Tidak sedikit yang meyakini bahwa persoalan data berukuran besar selesai begitu perusahaan menambah kapasitas penyimpanan. Padahal, realitanya jauh lebih rumit dari yang dibayangkan. Data yang tersimpan tanpa penataan justru menambah beban, sebab pencariannya lambat, angkanya tidak konsisten antarsumber, dan biaya penyimpanannya berjalan setiap bulan tanpa manfaat yang terukur. Kondisi itu kerap baru disadari ketika satu permintaan analisis sederhana memakan waktu berhari-hari.
Kondisi ini dialami perusahaan berbagai ukuran, bukan hanya korporasi besar. Contohnya, jaringan ritel dengan lima puluh gerai sudah menghasilkan jutaan baris transaksi setiap bulan, ditambah data kunjungan aplikasi dan keluhan pelanggan. Di titik itulah big data management berperan menentukan apakah tumpukan data tersebut berubah menjadi aset atau tetap menjadi beban. Penataannya juga menentukan seberapa cepat sebuah pertanyaan bisnis bisa dijawab.
Mengapa Penyimpanan Saja Tidak Menyelesaikan Masalah?
Big data management sebaiknya dilihat bukan sebagai urusan kapasitas, melainkan sebagai pengaturan siklus hidup data dari saat masuk sampai saat dihapus. Setiap tahap dalam siklus itu menuntut keputusan tersendiri.
Penataan yang tertunda umumnya berbiaya lebih mahal dibanding penataan sejak awal. Keputusan tersebut mencakup format penyimpanan, siapa yang berhak mengakses, berapa lama data disimpan, serta bagaimana kualitasnya dijaga. Melewatkan salah satunya menimbulkan persoalan yang baru terasa berbulan-bulan kemudian. Perbaikannya pun menuntut penelusuran mundur yang jauh lebih mahal dibanding penataan sejak awal.
Contohnya, data transaksi yang disimpan tanpa penetapan definisi kolom akan menyulitkan analisis ketika sistem sumbernya berganti dan penamaannya ikut berubah. Persoalannya bukan pada besarnya data, melainkan pada ketiadaan aturan yang menyertainya.
Peran Utama Big Data Management di Dalam Organisasi
Ada sejumlah peran yang saling menopang, dan lima berikut paling menentukan hasil akhirnya.
1. Menyatukan Data dari Banyak Sumber
Perusahaan umumnya menjalankan beberapa sistem yang menyimpan datanya sendiri-sendiri, mulai dari kasir, aplikasi pelanggan, sampai sistem keuangan. Penyatuan dilakukan lewat proses pemindahan dan penyeragaman format ke satu tempat terpusat. Pencatatan sumber asal tiap kolom juga perlu disertakan untuk keperluan penelusuran. Penetapan kunci penghubung antarsistem menjadi bagian tersulitnya. Kesalahan pada tahap ini menghasilkan angka ganda yang sulit dilacak di laporan akhir. Semakin banyak sistem yang berjalan, semakin besar pula manfaat penyatuan ini. Penjadwalan pemindahan data secara berkala menjaga agar isinya tetap sesuai dengan sumbernya.
2. Menjaga Kualitas dan Konsistensi Data
Pemeriksaan berjalan sejak data masuk, mencakup pendeteksian nilai kosong, format yang menyimpang, sampai catatan ganda. Aturan pemeriksaan sebaiknya ditulis sebagai proses otomatis agar berjalan setiap kali data diperbarui. Sediakan pula laporan singkat berisi jumlah baris yang lolos dan yang ditolak. Contohnya, penolakan otomatis terhadap baris bertanggal di masa depan mencegah angka laporan melonjak tanpa sebab. Kualitas yang dijaga sejak awal jauh lebih murah dibanding perbaikan setelah laporan tayang. Catatan atas data yang ditolak juga berguna untuk memperbaiki sistem sumbernya.
3. Menetapkan Tata Kelola dan Hak Akses
Tata kelola mengatur siapa berhak membaca dan mengubah data tertentu, sekaligus mencatat definisi resmi setiap metrik. Bagian ini mencegah dua divisi memakai perhitungan berbeda untuk istilah yang sama. Definisi yang disepakati kemudian dijadikan acuan tunggal untuk seluruh laporan. Pencatatan asal usul data juga memungkinkan penelusuran ketika satu angka dipertanyakan. Penelusuran itu memangkas waktu diskusi yang biasanya berlarut di rapat. Karena itu tata kelola sering menjadi pembeda antara data yang dipercaya dan data yang selalu diperdebatkan. Penunjukan pihak yang bertanggung jawab atas tiap kelompok data mempermudah penyelesaian ketika terjadi perbedaan.
4. Mengatur Penyimpanan Berdasarkan Frekuensi Pemakaian
Tidak semua data perlu tersimpan di media yang paling cepat diakses. Data transaksi tahun berjalan layak disimpan di lapisan cepat, sedangkan arsip lima tahun lalu cukup di lapisan yang lebih lambat dan lebih murah. Penetapan masa simpan juga menentukan kapan data boleh dihapus sesuai ketentuan yang berlaku. Ketentuan tiap sektor berbeda, sehingga perlu diperiksa lebih dulu sebelum aturannya disusun. Akibatnya, biaya penyimpanan dapat ditekan tanpa mengurangi kesiapan data yang benar-benar dipakai. Peninjauan berkala terhadap data yang tidak pernah diakses juga layak dijadikan agenda rutin.
5. Menyediakan Data yang Siap Dianalisis
Data mentah jarang bisa langsung dipakai, sehingga perlu disiapkan dalam bentuk tabel ringkasan atau lapisan yang sudah dibersihkan. Penyediaan ini memangkas waktu tim analis yang biasanya habis untuk merapikan ulang. Penjadwalan pembaruan yang teratur menjaga agar isinya tetap sesuai. Sertakan pula keterangan waktu pembaruan terakhir agar pemakainya tahu kesegaran datanya. Pada akhirnya, kesiapan data menentukan seberapa cepat sebuah pertanyaan bisnis bisa dijawab. Contohnya, tabel ringkasan penjualan harian memangkas waktu penyusunan laporan mingguan secara nyata.
Pergeseran dari Menyimpan Semua ke Mengelola dengan Tujuan
Dahulu, banyak organisasi menyimpan seluruh data dengan alasan mungkin berguna suatu saat. Kini pendekatan tersebut mulai ditinggalkan karena biayanya berjalan terus sementara manfaatnya tidak pernah diukur.
Perhatian bergeser ke penetapan tujuan sejak awal, yaitu pertanyaan apa yang hendak dijawab dan data apa yang benar-benar dibutuhkan untuk menjawabnya. Peninjauan berkala terhadap data yang tidak pernah diakses juga mulai lazim dilakukan. Penetapan pemilik untuk setiap kelompok data membantu memastikan peninjauan itu benar-benar berjalan. Manfaatnya terasa pada dua sisi sekaligus, yaitu biaya yang lebih terkendali dan pencarian data yang lebih cepat.
Kebutuhan Talenta di Bidang Pengelolaan Data
Meningkatnya kompleksitas pengelolaan data membuat kebutuhan akan tenaga yang memahami sisi ini terus bertambah. Perusahaan tidak kekurangan orang yang bisa membuat grafik, melainkan kekurangan orang yang memahami dari mana angka di grafik itu berasal.
Kebutuhan tersebut terbagi ke dalam dua arah besar. Ada yang berfokus menyiapkan dan menyajikan data untuk kebutuhan operasional harian, dan ada yang membangun model prediktif di atas data yang sudah tertata. Keduanya terbuka bagi pendatang dari luar bidang teknologi informasi. Pemahaman terhadap proses bisnis di tempat kerja sebelumnya justru menjadi keunggulan tersendiri.
Menyiapkan Kemampuan Mengelola Data Skala Besar
Kemampuan ini menuntut latihan pada data yang benar-benar berantakan, bukan pada berkas contoh yang sudah dirapikan. Salah satu cara memulainya adalah melalui kursus Big Data di Course-Net yang menyediakan dua jalur sesuai arah minat.
Jalur data analyst berdurasi 116 jam dan berfokus pada pengolahan, pembacaan, serta penyajian data untuk kebutuhan pengambilan keputusan. Jalur data science berdurasi 128 jam dan melangkah lebih jauh ke pengenalan big data, analisis memakai R dan Python, sampai pengubahan data menjadi dasar keputusan. Pemilihan jalurnya dapat dikonsultasikan lebih dulu agar sesuai kebutuhan.
Seluruh kelas dibimbing praktisi aktif yang sehari-hari bekerja di industri, dengan jumlah peserta dibatasi agar diskusi tetap berjalan. Course-Net juga tersertifikasi oleh EC-Council, ISC2, dan BNSP, menyediakan peninjauan proyek portofolio, serta pendampingan karier setelah materi selesai. Bagi yang ingin berpindah dari peran pelaksana menjadi orang yang ikut menentukan arah keputusan, kemampuan menata data adalah pintu masuk yang paling terbuka.
