Apa Itu Big Data ? Definisi , Peran & Contohnya – Perkembangan digital sekarang ini sangat pesat, informasi berupa data menjadi hal yang penting untuk digunakan sebagai media pengambilan keputusan. Nah, untuk mendapatkan informasi tersebut, kita perlu mencarinya berdasarkan kumpulan data. Kumpulan data inilah disebut sebagai Big Data.
Memangnya apa itu Big Data? Sebelum kita masuk ke pengertian dan lainnya, kamu harus tahu dulu harus tahu dulu tentang data.
Apa Itu Big Data? Yuk Simak Penjelasannya
Data merupakan karakter, kuantitas, atau simbol di mana operasi dilakukan oleh perangkat komputer, yang bisa disimpan dan ditransmisikan dalam bentuk sinyal listrik lalu direkam pada media perekam optik, magnetis, atau mekanis.
Lalu, Apa Itu Big Data?
Big Data adalah kumpulan data yang sangat besar volumenya, tetapi tumbuh secara eksponensial seiring berjalannya waktu. Ia adalah data dengan ukuran yang sangat besar yang mana alat manajemen data tradisional tidak dapat menyimpan dan memprosesnya dengan efisien.
Big Data juga merupakan sekumpulan data yang memiliki ukuran yang sangat besar, terdiri dari kumpulan data yang terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Kumpulan data ini akan berkembang seiring berjalannya waktu.
Sejarah Big Data
Meskipun konsepnya terbilang baru, asal-usul kumpulan data ini muncul pada tahun 1960-an dan 1970-an ketika dunia data mulai berkembang.
Namun, konsep tersebut memperoleh momentum sekitar tahun 2005 ketika orang-orang mulai sadar akan betapa banyak data atau informasi yang dihasilkan user atau pengguna melalui YouTube, Facebook dan layanan media online yang lainnya. Kemudian, analis industri Doug Laney mengartikulasikan definisi dari kumpulan data yang sekarang menjadi arus utama sebagai Three V.
Apa itu Three V?
Three V merupakan karakteristik atau syarat terbentuknya sebuah Big Data. Sesuai namanya, Three V ada tiga, yaitu:
-
Volume
Kumpulan data bisa disebut sebagai Big Data ataupun bukan tergantung pada volume data tersebut. Makanya, volume data memiliki peranan cukup penting dan merupakan aspek untuk menanganinya.
-
Velocity
Karakteristik ini menjadi tolak ukur seberapa data bisa dikumpulkan dan diproses serta dianalisis untuk memperoleh suatu informasi. Selain itu, seberapa cepat data bisa ditransfer juga berpengaruh, terutama saat pengiriman data. Jika kecepatan yang pengiriman ini sangat cepat? Maka data bisa langsung dilihat secara real time.
-
Variety
Variety menjadi tolak ukur keberagaman jenis data yang ada. Ada banyak jenis data, misalnya data yang terstruktur (tipe data tradisional). Namun, seiring berjalannya waktu, perkembangan memunculkan tipe data baru seperti data yang tidak terstruktur dan semi-terstruktur, contohnya dalam bentuk teks, audio, atau video.
Ketiga karakteristik tersebut harus ada. Apabila salah satu karakteristik tidak terpenuhi, kumpulan data tidak akan bisa masuk dalam kategori Big Data.
Selain karakteristik yang telah disebutkan di atas, ada dua karakteristik lain yang menjadi tambahan. Karakteristik tersebut yaitu value dan veracity. Berikut penjelasannya!
1. Value
Istilah value berarti nilai atau bisa juga makna. Data bisa dikatakan memiliki value apabila hasil yang didapat dari olah data bisa membantu untuk mengambil keputusan lebih baik. Karakteristik ini biasanya diperlukan di bidang bisnis.
2. Veracity
Veracity berarti keakuratan pengumpulan data, artinya seberapa akurat kumpulan data tersebut. Dengan tingkat keakuratan data yang tinggi, sama seperti value, pengambilan keputusan bisa dilakukan dengan lebih baik. Veracity juga merupakan karakteristik yang dibutuhkan di bidang bisnis.
Mengapa Big Data Penting?
Agar bisa dikatakan sebuah kumpulan data yang penting, hal tersebut tidak hanya berkisar pada seberapa banyak data yang dimiliki. Nilainya terletak pada bagaimana data tersebut digunakan. Dengan mengambil data dari sumber mana pun dan menganalisisnya, kamu dapat menemukan jawaban bahwa data bisa digunakan untuk:
1) merampingkan manajemen sumber daya,
2) meningkatkan efisiensi operasional,
3) mengoptimalkan pengembangan produk,
4) mendorong pendapatan baru dan peluang pertumbuhan, dan
5) memungkinkan pengambilan keputusan yang cerdas.
Ketika kamu menggabungkan antara kumpulan data bervolume besar dengan analitik berkinerja tinggi, kamu bisa mendapatkan solusi efisien akan tugas terkait bisnis seperti:
1) menentukan akar penyebab dari masalah, kegagalan, dan cacat hampir secara real time,
2) melihat anomali lebih cepat dan lebih akurat daripada mata manusia,
4) menghitung ulang dan menganalisa seluruh potensi risiko secara singkat (dalam hitungan menit), dan
5) mendeteksi cheating atau perilaku curang sebelum hal tersebut memengaruhi kinerja perusahaan.
Cara Kerja Big Data
Sebelum bisnis dapat memanfaatkan Big Data dengan efektif, mereka harus mempertimbangkan bagaimana data mengalir di antara banyak sumber, lokasi, pemilik, sistem, dan pengguna.
Ada lima langkah kunci agar bisa mengambil alih, yaitu mencakup data tradisional dan terstruktur bersama dengan data tidak terstruktur dan semi terstruktur:
- Tetapkan strategi data besar.
- Mengidentifikasi sumber data besar.
- Akses, kelola, dan simpan data.
- Analisis datanya.
- Buat keputusan yang cerdas dan berdasarkan data.
Apa Saja Contoh Big Data?
Berikut adalah beberapa contoh Big Data, antara lain:
1. Transportasi
Aplikasi ponsel cerdas yang memiliki GPS, sebagian besar dari kita mengandalkannya untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lain dalam waktu paling singkat. Sumber data GPS termasuk citra satelit dan instansi pemerintah.
Misalnya pada pesawat, ia bisa menghasilkan volume data yang sangat besar, sekitar 1.000 gigabyte untuk penerbangan transatlantik. Sistem analitik penerbangan menyerap semua ini untuk menganalisis efisiensi bahan bakar, bobot penumpang dan kargo, serta kondisi cuaca, dengan tujuan untuk mengoptimalkan keselamatan dan konsumsi energi.
Hal lain yang bisa dimanfaatkan terkait transportasi antara lain:
- Manajemen kemacetan dan kontrol lalu lintas.
- Perencanaan rute perjalanan.
- Keamanan lalu lintas, dengan menunjukkan area rawan kecelakaan
2. Periklanan dan Pemasaran
Iklan selalu ditargetkan pada segmen konsumen tertentu. Di masa lalu, pemasar menggunakan preferensi TV dan radio, tanggapan survei, dan kelompok fokus untuk mencoba memastikan kemungkinan tanggapan orang terhadap iklan.
Saat ini, pengiklan membeli atau mengumpulkan data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi apa yang sebenarnya diklik, dicari, dan “disukai” oleh konsumen. Kampanye pemasaran juga dipantau keefektifannya menggunakan rasio klik-tayang dan tampilan yang tepat.
3. Media dan Hiburan
Industri hiburan memanfaatkannya untuk mendapatkan wawasan dari ulasan pelanggan, memprediksi minat dan preferensi audiens, mengoptimalkan jadwal pemrograman, dan target pemasaran.
Dua contoh yang paling mencolok adalah Amazon Prime, yang merekomendasikan pemrograman bagi pengguna individu, dan Spotify, yang melakukan hal yang sama untuk menawarkan saran musik yang dipersonalisasi.
4. Kesehatan
Perlahan tapi pasti, kumpulan data bervolume besar tersebut memberi dampak besar pada industri kesehatan. Perangkat dan sensor yang dapat dikenakan mengumpulkan data pasien yang kemudian dimasukkan secara real-time ke catatan kesehatan elektronik individu. Organisasi atau bidang kesehatan tersebut memiliki tujuan agar bisa:
- Memprediksi wabah epidemi.
- Mendeteksi gejala dini untuk menghindari penyakit yang dapat dicegah.
- Membuat catatan kesehatan secara elektronik.
- Meningkatkan keterlibatan pasien.
- Memprediksi dan pencegahan kondisi medis yang serius.
- Menganalisis gambar medis yang disempurnakan.
5. Keamanan cyber
Selanjutnya adalah pemanfaatan untuk mengekspos bisnis ke risiko serangan dunia maya yang lebih besar, datastore yang sama dapat digunakan untuk mencegah dan menangkal kejahatan online melalui kekuatan pembelajaran mesin dan analitik.
Analisis data historis dapat menghasilkan kecerdasan untuk menciptakan kontrol ancaman yang lebih efektif. Nantinya akan ada peringatan terhadap perusahaan ketika terjadi penyimpangan atas pola dan urutan normal, sehingga tindakan pencegahan yang efektif dapat diambil terhadap ancaman seperti serangan ransomware, program orang dalam yang berbahaya, dan upaya akses tidak sah.
Setelah perusahaan mengalami penyusupan atau pencurian data, analisis pasca-serangan dapat mengungkap metode yang digunakan, kemudian hal tersebut bisa digunakan untuk membuat sistem perlindungan yang akan menggagalkan upaya yang sama di masa mendatang.
Kesimpulan
Demikian penjelasan yang telah Course-Net jabarkan untuk kamu. Sehingga bisa disimpulkan jika Big Data adalah kumpulan data yang memiliki ukuran yang sangat besar, data-data tersebut terdiri dari data yang terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data tersebut akan terus berkembang seiring berjalannya proses pengumpulan data.
Ingin mempelajari Big Data lebih dalam? Kamu bisa langsung ambil kelas di Course-Net. Kamu akan dibimbing hingga mahir oleh coach kelas dunia lho!
