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.
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.
Mengenal Karakteristik Data Besar
Karakteristik data besar didefinisikan oleh tiga karakteristik utama yaitu volume, variety, dan velocity.
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.
Variety mengacu pada jenis data yang tersedia yang terstruktur seperti data tabel atau data yang tidak terstruktur seperti teks, gambar, suara, video, dll.
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.
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.
