen  [5].  Ada banyak  teknik  dan  banyak  cara  untuk  memproses  data besar yang dibawa dari berbagai sumber dalam berbagai format [18]
Dalam  layer  pemrosesan  data  secara  garis  besar di  bagi menjadi  tahap  processing  dan  pre-processing, Pemrosesan awal data adalah pendekatan penambangan data yang digunakan untuk mengubah data mentah dalam format yang efisien dan paling berguna [18] Dalam  kegiatan  tahapan  pre  pemrosesan  terdapat beberapa  tahapan  yang  di  lakukan,  yaitu  data  cleaning, data  integration,  data  filtering  dan  data  transformation [5][18]
Pada  tahap  Data  Cleaning  proses  yang  di  lakukan mendeteksi  dan  mengoreksi  (atau  menghapus)  catatan yang rusak atau tidak akurat dari kumpulan catatan, tabel, atau database [19] tahapan data cleaning di lalui dengan berbagai  macam  cara  seperti  seperti  Verifikasi  dan Validasi  Data,  Proses  ini  sangat  penting  dalam  proses pengembangan  perangkat  lunak  [20].  Data  validasi banyak digunakan untuk mengukur performa generalisasi model dalam pembelajaran mesin, yang selanjutnya akan di proses melalui integrasi data [21] validasi data adalah proses mengidentifikasi data yang mengandung kesalahan (misalnya,  nilai  di  luar  jangkauan,  fitur  tidak  ada,  dan sebagainya) [22]
Setelah  tahap  cleaning  data,  tahap  integrasi  data  juga menjadi  tunjuan  utama  dari  layer  pemrosesan  data, mengintegrasikan  data  yang  dikumpulkan  dari  sumber data terstruktur dan tidak terstruktur [23] setelah proses integrasi  selesai  maka  data  memiliki  banyak  noise  yang terdiri  darai  garbage  data,  irrelevant  data  hingga advertisement data, kita dapat melakukan filter data untuk mendapatkan data data yang kita butuhkan. [24] .

## 6. Lapisan Analisis Data
Sistem  BDPA  memerlukan  campuran  alat  analitik data untuk kebutuhan pengguna yang berbeda [5] karena pada  hari  ini  dunia  Industri  mulai  fokus  dan  mencoba untuk  mengetahui  tentang  penggunaan  Big  Data  secara efisien,  untuk  kegiatan  analisis  dan  mengidentifikasi wawasan bisnis yang bermanfaat untuk keputusan bisnis yang lebih baik dan layak [25].
Big Data mengumpulkan data  dari Semua sumber yang berbeda menciptakan jenis informasi yang berbeda yang dapat  secara  komprehensif  mendelegasikan  informasi Terstruktur,  Tidak  Terorganisir  dan  Semi-terorganisir [26] sehingga menjadikan volume besar data terstruktur, semi-terstruktur,  dan  tidak  terstruktur  yang  dapat digunakan  untuk  analisis  data  menggunakan  berbagai metode  [25].  Bisnis  dan  Organisasi  menggunakan sejumlah  besar  data  tidak  terstruktur,  terstruktur,  atau semi-terstruktur dalam mengelola operasi sehari-hari dan pengambilan keputusan. Oleh karena itu, untuk membuat keputusan yang tepat, diperlukan mekanisme analitik data besar yang tepat [4].
Mekanisme  dalam  pengolahan  dan  Analisa  data  di lakukan  dengan  berbagai  metode,  framework  maupun Algoritma.  Penggunaan  mesin  learning  serta  Algoritma Natural  Language  Processing  [27]  [28]  atau  Neural Network    [29]  dapat  di  gunakan  untuk  data  yang terstruktur maupun semi – terstrukur [30] Gudang data biasanya menyimpan data bisnis terstruktur. Namun, sebagian besar data dalam organisasi adalah data tidak terstruktur, yang menempati sekitar 80 persen dari data  perusahaan  [3]  Pengelolaan  data  data  tidak terstruktur  juga  menjadi  salah  satu  konsen  bagi  para peneliti, data tidak terstruktur tidak hanya terdiri dari text saja, terdapat pula dalam bentuk image, video, suara dan lainnya.  Penggunaan  Deep  Learning  telah  terbukti berhasil dalam banyak tugas computer vision mulai dari pengenalan  dan  deteksi  objek  hingga  segmentasi semantic. [31].

## 7. Lapisan Aplikasi (Implementasi Big Data)
Lapisan  aplikasi  bertindak  sebagai  lapisan  tertinggi. Dengan empat lapisan sebelumnya, sistem BDPA dapat membangun  berbagai  aplikasi  untuk  pengguna  yang berbeda [5] Penggunaan big data dalam berbagai bidang telah banyak di terapkan.
Penggunaan dalam bidang Kesehatan  [32] [33] maupun dalam rangka menyikapi pendemi Covid yang terjadi saat ini [2] Pada bidang bisnis [34] dan bidang pendidikan [35] [36] Keluaran dari aplikasi ini membantu pengguna untuk membuat keputusan yang cepat [5].

## 8. Kesimpulan
Sejak  di  kenalnya  penyimpanan  data  dengan  media digital  perkembangan  inovasi  dan  teknologi  di  bidang pengolahan data berkembang dengan pesat, saat ini kita telah  memasuki  Era  big  data  di  mana  teknologi penyimpanan konvensinal tidak lagi mampu menangani data  yang  memiliki  volume,  velocity  dan  variety  yang sangat  besar  [37]  Perkembangan  data  seiring  dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin cepat, data  yang  besar  diproduksi  setiap  menit,  data  data tersebut  berasal  dari  berbagai  macam  industry  seperti internet,  jaringan  komunikasi,  Kesehatan  dan  banyak lainnya [38]
Lapisan  arstektur  big  data  yang  terdiri  dari  kegiatan pengumpulan data, penyimpanan data, pemrosesan data, dan Analisa data akan menentukan keluaran dalam lapisan aplikasi, setiap lapisan memiliki kerangka kerja dan ranah penelitian yang luas dan dalam. Lapisan arsitektur dari big data mempermudah kita dalam menentukan metode dan pendekatan yang tepat untuk menghasilkan luaran yang di inginkan dalam lapisan aplikasi.
9. Daftar Pustaka
[1]  IEEE  Staff, 2017  International  Conference  on Information  Communication  and  Embedded  Systems (ICICES). IEEE, 2017.
[2] C. K. Leung, Y. Chen, S. Shang, and D. Deng, “Big Data Science on COVID- 19 Data,” in Proceedings - 2020 IEEE 14th International Conference on Big  Data Science and Engineering, BigDataSE 2020 , Dec. 2020,
pp. 14 – 21, doi: 10.1109/BigDataSE50710.2020.00010.
[3] O. Baker and C. N. Thien, “A New Approach to Use  Big  Data  Tools  to  Substitute  Unstructured Data  Warehouse,”  in 2020  IEEE  Conference  on  Big Data and Analytics, ICBDA 2020 , Nov. 2020, pp. 26 – 31, doi: 10.1109/ICBDA50157.2020.9289757.
[4] N.  Aljehane,  “Big  Data  Analytics:  Challenges  and Opportunities,”  Sep.  2020,  doi:  10.1109/ICCIT - 144147971.2020.9213765.
[5] J. Y. Zhu, B. Tang, and V. O. K. Li, “A five -layer architecture for big data processing and analytics A five-layer  architecture  for  big  data  processing  and analytics 39,” 2019. [Online]. Available: https://github.com/amplab-extras/.
[6] A.  Juneja  and  N.  N.  Das,  “Big  Data  Quality Framework:  Pre-Processing  Data  in  Weather Monitoring  Application,” Proc.  Int.  Conf.  Mach. Learn.  Big  Data,  Cloud  Parallel  Comput.  Trends, Prespectives  Prospect.  Com.  2019 ,  pp.  559 – 563,  2019, doi: 10.1109/COMITCon.2019.8862267.
[7] K.  L.  M.  Ang,  F.  L.  Ge,  and  K.  P.  Seng,  “Big Educational  Data  Analytics:  Survey,  Architecture and  Challenges,” IEEE  Access ,  vol.  8.  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  pp. 116392 – 116414, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2994561.
[8] W. Chen, Z. Li, Y. Liang, J. Chen, and W. Zhu, “An Asynchronous  Distributed  Data  Collection Approach  for  Mobile  Group  Co nsumption,”  in
Proceedings  -  2015  International  Conference  on Identification, Information, and Knowledge in the Internet of Things,  IIKI  2015 ,  Mar.  2016,  pp.  19 – 24,  doi: 10.1109/IIKI.2015.11.
[9]  A. S. Luchinin, I. V. Malygin, S. I. Starikov, and M. V.  Mar kov,  “Synchronization  of  elements  of  the system  for  collecting  data  separated  by  long distances,” 2019  Syst.  Signal  Synchronization,  Gener. Process. Telecommun. SYNCHROINFO 2019 , pp. 1 – 4, 2019, doi: 10.1109/SYNCHROINFO.2019.8813921.
[10]  IEEE Computer Society, IEEE Computer Society. Technical Committee on the Internet, and Institute of  Electrical  and  Electronics  Engineers., 2016 IEEE 2nd International Conference on Collaboration and Internet Computing : IEEE CIC 2016 : proceedings : 1-3 November 2016, Pittsburgh, Pennsylvania, USA. . [11]  C. Shan, N. Mamoulis, G. Li, R. Cheng, Z. Huang, and Y. Zheng, “A Crowdsourcing Framework for Collecting Tabular Data,” 2018.
[12] Y. Roh, G. Heo, and S. E. Whang, “A Survey on Data  Collection  for  Machine  Learning,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. PP, no. c, p. 1, 2019, doi: 10.1109/TKDE.2019.2946162.
[13] M. C. Nguyen and H. S. Won, “Data storage adapter in big data platform,” in Proceedings - 8th International Conference  on  Database  Theory  and  Application,  DTA 2015 , Mar. 2016, pp. 6 – 9, doi: 10.1109/DTA.2015.9.
[14]  A.  Erraissi,  M.  Banane,  A.  Belangour,  and  M. Azzouazi,  “Big  Data  Storage  using  Model  Driven Engineering:  From  Big  Data  Meta-model  to Cloudera  PSM  meta- model,”  Oct.  2020,  doi: 10.1109/ICDABI51230.2020.9325674.
[15] N. Kenji, K. Joichiro, and Y. Saneyasu, “1A Study on Big Data I/O Performance with Modern Storage Systems,” in 017 IEEE International Conference on Big Data  (BIGDATA) ,  2017,  pp.  278 – 289,  doi: 10.1109/HPCA.2011.5749736.
[16]  K.  Evdokia,  Konstantinou,  and  K.  Nectarios, “Towards  a  Multi -engine  Query  Optimizer forComplex  SQL  Queries  on  Big  Data,” 2019 IEEE Int. Conf. Big Data (Big Data , vol. 59, no. 11, pp. 56 – 65, Nov. 2019, doi: 10.1145/2934664.
[17]  Y.  Man,  L.  Kui,  Z.  Liwei,  and  Z.  Chenhong, “Research  on Big  Data  Storage  Model  of  Oilfield Assay Data Based on MongoDB,” 2018.
[18] V. Desai and H. A. Dinesha, “A Hybrid Approach to Data Pre- processing Methods,” Nov. 2020, doi: 10.1109/INOCON50539.2020.9298378.
[19] C. Xie, J. Gao, and C. Tao, “Big data valida tion case study,”  in Proceedings  -  3rd  IEEE  International Conference  on  Big  Data  Computing  Service  and Applications, BigDataService 2017 , Jun. 2017, pp. 281 – 286, doi: 10.1109/BigDataService.2017.44.
[20] K. Thiruthanigesan and N. Thiruchchelvan, “Data Verification  and  Validation  Process  in  the Management System Development,” Middle-East J. Sci.  Res. ,  vol.  25,  no.  5,  pp.  902 – 911,  2017,  doi: 10.5829/idosi.mejsr.2017.902.911.
[21] T.  Takase,  “Evaluation  of  Stratified  Validation  in
Neural Network Training with Imbalanced Data,” 2019.
[22]  Y. Chung, T. Kraska, N. Polyzotis, K. H. Tae, and S. E. Whang, “Automated Data Slicing for  Model Validation: A Big Data - AI Integration Approach,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 32, no. 12, pp. 2284 – 2296, Dec. 2020, doi: 10.1109/TKDE.2019.2916074.
[23] M.  E.  Vidal  and  S.  Jozashoori,  “Semantic  data integration  techniques  for  transforming  big biomedical  data  into  actionable  knowledge,”  in Proceedings  -  IEEE  Symposium  on  Computer-Based Medical Systems , Jun. 2019, vol. 2019-June, pp. 563 – 566, doi: 10.1109/CBMS.2019.00116.
[24]  Il-Kyu Ha and Bong- Hyun Bac, “Effective Garbage Data  Filtering  Algorithm  for  SNS  Big  Data Processing by Machine Learning,” 2020.
[25] Suyash  Mishra,  “Structured  and  Unstructured  Big Data Analytics,” 2017.
[26] S. Sakineti, “Protagonist of Big Data and Predictive Analytics using data analytics.,” 2018.
[27]  R.  Devarakonda,  M.  Giansiracusa,  and  J.  Kumar, “Machine Learning and Social Media to Mine and Disseminate  Big  Scientific  Data,”  in Proceedings  - 2018  IEEE  International  Conference  on  Big  Data,  Big Data  2018 ,  Jan.  2019,  pp.  5312 – 5315,  doi: 10.1109/BigData.2018.8622470.
[28] M. Elsayed, A. Abdelwahab, and H. Ahdelkader, “A Proposed  Framework  for  Improving  Analysis  of Big Unstructured Data in Social Media,” 2 019.
[29]  C. Costa, A. Charalampous, A. Konstantinidis, D. Zeinalipour- Yazti,  and  M.  F.  Mokbel,  “TBD -DP: Telco  big  data  visual  analytics  with  data postdiction,”  in Proceedings  -  IEEE  International Conference on Mobile Data Management , Jul. 2018, vol. 2018-June, pp. 280 – 281, doi: 10.1109/MDM.2018.00050.
[30] K.  Ghane,  “Big  data  pipeline  with  ML -based  and crowd sourced dynamically created and maintained columnar  data  warehouse  for  structured  and unstructured  big  data,”  in Proceedings  -  3rd International  Conference  on  Information  and  Computer Technologies, ICICT 2020 , Mar. 2020, pp. 60 – 67, doi: 10.1109/ICICT50521.2020.00018.
[31]  S. Roy et al. , “Deep Learning for Classification and Localization  of  COVID-19  Markers  in  Point-of- Care Lung Ultrasound,” IEEE Trans. Med. Imaging , vol.  39,  no.  8,  pp.  2676 – 2687,  Aug.  2020,  doi: 10.1109/TMI.2020.2994459.
[32] M.  Panda,  “Big  Data  in  Health  Care:  A  Mobile Based Solution,” 2017.
[33] W.  Xing  and  Y.  Bei,  “Medical  Health  Big  Data Classification  Based  on  KNN  Classification Alg orithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 28808 – 28819, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2955754.
[34] S. Savanur and K. S. Shreedhara, “Automated data validation  for  data  warehouse  testing,” 2016  Int. Conf.  Electr.  Electron.  Commun.  Comput.  Optim.  Tech. ICEECCOT  2016 ,  pp.  223 – 226,  2017,  doi: 10.1109/ICEECCOT.2016.7955219.
[35] N. Alexandrov and V. Alexandrov, “Computational science research methods for  science education at
PG level,” Procedia Comput. Sci. , vol. 51,  no. 1, pp. 1685 – 1693, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.05.305.
[36] Y.  Tan,  “How  to  Effectively  Infiltrate  Emotional Education  in  Primary  School  Chinese  Teaching from Perspective of Big Data,” in Proceedings - 2020 International  Conference  on  Computers,  Information Processing and Advanced Education, CIPAE 2020 , Oct. 2020, pp. 138 – 141, doi: 10.1109/CIPAE51077.2020.00044. [37] F. Z. Benjelloun, A. A. Lahcen, and S. Belfkih, “An
overview of big data opportunities, applications and tools,” May 2015, doi: 10.1109/ISACV.2015.7105553.
[38]  J. Li, Z. Xu, Y. Jiang, an d R. Zhang, “The overview of big data storage and management,” in Proceedings of 2014 IEEE 13th International Conference on Cognitive Informatics  and  Cognitive  Computing,  ICCI*CC  2014 , Oct.  2014,  pp.  510 – 513,  doi:  10.1109/ICCI- CC.2014.6921508.