Istilah “big data” mengacu pada sejumlah besar data yang tersedia untuk organisasi yang tidak mudah dikelola atau dianalisis oleh banyak alat business intelligence dikarenakan volume dan kompleksitasnya. Hal mendasar tentang big data yaitu volume data yang dikumpulkan, cepatnya ketersediaan data organisasi untuk dianalisis dan kompleksitas (atau varietas) dari data.

Seberapa besar big data?

Menurut Forbes, ada 2.5 kuintiliun (2.5juta trilyun) byte data yang dibuat setiap hari. Karena big data sangat besar, terminologi baru diperlukan untuk menentukan ukuran data itu. Big data terdiri dari petabytes (lebih dari 1juta gigabyte) dan eksabyte (lebih dari 1miliar gigabyte), beda jauh dengan gigabyte yang umum untuk perangkat pribadi.

Bagaimana big data diakses?

Ketika big data muncul, begitu pula model komputasi dengan kemampuan untuk menyimpan dan mengelolanya. Terdapat dua cara untuk mendapatkan akses ke big data yaitu sistem komputasi terpusat dan terdistribusi. Komputasi terpusat artinya data disimpan di komputer pusat dan diproses oleh platform komputasi seperti Google BigQuery, Snowflake, Microsoft Azure atau Amazon Web Services/AWS.

Komputasi terdistribusi artinya big data disimpan dan diproses pada komputer yang berbeda, yang berkomunikasi melalui jaringan. Kerangka kerja perangkat lunak seperti Hadoop memungkinkan untuk menyimpan data dan menjalankan aplikasi untuk memprosesnya.

Ada manfaat menggunakan komputasi terpusat dan menganalisis big data dimana ia disimpan, daripada mengekstraksinya untuk analisis dari sistem terdistribusi. Wawasan pengetahuan dapat diakses oleh setiap pengguna di perusahaan dan diintegrasikan ke dalam alur kerja harian ketika big data ditempatkan di satu tempat dan dianalisis oleh satu platform.

Karakteristik big data

Big data berbeda dari aset data biasa karena kompleksitas volumenya dan kebutuhan akan alat business intelligence canggih untuk memproses dan menganalisanya. Atribut yang mendefinisikan big data adalah volume, variasi, velositas/kecepatan dan variabilitas (umumnya disebut sebagai 4V).

Volume

Karakteristik utama dari big data adalah skalanya yaitu volume data yang tersedia untuk dikumpulkan oleh perusahaan dari berbagai perangkat dan sumber.

Variasi

Variasi merujuk pada format data yang masuk, seperti pesan email, berkas audio, video, data sensor dan banyak lagi. Klasifikasi variasi big data meliputi data yang terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur.

• Data terstruktur biasanya mengacu pada data yang melekat pada struktur atau model yang ditentukan, yang membuatnya lebih mudah untuk dianalisis. Contoh data terstruktur dapat mencakup spreadsheet atau daftar alamat pelanggan.
• Data semi-terstruktur tidak sesuai dengan model data yang ditentukan, tetapi memiliki tanda yang memiliki makna/arti tersendiri (semantic tags) yang mempermudah organisasi data dan pencarian. Contoh data semi-terstruktur adalah kode HTML.
• Data tidak terstruktur adalah data yang tidak diatur oleh model yang telah ditentukan. Contoh data tidak terstruktur dapat mencakup email dan citra satelit.

Velositas

Velositas big data mengacu pada kecepatan saat kumpulan big data diperoleh, diproses dan diakses.

Variabilitas

Variabilitas big data berarti makna data terus berubah. Oleh karena itu, sebelum big data dapat dianalisis, konteks dan makna dari kumpulan data harus dipahami dengan baik.

(Gambar: pixabay.com)

Contoh dan aplikasi big data

Big data yang bervariasi, bervolume tinggi dan berkecepatan tinggi yang dikelola adalah aset vital, yang dapat mendorong pengambilan keputusan yang meningkatkan hasil bisnis lebih baik. Memanfaatkan big data melalui analisis data yang efektif memberikan banyak keunggulan kompetitif. Sedangkan aplikasi dari big data meliputi:

Hiper-personalisasi dalam ritel dengan big data

Wawasan pengetahuan dari big data dapat membantu perusahaan ritel lebih memahami preferensi dan perilaku pelanggan mereka. Dengan pemahaman tersebut, seorang pengecer dapat melakukan hiper-personalisasi inisiatif pemasaran dan pengalaman berbelanja yang mendefinisikan ulang pengalaman pelanggan.

Memperlancar proses dalam keuangan dengan big data

Aplikasi big data dapat membantu perusahaan memaksimalkan data keuangan mereka untuk meningkatkan efisiensi operasional dengan mempersingkat waktu dan proses menjadi wawasan pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti. Perampingan ini meminimalkan macetnya aliran data dan memungkinkan lebih banyak waktu untuk mengidentifikasi peluang pendapatan baru.

Melakukan penskalaan ekspansi dengan big data

Ada wawasan pengetahuan yang tersembunyi dalam big data. Wawasan pengetahuan tersebut membantu perusahaan meningkatkan kinerja, meningkatkan daya saing dan secara efektif menyesuaikan model bisnis untuk ekspansi ke target pasar yang baru dengan sukses.

Mengapa big data penting?

Data dapat menjadi aset perusahaan yang paling berharga. Menggunakan big data untuk membuka wawasan pengetahuan dapat membantu memahami area yang memengaruhi bisnis, mulai dari kondisi pasar dan perilaku pembelian pelanggan sampai proses bisnis. Pemahaman ini membantu mendorong pengambilan keputusan yang berdampak.

(Sumber: looker.com)