Kenalan Dengan Big Data: Pengertian dan Kegunaannya
Mungkin masih banyak diantara kita yang masih belum tahu, apa sih Big Data itu sebenarnya? Dan kenapa ini bisa begitu penting bagi manusia?
Istilah ‘Big Data’ tentu saja sudah tidak asing bagi orang-orang yang bekerja di dunia digital. Big data sendiri adalah istilah yang menggambarkan volume data yang besar, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, yang menghiasi bisnis setiap harinya.
Big data merupakan bidang yang menangani cara untuk menganalisis, mengekstrak informasi secara sistematis, atau berurusan dengan kumpulan data yang terlalu besar atau kompleks.
Sederhananya, big data memiliki kumpulan data yang jauh lebih rumit, terutama yang berasal dari sumber data baru.
Kumpulan data ini sangat kompleks sehingga perangkat lunak pengolah data biasa tidak dapat mengelolanya. Tetapi volume data yang sangat besar ini dapat digunakan untuk mencari solusi masalah bisnis yang tidak bisa ditemukan sebelumnya.
Definisi Big Data
Istilah ‘Big Data’ telah digunakan sejak tahun 1990-an, berterima kasihlah kepada John Mashey karena telah mempopulerkan istilah tersebut.
Menurut Wikipedia, definisi tentang Big Data pada tahun 2016 menyatakan bahwa “Big Data mewakili aset informasi yang ditandai dengan volume, kecepatan, dan variasi yang sedemikian tinggi sehingga membutuhkan teknologi spesifik dan metode analisis untuk mentransformasi data menjadi bernilai”
Demikian pula, Kaplan dan Haenlein juga mendefinisikan Big Data sebagai “Set data yang ditandai dengan sejumlah besar (Volume) data yang sering diperbarui (Velocity) dalam berbagai format, seperti numerik, tekstual, atau gambar / video (Variety).”
Sebagai analogi simpel, ambil contoh Gojek. Satu data yang ia tahu persis tentang pelanggannya adalah usia. Nah disini mereka punya data lengkap mengenai usia: banyak anak muda suka lewat jalan A, dan banyak orang tua suka lewat jalan B.
Dengan data ini apa yang bisa dilakukan? Tentu saja jualan. Mereka bisa menawarkan data ini ke penyelenggara event musik indie: menjual informasi “anak muda lebih suka lewat jalur A”, penyelenggara musik memasang banner iklan di jalan A, dan Gojek dapat bayaran.
Big data jauh lebih kompleks, tapi itu tadi gambaran simpelnya.
Karakteristik Big Data
Big Data bisa dijelaskan dalam 3 karakteristik atau konsep sebagai berikut:
1. Volume
Jumlah data sangatlah penting. Dengan data yang besar, Anda harus memproses volume data dengan kecepatan tinggi dari berbagai macam data yang memiliki kepadatan rendah dan tidak terstruktur.
Ini bisa berupa data yang nilainya tidak diketahui, seperti feeds Twitter, aliran klik pada halaman web atau aplikasi seluler, atau peralatan yang diaktifkan menggunakan sensor.
Untuk beberapa perusahaan, ini mungkin hanya berisi puluhan terabyte data. Bagi yang lain, bahkan bisa mencapai ratusan petabyte.
2. Velocity
Kecepatan atau Velocity adalah laju dimana data diterima dan (mungkin) ditindak-lanjuti. Kalau bicara hardware, kecepatan tertinggi stream data lebih mudah ditarik langsung dari memori (RAM) dibandingkan dari Hard Disk.
Beberapa perangkat pintar yang mendukung operasi internet real-time (atau mendekati real-time) akan memerlukan evaluasi dan laporan waktu yang cepat dan nyata. Disinilah kecepatan di semua segi dibutuhkan, mulai dari koneksi internet, jenis kabel, bahan kabel, hambatan, jenis disk, jenis SSD, dan lain lain.
3. Variety
Variety mengacu pada banyaknya jenis data yang tersedia. Tipe data tradisional disusun dan ditata dengan rapi dalam database relasional. Dengan munculnya Big Data, data hadir dalam tipe data baru yang tidak terstruktur.
Tipe data yang tidak terstruktur dan semi terstruktur seperti teks, audio, dan video memerlukan pre-processing tambahan untuk mendapatkan informasi dari data tersebut, serta mendukung kerja metadata.
Dua V yang lain (selain Variety) telah muncul selama beberapa tahun terakhir yaitu Value dan Veracity.
Value adalah nilai yang ada pada Big Data, sedangkan Veracity merupakan definisi yang diperluas untuk Big Data, yang mengacu pada kualitas data. Kualitas data dari data yang diambil dapat sangat bervariasi.
Data juga harus diproses dengan alat canggih (analitik dan algoritma) untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Misalnya, untuk mengelola pabrik, seseorang harus mempertimbangkan masalah yang terlihat dan tidak terlihat dengan berbagai komponen.
Algoritma penghasil informasi harus mendeteksi dan mengatasi masalah yang tidak terlihat seperti degradasi alat berat, keausan komponen, dan masalah lainnya.
Baca juga: Kenalan dengan uang digital (pengertian dan kerugiannya)
Sejarah Singkat Big Data
Meskipun konsep Big Data itu sendiri relatif baru, asal-usul Big Data dimulai sejak tahun 1960-an dan 1970-an ketika dunia yang berhubungan dengan data baru saja mulai beradaptasi dengan pusat data pertama, dan baru mulai pengembangan database relasional.
Sekitar tahun 2005, orang-orang mulai menyadari betapa banyak data yang dihasilkan pengguna melalui Facebook, YouTube, Google dan layanan online lainnya.
Hadoop, sebuah platform yang dibuat khusus untuk menyimpan dan menganalisis kumpulan Big Data juga dikembangkan pada tahun yang sama. Lalu muncul juga NoSQL dengan teknik yang tak jauh beda dari Hadoop.
Pengembangan kerangka kerja open-source, seperti Hadoop sangat berperan penting untuk pertumbuhan Big Data karena mereka membuat data besar lebih mudah untuk dikerjakan dan lebih murah untuk disimpan.
Semenjak itu, volume Big Data semakin meroket dan masih menghasilkan data dalam jumlah besar.
Dengan munculnya Internet of Things (IoT), pengumpulan Big Data lebih mudah dilakukan karena telah diciptakan banyak objek dan perangkat yang terhubung ke internet. IoT ini juga sudah mulai digunakan oleh perusahaan besar untuk mengambil data tentang pola hidup masyarakat/pengguna (untuk kemudian dijual lagi).
Baca juga: Apa itu NFC sebenarnya?
Mencari Nilai (Value) dari Big Data
Data memiliki nilai intrinsik. Tapi data itu tidak ada gunanya sampai nilai (Value) nya ditemukan. Logikanya: Seberapa akurat data Anda, dan seberapa bisa dipercaya?
Dewasa ini, Big Data telah menjadi modal yang bisa menghasilkan keuntungan besar. Coba bayangkan beberapa perusahaan teknologi terbesar yang ada, sebagian besar nilai yang mereka tawarkan berasal dari data yang dianalisis secara konstan untuk menghasilkan lebih banyak efisiensi, dan bisa digunakan untuk mengembangkan produk baru.
Perkembangan teknologi selalu dimanfaatkan untuk mengurangi biaya penyimpanan dan penghitungan data, sehingga lebih banyak data yang bisa disimpan dan diproses ketimbang sebelumnya. Anggap ini seperti disket vs flashdisk. Disket berukuran lebih besar namun hanya bisa menyimpan sedikit data, dan flashdisk berukuran kecil namun muat lebih banyak.
Dengan peningkatan volume yang progresif, Big Data sekarang lebih murah dan lebih mudah diakses. Hal ini menjadi kabar baik karena Anda dapat membuat keputusan bisnis yang lebih akurat dan tepat.
Bagaimana Big Data Bisa Bekerja?
Big data memberi Anda wawasan serta pencerahan yang dapat membuka peluang dan model bisnis baru. Big Data pun bekerja menggunakan tiga pola utama yaitu:
1. Integrate
Big data menyatukan berbagai macam data dari banyak sumber dan aplikasi yang berbeda. Mekanisme integrasi data umum, seperti ETL (extract, transform and load) normalnya tidak bekerja sesuai dengan tugas.
Dibutuhkan strategi dan teknologi baru untuk menganalisis set Big Data untuk data berskala terabyte, atau bahkan petabyte.
Selama masa integrasi, Anda perlu memasukkan data, memprosesnya, dan memastikannya diformat dan tersedia dalam bentuk yang dapat mulai dianalisa oleh bisnis Anda.
2. Manage
Big Data membutuhkan penyimpanan yang besar. Dengan teknologi yang semakin canggih, Anda dapat menyimpan data Anda dalam bentuk apa pun yang Anda inginkan dan melakukan teknik pemrosesan sesuai dengan data yang Anda miliki.
Banyak orang memilih media penyimpanan mereka sesuai dengan di mana data mereka saat ini berada. Untuk itu Anda bisa menggunakan Cloud yang sesuai dengan komputer atau laptop Anda saat ini. Cara ini juga memungkinkan Anda untuk memodifikasi sumber daya penyimpanan sesuai kebutuhan.
3. Analyze
Investasi Anda dalam Big Data akan terbayar ketika Anda menganalisis dan memproses data yang Anda miliki. Anda juga bisa mengeksplorasi data yang Anda punya untuk membuat penemuan dan teknologi baru.
Tak hanya itu, Anda dapat membagikan temuan Anda dengan orang lain, membangun model data dengan teknik pembelajaran mesin serta kecerdasan buatan dan masih banyak lagi.
Kenapa Big Data Bisa Sangat Penting?
Pentingnya Big Data tidak berkisar pada berapa banyak data yang Anda miliki, tetapi apa yang bisa Anda lakukan dan hasilkan dari Big Data itu sendiri.
Anda dapat mengambil data dari sumber mana pun, dan menganalisisnya untuk menemukan jawaban yang memungkinkan.
Manfaat lainnya yang bisa Anda dapatkan dari pengolahan dan analisis data adalah hemat biaya, hemat waktu, pengembangan produk baru dan penawaran yang lebih optimal, dan pengambilan keputusan yang cerdas.
Saat Anda menggabungkan Big Data dengan kemampuan analisis data yang mumpuni, Anda dapat menyelesaikan berbagai permasalahan besar yang berkaitan dengan bisnis:
1. Pendapat dari Pelanggan (Customer Experience)
Banyak perusahaan berlomba-lomba untuk mendapatkan pelanggan aktif dan mereka melakukan berbagai macam cara agar pelanggan tidak berpindah menggunakan platform atau jasa dari perusahaan lain. Pengalaman berbelanja yang didapatkan pelanggan pun patut diperhatikan.
Penggunaan Big Data memungkinkan Anda mengumpulkan data dari media sosial, kunjungan web, catatan panggilan, dan sumber lain untuk meningkatkan pengalaman interaksi berbelanja dan memaksimalkan kepuasan yang akan diterima oleh pelanggan.
Big Data juga dapat membantu bisnis untuk mulai memberikan penawaran yang dipersonalisasi, mengurangi komplain dari pelanggan, dan menangani masalah secara proaktif.
2. Pengembangan Produk
Perusahaan seperti Netflix dan Procter & Gamble menggunakan Big Data untuk mengantisipasi permintaan pelanggan.
Mereka membangun model prediktif untuk produk dan layanan terbaru dengan mengklasifikasikan keyword dari produk atau layanan yang telah lebih dulu diluncurkan dan mengintegrasikan cara tersebut. Teknik ini juga memiliki tingkat keberhasilan yang cukup tinggi.
Tak hanya itu saja, perusahaan P&G menggunakan data dan analitik dari berbagai jenis kelompok pembeli, sosial media, pasar pengujian, dan toko tempat peluncuran suatu produk untuk merencanakan, memproduksi, dan meluncurkan produk baru.
3. Meminimalisir Kemungkinan Penipuan
Keamanan tidak sesepele membahas soal hacker yang nakal. Anda memerlukan tim ahli khusus untuk keamanan bisnis Anda.
Big Data membantu Anda mengidentifikasi pola dalam data yang bisa mengindikasikan penipuan dan mengumpulkan informasi dalam jumlah besar untuk mencegah penipuan internet dengan lebih cepat.
4. Mesin yang Dapat Belajar
Mesin yang dapat belajar sendiri (artificial intelligence) adalah topik hangat yang banyak dibicarakan saat ini. Dan Big Data dapat membantu perkembangan mesin ini.
Sekarang, Anda dapat mengajarkan mesin alih-alih memprogramnya. Ketersediaan Big Data untuk melatih model pembelajaran pada mesin seperti memang sedang ditingkatkan.
5. Inovasi yang Berkesinambungan
Big Data dapat membantu Anda berinovasi dengan mempelajari ketergantungan di antara manusia, lembaga, dan proses dan kemudian menentukan cara-cara baru untuk menggunakan wawasan tersebut.
Gunakan wawasan data ini untuk meningkatkan keputusan tentang pertimbangan keuangan dan perencanaan. Periksa tren dan apa yang pelanggan inginkan supaya Anda bisa menciptakan produk dan layanan baru. Tak lupa juga untuk menerapkan harga dinamis pada produk yang Anda jual.
Ada kemungkinan tak terbatas yang bisa Anda dapatkan jika bisa memanfaatkan Big Data dengan baik .
6. Efisiensi dalam Sistem Operasional Kerja
Efisiensi dalam sistem operasional kerja adalah area di mana Big Data memiliki dampak yang paling besar.
Dengan Big Data, Anda dapat menganalisis dan menilai cara produksi, feedback, pengembalian barang ke pelanggan, dan lain sebagainya untuk mengurangi permasalahan dan mengantisipasi masalah lainnya yang akan datang di masa depan.
Big Data juga dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan yang sejalan dengan permintaan pasar saat ini.
Tantangan yang Akan Dihadapi Para Pengguna Big Data
Meskipun menggunakan big data memiliki banyak keuntungan, bukan berarti Big Data hadir tanpa tantangan.
Pertama, Big Data merupakan aset yang besar. Meskipun teknologi baru telah dikembangkan untuk penyimpanan Big Data, volume data menjadi semakin berlipat ganda setiap dua tahun sekali. Para ahli masih berjuang untuk mengimbangi data mereka dan menemukan cara untuk menyimpannya secara efektif.
Tidak hanya memikirkan cara menyimpan data. Data yang ada harus digunakan untuk menjadi berharga dan itu tergantung pada kurasi.
Data yang relevan dengan klien harus diolah sedemikian rupa sehingga menghasilkan keuntungan dan nilai yang bermakna. Hal ini tentu saja membutuhkan banyak waktu dan tenaga untuk pengerjaannya.
Para ahli data menghabiskan 50 hingga 80 persen waktunya untuk membuat dan menyiapkan data sebelum benar-benar dapat digunakan.
Menggunakan teknologi Big Data merupakan tantangan berkelanjutan yang perlu dicoba oleh Anda yang mau atau sudah memulai bisnis. Walaupun sulit, memakai teknologi Big Data merupakan cara yang tepat untuk dilakukan.
