Big Data: Pengertian, Sejarah, Fungsi, Karakteristik Umum, dan Cara Kerjanya
 |
| Big Data |
Pengertian Big Data
Big data adalah kumpulan data yang sangat besar, kompleks dan terus bertambah setiap waktu. Data ini dihasilkan dari aktivitas internet yang makin rutin dilakukan, baik untuk tujuan pribadi maupun bisnis. Data ini tentu akan semakin membesar dengan adanya Internet of Things karena hampir semua perangkat juga telah terhubung.
Big data muncul dari adanya ledakan informasi besar-besaran saat ini. Semua bidang bisnis dan kehidupan sehari-hari berkontribusi pada tumpukan data besar yang berkembang baik itu dari ritel, belanja online, perjalanan dan pariwisata, keuangan, media sosial hingga teknologi, setiap aspek kehidupan manusia dan semua kegiatan dan langkah yang mereka ambil bisa menjadi kumpulan data yang berharga.
Big data yang mencakup tipe data terstruktur dan tidak terstruktur, sering kali menjadi bahan mentah bagi pemiliknya untuk menjalankan analisis dan mengekstrak wawasan yang dapat membantu mereka menyusun strategi bisnis yang lebih baik. Ini membuat big data menjadi salah satu aset terpenting bagi bisnis contohnya, karena mereka membutuhkan kumpulan data untuk menyusun strategi.
Sejarah Big Data
Meskipun konsep big data itu sendiri dapat dikatakan relatif baru, asal-usul set big data (data besar) kembali pada tahun 1960-an dan tahun 70-an ketika dunia data baru saja dimulai. Yaitu dengan adanya pusat data pertama dan pengembangan database relasional yang juga dikenal dengan Relational Database Management System (RDBMS) terkait sistemnya di zaman modern.
Sekitar tahun 2005, orang mulai menyadari betapa banyak data yang dihasilkan pengguna melalui Facebook, YouTube, dan layanan online lainnya. Hadoop (framework atau kerangka kerja sumber terbuka yang dibuat khusus untuk menyimpan dan menganalisis kumpulan big data) pun mulai dikembangkan pada tahun yang sama. NoSQL juga mulai mendapatkan popularitas selama itu.
Development atau pengembangan kerangka kerja atau framework yang open-source, seperti Hadoop (dan baru-baru ini, Spark) sangat penting untuk pertumbuhan big data (data besar) karena mereka membuatnya menjadi lebih mudah untuk dikerjakan serta lebih murah (hemat biaya) untuk disimpan.
Pada tahun-tahun sejak saat itu, volume big data (data besar) telah meroket. User (pengguna) masih menghasilkan data dalam jumlah besar tetapi bukan hanya manusia yang melakukannya. Dengan munculnya Internet of Things (IoT), maka lebih banyak objek dan perangkat yang terhubung ke internet, mengumpulkan data tentang pola penggunaan pelanggan dan kinerja produk.
Munculnya pembelajaran mesin masih menghasilkan lebih banyak data. Sementara big data (data besar) telah tumbuh jauh, kegunaannya baru saja dimulai. Cloud computing telah memperluas kemungkinan big data lebih jauh.
Baca Juga: Pengertian Cloud Computing, Fungsi, Struktur, Model, Cara Kerja, dan Manfaatnya
Cloud menawarkan skalabilitas yang benar-benar elastis, di mana pengembang dapat dengan mudah memutar cluster ad-hoc untuk menguji subset data.
Fungsi Big Data
Big data memiliki beberapa fungsi penting dalam proses pengembangan dan penyempurnaan sebuah aplikasi di antaranya,
1. Dapat menentukan penyebab suatu masalah, kegagalan secara real time
Fungsi pertama dari big data adalah menentukan dan menganalisa penyebab dari suatu permasalahan yang terjadi di dalam sistem. Kemudian, dengan penggunaannya saat ini, juga dapat meminimalisir terjadinya kegagalan dalam proses penyimpanan data. Untuk hasil analisis tersebut dapat ditampilkan secara real-time.
2. Pengambilan sebuah keputusan yang cerdas dan tepat
Big data juga dapat digabungkan dengan sistem dan perangkat teknologi cerdas seperti IoT (Internet of Things) dan AI (Artificial Intelligence). Tugasnya adalah untuk memberikan dan menyimpan data dan informasi yang dibutuhkan dalam pengembangan sebuah produk.
Misalnya saja smart city atau kota cerdas yang menggunakan bantuan kecerdasan buatan dan jaringan internet berskala besar yang mampu untuk menghubungkan tiap sudut kota, bangunan, dan infrastruktur pendukung lain.
3. Mendeteksi sebuah anomali atau perilaku yang menyimpang dalam struktur bisnis Anda
Fungsi yang ketiga adalah mampu untuk mendeteksi secara cepat dan tepat, bentuk atau proses kegiatan yang menyimpang dan berhenti karena ada kesalahan dari sisi teknis maupun non teknis. Big data juga dapat merencanakan beberapa opsi untuk mengurangi dan mengatasi anomali tersebut dengan lebih cepat untuk membantu aktivitas bisnis perusahaan atau organisasi Anda.
4. Mengurangi biaya, waktu, dan meningkatkan performa produk aplikasi
Penyimpanan data dengan menggunakan sistem big data juga dapat mengurangi biaya yang harus dikeluarkan oleh perusahaan. Kemudian, waktu dalam mengelola dan menjalankan sebuah operasi menjadi lebih cepat dengan transfer data di atas rata – rata sistem database lain. Peningkatan performa juga menjadi kelebihan tersendiri untuk mendukung pengembangan perangkat lunak.
Baca Juga: Pengertian Database, Fungsi, Manfaat, Tipe, dan Jenisnya
Karakteristik Umum Big Data
Berikut beberapa karakteristik utama dalam yang membentuk sebuah big data di antaranya,
1. Volume
Meskipun volume bukanlah satu-satunya komponen yang membuat big data menjadi besar, ini tentu saja merupakan fitur utamanya. Untuk mengelola dan memanfaatkan big data sepenuhnya, diperlukan algoritma tingkat lanjut dan analitik berbasis AI. Tetapi sebelumnya perlu ada sarana yang aman dan andal untuk menyimpan, mengatur, dan mengambil banyak terabyte data yang disimpan oleh perusahaan besar.
2. Velocity
Pertumbuhan data yang signifikan telah mengubah cara manusia melihat pentingnya data dan penyimpanannya. Data bisa saja menjadi sensitif dan berguna, dalam hal ini adalah bagaimana sebuah bisnis bisa memanfaatkan dan mengolah data menjadi hal yang menguntungkan bagi mereka. Faktor big data yang mencakup velocity pada dasarnya mengukur seberapa cepat data masuk.
Beberapa data akan masuk secara real-time, sedangkan yang lain akan datang sesuai dan mulai, dikirim dalam batch. Dikarenakan tidak semua platform akan mengalami data yang masuk dengan kecepatan yang sama, penting untuk tidak menggeneralisasi, mengabaikan, atau melompat ke kesimpulan tanpa memiliki semua fakta dan angka.
3. Variety
Keragaman atau variety mengacu pada spektrum sumber dari mana perusahaan dapat memperoleh data besar dan banyak format yang dapat muncul. Ini termasuk penambangan data dari tempat-tempat seperti smartphone, perangkat internal, obrolan media sosial, saham, dan data dari transaksi keuangan. Sumber data harus sangat relevan dengan sifat bisnis yang datanya dikumpulkan.
Berbagai data juga dapat diperluas untuk membantu organisasi memahami profil dan persona pelanggan. Misalnya, sebuah perusahaan akan merasa terbantu untuk mengetahui tidak hanya berapa banyak orang yang membuka buletin mereka, tetapi juga mengapa mereka membukanya dan membedakan karakteristik audiens yang sesuai dengan target mereka.
4. Veracity
Sementara teknologi database modern memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan dan memahami jumlah dan jenis big data yang beragam, tetapi semua data hanya akan berharga jika data itu akurat, relevan, dan tepat waktu. Untuk database tradisional yang hanya diisi dengan data terstruktur, kesalahan sintaksis dan kesalahan ketik adalah kesalahan biasa dalam hal akurasi data.
Dengan data yang tidak terstruktur, ada serangkaian tantangan kejujuran yang sama sekali baru. Bias manusia, kebisingan sosial, dan masalah sumber data semuanya dapat berdampak pada kualitas data yang murni.
5. Value
Seringnya, hasil yang berasal dari analisis big data seringkali menarik dan tidak terduga. Tetapi untuk keperluan pendataan bisnis, analitik big data harus mampu memberikan wawasan yang dapat membantu bisnis menjadi lebih kompetitif dan tangguh serta melayani pelanggan mereka dengan lebih baik. Teknologi big data modern telah membuka kapasitas untuk mengumpulkan dan mengambil data yang dapat memberikan manfaat yang terukur baik untuk bottom line maupun ketahanan operasional.
6. Visualization
Sejatinya hasil analisis data harus dapat dimengerti oleh pemangku kepentingan non teknis dan pengambil keputusan. Visualisasi adalah pembuatan grafik kompleks yang menceritakan kisah ilmuwan data, mengubah data menjadi informasi, informasi menjadi wawasan, wawasan menjadi pengetahuan, dan pengetahuan menjadi keuntungan yang bisa dimanfaatkan.
Baca Juga: Pengertian Visualisasi Data, Tujuan, Tipe, dan Jenisnya
Cara Kerja Big Data
Agar para pelaku usaha bisa memanfaatkannya dengan baik, maka berikut cara kerja big data di antaranya,
1. Integrasi Data
Data yang kebanyakan didapatkan di era digital merupakan data tidak terstruktur yang tentu perlu diproses secara bertahap untuk kemudian bisa dimanfaatkan dengan baik. Jadi, cara kerja data ini dimulai dengan mengatur integrasi data sebaik mungkin.
Misalnya mengumpulkan semua data berdasarkan kategori bisa dari kumpulan komentar pelanggan di media sosial, unggahan video pelanggan dengan produk, dan sebagainya. Setelah data sudah dibuat terstruktur maka baru bisa diproses oleh bagian analisis data di perusahaan.
2. Manage Data
Berikutnya adalah mengatur dan menyimpan data yang sudah terstruktur tadi ke dalam media penyimpanan terbaik. Saat ini media yang paling banyak dianjurkan adalah media penyimpanan online atau cloud. Sehingga bisa memiliki kapasitas besar dan kemudian bisa diakses dari mana saja dan kapan saja.
3. Analisis Data
Tahap berikutnya adalah melakukan analisis data, dan jika dilakukan manual maka akan memakan waktu dan tenaga sekaligus pikiran. Maka perusahaan masa kini sudah menggunakan tools atau alat bantu untuk analisis data. Supaya big data yang jumlahnya susah dihitung bisa dianalisis dengan baik dan efektif.
Dari berbagai sumber
Post a Comment for "Big Data: Pengertian, Sejarah, Fungsi, Karakteristik Umum, dan Cara Kerjanya"