Apa Itu Big Data? Kenali Cara Kerja, serta Contohnya

Di era serba digital seperti sekarang, informasi dan data telah menjadi aset utama dalam proses pengambilan keputusan. Istilah yang sering kita dengar adalah big data. Namun, apakah big data hanya merupakan sekumpulan data belaka? Dalam artikel ini kita akan membahas lebih detail terkait big data.

 

Apa itu Big Data?

Big Data adalah konsep pengelompokan atau sekumpulan data yang memiliki volume atau ukuran yang sangat besar yang terdiri dari data yang terstruktur (structured), semi-terstruktur (semi structured), dan tidak terstruktur (unstructured) yang dapat berkembang seiring waktu berjalan.

1. Data terstruktur = Data yang memiliki format, tata letak, dan angka yang terstruktur sehingga angkanya berada dalam bidang atau tempat yang datanya bisa diproses, contohnya database atau catatan keuangan, yang memiliki format yang tetap dan disimpan dalam platform yang mudah diakses seperti Excel. 
2. Data tidak terstruktur = Data yang tidak memiliki bentuk atau struktur khusus dan belum bisa dianalisis langsung, contohnya seperti interaksi media sosial, mencakup berbagai aktivitas seperti Like, komentar, jumlah pengikut, dan klik, memerlukan alat khusus seperti NoSQL untuk membacanya dengan benar.
3. Data semi terstruktur = Data yang berisi format gabungan dari data terstruktur dan tidak terstruktur, contohnya file dapat bentuk format csv, xml, json, dll

Berbagai data yang jenisnya berbeda ini kemudian akan disimpan dalam sistem penyimpanan data yang disebut data warehouse atau data lake.

Big Data bukanlah sekadar "data besar", ini adalah tentang bagaimana data diorganisir, diakses, dan dimanfaatkan. Institusi dan organisasi mengumpulkan Big Data untuk analisis mendalam, prediksi yang lebih baik, dan aplikasi analitik yang inovatif.

Konsep Big Data, yang muncul pada awal tahun 2001, telah membuka jalan bagi perkembangan teknologi dan inovasi di seluruh spektrum industri. Dari pembelajaran mendalam hingga model prediktif, Big Data menjadi inti dari pengambilan keputusan yang cerdas.

Pemahaman yang lebih baik tentang Big Data adalah kunci untuk membuka potensi besar dalam dunia digital kita saat ini. Ini bukan hanya tentang pengelolaan data, tetapi tentang bagaimana kita memahami, menganalisis, dan menggunakan informasi untuk menciptakan perubahan yang berarti. Doug Laney, menjadi salah satu arsitek utama revolusi data yang terus berkembang.

 

Karakteristik Big Data

Big data diperkenalkan oleh seorang analis industri yang bernama Doug Laney pada tahun 2001. Laney menyampaikan bahwa terdapat masalah utama dari suatu data yang besar dan hingga saat ini menjadi karakteristik data besar tersebut, yaitu volume, velocity, dan variety atau biasa disebut dengan Three V. Ketiga aspek ini menjadi pijakan penting dalam mengidentifikasi dan mengelola big data dengan efektif.

• Volume  

Volume menjadi ciri khas yang membedakan big data dari data konvensional. Semakin besar volume data, semakin kompleks dan penting peranannya dalam pengambilan keputusan. Ukuran volume data menjadi tolak ukur yang signifikan dalam menentukan apakah suatu kumpulan data dapat dikategorikan sebagai big data atau tidak.

• Velocity 

Velocity merujuk pada kecepatan data, baik dalam proses pengumpulan maupun analisisnya. Seiring dengan kemajuan teknologi, kecepatan pengiriman dan pemrosesan data menjadi kunci untuk menyediakan informasi dalam waktu nyata (real time). Dalam konteks bisnis dan industri, kecepatan ini menjadi parameter utama dalam menanggapi perubahan pasar dan mengambil keputusan yang cepat dan akurat.

• Variety 

Variety menyoroti keragaman jenis data yang ada dalam big data. Mulai dari data terstruktur hingga tidak terstruktur seperti teks, audio, dan video, keberagaman ini memerlukan pendekatan yang fleksibel dalam pengelolaan dan analisis data. Kemampuan untuk memahami dan mengekstraksi informasi dari berbagai jenis data menjadi kunci dalam memanfaatkan potensi besar yang ditawarkan oleh big data.

Namun, tidak hanya Three V yang penting dalam konteks big data. Terdapat dua karakteristik tambahan yang menjadi penentu keberhasilan pengelolaan data besar:  value dan veracity. 

• Value, dalam konteks pengelolaan data, mencerminkan esensi atau makna yang terkandung dalam suatu informasi. Suatu data dapat dianggap memiliki nilai jika hasil dari analisis dan pemrosesan data tersebut mampu memberikan kontribusi yang signifikan dalam proses pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan memperhatikan nilai yang terkandung dalam setiap data yang dimiliki, organisasi dapat mengoptimalkan strategi bisnis dan meningkatkan kinerja operasional mereka secara efisien.
• Veracity, dalam konteks pengelolaan data, menyoroti tingkat keakuratan dan keandalan dalam proses pengumpulan serta kualitas data yang tersedia. Dengan memiliki data yang memiliki tingkat keakuratan yang tinggi, organisasi dapat mengandalkan informasi tersebut untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan tepat. Seperti halnya karakteristik value, veracity juga menjadi aspek krusial dalam lingkungan bisnis.  Dalam dunia yang terus berubah, veracity menjadi salah satu pilar utama dalam memastikan kesuksesan dan ketahanan bisnis di era digital.

Keseluruhan, pemahaman mendalam tentang Three V dan karakteristik tambahan value dan veracity menjadi landasan penting bagi organisasi dan perusahaan untuk merancang strategi yang efektif dalam pengelolaan, analisis, dan pemanfaatan big data. Dengan pendekatan yang tepat, big data tidak hanya menjadi sumber informasi, tetapi juga menjadi katalis untuk inovasi dan keunggulan kompetitif di era digital yang terus berkembang.

 

Bagaimana Cara Kerja Big Data?

Big Data telah menjadi pusat perhatian dalam era digital saat ini, tetapi bagaimana sebenarnya cara kerjanya?

Data dalam jumlah besar dan beragam dalam Big Data disimpan dalam wadah khusus menggunakan penyimpanan data besar seperti Hadoop, Cloud, atau NoSQL. Data ini dapat dikumpulkan dari berbagai sumber dalam format mentah, kemudian disaring dan diolah agar sesuai dengan kebutuhan penggunaan program analitik tertentu. Proses pengolahan Big Data membutuhkan daya komputasi besar dan sering kali dilakukan melalui jaringan komputer atau Cloud. 

Setelah data tersimpan dan terolah, ahli data atau data scientist memulai proses analisis. Mereka melakukan penyaringan, validasi, dan transformasi pada kumpulan data tersebut. Para ahli kemudian menggunakan berbagai aplikasi analitik seperti pembelajaran mendalam, analisis statistik, dan pemodelan prediktif untuk menganalisis data besar ini.

Namun, Big Data hanya memiliki nilai ketika melalui proses analisis. Dengan informasi yang terkandung dalam Big Data, organisasi dapat mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan yang tidak terlihat sebelumnya. Ini memberikan kesempatan bagi perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan proaktif, meningkatkan efisiensi operasional, dan merumuskan strategi yang lebih efektif di pasar yang berubah dengan cepat.

Dengan demikian, Big Data bukan hanya sekadar kumpulan data dalam skala besar, tetapi merupakan sumber daya berharga yang dapat mengubah cara perusahaan beroperasi dan berinovasi di era digital yang terus berkembang.

 

Memahami Fungsi Big Data

Big data telah menjadi pusat perhatian dalam era digital saat ini, menawarkan potensi besar dalam memprediksi, menganalisis, dan mengoptimalkan berbagai aspek kehidupan dan bisnis. Dengan karakteristiknya yang unik, big data membawa berbagai fungsi yang memberikan dampak signifikan pada berbagai sektor. Mari kita telaah beberapa fungsi utama dari big data.

1. Memprediksi dan Menganalisis Masalah

Salah satu fungsi utama dari big data adalah kemampuannya untuk memprediksi dan menganalisis penyebab suatu masalah yang muncul dalam sistem. Dengan menganalisis data dalam skala besar, big data dapat mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dan hubungan antar variabel yang mungkin sulit ditemukan dengan metode konvensional. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengantisipasi potensi masalah dan mengambil tindakan pencegahan yang sesuai.

2. Optimasi Pengembangan Produk

Big data menjadi sumber informasi yang berharga untuk pengembangan produk. Dengan menyimpan informasi yang relevan dalam big data, perusahaan dapat menggunakan hasil analisisnya sebagai dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam mengembangkan produk baru atau meningkatkan produk yang sudah ada. Analisis data ini membantu perusahaan memahami preferensi pelanggan, tren pasar, serta kebutuhan dan harapan konsumen secara lebih mendalam.

3. Mengurangi Waktu dan Biaya

Pemanfaatan big data juga dapat mengurangi waktu dan biaya dalam berbagai proses bisnis. Dengan menyimpan dan menganalisis data secara efisien, perusahaan dapat mengurangi biaya penyimpanan data yang mahal serta mempercepat proses pengiriman dan penerimaan data. Hal ini membantu meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan dan memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan.

 

Manfaat Big Data di Berbagai Industri

Big Data telah mengubah lanskap berbagai sektor, membawa manfaat yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Dari memudahkan pemasaran produk hingga memantau persebaran virus, penggunaan Big Data telah membuka pintu bagi inovasi dan efisiensi di berbagai bidang.

• Manfaat Big Data dalam Bisnis

Dalam dunia bisnis, Big Data menjadi aset berharga untuk memahami perilaku konsumen dan pasar. Pelaku usaha mengandalkan data aktivitas pengguna di media sosial, seperti jumlah like, komentar, dan interaksi lainnya, untuk menginformasikan keputusan mereka dalam memasarkan produk dan merancang kampanye pemasaran. Alat analisis seperti Squarelovin, Pixlee, dan Crowdfire menjadi kunci untuk menggali wawasan dari data tersebut, membantu perusahaan meningkatkan keberhasilan pemasaran dan meningkatkan keterlibatan konsumen.

• Manfaat Big Data dalam Transportasi

Di bidang transportasi, Big Data telah merubah cara kita menavigasi dunia. Aplikasi seperti Google Maps menggunakan data Global Positioning System (GPS) yang besar dan kompleks untuk memberikan informasi tentang kondisi lalu lintas, rute tercepat, dan pilihan transportasi lainnya kepada pengguna. Dengan data yang terus diperbaharui dari citra satelit dan otoritas terkait, Google Maps membantu pengguna menghindari kemacetan, menemukan rute alternatif, dan mencapai tujuan dengan efisien.

• Manfaat Big Data dalam Pendidikan

Pendidikan juga mengalami transformasi melalui pemanfaatan Big Data. Baik bagi peneliti maupun pengambil kebijakan, Big Data menjadi alat yang berharga untuk menganalisis tren pendidikan, mengidentifikasi kebutuhan siswa, dan menyusun kurikulum yang relevan. Data tersebut memungkinkan pemangku kepentingan, seperti rektor dan kepala sekolah, untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dalam meningkatkan kualitas pendidikan dan hasil akademik siswa.

• Manfaat Big Data dalam Kesehatan

Dalam situasi kesehatan global saat ini, Big Data memainkan peran penting dalam memerangi pandemi. Aplikasi seperti PeduliLindungi memanfaatkan data vaksinasi dan riwayat paparan virus COVID-19 untuk mengawasi dan mengendalikan penyebaran penyakit. Dengan analisis data yang cermat, pemerintah dan pemangku kepentingan kesehatan dapat mengambil tindakan yang tepat untuk melindungi masyarakat dan membatasi dampak pandemi.

• Manfaat Big Data dalam Industri Ritel

Perusahaan ritel besar seperti Amazon telah berhasil memanfaatkan big data untuk meningkatkan pengalaman belanja online pelanggan mereka. Dengan menganalisis riwayat pembelian, preferensi produk, dan perilaku belanja pelanggan, Amazon dapat menawarkan rekomendasi produk yang lebih tepat dan personal kepada setiap pelanggannya. Hal ini tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan, tetapi juga membantu meningkatkan penjualan dan profitabilitas perusahaan secara keseluruhan.

Dengan demikian, manfaat Big Data meresap ke dalam berbagai aspek kehidupan, membantu kita memahami dunia dengan lebih baik, meningkatkan efisiensi, dan mengatasi tantangan yang kompleks. Melalui pemanfaatan yang bijaksana, Big Data memiliki potensi besar untuk terus mengubah cara kita bekerja, belajar, dan hidup.

 

Beberapa Aplikasi Big Data 

Berikut adalah beberapa aplikasi Big Data terbaik yang telah membuktikan manfaatnya bagi bisnis di berbagai tingkatan:

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop telah menjadi salah satu aplikasi Big Data yang sangat populer dalam lingkungan bisnis. Fungsinya tidak terbatas pada penyimpanan data, tetapi juga memungkinkan eksekusi perangkat lunak dalam cluster atau satu kesatuan. Kelebihan-kelebihan Apache Hadoop menjadi nilai tambah bagi bisnis yang mengadopsinya, diantaranya adalah:

• Kemampuannya untuk menghubungkan banyak personal komputer (PC) agar saling terhubung.
• Mampu menyimpan dan memproses data yang besar secara terdistribusi, 
• Penyimpanan yang bersifat paralel dengan menggunakan ratusan server. 
• Selain itu, kelebihan lainnya adalah kemampuannya untuk mudah beradaptasi terhadap peningkatan workload atau permintaan pasar. 

Beberapa kelebihan tersebut membuat Apache Hadoop menjadi pilihan utama bagi perusahaan yang membutuhkan infrastruktur data yang andal, scalable, dan mampu menghadapi tantangan tumbuhnya volume data serta kebutuhan analisis yang kompleks dalam lingkungan bisnis yang dinamis.

2. MongoDB 

MongoDB adalah salah satu aplikasi Big Data yang memiliki database open source yang digunakan untuk menyimpan volume data yang besar. Keberhasilannya dalam dunia bisnis tidak lepas dari sejumlah kelebihan yang dimilikinya. 

• MongoDB dapat memahami banyak bahasa pemrograman seperti C, C++, Scala, Swift, dan lainnya. 
• Memberikan fleksibilitas untuk menyimpan berbagai jenis konten dalam berbagai ukuran.
• Pendekatan berorientasi pada dokumen memudahkan pengelolaan dan pengolahan data. 
• Selain itu, MongoDB juga menyediakan fitur horizontal scalability dengan teknik sharding, memungkinkan penyebaran workload secara efisien. 
• Kemampuannya untuk membuat salinan data dan mengirimkannya ke server yang berbeda membantu dalam menjaga keandalan dan keamanan data bisnis. 

Dengan fitur-fitur tersebut, MongoDB menjadi pilihan yang menarik untuk berbagai kebutuhan bisnis dalam mengelola dan mengolah data besar dengan efisien.

3. Pentaho

Pentaho merupakan salah satu aplikasi Big Data yang menyediakan dukungan lengkap untuk siklus big data dalam perusahaan, mulai dari analisis hingga data mining. Kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh aplikasi Pentaho menjadi nilai tambah yang signifikan bagi bisnis. Antara lain, 

• Aplikasi ini mampu menghasilkan laporan yang terjadwal atau on-demand dengan berbagai format. 
• Dengan library bawaan, Pentaho memudahkan akses, persiapan, dan penggabungan data tanpa kesulitan. 
• Selain itu, Pentaho juga memungkinkan akses langsung ke analitik, termasuk pembuatan grafik, visualisasi data, dan pelaporan dengan mudah. 
• Fitur drag-and-drop yang dimiliki oleh aplikasi ini membuat pembuatan saluran data analitik menjadi lebih sederhana dan intuitif. 

Dengan kombinasi fitur-fitur ini, Pentaho menjadi solusi yang efektif bagi bisnis yang membutuhkan pengelolaan dan analisis data yang komprehensif serta efisien.

4. RapidMiner

RapidMiner merupakan salah satu aplikasi Big Data yang memainkan peran kunci dalam menyatukan persiapan data, machine learning, dan penerapan contoh prediktif. Kelebihan-kelebihan yang dimiliki oleh aplikasi RapidMiner menjadi nilai tambah yang signifikan bagi berbagai jenis bisnis. Antara lain,

• Aplikasi ini menonjol dengan bentuk grafis yang canggih seperti diagram histogram, tree chart, dan sejenisnya, yang memudahkan visualisasi dan pemahaman data secara intuitif. 
• RapidMiner juga dilengkapi dengan banyak variasi plugin, memperluas fungsionalitas dan kemampuan analisis data. 
• Dapat digunakan untuk melakukan berbagai tugas seperti data mining, machine learning, dan proses ETL dengan mudah. 
• Kemampuannya untuk diintegrasikan dengan proyek data mining dan statistika R memberikan fleksibilitas yang luas dalam analisis data. 
• RapidMiner memiliki banyak algoritma data mining yang siap digunakan, memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi dan menganalisis data dengan lebih dalam dan efektif.

Dengan kombinasi fitur-fitur tersebut, RapidMiner menjadi solusi yang efisien dan efektif bagi perusahaan yang mengutamakan analisis data yang berkualitas dan akurat untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang tepat.

5. Apache Spark

Apache Spark menawarkan platform analisis Big Data yang cepat dan serbaguna. Dengan API yang kuat untuk analisis data real-time dan pemrosesan batch. Apache Spark memiliki berbagai kelebihan yaitu, 

• Spark mampu bekerja 100 kali lebih cepat daripada Hadoop berkat penggunaan state-of-the-art DAG scheduler, query optimizer, dan physical execution engine. Performanya yang tinggi mencakup pemrosesan data baik dalam batch maupun streaming.
• Spark mendukung beberapa bahasa pemrograman seperti Java, Scala, Python, R, dan SQL, dan menyediakan lebih dari 80 operator tingkat tinggi untuk membangun aplikasi secara paralel dengan mudah. 
• Spark menggabungkan SQL, streaming, dan analitik kompleks dalam satu platform, dilengkapi dengan berbagai library perangkat lunak seperti SQL dan DataFrames, MLib untuk machine learning, GraphX, dan Spark Streaming. 
• Fleksibilitas multiplatform, Spark dapat dijalankan di berbagai platform seperti Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes, standalone mode, atau di platform cloud, dengan akses mudah ke berbagai sumber daya seperti HDFS, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Hive, dan sumber data lainnya. 

Dengan fitur-fitur ini, Apache Spark menjadi pilihan yang kuat untuk perusahaan yang membutuhkan solusi Big Data yang cepat, fleksibel, dan mudah digunakan.

6. Tableau 

Tableau menawarkan pengalaman visualisasi data yang interaktif dan intuitif. Pengguna dapat membuat dashboard dan laporan menarik dengan mudah, sementara juga dapat memanfaatkan fitur-fitur analisis yang kuat. Beberapa kelebihan dari tableau:

• Pilihan visual yang interaktif membedakannya dari tools visualisasi data lainnya, dengan banyak grafik bergerak yang menarik perhatian.
• Kemudahan penggunaan membuatnya sangat user friendly, bahkan bagi mereka yang tidak familiar dengan coding atau business intelligence.
• Kemampuannya untuk mengolah banyak sumber data sekaligus, termasuk big data, spreadsheet, data cloud, dan lainnya, memberikan fleksibilitas yang luas dalam analisis data. 
• Kemudahan akses melalui dashboard mobile memungkinkan pengguna untuk mengakses dan mengolah data dari perangkat seluler seperti ponsel dan tablet. 
• Integrasinya dengan bahasa skrip memungkinkan pengguna untuk melakukan penghitungan data yang lebih kompleks. 

Dengan fitur-fitur ini, Tableau menjadi solusi yang lengkap dan efisien untuk kebutuhan visualisasi dan analisis data bagi berbagai jenis pengguna, dari yang awam hingga yang berpengalaman.

7. IBM Watson Analytics 

IBM Watson Analytics menonjol karena menggunakan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk menyediakan solusi analisis yang mudah digunakan bagi pengguna non-teknis. Dengan interface visual yang intuitif, pengguna dapat dengan mudah menganalisis data mereka serta memanfaatkan fitur-fitur canggih seperti analisis prediktif dan kognitif. 

8. Pilihan Cloud: Microsoft Azure HDInsight dan Google BigQuery

Microsoft Azure HDInsight dan Google BigQuery adalah layanan cloud yang menyediakan analisis Big Data menggunakan berbagai teknologi Big Data populer. Dengan HDInsight, perusahaan dapat mengakses dan menganalisis data mereka di lingkungan cloud yang aman dan terkelola, sementara Google BigQuery menawarkan layanan analisis Big Data yang cepat dan efisien di cloud.

Dengan pemanfaatan aplikasi Big Data terbaik, bisnis dapat mengoptimalkan operasional mereka, mengidentifikasi peluang baru, dan mengatasi tantangan dengan lebih efektif. Transformasi digital melalui Big Data bukan hanya menjadi kebutuhan, tetapi juga peluang bagi bisnis untuk terus berkembang dan bersaing di pasar yang semakin kompleks. Dengan inovasi yang berkelanjutan dan pemanfaatan teknologi yang tepat, masa depan bisnis dapat menjadi lebih cerah dan produktif.