Mengenal Apa Itu Big Data

Akhir-akhir ini istilah 'Big Data' sedang menjadi sorotan, namun tidak banyak orang yang mengetahui apa itu big data. Bisnis, lembaga pemerintah, HCP (Penyedia Fasilitas Kesehatan), dan lembaga keuangan, serta akademik, semuanya memanfaatkan kekuatan Big Data untuk meningkatkan prospek bisnis bersama untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

IBM menyatakan bahwa bisnis di seluruh dunia menghasilkan hampir 2,5 triliun byte data setiap harinya. Hampir sebanyak 90% dari data global telah diproduksi dalam kurun waktu 2 tahun terakhir saja.

Baca Juga: Minat Jual Gadget? Ini Tips Hapus Data Pribadi dari Gadget sebelum Dijual

Jadi, kita tentu saja tahu pasti bahwa Big Data telah menembus hampir setiap industri saat ini dan merupakan kekuatan pendorong yang dominan di balik kesuksesan perusahaan dan organisasi di seluruh dunia. Tapi, pada titik ini, penting untuk mengetahui apa itu big data? Mari membahas tentang apa itu big data, karakteristik big data, jenis-jenis big data, dan masih banyak lagi.

Apa Itu Big Data?

Big Data adalah kumpulan data yang sangat besar volumenya, namun tumbuh secara eksponensial seiring berjalannya waktu. Ini adalah data dengan ukuran dan kompleksitas yang begitu besar sehingga tidak ada alat manajemen data tradisional yang dapat menyimpan atau memprosesnya secara efisien. Big data juga merupakan data seperti pada umumnya tetapi dengan ukuran yang sangat besar.

Meskipun konsep big data itu sendiri relatif baru, asal-usul kumpulan data yang besar ini dapat ditinjau kembali ke tahun 1960-an dan 70-an ketika dunia data baru saja dimulai dengan pusat data pertama dan pengembangan database relasional.

Sekitar tahun 2005, orang mulai menyadari betapa banyak data yang dihasilkan pengguna melalui Facebook, YouTube, dan layanan online lainnya. Hadoop (kerangka kerja open source yang dibuat khusus untuk menyimpan dan menganalisis kumpulan big data) dikembangkan pada tahun yang sama. NoSQL juga mulai mendapatkan popularitasnya saat itu.

Pengembangan kerangka kerja open source, seperti Hadoop (dan yang lebih baru, Spark) sangat penting untuk pertumbuhan big data karena dapat membuat big data untuk lebih mudah digunakan dan lebih murah untuk disimpan. Beberapa tahun kemudian, volume big data terus meroket. Pengguna masih menghasilkan data dalam jumlah besar — tetapi bukan hanya manusia saja yang dapat melakukannya.

Dengan munculnya Internet of Things (IoT), lebih banyak objek dan perangkat lagi yang terhubung ke internet, sehingga pemilik usaha dapat mengumpulkan data tentang pola penggunaan pelanggan dan kinerja produknya. Munculnya pembelajaran tentang mesin telah menghasilkan lebih banyak data.

Sementara big data telah berkembang sejak lama, pengunaannya secara efisien baru saja dimulai. Komputasi cloud telah memperluas kemungkinan big data lebih jauh. Cloud menawarkan skalabilitas yang benar-benar elastis, di mana pengembang dapat dengan mudah menjalankan cluster ad hoc untuk menguji subset data.

Karakteristik Big Data

Tindakan mengakses dan menyimpan sejumlah besar informasi untuk analitik telah ada sejak lama. Namun konsep big data mendapatkan momentum di awal 2000-an ketika analis industri Doug Laney mengartikulasikan definisi big data yang sekarang menjadi arus utama sebagai tiga V:

A. Volume

B. Variety

C. Velocity

(a) Volume - Nama Big Data itu sendiri berkaitan dengan ukuran yang sangat besar. Ukuran data memainkan peran yang sangat penting dalam menentukan nilai dari data tersebut. Selain itu, apakah data tertentu benar-benar dapat dianggap sebagai Big Data atau tidak, bergantung pada volume datanya. Karenanya, 'Volume' adalah salah satu karakteristik yang perlu dipertimbangkan saat menangani Big Data.

(b) Variety - Aspek selanjutnya dari Big Data adalah keragamannya. Variasi mengacu pada sumber heterogen dan sifat data, baik yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Selama hari-hari sebelumnya, spreadsheet dan database adalah satu-satunya sumber data yang dipertimbangkan oleh sebagian besar aplikasi. Saat ini, data dalam bentuk email, foto, video, perangkat pemantauan, PDF, audio, dll juga dipertimbangkan dalam aplikasi analisis. Variasi data yang tidak terstruktur dapat menimbulkan masalah tertentu untuk penyimpanan, penambangan, dan analisis data.

(c) Velocity - Istilah 'velocity' mengacu pada kecepatan pembuatan data. Seberapa cepat sebuah data dihasilkan dan diproses untuk memenuhi permintaan, dapat menentukan potensi nyata dalam data tersebut. Big Data Velocity juga berhubungan dengan kecepatan stream data dari sumbernya seperti proses bisnis, log aplikasi, jaringan, dan situs media sosial, sensor, perangkat seluler, dll. Stream data sangat besar dan berkelanjutan.

Manfaat Pemrosesan Big Data

Kemampuan untuk memproses Big Data membawa banyak manfaat, seperti:

• Bisnis dapat memanfaatkan kecerdasan yang luar saat mengambil keputusan.

• Akses ke data media sosial dari mesin pencari dan situs seperti Facebook, Twitter memungkinkan organisasi untuk menyempurnakan strategi bisnis mereka.

• Peningkatan customer service.

• Sistem feedback pelanggan tradisional digantikan oleh sistem baru yang dirancang dengan teknologi Big Data. Dalam sistem baru ini, Big Data dan teknologi pemrosesan bahasa alami digunakan untuk membaca dan mengevaluasi tanggapan konsumen.

• Identifikasi awal risiko terhadap produk atau layanan.

• Efisiensi operasional yang lebih baik.

Teknologi Big Data dapat digunakan untuk membuat area pementasan atau zona pendaratan untuk data baru sebelum mengidentifikasi data apa yang harus dipindahkan ke gudang data. Selain itu, integrasi teknologi Big Data dan gudang data membantu organisasi untuk memindahkan data yang jarang atau sulit diakses.

Jenis-Jenis Big Data

Sekarang setelah kita sudah memahami apa itu big data, mari kita lihat jenis-jenis big data, antara lain:

Data Terstruktur

Data terstruktur adalah salah satu jenis big data. Yang dimaksud dengan data terstruktur adalah data yang dapat diproses, disimpan, dan diambil dalam format tetap. Ini mengacu pada informasi yang sangat terorganisir dan dapat dengan mudah untuk disimpan dan diakses dari database dengan algoritma mesin pencari yang sederhana. Misalnya, tabel karyawan dalam database perusahaan akan terstruktur karena ada detail karyawan, posisi pekerjaan, gaji, dll, dan akan ditampilkan secara terorganisir.

Data Tidak Terstruktur

Data tidak terstruktur mengacu pada data yang tidak memiliki bentuk atau struktur tertentu. Ini membuatnya sangat sulit dan memakan waktu untuk memproses dan menganalisis data yang tidak terstruktur. Email adalah contoh data yang tidak terstruktur. Terstruktur dan tidak terstruktur adalah dua jenis data besar yang penting.

Data Semi-terstruktur

Data Semi terstruktur adalah jenis big data ketiga. Data semi terstruktur berkaitan erat dengan data yang memuat kedua format tersebut di atas, yaitu data terstruktur dan data tidak terstruktur. Tepatnya, ini mengacu pada data yang meskipun belum diklasifikasikan di bawah repositori (database) tertentu, namun berisikan informasi atau tag penting yang memisahkan elemen individu dalam data..

Cara Kerja Big Data

Big data memberi Anda wawasan baru yang dapat membuka peluang dan model bisnis baru. Anda dapat memulainya dengan melibatkan tiga tindakan utama, yaitu:

1. Integrasi

Big data dapat menyatukan data dari banyak sumber dan aplikasi yang berbeda. Mekanisme integrasi data tradisional, seperti ETL (mengekstrak, mentransformasikan, dan memuat) umumnya tidak sesuai dengan tugas tersebut. Dibutuhkan strategi dan teknologi baru untuk menganalisis kumpulan data besar pada skala terabyte, atau bahkan petabyte.

Selama integrasi, Anda perlu memasukkan data, memprosesnya, dan memastikannya telah diformat dan tersedia dalam bentuk yang dapat digunakan oleh analis bisnis Anda.

2. Kelola

Big data membutuhkan penyimpanan. Solusi penyimpanan Anda bisa menggunakan cloud, tempat fisik, atau keduanya. Anda dapat menyimpan data Anda dalam bentuk apa pun, sesuai yang Anda inginkan. Kemudian Anda juga dapat membawa persyaratan pemrosesan sesuai yang Anda inginkan dan mesin proses yang diperlukan ke kumpulan data tersebut berdasarkan permintaan. Banyak orang memilih solusi penyimpanan mereka sesuai dengan tempat fisik untuk menyimpan data mereka saat ini. Cloud secara bertahap akan mendapatkan popularitas karena mendukung persyaratan komputasi Anda saat ini, dan memungkinkan Anda untuk memutar sumber daya sesuai kebutuhan.

3. Analisis

Investasi Anda dalam big data terbayar saat Anda menganalisis dan menindaklanjuti data Anda. Dapatkan kejelasan baru dengan analisis visual dari beragam kumpulan data Anda. Jelajahi data lebih jauh untuk membuat penemuan baru. Bagikan temuan Anda dengan orang lain. Buat model data dengan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Manfaatkan data Anda.

Industri yang Menggunakan Big Data 

Orang-orang yang menggunakan Big Data lebih tahu tentang itu, apa itu Big Data. Mari kita lihat beberapa industri berikut ini:

1) Fasilitas Kesehatan

Big Data sudah mulai membuat perbedaan besar di sektor fasilitas kesehatan. Dengan bantuan analitik prediktif, profesional medis sekarang dapat memberikan layanan perawatan kesehatan yang telah dipersonalisasi untuk setiap pasien. Selain itu, perangkat kebugaran yang dapat dikenakan, telemedicine, pemantauan jarak jauh, semuanya didukung oleh Big Data dan AI, sehingga membantu untuk mengubah hidup menjadi lebih baik.

2) Akademisi

Big Data juga membantu meningkatkan taraf pendidikan saat ini. Pendidikan tidak lebih terbatas pada batasan fisik ruang kelas saja, karena ada banyak kursus pendidikan online yang bisa dipelajari, terlebih di situasi pandemi Covid 19 ini. Institusi akademik dapat menyelenggarakan kursus digital yang didukung penuh oleh teknologi Big Data untuk membantu perkembangan pelajar secara menyeluruh.

3) Perbankan

Sektor perbankan mengandalkan Big Data untuk mendeteksi penipuan. Alat Big Data dapat secara efisien mendeteksi tindakan penipuan secara real-time seperti penyalahgunaan kartu kredit atau debit, pengarsipan jalur inspeksi, perubahan yang salah dalam statistik pelanggan, dll.

4) Manufaktur

Menurut TCS Global Trend Study, manfaat yang paling signifikan dari Big Data di bidang manufaktur adalah meningkatkan strategi pasokan dan kualitas produk. Di sektor manufaktur, Big data membantu menciptakan infrastruktur yang transparan, sehingga memprediksi ketidakpastian dan ketidakmampuan yang dapat mempengaruhi bisnis secara negatif.

5) IT

Salah satu pengguna Big Data terbesar, yaitu perusahaan IT, menggunakan Big Data untuk mengoptimalkan fungsinya, meningkatkan produktivitas karyawan, dan meminimalkan risiko dalam operasi bisnisnya. Dengan menggabungkan teknologi Big Data dengan ML dan AI, sektor IT terus mendorong inovasi untuk menemukan solusi bahkan untuk masalah yang paling kompleks sekalipun.

6. Retail

Big Data telah mengubah cara kerja di toko retail tradisional. Selama bertahun-tahun, retailer telah mengumpulkan sejumlah besar data dari survei demografis lokal, pemindai POS, RFID, kartu loyalitas pelanggan, inventaris toko, dan sebagainya. Sekarang, mereka mulai memanfaatkan data ini untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang sudah dipersonalisasi, meningkatkan penjualan, meningkatkan pendapatan, dan memberikan layanan pelanggan yang luar biasa.

Retailer bahkan menggunakan sensor pintar dan Wi-Fi untuk melacak pergerakan pelanggan, bagian lorong toko yang paling sering dikunjungi, dan berapa lama pelanggan berlama-lama di lorong toko. Mereka juga mengumpulkan data media sosial untuk memahami apa yang pelanggan katakan tentang brand mereka, layanan mereka, dan menyesuaikan desain produk dan strategi pemasaran mereka.

7. Transportasi

Big Data Analytics memiliki nilai yang sangat besar untuk industri transportasi. Di banyak negara, baik perusahaan transportasi swasta maupun yang dikelola pemerintah, mayoritas sudah menggunakan teknologi Big Data untuk mengoptimalkan perencanaan rute, mengontrol lalu lintas, mengelola kemacetan jalan, dan meningkatkan layanan. Selain itu, layanan transportasi bahkan menggunakan Big Data untuk manajemen pendapatan, mendorong inovasi teknologi, meningkatkan logistik, dan tentu saja, untuk mendapatkan keunggulan di pasar.