 |
| sumber: simplelearn.com |
Konsep big data mungkin belum banyak dipahami, tapi manfaat big data telah banyak dirasakan, terutama bagi pengguna internet yang setiap saat mengakses informasi secara online.
Bahkan, sudah banyak contoh big data yang terbukti mampu mendukung proses bisnis dengan lebih baik. Bagaimana penjelasannya?
Nah, di pembahasan ini, kami akan membahas big data secara lengkap. Mulai dari pengertian big data, karakteristik big data, dan manfaat big data serta contohnya.
Baca Juga: Apa itu Data Mining? Pengertian, Fungsi dan Penerapan Data Mining
Apa Itu Big Data ?
Big data adalah kumpulan data yang sangat besar, kompleks dan terus bertambah setiap waktu. Data ini dihasilkan dari aktivitas internet yang makin rutin dilakukan, baik untuk tujuan pribadi maupun bisnis.
Sebagai contoh, awalnya informasi penting dari Anda mungkin berupa data nama, alamat dan nomor telepon.
Namun saat ini, data yang Anda miliki makin beragam, termasuk postingan di media sosial, riwayat belanja di marketplace, hingga pencarian di mesin pencari yang menunjukkan ketertarikan Anda tentang suatu topik.
Semua data tersebut terus dihasilkan bersamaan dengan data dari pengguna lain di seluruh dunia. Bahkan, pengguna internet menghasilkan data sekitar 2,5 quintillion bytes setiap hari!
Oleh karena itu, penting untuk mampu mengelola big data dengan baik. Jadi, dapat dimanfaatkan untuk mendukung aktifitas Anda sebagai pribadi, apalagi untuk bisnis.
Kenyataannya, peran big data bagi bisnis cukup besar. Sebagai contoh, bagi pengguna website, big data bisa membantu mengumpulkan data traffic website atau tingkat pembelian dengan mudah.
Istilah Penting Dalam Big Data
Di dalam big data, terdapat beberapa istilah-istilah penting yang akan ditemukan diantaranya.
Big Data Analytic
Adalah penggunaan teknik analitik tingkat lanjut terhadap kumpulan data yang besar dan beragam yang mencakup data terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur yang diambil dari berbagai sumber dan berbagai ukuran dari terabyte hingga zettabyte.
Algoritma
Dalam dunia ilmu komputer, algoritma adalah prosedur perhitungan atau formula matematika atau statistical yang digunakan untuk pemrosesan analisis data.
Data Lake
Adalah sistem penyimpanan data yang disimpan dalam formula aslinya berupa gumpalan objek atau file. Data lake dapat mencakup data terstruktur dari database relasional (baris dan kolom), semi-terstruktur (CSV, log, XML, JSON), tidak terstruktur (email, dokumen, PDF) dan data biner (gambar, audio, video).
Data Warehouse
Adalah gudang data (DW atau DWH),sebuah sistem yang digunakan untuk pelaporan dan analisis data, dan dianggap sebagai komponen inti dari intelijen bisnis.
Data Mining
Proses menemukan anomali, pola, dan korelasi dalam kumpulan data besar untuk memprediksi hasil dengan proses yang melibatkan metode di persimpangan pembelajaran mesin, statistik, dan sistem basis data.
Data Scientist
Sebutan untuk orang yang mengatur, mengumpulkan dan menganalisis kumpulan besar data terstruktur dan tidak terstruktur gunamembuat rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk perusahaan dan organisasi lain.
Machine Learning
adalah mesin teknologi yang mampu menangkap data dan melakukan pembelajaran serta menciptakan suatu sistem atau algoritma.
Baca Juga: Manfaat Machine Learning untuk Perkembangan Usaha Masa Depan
In-Memory Computing
In-Memory Computing adalah menggunakan jenis perangkat lunak middleware yang memungkinkan seseorang untuk menyimpan data dalam RAM, di sekumpulan komputer, dan memprosesnya secara paralel.
Karakteristik Big Data
Setidaknya ada enam karakteristik yang dapat menjelaskan istilah big data secara rinci diantaranya.
1. Volume
Karakteristik utama dari big data adalah jumlah atau ukuran data yang memiliki kapasitas besar. Jumlah ini dapat dihitung secara keseluruhan atau berdasarkan platformnya. Contohnya Instagram yang menyimpan 69,23% data personal lebih dari satu miliar pengguna di seluruh dunia.
2. Variety
Selain memiliki volume yang besar, big data juga memiliki variasi sumber dan data yang disebut dengan variety. Variasinya dapat berupa data terstruktur, tidak terstruktur dan semi terstruktur. Adapun sumber data berasal dari media sosial. Contohnya data teks percakapan, gambar, dan video.
3. Velocity
Velocity mengacu pada karakteristik big data yang memiliki kecepatan dalam mengumpulkan dan mengolah data untuk menghasilkan informasi. Kecepatan transfer data juga sangat berpengaruh dalam proses pengiriman data yang bersumber dari, log aplikasi, jaringan, dan situs media sosial, sensor, perangkat seluler, dll. Big data memiliki kecepatan yang memungkinkan untuk dapat diterima secara langsung (real-time). Contohnya adalah data percakapan media sosial yang memiliki kecepatan dalam pengirimannya.
4. Veracity
Veracity mengacu pada tingkat kebenaran dan keakuratan aset data dan informasi dalam big data. Data yang telah dikumpulkan dari berbagai sumber dapat menyebabkan permasalahan pada kualitas informasi. Jika tidak diperbaiki melalui proses pembersihan, data yang buruk menyebabkan kesalahan analisis dan pengambilan keputusan yang dapat merusak nilai inisiatif analisis bisnis.
5. Value
Value adalah nilai atau aliran data yang tidak teratur dan konsisten dalam beberapa kondisi dan periode. Hal tersebut dapat terjadi ketika terdapat lonjakan data yang besar sehingga, akan memproses data dengan resource memori yang lebih besar. Nilai data yang besar dapat berasal dari penemuan wawasan dan pengenalan pola yang efektif, dan manfaat bisnis lainnya yang jelas dan terukur.
6. Variability
Variabilitas mengacu pada bagaimana kumpulan data dalam banyak format yang berbeda dapat dicari, dikelola, dan dianalisis oleh perusahaan. Contohnya pengelolaan data untuk mencari analisis sentimen atau teks, perubahan makna kata atau frasa kunci melalui media monitoring.
Jenis-Jenis Big Data
Dilansir dari guru99.com, big data terdiri dari tiga jenis berdasarkan pemanfaatannya. Berikut jenis-jenis big data diantaranya.
1. Structured
Structured big data adalah kumpulan data yang dapat ditampung, diakses dan diproses dalam bentuk format tertentu. Jenis big data ini paling mudah untuk dikelompokkan karena memilki bentuk yang terstruktur.
2. Semi-Structured
Semi-structured big data adalah kumpulan data yang terstruktur, namun informasi didalamnya tidak didefinisikan dengan tabel dalam DBMS relasional. Contoh jenis big data in adalah kumpulan data representasi dalam file XML.
3. Unstructured
Unstructured big data merupakan kumpulan data yang tidak memiliki bentuk atau struktur tertentu. Tipe big data ini sangat sulit untuk diproses dan memakan waktu yang lama dalam menganalisisnya. Contoh unstructured big data adalah email.
Mengapa Big Data Menjadi Penting?
Kehadiran big data memiliki peranan penting dalam mempermudah pekerjaan di berbagai sektor seperti bisnis, pemerintahan hingga kesehatan. Berikut merupakan alasan mengapa big data menjadi penting, diantaranya.
Lebih Mengenali Karakteristik Peminat Bisnis Anda
Dengan menggunakan big data, pernyataan-pernyataan masyarakat yang umumnya disampaikan di media sosial dapat diekstraksikan untuk mengetahui harapan serta ekspektasi khalayak terhadap produk yang Anda miliki. Umumnya, di media sosial warganet menyampaikan keinginan mereka atau kritikan terhadap suatu produk. Hal-hal yang disampaikan warganet ini tentunya menjadi data yang sangat berharga bagi perusahaan, khususnya yang sedang melakukan research and development maupun perbaikan produk.
Penentuan Strategi Marketing yang Lebih Efektif
Dengan mengetahui karakteristik dari masyarakat melalui konten yang mereka unggah di media sosial, memudahkan perusahaan untuk menentukan strategi marketing atau campaign yang tepat untuk menarik minat pengguna. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan campaign lebih efektif dan efisien karena lebih tepat sasaran.
Mengetahui Sentimen Publik
Dengan menghimpun tanggapan pengguna media sosial maka sentimen terkait suatu hal mampu dikategorisasikan. Apabila suatu sentimen cenderung positif maka isu tersebut disambut baik oleh khalayak dan baik untuk dilanggengkan, apabila negatif maka lebih baik dihentikan saja, namun apabila netral maka mengindikasikan bahwa publik masih ada dalam posisi keragu-raguan dalam memutuskan.
Memahami Harapan Masyarakat
Dalam pemerintahan, pemanfaatan kumpulan data besar ini akan mampu menangkap harapan masyarakat terkait kebijakan maupun aspirasi masyarakat terhadap kinerja pemerintah.
Meningkatkan Inovasi Bisnis
Dengan menggunakan big data, terdapat berbagai peluang untuk peningkatan inovasi maupun pengembangan bisnis yang sebelumnya belum ada.
Mempercepat Proses Pembuatan Keputusan (Decision Making Process)
Selain membantu meningkatkan inovasi bisnis, kehadiran bg data membantu seseorang untuk membuat keputusan dan mencapai kesimpulan lebih cepat karena dibantu oleh algoritma yang bisa secara langsung mengolah data yang beredar.
Membaca Trend Terkini
Big Data mampu memetakan suatu trend dari yang paling populer dan diminati sampai yang kurang memperoleh perhatian. Tingkat popularitas suatu hal bisa dijadikan pertimbangan untuk menjawab kenginan pasar.
Meningkatkan Transparansi dalam Organisasi
Big data juga menjadi platform yang bisa diakses oleh semua pihak yang diizinkan, misalnya di dalam sebuah lembaga. Pihak-pihak yang diizinkan mengakses platform big data akan mampu memonitoring segala hal terkait peredaran data yang terjadi.
Big Data dapat membantu beberapa bidang pekerjaan yang hasilnya bisa menjadi bahan evaluasi sebuah pekerjaan atau produk. Dari sumber data tersebut, didapatkan penyebab suatu masalah secara real time juga dapat mengurangi waktu, biaya dan meningkatkan performa suatu pekerjaan maupun produk aplikasi.
Bagaimana Cara Kerja Big Data?
Proses dan cara kerja kumpulan data besar yakni diawali dengan mengumpulkan semua data yang dihasilkan lalu mengolah dan menganalisnya dengan tepat dan cepat untuk menghasilkan suatu informasi yang memiliki value.
Secara garis besar, cara kerja big data dapat dirangkum melalui 3 tahapan yakni sebagai berikut.
1. Integrasi Data
Langkah pertama dari cara kerjanya yakni mengintegrasi data. Integrasi data adalah proses pengumpulan keseluruhan data yang nantinya akan diolah. Data yang tersebar di internet umumnya merupakan data tidak terstruktur.
Oleh karenanya dalam tahapan ini, penting untuk mengidentifikasi dari mana sumber big data berasal serta mengelompokkannya berdasarkan kategori. Ada beberapa metode tradisional dalam mengintegrasi data seperti ekstraksi, transformasi, dan load.
Smua data tersebut akan diintegrasi agar menjadi data terstruktur dan dapat dianalisa dalam proses selanjutnya. Contoh dari tahapan ini yaitu data website perusahaan makanan yang berasal dari kumpulan testimoni pelanggan di media sosial hingga unggahan video produk.
2. Pengelolaan Data
Tahap berikutnya setelah semua data terkumpul adalah bagaimana menyimpan data yang sudah terstruktur tersebut secara tepat agar mudah untuk mengaksesnya. Untuk itu, diperlukan sebuah ruang penyimpanan besar yang bisa diakses kapan saja dan dari mana saja. Media penyimpanan yang bisa digunakan adalah media penyimpanan online sepert cloud, on-premises, dan sebagainya. Pastikan untuk memilih media penyimpanan yang disesuaikan dengan kebutuhan.
3. Analisis Data
Tahapan yang terakhir adalah analisis data. Dalam tahapan ini, semua data yang telah disimpan dan dikelompokkan sesuai jenisnya, dapat dianalisa sesuai dengan kebutuhan. Tujuan utama tahap analisis adalah untuk mendapatkan kejelasan informasi dari data yang telah dikumpulkan.
Untuk mendapatkan hasil akhir yang memuaskan dalam analisis data, pastikan berhati-hati dalam mengambil kesimpulan dari data yang sedang dianalisis. Cobalah eksplor kemungkinan yang ada dengan memanfaatkan machine learning atau artificial intelligence untuk membangun model data yang ideal.
Hasil kesimpulan dari analisis data nantinya dapat digunakan oleh perusahaan untuk mengambil keputusan. Sebagai contoh, riwayat belanja konsumen di toko online Anda bisa menjadi informasi produk apa yang layak ditawarkan ketika konsumen tersebut sedang berbelanja. Dengan begitu, potensi pembelian produk semakin besar karena penawarannya relevan.
Contoh Big Data
Pada dasarnya, penerapan big data seringakali kita temukan sehari-hari dalam berbagai instansi maupun perusahaan. Berikut beberapa contoh instansi dan perusahaan yang menerapkan big data analytics diantaranya.
Lembaga Pemerintahan (Riset Dan Teknologi)
Di Indonesia, Pusat Penelitian Informatika (LIPI) menggunakan big data untuk turut berperan dalam sebuah proyek sains di bidang fisika partikel eksperimen yaitu Alice-Cern. Proyek tersebut menghasilkan data dengan volume sangat besar sehingga membutuhkan high-performance computing untuk mengolahnya. LIPI memilik dua sistem HPC yang dikelola Pusat Penelitian Informatika yang terletak di Bandung dan Cibinong. Akses HPC dapat dimanfaatkan secara gratis oleh masyarakat untuk kepentngan ilmu pengetahuan.
Perusahaan Perbankan
Perusahaan perbankan menjadi salah satu perusahaan yang memanfaatkan big data sebagai sarana untuk menyediakan produk dan layanan kepada para nasabah. Data yang didapatkan perankan berasal dari aplikasi perbankan maupun transaksi perbankan secara offline.
Dengan memanfaatkan data dalam skala besar, dapat mempermudah bank untuk mengetahui apa saja yang dilakukan nasabah terhadap produk dan layanan yang disediakan. Contoh perusahaan perbankan yang memanfaatkan big data diantaranya BSI, BCA, BRI dan sebaganya.
Perusahaan Retail
Tidak sedikit perusahaan retail yang kini meluncurkan aplikasi belanja online ataupun membangun website untuk memudahkan pelanggan dalam berbelanja. Berbagai akses aplikasi online membantu perusahaan untuk mendapatkan data-data terkait pelanggan.
Himpunan data tersebut membantu perusahaan retail ini untuk menentukan promosi seperti apa yang tepat, menarik, dan sesuai kebutuhan konsumen. Kemudian produk apa saja yang termasuk jenis produk baru dan perlu segera di disediakan. Contoh perusahaan retail yang memanfaatkan big data diantaranya Amazon, Tokopedia, McDonald, dan lain-lain.
Perusahaan Jasa Transportasi
Perusahaan teknologi di Indonesia berupa perusahaan jasa transportasi dan layanan travel melakukan personalisasi dengan menerapkan solusi big data untuk membaca kebutuhan konsumennya. Hal ini berguna bagi mereka untuk melacak kebiasaan konsumen sehari-hari. Contohnya perusahaan Gojek yang menggunakan big data analytics software selama masa pandem. Gojek mengembangkan fitur contactless dalam pengiriman makanan agar dapat menerapkan social distancing. Selain itu, Gojek juga memberikan update bagi para driver, area mana saja yang tidak bisa dilewati karena PSBB.
Baca Juga: Keamanan Jaringan dan Cara Kerjanya
Selain itu, perusahaan traveloka juga menggunakan big data untuk melacak lokasi konsumen mereka. Traveloka juga menawarkan hotel maupun tiket perjalanan sesuai dengan kebiasaan-kebiasaan konsumen dalam melakukan pencarian. Selain itu juga merekomendasikan promosi yang berada di area pelanggannya.
Kesimpulan
Penggunaan Big Data sudah banyak digunakan untuk perkembangan teknologi saat ini. Big data adalah sekumpulan data yang memiliki volume atau jumlah yang sangat besar yang terus berkembang dan bertambah setiap waktu. Big Data sangatlah penting karena memiliki banyak manfaat dalam membantu beberapa bidang pekerjaan yang hasilnya bisa menjadi bahan evaluasi sebuah pekerjaan atau produk.
Nah, jadi itulah pembahasan mengenai Big Data, Semoga bermanfaat dan menambah wawasan anda. Jika anda memiliki pertanyaan, silahkan ajukan pertanyaan anda di kolom komentar. Terima kasih telah singgah di blog kami dan sampai jumpa pada postingan kami yang lainnya.
Posting Komentar untuk "Apa Itu Big Data ? | Pengertian, Manfaat, Cara Kerja Dan Contohnya"