Big Data – Big Data ialah perumpamaan yg dipakai untuk menggambarkan jumlah data yg sangat besar & kompleks yg sukar untuk dimasak dgn menggunakan alat yg dipakai untuk menangani data tradisional. Big Data didefinisikan oleh tiga karakteristik utama yaitu volume, variety, & velocity. Volume mengacu pada jumlah data yg tersedia, variety mengacu pada jenis data yg tersedia, & velocity mengacu pada kecepatan data yg tersedia.
Baca juga: VOSviewer: Bibliometric Analysis Tools for Industry 4.0 and Supply Chain
Konsep dasar Big Data yaitu menghimpun data dr aneka macam sumber, menyimpan & mengorganisir data besar dgn teknologi yg sesuai, & menganalisis data besar untuk mengekstrak info yg berguna. Teknologi yg dipakai untuk menangani Big Data antara lain Hadoop, Spark, & NoSQL databases. Big Data dipakai dlm aneka macam industri untuk meningkatkan efisiensi operasional & membuat keputusan bisnis yg lebih baik. Namun, implementasi Big Data pula menghadapi tantangan mirip kekurangan sumber daya, kekurangan kesanggupan analisis data, & dilema privasi data.
Baca juga: Supply Chain Sustainability
Table of Contents
Mengenal Karakteristik Data Besar
Karakteristik data besar didefinisikan oleh tiga karakteristik utama yaitu volume, variety, & velocity.
- Volume mengacu pada jumlah data yg tersedia berbentukterabytes, petabytes, atau bahkan exabytes. Data besar ini mampu berasal dr banyak sekali sumber seperti situs web, aplikasi mobile, jaringan sosial, log perangkat, & lain-lain.
- Variety mengacu pada jenis data yg tersedia yg teratur mirip data tabel atau data yg tak terencana seperti teks, gambar, suara, video, dll.
- Velocity mengacu pada kecepatan data yg tersedia yg dapat dikumpulkan & diproses dlm waktu yg sangat singkat, sehingga perlu diolah dgn cepat untuk menciptakan keputusan bisnis yg sempurna.
Selain tiga karakteristik utama, beberapa sumber pula menyertakan karakteristik yang lain seperti veracity (akidah) yg mengacu pada tingkat iman dr data yg tersedia & value (nilai) yg mengacu pada nilai yg dapat diperoleh dr data yg tersedia. Karakteristik data besar ini menimbulkan data besar sukar untuk diolah dgn alat yg digunakan untuk menangani data tradisional & menyebabkan teknologi khusus seperti Hadoop, Spark, & NoSQL databases digunakan untuk menangani data besar.
Baca juga: Optimalkan Pengelolaan Data dgn Cloud Computing
Cara Kerja Big Data
Data dlm jumlah banyak & bermacam-macam di dlm Big Data disimpan di dlm wadah khusus yg biasanya memakai penyimpanan data besar seperti Hadoop, Cloud, atau NoSQL.
Data tersebut dapat dikumpulkan dr aneka macam sumber dlm format mentah, kemudian difilter & diproses semoga dapat ditampilkan sesuai kebutuhan untuk program analitik tertentu.
Pada kasus lain, data dlm Big Data dapat difilter terlebih dulu memakai acara pengumpulan & pengolahan data tertentu, sehingga dapat langsung dipakai untuk menganalisis.
Proses pemrosesan Big Data membutuhkan daya komputasi yg besar, umumnya pemrosesan dikerjakan & didistribusikan ke beberapa perangkat dgn menggunakan sketsa jaringan komputer atau Cloud.
Setelah data tersimpan & diproses, seorang ilmuwan data atau analis data akan menganalisis data tersebut memakai aplikasi analitik. Ahli tersebut harus memiliki pengertian yg besar lengan berkuasa ihwal data yg ingin dicari & dianalisis dlm Big Data.
Dalam proses analisis ini, para hebat tersebut melakukan serangkaian upaya untuk mengetahui Big Data tersebut. Biasanya, ilmuwan data atau analis data akan melaksanakan penyaringan, validasi, serta transformasi pada kumpulan data tersebut.
Setelah data dikumpulkan & dipersiapkan, para andal tersebut akan mulai menjalankan aplikasi yg menyediakan fitur untuk menganalisis data besar, termasuk aplikasi pembelajaran mendalam, analisis statistik, pemodelan prediktif, & sebagainya.
Contoh Aplikasi Big Data Dalam Industri
Beberapa acuan aplikasi Big Data dlm industri antara lain:
Perbankan
Menganalisis data transaksi konsumen & memprediksi kebutuhan konsumen.
Asuransi
Menganalisis data klaim & meningkatkan efisiensi proses pembayaran klaim.
Retail
Menganalisis data pembelian pelanggan & menciptakan keputusan bisnis yg sempurna.
Telekomunikasi
Menganalisis data penggunaan jaringan & meningkatkan mutu jaringan.
Kesehatan
Menganalisis data kesehatan & meningkatkan efisiensi dlm diagnosis & pengobatan penyakit.
Pertambangan
Menganalisis data geologi & meningkatkan efisiensi dlm eksplorasi & pengembangan tambang.
Transportasi
Menganalisis data lalu lintas & meningkatkan eefisiensi dlm perencanaan rute & jadwal transportasi.
Media & hiburan
Menganalisis data interaksi pengguna & meningkatkan konten yg disediakan.
Manufaktur
Menganalisis data buatan & meningkatkan efisiensi dlm manajemen stok & perencanaan bikinan.
Keamanan: Menganalisis data keamanan & meningkatkan keamanan di area publik & lingkungan kerja.
Aplikasi Big Data dlm industri sangat luas & mampu digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional & menciptakan keputusan bisnis yg lebih baik. Aplikasi Big Data pula mampu dipakai untuk meningkatkan pengertian terhadap pelanggan & pasar serta meningkatkan kinerja bisnis & laba.
Baca juga: Mengenal Internet of Everything (IoE)
Menganalisis Data Besar Dengan Teknologi
Hadoop & Spark yaitu teknologi yg digunakan untuk menangani data besar atau Big Data.
Hadoop
Platform open-source yg dipakai untuk menyimpan & mengorganisir data besar. Hadoop menggunakan teknologi distributed file system yg memungkinkan data dibagi menjadi beberapa pecahan & disimpan di aneka macam node dlm jaringan. Ini memungkinkan Hadoop untuk menangani data besar dgn skala linier. Hadoop pula menawarkan alat mirip MapReduce yg dipakai untuk memproses data besar dgn parallel computing.
Spark
Alat yg dipakai untuk memproses data besar dgn cepat. Spark memungkinkan data besar untuk diproses dlm waktu yg sungguh singkat dgn menggunakan teknologi in-memory processing. Spark pula menawarkan alat mirip SQL & DataFrame yg digunakan untuk mengambil informasi dr data besar.
Kedua teknologi ini mampu digunakan gotong royong untuk menangani data besar. Hadoop digunakan untuk menyimpan & mengorganisir data besar & Spark dipakai untuk memproses data besar dgn cepat. Beberapa perusahaan pula memakai teknologi mirip Hive & Pig yg dibangun di atas Hadoop untuk membuat proses analisis data lebih mudah & efisien.
Hadoop digunakan untuk menyimpan & mengurus data besar dgn skala linier, sementara Spark digunakan untuk memproses data besar dgn cepat menggunakan teknologi in-memory processing. Kombinasi kedua teknologi ini memungkinkan perusahaan untuk menangani data besar dengan-cara efisien & mengekstrak berita yg berkhasiat dr data tersebut.
Beberapa perusahaan pula memakai teknologi lain mirip Kafka & Storm untuk menangani data streaming, serta teknologi seperti Elasticsearch & Solr untuk mencari & mengindeks data. Namun, Hadoop & Spark yakni teknologi yg paling biasa digunakan dlm pengelolaan & analisis data besar.
Menyimpan & Mengelola Data Besar Dengan NoSQL Databases
NoSQL databases (Not Only SQL) yakni jenis basis data yg digunakan untuk menyimpan & mengelola data besar atau Big Data. NoSQL databases tak mengikuti model relasional mirip basis data relasional (RDBMS) yg biasa dipakai, melainkan menggunakan model yg lebih fleksibel seperti key-value, document, columnar, & graph.
Beberapa pola NoSQL databases yg populer antara lain:
MongoDB
Basis data dokumen yg digunakan untuk menyimpan data yg tak terencana seperti teks, gambar, suara, & video.
Cassandra
Basis data kolom yg dipakai untuk menyimpan data yg digunakan dlm aplikasi real-time.
Redis
Basis data key-value yg digunakan untuk menyimpan data yg dipakai dlm aplikasi caching.
Neo4j
Basis data graph yg dipakai untuk menyimpan data yg dipakai dlm aplikasi yg mengandalkan hubungan antar data.
NoSQL database
Basis databases yg cocok digunakan untuk menyimpan & mengelola data besar alasannya adalah dapat menangani data yg tak terstruktur, menyimpan data dgn skala linier, & menawarkan kanal yg cepat ke data.
Beberapa perusahaan memakai NoSQL databases selaku penyimpanan utama data besar & menggabungkannya dgn teknologi mirip Hadoop & Spark untuk memproses data besar dgn cepat. Namun, NoSQL databases pula mempunyai beberapa kekurangan mirip kurangnya fitur keamanan & kontrol kanal yg mutakhir.
Big Data Dalam Pengambilan Keputusan Bisnis
Big Data dapat digunakan dlm pengambilan keputusan bisnis untuk mengekstrak info yg berguna dr data yg tersedia. Ini dapat membantu perusahaan untuk menciptakan keputusan yg lebih baik & meningkatkan kinerja bisnis.
Beberapa acuan cara Big Data digunakan dlm pengambilan keputusan bisnis antara lain:
Analisis Pelanggan
Digunakan untuk menganalisis data konsumen mirip preferensi pembelian, perilaku pembelian, & interaksi konsumen, meningkatkan kinerja bisnis dgn meningkatkan pengertian terhadap konsumen & pasar.
Prediksi Pasar
Digunakan untuk memprediksi perkembangan pasar & mengidentifikasi tren yg akan datang. Ini mampu dipakai untuk meningkatkan kinerja bisnis dgn mengambil keputusan yg tepat.
Analisis Risiko
Digunakan untuk menganalisis data risiko & mengidentifikasi risiko yg mungkin terjadi. Ini mampu dipakai untuk meningkatkan kinerja bisnis dgn mengambil keputusan yg sempurna untuk menyingkir dari atau menanggulangi risiko yg mungkin terjadi.
Optimisasi Proses
Digunakan untuk menganalisis data proses bisnis & mengidentifikasi area yg mampu dioptimalkan. Ini mampu digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional & meningkatkan kinerja bisnis.
Pembuatan Keputusan Real-time
Digunakan untuk menciptakan keputusan real-time dgn menganalisis data yg terus-menerus datang. Ini dapat dipakai untuk meningkatkan kinerja bisnis dgn membuat keputusan yg tepat dlm waktu yg tepat.
Big Data dapat digunakan dlm banyak sekali faktor pengambilan keputusan bisnis & dapat meningkatkan kinerja bisnis dgn menciptakan keputusan yg lebih baik. Namun, implementasi Big Data pula menghadapi tantangan mirip kekurangan sumber daya, kekurangan kemampuan analisis data, & persoalan privasi data. Oleh sebab itu, perusahaan harus mempertimbangkan kebutuhan & tantangan yg mungkin dihadapi dikala mengaplikasikan Big Data dlm pengambilan keputusan bisnis.
Tantangan Implementasi Big Data
Implementasi Big Data menghadapi beberapa tantangan, diantaranya:
Keterbatasan sumber daya
Mengelola & memproses data besar memerlukan sumber daya yg besar, seperti komputasi, penyimpanan, & jaringan. Beberapa perusahaan mungkin tak mempunyai sumber daya yg cukup untuk mengimplementasikan Big Data.
Keterbatasan kemampuan analisis data
Analisis data besar memerlukan kesanggupan analisis yg kuat, tergolong pemrograman, statistik, & machine learning. Beberapa perusahaan mungkin tak mempunyai kemampuan analisis yg cukup untuk mengimplementasikan Big Data.
Masalah privasi data
Mengumpulkan & menyimpan data besar dr sumber yg berlainan dapat menimbulkan duduk perkara privasi data, termasuk masalah keamanan data & sumbangan data pribadi.
Kualitas Data
Data yg tak akurat atau tak lengkap mampu menghipnotis analisis data & mengakibatkan keputusan yg salah.
Solusi Implementasi Big Data
Berikut ini penyelesaian dlm menghadapi tantangan implementasi big data:
Menyewakan sumber daya eksternal
Beberapa perusahaan dapat menyewakan sumber daya dr penyuplailayanan cloud untuk mengatasi keterbatasan sumber daya.
Pelatihan & perekrutan
Perusahaan dapat melatih staf atau merekrut profesional yg memiliki kemampuan analisis data yg diharapkan.
Penerapan tolok ukur privasi data
Perusahaan mampu menerapkan tolok ukur privasi data yg sesuai untuk melindungi data pelanggan.
Data Governance
Perusahaan mampu menerapkan seni manajemen & proses untuk menjamin data yg dikumpulkan bermutu baik & dapat dipercayai.
Penerapan teknologi yg sesuai
Perusahaan mampu mempertimbangkan teknologi mirip Hadoop, Spark, & NoSQL databases yg sesuai dgn kebutuhan data besar mereka.
Implementasi Big Data memerlukan janji yg besar lengan berkuasa dr perusahaan untuk menangani tantangan yg mungkin dihadapi & mengekstrak nilai dr data besar yg tersedia.
Menggabungkan Big Data Dengan Teknologi AI & Machine Learning
Big Data & teknologi AI (Artificial Intelligence) & Machine Learning (ML) sering digabungkan dlm aplikasi & analisis bisnis. AI digunakan untuk mengekstrak informasi & menemukan pola dr data besar, sementara ML dipakai untuk menciptakan prediksi & memaksimalkan proses bisnis.
Beberapa acuan cara Big Data digabungkan dgn AI & ML antara lain:
- Analisis Prediksi: dipakai untuk mengumpulkan data, sementara AI & ML digunakan untuk membuat prediksi seperti peramalan penjualan & analisis risiko.
- Chatbot: digunakan untuk menghimpun data interaksi konsumen, sementara AI dipakai untuk menyebarkan chatbot yg dapat berinteraksi dgn konsumen dgn cara yg natural.
- Pembuatan Keputusan Otomatis: dipakai untuk menghimpun data, sementara AI dipakai untuk mengoptimalkan proses pembuatan keputusan otomatis seperti metode pengendalian inventori.
- Analisis Sentiment: dipakai untuk menghimpun data dr media sosial, sementara AI dipakai untuk menganalisis perasaan atau opini pelanggan kepada produk atau merek.
- Kustomisasi: dipakai untuk mengumpulkan data konsumen, sementara AI dipakai untuk memaksimalkan pengalaman pelanggan dgn menyesuaikan konten & proposal yg disediakan.
Menggabungkan Big Data dgn AI & ML dapat meningkatkan efisiensi & akurasi dlm analisis data, membuat prediksi yg lebih baik, & meningkatkan pengalaman konsumen. Namun, implementasi teknologi ini pula memerlukan akad sumber daya yg cukup & kompetensi yg tepat untuk mengatasi tantangan yg mungkin dihadapi selama proses implementasi.
Kesimpulan
Big Data yaitu kumpulan data besar yg digunakan untuk mengekstrak gosip & mendapatkan pola yg memiliki kegunaan untuk pengambilan keputusan bisnis. Teknologi seperti Hadoop, Spark, & NoSQL databases digunakan untuk menyimpan & mengurus data besar, sementara teknologi AI & Machine Learning digunakan untuk memproses & menganalisis data besar.
Implementasi Big Data menghadapi tantangan mirip kekurangan sumber daya, keterbatasan kesanggupan analisis data, & duduk perkara privasi data. Namun, dgn penyelesaian yg tepat, perusahaan mampu menangani tantangan tersebut & mengekstrak nilai dr data besar yg tersedia.
Semoga berguna
Referensi
- Agrawal, D., Bernstein, P., Bertino, E., Davidson, S., Dayal, U., Franklin, M., … & Widom, J. (2011). Challenges and opportunities with Big Data 2011-1.
- Andrejevic, M. (2014). Big data, big questions