Big Data: Mengenal Istilah Dalam Teknologi Terkini

Wefelltoearth – Big data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang tidak dapat dengan mudah dikelola atau dianalisis dengan alat pemrosesan data tradisional, khususnya spreadsheet. Data besar meliputi data yang tersusun rapi, contohnya seperti sistem inventaris atau rekaman transaksi uang. Termasuk juga data tidak terstruktur, seperti kiriman atau video sosial,  dan kumpulan data campuran, seperti yang digunakan untuk melatih model bahasa besar untuk AI. Kumpulan data ini dapat mencakup apa saja mulai dari karya Shakespeare hingga spreadsheet anggaran perusahaan selama 10 tahun terakhir.

Big data tumbuh pesat karena teknologi canggih yang menekan biaya penyimpanan dan komputasi, mungkinkan lebih banyak data disimpan. Dengan peningkatan volume tersebut, perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang lebih akurat dan tepat dengan data mereka. Namun, meraih nilai penuh dari big data tidak hanya tentang menganalisisnya saja. Ini adalah keseluruhan proses penemuan yang membutuhkan analis, pengguna bisnis, dan eksekutif yang cerdas yang mengajukan pertanyaan yang tepat, mengenali pola, membuat asumsi yang tepat, dan memprediksi perilaku.

Mengenal Lima “V” Pada Big Data

Secara tradisional, kita mengenali big data berdasarkan tiga karakteristik yakni variasi, volume, dan kecepatan (velocity), yang juga dikenal sebagai “tiga V.” Namun, dua V tambahan telah muncul selama beberapa tahun terakhir yakni nilai (value) dan kebenaran (veracity). Penambahan tersebut masuk akal karena saat ini, data telah menjadi modal. Bayangkan beberapa perusahaan teknologi terbesar di dunia. Banyak produk yang mereka tawarkan didasarkan pada data mereka, yang terus-menerus mereka analisis untuk menghasilkan lebih banyak efisiensi dan mengembangkan inisiatif baru. Keberhasilan bergantung pada kelima V tersebut.

Volume

Jumlah data penting. Dalam big data, kamu perlu mengelola informasi besar yang padatnya rendah dan tidak terorganisir. Ini bisa berupa data yang nilainya tidak diketahui, seperti umpan data X (dulu Twitter), aliran klik pada halaman web atau aplikasi seluler, atau peralatan yang menggunakan sensor. Bagi beberapa organisasi, ini mungkin puluhan terabyte data. Bagi yang lain, mungkin ratusan petabyte.

Kecepatan (Velocity)

Data diterima dengan cepat dan kemungkinan besar segera mendapatkan respons. Biasanya, kecepatan tertinggi aliran data langsung ke memori dibandingkan ditulis ke disk. Beberapa produk pintar yang menggunakan internet beroperasi secara real time atau mendekati real time dan akan memerlukan evaluasi dan tindakan secara real time.

Variasi (Variety)

Keragaman mengacu pada berbagai jenis data yang tersedia. Jenis data tradisional terstruktur dan sesuai dengan basis data relasional. Dengan munculnya big data, data hadir dalam jenis data baru yang tidak terstruktur. Jenis data yang tidak terstruktur dan semiterstruktur, seperti teks, audio, dan video, memerlukan praproses tambahan untuk memperoleh makna dan mendukung metadata.

Kebenaran (Veracity)

Gagasan tentang kebenaran dalam data terkait dengan konsep fungsional lainnya, seperti kualitas data dan integritas data. Pada akhirnya, semua ini saling tumpang tindih dan mengarahkan organisasi ke repositori data yang memberikan data berkualitas tinggi, akurat, dan andal untuk mendukung wawasan dan keputusan.

Nilai (Value)

Data memiliki nilai intrinsik dalam bisnis. Namun, data tidak berguna sampai nilai tersebut ditemukan. Karena big data mengumpulkan wawasan yang luas dan mendalam, di suatu tempat dalam semua informasi tersebut terdapat wawasan yang dapat menguntungkan organisasi Anda. Nilai ini dapat bersifat internal, seperti proses operasional yang mungkin dioptimalkan, atau eksternal, seperti saran profil pelanggan yang dapat memaksimalkan keterlibatan.

Cara Kerja Big Data

Big data bekerja dengan memberikan wawasan yang menyoroti peluang dan model bisnis baru. Setelah data diserap, memulai melibatkan tiga tindakan utama:

Mengintegrasikan

Data besar menggabungkan info dari berbagai aplikasi dan sumber yang berbeda. Mekanisme integrasi data tradisional, seperti mengekstrak, mengubah, dan memuat umumnya tidak mampu melakukan tugas tersebut. Diperlukan strategi dan teknologi baru untuk menganalisis kumpulan big data dalam skala terabyte, atau bahkan petabyte. Selama integrasi, Anda perlu memasukkan data, memprosesnya, dan memastikannya diformat dan tersedia dalam format yang dapat digunakan oleh analis bisnis Anda.

Mengelola

Solusi penyimpanan Anda dapat berada di cloud, di tempat, atau keduanya. Anda dapat menyimpan data dalam bentuk apa pun yang Anda inginkan dan membawa persyaratan pemrosesan yang diinginkan dan mesin proses yang diperlukan ke kumpulan data tersebut sesuai permintaan. Banyak orang memilih solusi penyimpanan mereka sesuai dengan lokasi penyimpanan data mereka saat ini. Danau data semakin populer karena mendukung persyaratan komputasi Anda saat ini dan memungkinkan Anda untuk menjalankan sumber daya sesuai kebutuhan.

Analisis

Big data yang Anda investasikan akan membuahkan hasil ketika Anda memproses dan menggunakan data tersebut dengan tepat. Analisis visual dari berbagai set data Anda memberi Anda kejelasan baru. Anda bisa menjelajahi data lebih jauh untuk membuat penemuan baru dan membagikan temuan Anda dengan orang lain. Anda juga bisa membangun model data dengan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, memanfaatkan data Anda untuk organisasi Anda.

Manfaat Big Data

Layanan big data memungkinkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang tren dan pola, dengan mengintegrasikan berbagai set data untuk membentuk gambaran yang lengkap. Penggabungan ini tidak hanya memfasilitasi analisis retrospektif tetapi juga meningkatkan kemampuan prediktif. Selain itu, saat dikombinasikan dengan AI, big data melampaui analitik tradisional, memberdayakan organisasi untuk membuka solusi inovatif dan mendorong hasil transformasional.

Wawasan yang lebih baik

Saat organisasi memiliki lebih banyak data, mereka dapat memperoleh wawasan yang lebih baik. Dalam beberapa kasus, rentang yang lebih luas mengonfirmasi insting terhadap serangkaian keadaan yang lebih beragam. Dalam kasus lain, kumpulan data yang lebih besar mengungkap koneksi yang sebelumnya tersembunyi dan memperluas perspektif yang mungkin terlewatkan. Semua ini memungkinkan organisasi untuk memiliki pemahaman yang lebih komprehensif tentang bagaimana dan mengapa sesuatu terjadi, terutama ketika otomatisasi memungkinkan pemrosesan big data yang lebih cepat dan mudah.

Pengambilan keputusan

Dengan wawasan yang lebih baik, organisasi dapat membuat keputusan berdasarkan data dengan proyeksi dan prediksi yang lebih andal. Ketika big data digabungkan dengan otomasi dan analitik, hal itu membuka berbagai kemungkinan, termasuk tren pasar yang lebih terkini, analisis media sosial, dan pola yang menginformasikan manajemen risiko.

Pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi

Big data memungkinkan organisasi untuk membangun profil pelanggan melalui kombinasi data penjualan pelanggan, data demografi industri, dan data terkait seperti aktivitas media sosial dan keterlibatan kampanye pemasaran. Dengan big data, tingkat ketelitian meningkatkan keterlibatan dan menyempurnakan pengalaman pelanggan.

Peningkatan efisiensi operasional 

Setiap departemen dapat memperoleh manfaat dari data pada tingkat operasional untuk tugas-tugas. Baik itu masalah teknis maupun masalah kinerja staf, big data menghasilkan wawasan tentang cara organisasi beroperasi dan cara organisasi tersebut dapat ditingkatkan.