Apa itu Big Data?

Sebelum mengetahui lebih lanjut, tidak ada salahnya kita mengenali apa big data itu? secara harfiah big data merupakan kumpulan data yang sangat besar volumenya, yang mana data tersebut memilki lebih banyak variasi, namun tumbuh secara eksponensial seiring waktu.

maka big data merupakan data dengan ukuran dan kompleksitas yang sangat besar sehingga tidak ada tools manajemen data tradisional yang mampu menyimpan dan memprosesnya secara efisien.

Sebagai contoh, awalnya informasi penting dari Anda mungkin berupa data nama, alamat, dan nomor telepon.

Namun saat ini, data yang Anda miliki semakin banyak variasi, termasuk postingan di media sosial, riwayat belanja di berbagai marketplace, hingga history di search engine yang menunjukan ketertarikan Anda tentang suatu topik.

Semua data tersebut akan terus dihasilkan bersamaan dengan data pengguna lain di seluruh dunia. Bahwa, pengguna internet menghasilkan data yang sangat besar setiap harinya.

Oleh karena itu, sangat penting untuk bisa mengelola big data dengan baik. Hal ini bisa dimanfaatkan untuk mendukung aktivitas pribadi, apalagi untuk bisnis.

Secara fakta bahwa peran big data bagi bisnis cukup besar. Sebagai contoh, bagi perusahaan yang ingin melihat brand image mereka di platform media sosial apakah positif, negatif bahkan netral.

Bagaimana Karakteristik Big Data?

Kapan sih data yang dihasilkan akan disebut dengan big data? Tentunya, jika memenuhi beberapa kriteria berikut ini:

Sumber : nesabamedia.com

1. Volume

Sesuai dengan namanya yaitu big data, tentu karakteristik utamanya adalah jumlah data yang sangat besar, bisa secara keseluruhan atau berdasarkan platform yang mengelolanya.

Contohnya, Instagram telah menyimpan 69,23% data personal sekitar lebih dari satu miliar pengguna di seluruh dunia.

2. Velocity

Kecepatan dalam produksi data juga menjadi salah satu ciri khasnya, meliputi input data hingga penggunaan data. Dengan adanya internet, proses ini berlangsung secara instan dan perubahaan juga secara real-time.

Sebagai contoh Google menampilkan 23 juta halaman baru setiap bulannya, itupun dengan kondisi bahwa setiap halaman memiliki target kata kunci yang berbeda-beda dan terus menghasilkan data secara bersamaan.

3. Variety

Big data dari satu platform saja yaitu Twitter bisa bervariasi bentuknya. Misalnya, ada data yang berbentuk data personal dalam akun, foto, video, tulisan dan bahkan total tweets setiap pengguna.

Jika kita membayangkan data tersebut berasal dari berbagai platform dan bisnis yang berbeda-beda, tentu format dari bentuknya juga akan berbeda-beda.

Secara langsung ada data yang langsung bisa dibaca dan digunakan dan juga ada data abstrak yang memang perlu dianalisis dahulu sehingga dapat dikelompokkan menjadi:

Structured data – Bisa digunakan secara langsung
Semi-structured data – Harus diolah sebelum digunakan
Unstructured – Perlu dianalisis terlebih dahulu, diolah dan baru bisa digunakan.

Apapun itu, variasi data yang banyak menjadi salah satu karakteristik dari sebuah big data.

4. Veracity

Revolusi industri 4.0 membuat peran data yang dapat membantu dalam mengambil keputusan cukup besar. Maka, dengan adanya keakuratan sebuah data menjadi penting dan itulah mengapa veracity menjadi salah satu karakteristik selanjutnya.

Semakin besar sebuah data, semakin sulit untuk mengelolanya dengan baik. Kalau terjadi error atau kesalahan dalam proses, dampaknya cukup besar.

Jika melihat dari pandangan lebih dalam, big data bukan hanya tentang adanya data yang dihasilkan. Namun, identifikasi data dengan tepat dan memberi manfaat bagi penggunanya.

5. Value

Big data memiliki nilai yang memudahkan bagi pengguna mengakses informasi secara cepat dan bisa mengambil keputusan berdasarkan data yang ada.

Sebagai contoh, fitur instagram story digunakan lebih dari 100 juta pengguna setiap harinya. Hal ini menunjukkan bahwa fitur yang memungkinkan pengguna membuat posting instan cukup digemari.

Dengan kata lain bahwa fitur ini perlu untuk dipertahankan pada platform tersebut dan bahkan melakukan pengembangan seperti adanya fitur tambahan lainnya yaitu boomerang, reels, filter dan lainnya.

Mengapa Big Data itu Penting?

Perusahaan menggunakan big data dalam sistem mereka memiliki tujuan untuk meningkatkan operasi, memberikan layanan kepada pelanggan lebih baik, membuat campaign yang lebih dipersonalisasi, dan mengambil tindakan lain yang pada akhirnya mendapatkan keuntungan.

Misalnya, big data memberikan wawasan yang berharga tentang pelanggan yang dapat digunakan perusahaan untuk mengoptimalkan marketing, ads, dan promosi mereka berguna meningkatkan engagement pengguna dan tingkat konversi.

History data secara real time dapat dianalisis untuk menilai preferensi konsumen atau corporate buyers, memungkinkan bisnis menjadi lebih responsif terhadap keinginan dan kebutuhan pelanggan.

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana big data digunakan oleh organisasi:

Di Industri energi, big data membantu perusahaan minyak dan gas mengidentifikasi lokasi potensial untuk pengeboran dan memantau operasi pipa hingga menggunakannya untuk melacak jaringan listrik.
Perusahaan jasa keuangan menggunakan sistem big data untuk manajemen risiko dan analisis data pasar secara real-time.
Produsen dan perusahaan transportasi mengandalkan big data untuk mengelola rantai pasokan mereka dan mengoptimalkan rute pengiriman.

Apa saja contoh Big Data?

Big data berasal dari berbagai sumber seperti pemrosesan transaksi, basis data pelanggan, dokumen, email, catatan medis, log clickstream internet, aplikasi seluler, dan platform media sosial.

NoLimit salah satu perusahaan teknologi informasi yang berkecimpung dalam big data ini, sumber data yang dihasilkan ini berasal dari media sosial seperti twitter, instagram, facebook, tiktok dan online media.

Seiring waktu data yang diproses akan terus bertambah seiring bertambahnya object (akun profile), keywords, dan hashtag. Anda dapat mengelola data lebih baik dengan menggunakan NoLimit Dashboard yang bisa membantu Anda untuk menentukan keputusan yang cerdas.

Bagaimana menyimpan big data dan prosesnya?

Big data sering disimpan di data lake, sementara gudang data umumnya dibangun di atas basis data relasional dan hanya berisi data terstruktur, data lake dapat mendukung berbagai tipe data dan biasanya didasarkan pada cluster hadoop, cloud object storage services, NoSQL databases atau platform big data lainnya.

Lingkungan big data banyak menggabungkan beberapa sistem dalam distribusi arsitektur, sebagai contoh sebuah data lake pusat mungkin terintegrasi dengan platform lain, termasuk database relasional atau data warehouse.

Data dari big data ini biasanya akan dibiarkan dalam bentuk mentahnya dan kemudian akan disaring sekaligus diatur menyesuaikan kebutuhan untuk penggunaan analitik tertentu.

Pemrosesan big data menempatkan tuntutan berat pada infrastruktur komputasi yang cukup besar. Daya komputasi yang dibutuhkan seringkali disediakan oleh sistem cluster yang mendistribusikan beban kerja pemrosesan di ratusan server komoditas, seperti menggunakan teknologi Hadoop dan mesin proses Spark.

Untuk mendapatkan kapasitas pemrosesan semacam itu dengan mempertimbangkan hemat biaya adalah sebuah tantangan. Efeknya, cloud menjadi salah satu storage popular untuk sistem big data.

Pengguna cloud dapat meningkatkan jumlah server yang diperlukan cukup lama untuk menyelesaikan proyek analitik big data. Secara bisnis pengguna hanya membayar storage dan komputasi berdasarkan waktu yang digunakannya, dan instan cloud dapat dimatikan hingga dibutuhkannya lagi.

Cara kerja big data analytics

Untuk mendapatkan hasil yang valid dan relevan melalui aplikasi analitik big data, data scientists dan data analyst harus memiliki pemahaman terperinci tentang data yang tersedia dan memahami tentang apa yang mereka cari didalamnya. Hal ini membuat persiapan data, filtering, validasi dan transformasi untuk data sets, menjadi langkah pertama yang penting dalam proses analytics.

Setelah data dikumpulkan dan disiapkan untuk proses analisis, berbagai data scientist dan advanced analytics dapat diterapkan untuk menjalankan berbagai aplikasi, menggunakan tools yang menyediakan fitur dan kapasitas analisis big data. Hal ini termasuk machine learning dan deep learning, predictive modeling, data mining, statistical analysis, streaming analytics, text mining dan lainnya.

Menggunakan data pelanggan sebagai contohnya dengan berbagai bagian analytics yang dapat dilakukan dengan kumpulan big data meliputi berikut ini:

Comparative analysis. Ini memeriksa metrik behavior pelanggan dan engagement pelanggan secara real time untuk membandingkan produk, layanan, dan brand perusahaan dengan produk kompetitor.
Social media listening. Ini menganalisis apa yang dikatakan orang di media sosial tentang bisnis atau produk Anda, yang dapat membantu mengidentifikasi potensi masalah dan target audiens untuk campaign marketing.
Marketing analytics. Ini memberikan informasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan campaign marketing dan penawaran promosi produk atau layanan.
Sentiment analysis. Semua data yang dikumpulkan tentang pelanggan dapat dianalisis untuk mengungkapkan perasaan mereka terhadap perusahaan atau brand, tingkat kepuasan pelanggan, potensi masalah, dan bagaimana layanan untuk pelanggan bisa ditingkatkan lebih baik lagi.

Sisi human management dan analytics big data

Pada akhirnya, nilai bisnis dan manfaat dari big data bergantung pada pekerja yang bertugas untuk mengelola dan menganalisis data. Beberapa tools big data memungkinkan pengguna yang kurang teknis untuk menggunakan sistem analytics prediktif untuk membantu bisnis yang menerapkan infrastruktur yang sesuai untuk proyek big data, sambil meminimalkan kebutuhan tentang perangkat keras dan pengetahuan perangkat lunak terdistribusi.

Sebagai penutup dari artikel ini bagaimana Anda telah mengetahui apa itu big data dan terdapat quotes “Big data is for machines; small data is for people.”