Semua organisasi pasti mengutamakan keamanan data yang tersedia sebagai salah satu aspek yang berharga. Semakin lama mereka mengumpulkan data, semakin banyak data yang dihasilkan, bahkan berbentuk data yang cukup kompleks.
Kumpulan data tersebut kemudian dikenal dengan istilah Big Data. Di dalamnya, terdapat banyak informasi berharga yang dapat membantu proses pengambilan keputusan atau mempermudah proses bisnis.
Namun, di balik potensi besarnya, Big Data juga menghadirkan sejumlah tantangan yang perlu diatasi. Salah satunya, Anda perlu menggunakan tools tertentu sebagai alternatif penyimpanan data tradisional.
Pengertian Big Data
Big Data adalah kumpulan data dengan jumlah yang besar, kompleks, dan beragam. Data-data ini dihasilkan dengan kecepatan yang tinggi dan berasal dari berbagai jenis sumber, baik terstruktur maupun tidak terstruktur.
Umumnya, mengelola serta menganalisis data dalam jumlah lebih besar akan sangat sulit jika Anda hanya menggunakan perangkat lunak database tradisional.
Baca Juga: Regresi Linier dalam Analisis Big Data: Pengertian, Metode, Penerapan, dan Keunggulannya
Karakteristik Big Data
Big Data memiliki lima karakter, yaitu Volume, Velocity, Variety, Veracity, dan Value. Istilah ini pertama kali diajukan pada tahun 2001 oleh Doug Laney, seorang analis industri dari Meta Group. Berikut adalah penjelasannya setiap karakteristik:
Volume
Volume merepresentasikan besarnya data yang dikumpulkan dan diolah. Umumnya, Big Data lebih sering melebihi kapasitas penyimpanan tradisional bahkan mencapai skala triliunan byte.
Sebagai contohnya, data terkait transaksi kartu kredit di Eropa dalam satu hari tentu menghasilkan volume yang besar. Anda tidak bisa mengolahnya hanya dengan software standar.
Velocity
Velocity merujuk pada kecepatan data yang tersimpan dalam Big Data. Biasanya data-data ini dihasilkan dalam tempo yang sangat singkat, misalnya tweet di Twitter atau posting di Instagram.
Anda harus siap mengolah data-data ini secara real-time untuk membantu perusahaan dalam membuat keputusan secara strategis.
Variety
Selanjutnya adalah variety yang mengklasifikasikan setiap jenis data yang terkumpul. Tidak hanya data terstruktur saja, namun juga data tidak terstruktur seperti foto, video, maupun teks.
Sistem Big Data harus melakukan integrasi data ini sehingga memberikan hasil analitis yang lengkap. Data tekstual dapat diolah menggunakan Natural Language Processing (NLP) sementara data visual dapat diproses dengan algoritma image processing.
Veracity
Veracity adalah seberapa tepat dan andalnya sebuah data. Data yang terkandung dalam Big Data ini tidak luput dari kesalahan atau ketidak konsistenan. Veracity data sangat penting dilakukan supaya hasil analitik dapat menampilkan data sefaktual mungkin.
Value
Value diartikan sebagai nilai strategis dari analisis data dalam Big Data. Value ini berbentuk berbagai insight yang relevan serta prediktif yang tinggi. Dengan mengandalkan nilai ini, sebuah organisasi bisa membuat keputusan dengan tepat waktu serta meningkatkan efisiensi operasionalnya.
Sumber Big Data
Big Data dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda, mulai dari aktivitas manusia hingga sensor-sensor yang terus beroperasi. Berikut adalah beberapa sumber utama dari Big Data.
Data dari Media Sosial
Berbagai media sosial seperti Facebook, Twitter, dan Instagram dapat dijadikan sumber Big Data yang paling banyak digunakan. Jutaan bahkan miliaran orang aktif membagikan konten, berinteraksi, dan memberikan reaksi yang dapat menjadi contoh data dalam jumlah besar.
Anda bisa memanfaatkan Big Data ini untuk menganalisis tren sosial, perilaku konsumen, hingga preferensi individu.
Data dari Perangkat IoT (Internet of Things)
Perangkat IoT, seperti smart home devices, sensor kendaraan, dan alat medis dapat menghasilkan data dalam jumlah besar. Data-data tersebut misalnya saja penggunaan perangkat, lingkungan, atau kondisi yang dapat dianalisis untuk meningkatkan efisiensi, keamanan, atau kenyamanan pengguna.
Transaksi Online
Setiap transaksi online, baik di situs e-commerce, perbankan, atau pembayaran digital, akan menyimpan data pelanggan secara sebaik mungkin untuk dapat dianalisis di kemudian hari. Semua data transaksi ini dapat memberikan Anda wawasan penting terkait perilaku konsumen, tren pasar, dan efisiensi operasional.
Data Sensor dan Lainnya
Selain perangkat IoT, sensor lainnya seperti sensor cuaca, lingkungan, dan keamanan juga mampu menghasilkan data yang mendukung berbagai tujuan analisis, seperti prediksi cuaca hingga pemantauan keamanan.
Teknologi dalam Big Data
Teknologi-teknologi modern telah merevolusi cara dalam penyimpanan dan pengelolaan data dalam Big Data. Berikut inilah beberapa teknologi yang paling sering Anda temukan industri Big Data:
1. Hadoop
Hadoop adalah framework open-source yang dapat menjangkau seberapa besarnya volume data berkat distribusi across cluster-server yang luas. Hadoop MapReduce algorithm umumnya digunakan untuk memproses data.
Baca Juga: Hadoop Adalah? Penjelasan, Komponen, dan Keunggulannya
2. Spark
Spark merupakan framework open-source yang dirancang untuk memfasilitasi streaming data dalam waktu nyata. Spark Core API digunakan untuk menciptakan beberapa aplikasi yang dapat berinteraksi dengan data-streaming.
3. NoSQL Database
Selanjutnya adalah tools NoSQL database seperti MongoDB, Cassandra, dan Couchbase yang dirancang untuk mengatasi variety data yang tidak terstruktur. NoSQL database menggunakan schema-less design fleksibel untuk mengadaptasi perubahan-perubahan data yang cepat.
4. Cloud Computing untuk Big Data
Berbagai jenis platform cloud computing seperti AWS EMR, Google Dataproc, dan Azure HDInsight dirancang untuk menangani kebutuhan skalabilitas aplikasi Big Data. Para penyedia komputasi awan bahkan menyediakan infrastructure-as-a-service (IAAS) yang dapat diakses secara online untuk memproses aplikasi Big Data.
Tools Lainnya yang Mendukung Analisis Big Data
Berbagai tools lainnya seperti Tableau Public, Power BI Desktop, dan QlikView Business Discovery dapat Anda gunakan untuk memvisualisasikan berbagai insights yang terkumpul dari Big Data Analysis.
Tak hanya itu, tools-tools ini juga membantu user-user yang awam dengan dunia teknologi untuk menginterpretasi data-data kompleks berkat grafik-grafik interaktif yang intuitif.
Manfaat Big Data dalam Berbagai Industri
Big Data telah membantu revolusi beberapa jenis industri berkat pengaplikasiannya secara signifikan. Berikut inilah beberapa contoh manfaat Big Data dalam berbagai industri:
1. Bidang Kesehatan
Dalam bidang kesehatan, penggunaan Big Data akan sangat membantu tahap pengelolaan rekam medis, prediksi penyakit, dan analisis data pasien dalam konteks peningkatan layanan kesehatan.
2. Retail dan E-Commerce
Big Data memungkinkan pihak e-commerce menganalisis perilaku konsumen, tren pasar yang akan datang, dan bagaimana cara meningkatkan pengalaman pelanggan melalui personalisasi layanan.
3. Keuangan
Dalam sektor keuangan, Big Data dapat dimanfaatkan untuk membantu menganalisis risiko, mendeteksi penipuan, dan membuat keputusan investasi yang lebih baik.
4. Pemerintahan
Berbagai lembaga pemerintah menggunakan Big Data untuk memantau kinerja layanan publik, mengelola data demografis, dan meningkatkan keamanan nasional.
5. Manufaktur
Dalam industri manufaktur, kumpulan data dari sensor dan mesin akan membantu meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi biaya operasional, serta memprediksi kebutuhan pemeliharaan.
Tantangan dalam Pengelolaan Big Data
Pengelolaan Big Data memang membawa banyak peluang, namun juga menyimpan tantangan yang signifikan. Sebagai pemakainya, Anda akan dihadapkan oleh masalah keamanan, penyimpanan, keterampilan sumber daya manusia, serta pengolahan data yang tidak terstruktur.
1. Keamanan Data dan Privasi
Keamanan dan privasi adalah tantangan utama dalam pengelolaan Big Data. Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin besar risiko kebocoran informasi sensitif.
Berbagai jenis cyber crime seperti hacking dan ransomware dapat menimbulkan kerugian besar bagi organisasi. Selain itu, adanya regulasi seperti GDPR juga menambah kompleksnya pengelolaan data.
Oleh karena itu, organisasi perlu menerapkan langkah keamanan yang ketat, seperti enkripsi serta melakukan audit rutin untuk mematuhi regulasi serta melindungi data.
2. Penyimpanan dan Pemrosesan Data
Pertumbuhan volume data umumnya memerlukan solusi penyimpanan serta pemrosesan yang efisien. Teknologi tradisional biasanya kurang mampu menangani beban ini.
Inilah mengapa berbagai solusi seperti Hadoop dan Spark hadir untuk mendukung penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan data yang cepat. Walaupun begitu, proses implementasinya membutuhkan biaya yang besar dan pemahaman mendalam.
3. Keterampilan dan Sumber Daya Manusia
Kurangnya tenaga profesional di bidang Big Data menjadi tantangan besar. Berbagai perusahaan kesulitan mencari seseorang yang mampu mengelola alat dan teknologi Big Data.
Untuk mengatasinya, mereka perlu berinvestasi dengan cara mengadakan pelatihan serta pengembangan keterampilan karyawan supaya mereka semakin siap dalam menghadapi tantangan ini.
4. Mengelola Data Tidak Terstruktur
Sebagian besar data yang terkumpul saat ini tidak terstruktur, seperti data-data yang berasal dari media sosial dan sensor IoT. Data ini memerlukan teknik khusus untuk diolah.
Untuk itu, Anda perlu menggunakan metode-metode khusus seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) serta machine learning untuk mengubah data tidak terstruktur ini menjadi sebuah informasi yang berharga.
Masa Depan Big Data
Teknologi Big Data menjanjikan adanya inovasi lebih lanjut dalam mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis informasi. Berkat adanya kemajuan teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), kemampuan untuk menganalisis data dalam volume besar data akan semakin meningkat.
Hal ini akan memungkinkan organisasi untuk mengambil keputusan lebih cepat dan akurat berdasarkan informasi faktual yang mereka dapatkan.
Selain itu, tren cloud computing juga akan berkembang sehingga penyimpanan serta pemrosesan Big Data semakin fleksibel. Dengan begitu, organisasi bisa terus menggantungkan diri mereka pada platform cloud yang mendukung pengelolaan infrastruktur IT yang lebih fleksibel dan efisien.
Menghadapi Tantangan Big Data dengan Keterampilan Baru
Memahami tantangan dalam pengelolaan Big Data adalah kunci untuk meraih kesuksesan bisnis. Setiap organisasi perlu memperhatikan beberapa aspek penting, seperti halnya keamanan data, penyimpanan efisien, keterampilan sumber daya manusia yang tepat, serta pengolahan data tidak terstruktur.
Maksimalkan potensi Anda dalam penyimpanan dan pengelolaan Big Data. Bagaimana caranya? Ikuti Kursus Big Data yang tersedia di Course-Net, sebuah penyedia kursus IT yang terpercaya dengan 4 penghargaan internasional dan bintang 4.9 dari 15.000+ reviews di Google Review.
Dalam kursus ini, Anda akan diajarkan langsung oleh coach praktisi dengan pengalaman lebih dari 5 tahun. Dengan sistem experience-based learning, Anda akan mendapatkan manfaat lainnya berupa GRATIS re-coaching alias belajar sampai bisa, seumur hidup!
Dapatkan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi ahli di bidang Big Data dengan bimbingan dari para coach berpengalaman.
Daftar sekarang dan jadilah salah satu dari 100.000+ alumni dan 472+ corporate clients yang sudah bergabung dengan Course-Net!
