Big Data : Pengertian, Karakteristik, Jenis, Fungsi, Sumber dan Proses Analisis

Big data adalah hal yang sangat penting diketahui oleh manusia. Terutama, orang orang yang bergelut dalam dunia bisnis dan digital.

Belakangan ini, istilah big data juga semakin terkenal. Kamu juga mungkin termasuk yang sering mendengarnya.

Namun, sudah tahukah kamu apa yang dimaksud dengan big data? Apa saja karakteristik, jenis, fungsi dan manfaatnya? Mengapa banyak perusahaan besar mengelola big data?

Temukan jawaban dari semua pertanyaan di atas dalam artikel dari Tugas Karyawan ini. Sediakan waktu sekitar 5 – 10 menit untuk memahaminya.

Pengertian Big Data

Banyak orang mengira bahwa istilah big data merujuk pada teknologi tertentu.

Anggapan seperti ini kurang pas. 

Big data sejatinya merujuk kepada penggambaran proses data yang super besar, sangat cepat berubah, serta kompleks. Sampai sampai tidak mungkin seluruh data tersebut dikelola dengan cara tradisional. 

Baik itu data data terstruktur maupun tak terstruktur. Dengan demikian, butuh teknologi tinggi untuk mengelola semua data tersebut.

Namun belakangan, istilah big data mendapatkan konsep yang lebih spesifik ketika Doug Laney mengenalkan istilah 3V ketika dunia memasuki tahun 2000 an.

Yakni:

  • Volume
  • Velocity
  • Varietas

Ketiga hal di ataslah yang kemudian kerap juga orang perkenalkan sebagai karakteristik big data. Kita akan membahasnya satu per satu.

Karakteristik Big Data

Sebagaimana sudah kami singgung, big data merupakan sebutan yang menggambarkan suatu proses pengelolaan data tertentu yang sangat besar. 

Karakter data itu ada 3. Antara lain:

Volume (Ukuran)

Ukuran data dalam proses big data sangatlah besar. Bahkan mungkin benar benar sangat sulit untuk kamu hitung. Bisa jadi hitungannya sudah terabyte hingga hitungan petabyte.

FYI, 1 petabyte itu 1 juta giga. 

Kamu bisa bayangkan saja perusahaan teknologi media sosial seperti Twitter atau Facebook. Kira kira berapa byte data yang mereka simpan setiap harinya?

Mulai dari dari klik, upload foto, video, status, dan berbagai hal tersimpan lainnya.

Jelas sulit sekali bukan menghitungnya?

Velocity (Kecepatan)

Selain ukuran besar, big data juga merujuk pada proses pengelolaan data dalam tingkat kecepatan tinggi.

Aliran masuk data bahkan hanya hitungan beberapa detik. Bahkan bisa jadi data terinput dalam hitung real time.

Perusahaan perusahaan teknologi besar banyak mengelola data semacam ini. Mereka menyimpan data yang manusia input dengan proses transfer super cepat.

Varietas (Variasi)

Satu lagi. Setelah besar dan cepat, data yang datang juga sangat beragam.

Kamu bisa membayangkan bagaimana google mengelola data.

Jutaan orang secara bersama sama setiap harinya melakukan lalu lintas data dengan variasi bentuk. Mulai dari teks, audio, foto, hingga video.

Semua data baik yang terstruktur maupun tak terstruktur masuk dan di olah oleh perusahaan yang punya concern dengan data.

Konsep 3V ini bertahan dalam beberapa waktu.

Hingga kemudian datanglah konsep tambahan dari 2V lainnya untuk menyempurnakan karakteristik dari big data. Yakni value atau nilai serta veracity (kualitas).

Value (Nilai)

Dalam perkembangannya, data data yang banyak juga bisa menghasilkan nilai tertentu bagi perusahaan.

Teknologi (tools) yang ada telah memungkinkan data data itu ada nilainya. Perusahaan bisa melakukan analisis dan menarik berbagai kesimpulan yang bermanfaat bagi perkembangan bisnis mereka.

Veracity (Kebenaran)

Teknologi dalam big data semakin canggih lagi ketika mampu memberikan korelasi, tautan, serta hubungan antar data. 

Dengan demikian, benar dan tidaknya data data juga dapat terdeteksi dengan sistem.

Proses big data menjadi semakin lengkap dan luas lagi ketika muncul konsep 5V ini.

Sejarah Big Data

Konsep serupa big data sebenarnya sudah ada sejak lama. Mungkin sebelum kamu lahir ke dunia.

Oracle mencatat bahwa konsep ini sudah dikembangkan sekitar tahun 1960 an dan 1970 an. Persis ketika dunia sudah mengenal database dan pengembangan database relasional.

Namun, konsep ini mendapatkan popularitasnya ketika dunia memasuki abad ke 21.

Baca Juga:  Berminat Jadi TKI? Pahami Dulu Aturan Gaji TKI Berikut Ini

Tepatnya, ketika muncul berbagai platform yang menghasilkan banyak sekali data dalam lalu lintas aktivitasnya. Ketika tahun 2005 ke atas, muncul platform seperti:

  • Facebook
  • Youtube
  • Twitter
  • Instagram
  • dan banyak lagi

Pada akhirnya, muncul kesadaran bahwa data itu tak boleh berserakan dan menumpuk begitu saja.

Alangkah lebih baik jika menjadi bahan analisis untuk perusahaan pelajari. Terutama, dalam membaca bagaimana karakter dari para penghasil data (user/manusia)

Sejak saat itu, volume data yang manusia hasilkan makin hari makin banyak.

Apalagi ketika muncul IoT atau Internet of Things.

Semakin banyak lagi hal hal yang terhubung dengan internet, maka semakin banyak juga data yang masuk.

Semuanya bermanfaat bagi perusahaan. Terutama untuk mengukur kinerja dari produknya serta bagaimana perilaku penggunaannya.

Sampai hari ini, big data makin mendapatkan perhatian.

Cara kerja Big Data

Bagaimana cara kerja big data?

Sepertinya memahami ini akan membantumu lebih jelas dalam memahami konsep topik penting ini.

Secara garis besar, pengelolaan big data berlangsung melalui tiga kegiatan utama. Oracle mencatatnya sebagai berikut:

  1. Mengintegrasikan data
  2. Mengelola data yang sudah terintegrasi
  3. Menganalisis seluruh data

Kita coba urai satu per satu prosesnya:

1. Integrasi data

Integrasi itu maksudnya menyatukan. Sebagaimana sudah kami singgung, konsep big data menggabungkan data dengan variasi sumber yang luar biasa banyak.

Teknologi dan alat untuk memproses big data membutuhkan kecanggihan. Dalam tahap integrasi, ada beberapa proses yang berjalan:

  • Memasukkan data
  • Memproses data
  • Memformat dalam bentuk yang dapat analis big data gunakan

2. Kelola data

Data data itu tentu saja perlu disimpan bukan?

Semuanya perlu perusahaan jaga karena bagian dari aset yang bermanfaat. Apalagi jika semuanya sudah terintegrasi.

Bukan hanya tersimpan, data juga nantinya perlu untuk diproses dan digunakan sesuai permintaan.

Teknologi penyimpanan data untuk mendukung hal ini dan kini paling populer adalah cloud. 

Banyak perusahaan raksasa mengolah big data dengan media penyimpanan ini.

3. Analisis data

Buah dari segala proses pengolahan data yang mungkin melelahkan akan terasa pada tahap ini.

Ketika para analis data itu melakukan pekerjaannya, mereka bisa menyajikannya dalam bentuk presentasi visual yang berguna untuk kelangsungan perusahaan.

Kemampuan perusahaan dalam menganalisis akan sangat berpengaruh bagi kemajuan mereka.

Jenis Big Data

Kami sudah singgung sebelumnya. Bahwa data yang big data kelola sangatlah banyak dan beragam.

Namun secara umum, kita bisa membagi jenis big data ke dalam beberapa jenis. Antara lain:

1. Big data terstruktur (structured)

Yakni data data yang dapat dikelola dengan format yang tetap.

2. Big data tidak terstruktur (unstructured)

Berupa data data yang tidak terstruktur. Dalam hal ini, pemrosesan datanya menjadi lebih sulit.

3. Big data semi terstruktur (semi structured)

Data dalam big data yang mengandung karakteristik dari dua jenis yang kami urai sebelumnya.

Manfaat Big Data

Dari berbagai sumber yang kami dapatkan, ada beberapa manfaat big data yang bisa perusahaan dapatkan manakala mereka concern untuk urusan ini.

Beberapa manfaat tersebut antara lain:

1. Membantu bisnis dalam mengambil keputusan

Data data tersebut bisa mencerminkan banyak hal. Sangat mungkin berbagai kesimpulan yang bisa bisnis ambil dari big data dapat bermanfaat dalam menghasilan keputusan keputusan strategis.

2. Peningkatan layanan pelanggan

Dengan mengelola data serta menganalisisnya, bisnis juga bisa mendapatkan insight dari perilaku pelanggannya. Dari data data tersebut, perusahaan bisa terus mendapatkan acuan untuk melakukan peningkatan layanannya terhadap pelanggan.

3. Pengembangan produk

Big data juga dapat memberikan prediksi tentang apa apa yang perlu dikembangkan dari suatu produk. Netflix misalnya, perusahaan film ini menggunakan big data untuk melakukan antisipasi terhadap permintaan pelanggannya.

4. Melakukan identifikasi risiko terhadap produk atau layanan

Masalah masalah semacam penipuan, hacking, dan berbagai hal yang merugikan perusahaan juga sejatinya bisa teridentifikasi dengan big data. Mempelajarinya memungkinkan perusahaan untuk menemukan pola pola tertentu yang mencurigkan dan mengancam eksistensinya.

5. Mendorong inovasi

Inovasi memang perlu, namun jika tak relevan dan tak berdasar hasil riset kemungkinan gagalnya pasti tinggi. Dengan big data, inovasi terdorong untuk terus muncul, tentu dengan berdasarkan hasil riset dan proses mempelajari aneka data. 

Baca Juga:  Hati-Hati Penipuan Lowongan Kerja, Ini 10+ Ciri Loker Palsu

Dengan segala manfaat yang big data berikan, tak heran jika banyak perusahaan yang tak ragu untuk melakukan investasi dalam urusan ini. Bahkan dalam jumlah yang tak sedikit.

Sumber big data

Darimana saja peruahaan bisa mengambil data data untuk mereka pelajari?

Tentu saja, ada sumber big data. Dalam hal ini, bisnis bisa memaksimalkan salah satu, beberapa, atau bahkan semuanya. Bergantung pada strategi dan kebutuhan terhadap big data.

Beberapa sumber tersebut antara lain:

1. Streaming data

Yakni data data yang sumbernya dari IoT (Internet of Things) serta berbagai perangkat lain yang dapat mengalirkan sistem teknologi informasi. Misalnya pada mobil pintar, alat alat industri, dan lainnya.

2. Media sosial

Perusahaan juga sangat mungkin menghimpun data user melalui kegiatannya di media sosial. Tentu saja ini membutuhkan keaktifan perusahaan bermain di kanal kanal media sosial seperti Facebook, Instagram, Youtube, Tik Tok atau lainnya.

Bentuk data data dari media sosial ini memang umumnya lebih rumit dan bervariasi. Namun jika bisa dianalisis dengan tepat, tentu sangat bermanfaat bagi perusahaan.

3. Data data dari sumber umum

Berbagai lembaga, baik milik negara maupun swasta juga membuka akses pada data data yang mereka miliki.

Perusahaan juga bisa mengambil data data dari sumber sumber umum dan legal semacam ini. Jumlahnya juga sangat banyak pastinya.

4. Data besar lainnya

Mencakup data data yang tak tergolong dalam 3 jenis data sebelumnya.

Industri yang Cocok Menggunakan Big Data

Tentu saja, tidak semua bisnis membutuhkan pengelolaan big data. Bisnis bisnis skala kecil bisa jadi cukup untuk sekedar menghimpun data dan mengelola dengan teknologi yang konvensional.

Namun, berdasarkan jenis industrinya, ada beberapa industri yang bisa cocok memanfaatkan big data. Antara lain:

1. Health Care (Kesehatan)

Di Indonesia mungkin masih jarang.

Tapi sejatinya, perawatan kesehatan yang mengaopsi teknologi pengelolaan big data akan membuat layanan kesehatan jadi makin canggih.

Layanan kesehatan ini misalnya bisa mengelola data untuk mendapatkan analsis prediktif terhadap pasien sehingga pelayanannya lebih personal.

Dukungan big data dan bantuan tambahan dari AI (Artificial Intellegence) juga bisa mendukung teknologi telemedicini, pemantuan kesehatan jarak jauh, termasuk tracking dan pengelolaan pasien covid 19.

2. Pendidikan (Akademik)

Apa hubungannya big data dengan dunia pendidikan?

Bagi bisnis seperti bimbel online atau kursus digital, big data bisa membantu untuk mempelajari perkembangan siswa siswa yang belajar.

Bisa juga mengukur kepuasan user dan menangkap hal hal yang kiranya bisa meningkatkan kualitas pembelajaran kepada siswa.

Alangkah lebih bagus lagi jika bukan hanya bisnis swasta yang menggarap big data, namun negara lewat dinas terkait.

3. Perbankan

Industri perbankan sangat relevan dengan big data.

Dalam dunia perbankan, peran strategis big data terutama dalam aspek keamanan. Dengan menggunakan big data, bank bisa melakukan deteksi terhadap berbagai perilaku aneh dan menyimpang dari nasabahnya.

Misalnya membaca kecenderungan penyalahgunaan kartu kredit maupun debit. Bahkan ini bisa juga dilakukan dengan real time.

4. Manufaktur

Dalam industri manufaktur, peran big data bisa terasa untuk menambah kualitas strategi dalam pemasokan produk sekaligus penjagaan kualitasnya.

Perusahaan bisa memiliki data yang akurat dan transparan untuk melakukan prediksi tentang hal hal negatif yang mungkin menimpa perusahaan.

5. IT (Information and Technology)

Sektor industri ini menjadi industri yang paling banyak menggunakan big data.

Tentu saja karena kegiatan bisnis mereka umumnya membutuhkan data. Mulai untuk kepentingan peningkatan kualitas produk, meminimalisir risiko bisnis, hingga upgrade produktifitas karyawan.

Sudah menjadi kebiasaan juga bahwa industri IT ketika memecahkan masalah pasti mengacu pada data data yang mereka himpun dari big data.

6. Retail

Industri retail atau toko yang menjual barang barang secara secer kepada publik juga sejatinya akan sangat terbantu jika mengoptimalkan fungsi big data dalam bisnisnya.

Mereka bisa melakukan pengumpulan data dari warga di sekitar lokasi toko, menginventaris barang barang toko, menghimpun ulasan ulasan pengguna mereka dari berbagai sumber, dan lainnya.

Baca Juga:  Peluang 10 Prospek Kerja Akuntansi Demi Masa Depan Cerah

Lebih canggih lagi jika retail menghimpun big data dengan teknologi sensor yang bisa melacak kebiasaan pelanggannya saat ada di toko.

Data data semacam ini pastinya bisa jadi acuan bagi retail untuk melakukan perbaikan secara terus menerus.

7. Transportasi

Satu lagi industri yang juga cocok adalah transportasi.

Kalau industri transportasi bersama dengan pemerintah bisa mengoptimlakan fungsi big data, maka pengelolaan layanan di lalu lintas akan semakin oke.

Big data sebenarnya bisa dipakai untuk hal hal seperti memprediksi kemacetan pada jam jam tertentu, meningkatkan layanan, mengontrol lalu lintas, hingga memanej kegiatan internal industri transportasi.

Proses Big Data Analytics

Kami sudah menyinggung sebelumnya, bahwa analisis data adalah hal krusial dalam pengelolaan data.

Dalam prakteknya, proses big data analytics ini dilakukan oleh seorang data analyst.

Namun, karena big data memiliki karakteristik 5V yang sangat kompleks, data analyst juga membutuhkan bantuan berbagai teknologi serta berbagai software dalam menjalankan prosesnya.

Ada beberapa proses yang melibatkan berbagai teknologi dalam big data analytics.

Antara lain:

1. Machine Learning

Fungsi teknologi machine learning adalah mengumpulkan data. Dengan kemampaun artificial intellegence, machine learning punya kemampuan untuk membaca sekaligus mempelajari kompleksnya data yang masuk dengan sangat cepat.

Bahkan, machine learning juga bisa perusahaan manfaatkan untuk membuat model analisis paling pas terhadap big data. 

2. Data mining

Teknologi data mining dalam big data berguna untik membaca berbagai pola dari data dalam ruang yang sangat besar.

Hal ini sangat membantu seorang data analyst dalam pekerjaannnya. 

Mereka terbantu mendapatkan pola yang mempermudah pengambilan kesimpulan dan selanjutnya pengambilan keputusan. Dengan kesimpulan tepat, perusahaan bisa melesat tentunya.

3. Hadoop

Teknologi ini merupakan software tempat menyimpan sekaligus menyampaikan data yang memiliki sifat open source (sumber terbuka) serta unuk bisa mengaksesnya, hanya butuh waktu yang singkat.

Dalam proses big data analytisc, Hadoop hampir pasti selalu terlibat.

Para pengembang yang mengelola big data pasti tak asing dengan software ini.

4. In Memory Analytics

Teknologi lainnya adalah In Memory Analytics. Dalam proses pengelolaan big data, gunanya teknologi ini adalah melakukan hal hal seperti:

  • Membuat algoritma baru
  • Menciptakan model baru
  • Melakukan analisis dengan cepat
  • Menghapus analisis keliru

Secara fungsi, teknologi ini juga bisa jadi dasar dalam pengambilan keputusan oleh perusahaan.

5. Data management

Dalam proses manaj data ini, berbagai data melalui proses kajian ulang. Jadi, data data yang bisnis dapatkan dari big data, mungkin saja ditemukan hal hal janggal.

Maka dari itu perlu juga ada proses data management.

6. Predictive Analytics

Semakin canggih lagi, untuk memudahkan pemanfaatan big data, muncul teknologi preedictive analytics yang memungkinkan data data terolah jadi semacam prediksi bagi perusahaan.

Dengan teknologi ini, keputusan keputusan strategik bisa perusahaan dapatkan secara lebih praktis.

Untuk membuat teknologi semacam ini, perlu sistem pengembangan dari machine learning, data, sekaligus algoritma.

7. Text Mining

Satu lagi teknologi penting untuk mendukung big data adalah text mining.

Yakni teknologi yang memungkinkan perusahaan melakukan analisis teks dari berbagai sumber data yang mereka gunakan. Mulai dari media sosial, email, mesengger, komentar di website, dan masih banyak lagi.

Bagaimanapun, perusahaan pasti mendapatkan insight menarik dari berbagai tulisan yang audiens bagi di lini lini di atas.

Dengan teknologi ini, data analyst akan lebih mudah untuk membaca kencendrungan pembicaraan orang orang di sumber data.

Penutup

Tak dapat dipungkiri, bahwa data adalah hal yang sangat strategis dalam bisnis di era kekinian.

Meskipun pengeloaan big data umumnya perusahaan besar yang melakukannya, bukan berarti bisnis level kecil boleh menyepelekan data.

Dengan teknologi sederhana, pebisnis di level UMKM juga sejatinya bisa mendapatkan berbagai manfaat dari pengelolaan data yang mereka miliki. 

Semisal mempelajari kecendurangan pelanggan saat chat, nanya nanya, komentar di media sosial, melihat promo gambar atau video dengan model tertentu, dan lain sebagainya.

Kelak ketika membesar, menggunakan teknologi yang mendukung pengelolaan big data adalah kebutuhan yang tak terelakan.

Baca juga:

Share:

Tinggalkan komentar