Big Data: Definisi dan Konsep Dasar

Big Data – Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan jumlah data yang sangat besar dan kompleks yang sulit untuk diolah dengan menggunakan alat yang digunakan untuk menangani data tradisional. Big Data didefinisikan oleh tiga karakteristik utama yaitu volume, variety, dan velocity. Volume mengacu pada jumlah data yang tersedia, variety mengacu pada jenis data yang tersedia, dan velocity mengacu pada kecepatan data yang tersedia.

Baca juga: VOSviewer: Bibliometric Analysis Tools for Industry 4.0 and Supply Chain

Konsep dasar Big Data adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, menyimpan dan mengelola data besar dengan teknologi yang sesuai, dan menganalisis data besar untuk mengekstrak informasi yang berguna. Teknologi yang digunakan untuk menangani Big Data antara lain Hadoop, Spark, dan NoSQL databases. Big Data digunakan dalam berbagai industri untuk meningkatkan efisiensi operasional dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Namun, implementasi Big Data juga menghadapi tantangan seperti keterbatasan sumber daya, keterbatasan kemampuan analisis data, dan masalah privasi data.

Baca juga: Supply Chain Sustainability

Mengenal Karakteristik Data Besar

Karakteristik data besar didefinisikan oleh tiga karakteristik utama yaitu volume, variety, dan velocity.

1. Volume mengacu pada jumlah data yang tersedia berupa terabytes, petabytes, atau bahkan exabytes. Data besar ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti website, aplikasi mobile, jaringan sosial, log perangkat, dan lain-lain.
2. Variety mengacu pada jenis data yang tersedia yang terstruktur seperti data tabel atau data yang tidak terstruktur seperti teks, gambar, suara, video, dll.
3. Velocity mengacu pada kecepatan data yang tersedia yang dapat dikumpulkan dan diproses dalam waktu yang sangat singkat, sehingga perlu diolah dengan cepat untuk membuat keputusan bisnis yang tepat.

Selain tiga karakteristik utama, beberapa sumber juga menambahkan karakteristik lainnya seperti veracity (kepercayaan) yang mengacu pada tingkat kepercayaan dari data yang tersedia dan value (nilai) yang mengacu pada nilai yang dapat diperoleh dari data yang tersedia. Karakteristik data besar ini menyebabkan data besar sulit untuk diolah dengan alat yang digunakan untuk menangani data tradisional dan menyebabkan teknologi khusus seperti Hadoop, Spark, dan NoSQL databases digunakan untuk menangani data besar.

Baca juga: Optimalkan Pengelolaan Data dengan Cloud Computing

Cara Kerja Big Data

Data dalam jumlah besar dan beragam di dalam Big Data disimpan di dalam wadah khusus yang biasanya menggunakan penyimpanan data besar seperti Hadoop, Cloud, atau NoSQL.

Data tersebut dapat dikumpulkan dari berbagai sumber dalam format mentah, kemudian difilter dan diproses agar dapat ditampilkan sesuai kebutuhan untuk program analitik tertentu.

Pada kasus lain, data dalam Big Data dapat difilter terlebih dahulu menggunakan program pengumpulan dan pengolahan data tertentu, sehingga dapat langsung digunakan untuk menganalisis.

Proses pemrosesan Big Data membutuhkan daya komputasi yang besar, biasanya pemrosesan dilakukan dan didistribusikan ke beberapa perangkat dengan menggunakan skema jaringan komputer atau Cloud.

Setelah data tersimpan dan diproses, seorang ilmuwan data atau analis data akan menganalisis data tersebut menggunakan aplikasi analitik. Ahli tersebut harus memiliki pemahaman yang kuat tentang data yang ingin dicari dan dianalisis dalam Big Data.

Dalam proses analisis ini, para ahli tersebut melakukan serangkaian upaya untuk memahami Big Data tersebut. Biasanya, ilmuwan data atau analis data akan melakukan penyaringan, validasi, serta transformasi pada kumpulan data tersebut.

Setelah data dikumpulkan dan dipersiapkan, para ahli tersebut akan mulai menjalankan aplikasi yang menyediakan fitur untuk menganalisis data besar, termasuk aplikasi pembelajaran mendalam, analisis statistik, pemodelan prediktif, dan sebagainya.

Contoh Aplikasi Big Data Dalam Industri

Beberapa contoh aplikasi Big Data dalam industri antara lain:

Perbankan

Menganalisis data transaksi pelanggan dan memprediksi kebutuhan pelanggan.

Asuransi

Menganalisis data klaim dan meningkatkan efisiensi proses pembayaran klaim.

Retail

Menganalisis data pembelian pelanggan dan membuat keputusan bisnis yang tepat.

Telekomunikasi

Menganalisis data penggunaan jaringan dan meningkatkan kualitas jaringan.

Kesehatan

Menganalisis data kesehatan dan meningkatkan efisiensi dalam diagnosis dan pengobatan penyakit.

Pertambangan

Menganalisis data geologi dan meningkatkan efisiensi dalam eksplorasi dan pengembangan tambang.

Transportasi

Menganalisis data lalu lintas dan meningkatkan eefisiensi dalam perencanaan rute dan jadwal transportasi.

Media dan hiburan

Menganalisis data interaksi pengguna dan meningkatkan konten yang disediakan.

Manufaktur

Menganalisis data produksi dan meningkatkan efisiensi dalam manajemen stok dan perencanaan produksi.

Keamanan: Menganalisis data keamanan dan meningkatkan keamanan di area publik dan lingkungan kerja.

Aplikasi Big Data dalam industri sangat luas dan dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Aplikasi Big Data juga dapat digunakan untuk meningkatkan pemahaman terhadap pelanggan dan pasar serta meningkatkan kinerja bisnis dan keuntungan.

Baca juga: Mengenal Internet of Everything (IoE)

Menganalisis Data Besar Dengan Teknologi

Hadoop dan Spark adalah teknologi yang digunakan untuk menangani data besar atau Big Data.

Hadoop

Platform open-source yang digunakan untuk menyimpan dan mengelola data besar. Hadoop menggunakan teknologi distributed file system yang memungkinkan data dibagi menjadi beberapa bagian dan disimpan di berbagai node dalam jaringan. Ini memungkinkan Hadoop untuk menangani data besar dengan skala linier. Hadoop juga menyediakan alat seperti MapReduce yang digunakan untuk memproses data besar dengan parallel computing.

Spark

Alat yang digunakan untuk memproses data besar dengan cepat. Spark memungkinkan data besar untuk diproses dalam waktu yang sangat singkat dengan menggunakan teknologi in-memory processing. Spark juga menyediakan alat seperti SQL dan DataFrame yang digunakan untuk mengambil informasi dari data besar.

Kedua teknologi ini dapat digunakan bersama-sama untuk menangani data besar. Hadoop digunakan untuk menyimpan dan mengelola data besar dan Spark digunakan untuk memproses data besar dengan cepat. Beberapa perusahaan juga menggunakan teknologi seperti Hive dan Pig yang dibangun di atas Hadoop untuk membuat proses analisis data lebih mudah dan efisien.

Hadoop digunakan untuk menyimpan dan mengelola data besar dengan skala linier, sementara Spark digunakan untuk memproses data besar dengan cepat menggunakan teknologi in-memory processing. Kombinasi kedua teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk menangani data besar secara efisien dan mengekstrak informasi yang berguna dari data tersebut.

Beberapa perusahaan juga menggunakan teknologi lain seperti Kafka dan Storm untuk menangani data streaming, serta teknologi seperti Elasticsearch dan Solr untuk mencari dan mengindeks data. Namun, Hadoop dan Spark adalah teknologi yang paling umum digunakan dalam pengelolaan dan analisis data besar.

Menyimpan dan Mengelola Data Besar Dengan NoSQL Databases

NoSQL databases (Not Only SQL) adalah jenis basis data yang digunakan untuk menyimpan dan mengelola data besar atau Big Data. NoSQL databases tidak mengikuti model relasional seperti basis data relasional (RDBMS) yang umum digunakan, melainkan menggunakan model yang lebih fleksibel seperti key-value, document, columnar, dan graph.

Beberapa contoh NoSQL databases yang populer antara lain:

MongoDB

Basis data dokumen yang digunakan untuk menyimpan data yang tidak terstruktur seperti teks, gambar, suara, dan video.

Cassandra

Basis data kolom yang digunakan untuk menyimpan data yang digunakan dalam aplikasi real-time.

Redis

Basis data key-value yang digunakan untuk menyimpan data yang digunakan dalam aplikasi caching.

Neo4j

Basis data graph yang digunakan untuk menyimpan data yang digunakan dalam aplikasi yang mengandalkan relasi antar data.

NoSQL database

Basis databases yang cocok digunakan untuk menyimpan dan mengelola data besar karena dapat menangani data yang tidak terstruktur, menyimpan data dengan skala linier, dan menyediakan akses yang cepat ke data.

Beberapa perusahaan menggunakan NoSQL databases sebagai penyimpanan utama data besar dan menggabungkannya dengan teknologi seperti Hadoop dan Spark untuk memproses data besar dengan cepat. Namun, NoSQL databases juga memiliki beberapa keterbatasan seperti kurangnya fitur keamanan dan kontrol akses yang canggih.

Big Data Dalam Pengambilan Keputusan Bisnis

Big Data dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data yang tersedia. Ini dapat membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan kinerja bisnis.

Beberapa contoh cara Big Data digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis antara lain:

Analisis Pelanggan

Digunakan untuk menganalisis data pelanggan seperti preferensi pembelian, perilaku pembelian, dan interaksi pelanggan, meningkatkan kinerja bisnis dengan meningkatkan pemahaman terhadap pelanggan dan pasar.

Prediksi Pasar

Digunakan untuk memprediksi perkembangan pasar dan mengidentifikasi tren yang akan datang. Ini dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja bisnis dengan mengambil keputusan yang tepat.

Analisis Risiko

Digunakan untuk menganalisis data risiko dan mengidentifikasi risiko yang mungkin terjadi. Ini dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja bisnis dengan mengambil keputusan yang tepat untuk menghindari atau mengatasi risiko yang mungkin terjadi.

Optimisasi Proses

Digunakan untuk menganalisis data proses bisnis dan mengidentifikasi area yang dapat dioptimalkan. Ini dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan kinerja bisnis.

Pembuatan Keputusan Real-time

Digunakan untuk membuat keputusan real-time dengan menganalisis data yang terus-menerus datang. Ini dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja bisnis dengan membuat keputusan yang tepat dalam waktu yang tepat.

Big Data dapat digunakan dalam berbagai aspek pengambilan keputusan bisnis dan dapat meningkatkan kinerja bisnis dengan membuat keputusan yang lebih baik. Namun, implementasi Big Data juga menghadapi tantangan seperti keterbatasan sumber daya, keterbatasan kemampuan analisis data, dan masalah privasi data. Oleh karena itu, perusahaan harus mempertimbangkan kebutuhan dan tantangan yang mungkin dihadapi saat mengaplikasikan Big Data dalam pengambilan keputusan bisnis.

Tantangan Implementasi Big Data

Implementasi Big Data menghadapi beberapa tantangan, diantaranya:

Keterbatasan sumber daya

Mengelola dan memproses data besar memerlukan sumber daya yang besar, seperti komputasi, penyimpanan, dan jaringan. Beberapa perusahaan mungkin tidak memiliki sumber daya yang cukup untuk mengimplementasikan Big Data.

Keterbatasan kemampuan analisis data

Analisis data besar memerlukan kemampuan analisis yang kuat, termasuk pemrograman, statistik, dan machine learning. Beberapa perusahaan mungkin tidak memiliki kemampuan analisis yang cukup untuk mengimplementasikan Big Data.

Masalah privasi data

Mengumpulkan dan menyimpan data besar dari sumber yang berbeda dapat menimbulkan masalah privasi data, termasuk masalah keamanan data dan perlindungan data pribadi.

Kualitas Data

Data yang tidak akurat atau tidak lengkap dapat mempengaruhi analisis data dan menyebabkan keputusan yang salah.

Solusi Implementasi Big Data

Berikut ini solusi dalam menghadapi tantangan implementasi big data:

Menyewakan sumber daya eksternal

Beberapa perusahaan dapat menyewakan sumber daya dari penyedia layanan cloud untuk mengatasi keterbatasan sumber daya.

Pelatihan dan perekrutan

Perusahaan dapat melatih staf atau merekrut profesional yang memiliki kemampuan analisis data yang dibutuhkan.

Penerapan standar privasi data

Perusahaan dapat menerapkan standar privasi data yang sesuai untuk melindungi data pelanggan.

Data Governance

Perusahaan dapat menerapkan strategi dan proses untuk menjamin data yang dikumpulkan berkualitas baik dan dapat dipercayai.

Penerapan teknologi yang sesuai

Perusahaan dapat mempertimbangkan teknologi seperti Hadoop, Spark, dan NoSQL databases yang sesuai dengan kebutuhan data besar mereka.

Implementasi Big Data memerlukan komitmen yang kuat dari perusahaan untuk mengatasi tantangan yang mungkin dihadapi dan mengekstrak nilai dari data besar yang tersedia.

Menggabungkan Big Data Dengan Teknologi AI dan Machine Learning

Big Data dan teknologi AI (Artificial Intelligence) dan Machine Learning (ML) sering digabungkan dalam aplikasi dan analisis bisnis. AI digunakan untuk mengekstrak informasi dan menemukan pola dari data besar, sementara ML digunakan untuk membuat prediksi dan mengoptimalkan proses bisnis.

Beberapa contoh cara Big Data digabungkan dengan AI dan ML antara lain:

• Analisis Prediksi: digunakan untuk mengumpulkan data, sementara AI dan ML digunakan untuk membuat prediksi seperti peramalan penjualan dan analisis risiko.
• Chatbot: digunakan untuk mengumpulkan data interaksi pelanggan, sementara AI digunakan untuk mengembangkan chatbot yang dapat berinteraksi dengan pelanggan dengan cara yang natural.
• Pembuatan Keputusan Otomatis: digunakan untuk mengumpulkan data, sementara AI digunakan untuk mengoptimalkan proses pembuatan keputusan otomatis seperti sistem pengendalian inventori.
• Analisis Sentiment: digunakan untuk mengumpulkan data dari media sosial, sementara AI digunakan untuk menganalisis perasaan atau opini pelanggan terhadap produk atau merek.
• Kustomisasi: digunakan untuk mengumpulkan data pelanggan, sementara AI digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan dengan menyesuaikan konten dan tawaran yang disediakan.

Menggabungkan Big Data dengan AI dan ML dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam analisis data, membuat prediksi yang lebih baik, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Namun, implementasi teknologi ini juga memerlukan komitmen sumber daya yang cukup dan kompetensi yang tepat untuk mengatasi tantangan yang mungkin dihadapi selama proses implementasi.

Kesimpulan

Big Data adalah kumpulan data besar yang digunakan untuk mengekstrak informasi dan menemukan pola yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Teknologi seperti Hadoop, Spark, dan NoSQL databases digunakan untuk menyimpan dan mengelola data besar, sementara teknologi AI dan Machine Learning digunakan untuk memproses dan menganalisis data besar.

Implementasi Big Data menghadapi tantangan seperti keterbatasan sumber daya, keterbatasan kemampuan analisis data, dan masalah privasi data. Namun, dengan solusi yang tepat, perusahaan dapat mengatasi tantangan tersebut dan mengekstrak nilai dari data besar yang tersedia.

Semoga bermanfaat

Referensi

1. Agrawal, D., Bernstein, P., Bertino, E., Davidson, S., Dayal, U., Franklin, M., … & Widom, J. (2011). Challenges and opportunities with Big Data 2011-1.
2. Andrejevic, M. (2014). Big data, big questions| the big data divide. International Journal of Communication, 8, 17.
3. Buhl, H. U., Röglinger, M., Moser, F., & Heidemann, J. (2013). Big data. Business & Information Systems Engineering, 5(2), 65-69.
4. Davenport, T. H., Barth, P., & Bean, R. (2012). How’big data’is different.
5. Davenport, T. H., & Dyché, J. (2013). Big data in big companies. International Institute for Analytics, 3(1-31).
6. Madden, S. (2012). From databases to data. IEEE Internet Computing, 16(3), 4-6.
7. McAfee, A., Brynjolfsson, E., Davenport, T. H., Patil, D. J., & Barton, D. (2012). Big data: the management revolution. Harvard business review, 90(10), 60-68.
8. Oussous, A., Benjelloun, F. Z., Lahcen, A. A., & Belfkih, S. (2018). Big Data technologies: A survey. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 30(4), 431-448.
9. Wu, X., Zhu, X., Wu, G. Q., & Ding, W. (2013). Data mining with big data. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 26(1), 97-107.