Istilah big data sudah muncul pada tahun 60-an, namun sekarang ini sudah semakin berkembang dan sangat penting.
Bahkan pengertian big data ini sudah tak asing lagi bagi pengembang perangkat lunak dalam skala proyek yang besar.
Secara harfiah, big data disebut dengan mahadata, data bandang, atau data raya, yang memiliki arti sekumpulan data dalam jumlah besar. Namun ternyata, pengertiannya secara teknis tak sesederhana itu.
Pada dasarnya, big data ini memang sudah menjadi bagian yang paling penting untuk berbagai macam instansi ataupun organisasi.
Nah, jika memang masih belum paham sama sekali, simak pemaparannya secara lebih detail berikut ini.
Apa itu Big Data?
Pengertian big data secara luas merupakan sebuah istilah yang digunakan untuk menggambarkan tentang volume data dalam jumlah besar, baik secara terstruktur ataupun tidak terstruktur dalam dunia bisnis.
Melalui perusahaannya, pelaku bisnis bisa mendapatkan data secara rutin dalam setiap harinya, bahkan sepanjang waktu.
Jenis data yang diperoleh perusahaan umumnya cukup bervariasi, dimana data ini diolah sedemikian rupa oleh pihak operator.
Perusahaan biasanya menggunakan tools atau alat bantu yang membuat proses pengolahan data menjadi lebih mudah, efektif dan efisien.
Meski begitu, seberapa banyak data yang didapatkan sebenarnya bukan merupakan poin penting.
Poin pentingnya yaitu cara perusahaan dalam mengolah data yang didapatkan sehingga menambah pendapatan ataupun profit.
Dengan begitu, perusahaan bisa mampu bertahan dan bersaing dengan kompetitor.
Data yang diolah menggunakan suatu tools dan teknik akan sangat membantu dalam menerapkan strategi yang tepat.
Strategi yang dilakukan tentu sangat berpengaruh terhadap perusahaan di masa mendatang. Apakah perusahaan mampu berkembang dengan baik, bertahan, atau mungkin jatuh.
Pengertian Big Data Menurut Ahli
Selain pengertian secara umum, pengertian big data juga merujuk pada pendapat beberapa ahli secara lebih detail.
Berikut adalah beberapa ahli yang mengungkapkan pendapatnya tentang big data:
1. Dumbill, 2012
Big data merupakan sekelompok data yang melampaui kapasitas konvensi sistem database yang tersedia.
Jumlah data sangat besar dan cepat sehingga tidak sesuai berdasarkan struktur arsitektur database.
Diharuskan untuk menggunakan alternatif cara untuk bisa memperoleh nilai dari suatu data.
2. Eaton, Tom, Dirk, George, and Paul
Istilah yang digunakan untuk informasi yang tidak bisa dianalisis ataupun diolah dengan menggunakan alat tradisional.
3. Gartner
Gartner adalah seorang pakar dalam bidang data yang juga mengungkapkan pendapatnya secara lebih dalam.
Menurut Gartner, pengertian big data merupakan sekelompok data yang beragam dalam skala besar.
Data ini dapat dari volume yang meningkat dan kecepatan bertambahnya data yang semakin meninggi.
Data dengan ukuran besar tersebut lebih dikenal dengan sebutan Three V’S.
4. Doug Laney
Doug Laney di tahun 2001 silam memberikan pendapat dan memperluas definisi big data.
Ia mengungkapkan bahwa definisinya meliputi peningkatan variasi data yang diperoleh perusahaan serta organisasi yang bersangkutan.
Selain itu, hal tersebut juga meliputi kecepatan data yang sudah dibuat ataupun diperbarui.
Jenis Big Data
Big data secara umum terbagi dalam 3 jenis, yaitu data terstruktur, data tidak terstruktur, dan data semi terstruktur.
Masing-masing mempunyai fungsi, bentuk, dan teknik pengolahan yang tidak sama.
1. Data Tidak Terstruktur
Pengertian big data terstruktur merupakan data yang sudah tersimpan secara urut dan sistematis. Biasanya data seperti ini disusun dengan bentuk excel atau spreadsheet.
Jenis data ini memiliki keunggulan yang lebih mudah untuk digunakan dan dianalisa.
Hal ini karena diambil dari beragam database dengan memanfaatkan algoritma mesin search yang cukup sederhana.
Data terstruktur yang diolah meliputi semua data yang terjadi di setiap aktivitas yang memanfaatkan jaringan internet.
Sebagai contoh, jika ada seorang pengguna yang mengakses link di internet atau website e-commerce, penjualan bisnis, data diri pelanggan maupun konsumen.
Aktivitas inilah yang akhirnya menjadi suatu data, dimana bisa digunakan untuk mengetahui berbagai perilaku serta kegiatan konsumen.
2. Data Tidak Terstruktur
Data tidak terstruktur mempunyai bentuk yang tidak teratur maupun sistematis, sehingga format dalam penyimpanannya tidak jelas.
Hal ini tentu akan menyulitkan pengguna untuk membaca atau menganalisis data semacam ini.
Untuk jenis data ini biasanya mempunyai banyak sumber ataupun penggabungan data seperti teks, gambar, video, dan lain sebagainya.
Oleh karena itu, jika ingin menganalisanya maka penting sekali untuk memproses data dengan cara manual.
Adapun contohnya yang biasa dijumpai pada sebuah media sosial yaitu seperti komentar, foto atau gambar postingan, jumlah link, jumlah pengikut, dan aktivitas lain dalam akun para pengguna.
3. Data Semi Terstruktur
Sesuai namanya, data terstruktur dan data yang tidak terstruktur pada jenis data ini akan nampak tidak begitu jelas atau samar.
Penyebabnya karena sebagian besar data ini memiliki tampilan yang mirip dengan data tidak terstruktur.
Jenis data yang satu ini masih belum dapat diklasifikasi, tapi masih memiliki berbagai informasi penting.
Contohnya seperti suatu dokumen dengan keyword yang dapat digunakan untuk memproses dokumen secara lebih mudah. Sedangkan contoh datanya adalah CSV, xml, dan json.
Karakteristik Big Data
Setelah sedikit memahami pengertian big data dan jenis-jenisnya, ketahui juga mengenai apa saja karakteristik yang dimiliki.
Adapun beberapa karakteristiknya yakni sebagai berikut ini:
1. Volume
Salah satu karakteristik paling utama yaitu pada jumlah datanya yang terlampau besar, baik itu secara menyeluruh ataupun sesuai dengan platform yang telah mengelolanya.
Seperti misalnya, Facebook sudah menyimpan sebanyak 79,00% data personal lebih dari 100 juta pengguna dari seluruh belahan dunia.
2. Velocity
Velocity atau kecepatan produksi data ternyata juga merupakan karakteristik big data, meliputi input data sampai pemakaian data.
Keberadaan jaringan internet sangat dibutuhkan dalam hal ini, tujuannya supaya proses berlangsung secara lebih mudah dan mengalami perubahan secara real time.
Seperti misalnya, pengguna Facebook semakin bertambah hingga mencapai 50 juta akun dalam setiap tahunnya.
Berarti masing-masing akun mempunyai aktivitas yang tidak sama dengan menghasilkan banyak data dalam waktu bersamaan.
3. Variety
Untuk pengertian Big Data dengan karakteristik variety berarti berasal dari sebuah platform saja, yakni Instagram dengan variasi bentuk berbeda.
Seperti misalnya, ada data berupa formulir data pribadi, video, foto dan bahkan data filter pada instastory.
Dapat dibayangkan kalau data ini diambil dari berbagai macam platform dan bisnis yang tidak sama, maka sudah pasti memiliki format yang berbeda pula, seperti tabel, dokumen presentasi, dan lain sebagainya.
4. Veracity
Karakteristik ini lebih mengacu pada kualitas yang dimiliki oleh big data.
Perlu diketahui bahwa keakuratan menjadi hal yang penting untuk diperhatikan. Alasannya karena semua data yang didapat berasal dari sumber yang tidak sama.
Sehingga akan menyulitkan untuk mencocokan, menautkan, mengubah, dan membersihkan semua data yang ada sistem.
Namun pengelola masih bisa menyambungkan ataupun mengkorelasikan hubungan, hierarki dan juga hubungan yang ada.
Jika hal ini tidak dilakukan, maka data yang didapat akan menjadi terlepas dan bahkan bisa menyebabkan terjadinya error atau kesalahan dalam proses sehingga menimbulkan dampak yang sangat besar.
5. Value
Karakteristik terakhir yang dimiliki oleh sebuah big data adalah nilai atau value.
Dalam hal ini mempunyai nilai dan peran cukup penting yang akan memudahkan pengguna untuk mengakses berbagai macam informasi serta data secara lebih cepat.
Konsep Big Data
Big data mempunyai suatu konsep untuk mengumpulkan seluruh data yang didapatkan dan mengolahnya secara tepat agar bisa menghasilkan value sesuai dengan yang diharapkan.
Konsep big data terbagi dalam 3 hal penting, antara lain yaitu sebagai berikut ini:
1. Integrasi Data
Integrasi data merupakan suatu proses untuk mengumpulkan data yang sudah dibuat sampai bisa menjadi big data.
Seperti misalnya, data situs online store yang dapat dari registrasi akun baru, daftar wishlist, dan lain sebagainya.
Data tersebut masih tercatat dalam sistem yang nantinya digunakan di tahapan berikutnya.
Hal ini berarti bahwa fokus utama dalam proses integrasi data yaitu hanya mengumpulkan data.
2. Mengolah Data
Data yang dapat harus dikelola secara tepat, entah saat menyimpan ataupun menggunakannya.
Maka dari itu, dibutuhkan ruang penyimpanan dengan kapasitas cukup besar dan dapat diakses kapan saja.
Khusus dalam bidang bisnis, penggunaan situs dengan hosting terbaik dapat dijadikan sebagai pilihan yang tepat.
Jadi, berbagai macam kegiatan bisnis dan data yang didapat diproses dalam sebuah tempat yang sama.
Data yang ada di situs tersebut nantinya dapat disortir kembali pada sistem penyimpanan, dimana tujuannya supaya mudah ditemukan pada saat diperlukan sewaktu-waktu.
3. Menganalisis Data
Konsep terakhir dalam pengertian big data yaitu analisis data. Ini berarti bahwa data yang telah disimpan dan dikelompokkan berdasarkan jenisnya dapat dianalisis untuk keperluan secara lebih lanjut.
Seperti misalnya, riwayat belanja para pelanggan yang ada di toko online dapat dijadikan sebagai informasi mengenai produk apakah yang seharusnya ditawarkan saat pelanggan tersebut berbelanja.
Dengan demikian, maka potensi pembelian produk oleh pelanggan semakin tinggi karena penawaran yang dilakukan cukup relevan.
Sumber Menemukan Big Data
Terdapat beberapa sumber yang sering memberikan kontribusi data dalam skala besar dengan kualitas bagus.
Diantaranya yaitu:
1. Internet
Sumber yang pertama adalah internet, dimana cara kerja internet yaitu menyimpan data dari penggunanya.
Berbagai macam kegiatan pencarian apapun itu akan disimpan secara langsung yang akhirnya menjadi sekumpulan data.
2. Smartphone
Smartphone juga merupakan penyumbang data dengan skala yang sangat besar. Hal ini karena segala macam aktivitas akan tersimpan secara otomatis dalam perangkat.
Sumber data pada smartphone sendiri merupakan aplikasi yang sudah dipasang.
Setiap kali aplikasi dijalankan, maka data bisa langsung diperoleh dan langsung dikumpulkan oleh sistem.
3. Media Sosial
Media sosial yang hampir dimiliki oleh setiap orang juga merupakan sumber data dalam jumlah besar.
Setiap gambar, video, termasuk komentar yang ada di media sosial juga sudah disebut sebagai data.
Bisa Anda bayangkan, berapa miliar data yang akan didapat oleh perusahaan ketika mengelolanya?
4. Digitalisasi
Sebuah digitalisasi media yang tertentu bisa menghasilkan sumber data dan dapat dikelola oleh perusahaan.
Misalnya, perusahaan yang memiliki data berupa musik, yang dimana sebelum dirilis ke masyarakat diubah menjadi format audio sehingga dapat dinikmati di berbagai platform.
Jika pengguna mendengarkan musik yang disediakan, maka perusahaan bisa mendapatkan data.
Tapi data yang didapatkan bukan merupakan data pribadi ataupun lebih spesifik seperti usia, nama, dan lain sebagainya.
Datanya merupakan data kasar, seperti untuk musik tersebut perusahaan dapat mengetahui mana sajakah musik yang banyak didengarkan.
Sehingga perusahaan dapat mengolah data ini dalam memilih genre musik yang ingin dikembangkan di masa depan.
Fungsi Big Data
Fungsi yang dimiliki oleh big data sangat beragam sehingga membuatnya dibutuhkan oleh perusahaan.
Kami akan menjelaskan fungsinya dalam dua bidang, yaitu bidang teknologi informasi dan bidang bisnis.
1. Bidang Informasi
Fungsi yang pertama yaitu dalam bidang teknologi informasi yang meliputi:
Pemakaian Perangkat Mobile
Di jaman modern seperti sekarang ini, penggunaan perangkat mobile seperti tablet, smartphone, IPOD dll sudah banyak dijumpai.
Hal tersebut karena sudah support dengan berbagai macam sistem aplikasi. Selain itu, perangkat ini juga mudah untuk kemana saja dan cukup fleksibel.
Salah satu contoh penggunaannya yaitu adanya aplikasi GPS yang sudah terpasang di perangkat.
GPS atau Global Positioning System sendiri merupakan fitur dari Google Maps yang menggunakan bantuan Big Data untuk mengolah ataupun memanajemen berbagai macam bentuk data.
Sistem database yang diperlukan cukup besar, sehingga gambar dan pemetaan lokasinya bisa menjangkau seluruh belahan dunia.
Bahkan Google juga sudah menerapkan sistem penyimpanan dengan basis cloud, dimana penyimpanan bisa dilakukan secara online maupun real time.
Media Sosial
Media sosial banyak digunakan oleh sebagian besar orang untuk mengakses berbagai macam informasi dan berbagi kegiatan sehari-hari.
Tak jarang, banyak yang mengunggah video, gambar, ataupun teks dalam aplikasi tersebut.
Semua informasi ini termasuk dalam jenis data, yang dimana akan direkam dan disimpan pada sebuah sistem basis data yang memiliki kapasitas besar.
Bisa dibayangkan berapa ukuran yang perlu dialokasi oleh sosial media seperti Twitter, Facebook, dan lainnya untuk menerima data setiap waktu.
Solusi yang paling tepat untuk menangani masalah seperti ini hanya dengan menggunakan big data.
Pastinya juga harus memiliki performa mumpuni untuk mengatasi data dalam skala yang besar.
Perangkat Cerdas
Sistem perangkat cerdas sudah banyak diaplikasikan oleh negara maju seperti Amerika, Jepang, dan China.
Fungsinya karena bisa membantu untuk memudahkan kegiatan manusia secara lebih mudah dan efisien.
Contoh perangkat cerdas yaitu teknologi IoT yang banyak digunakan dalam berbagai macam perangkat elektronik seperti mesin cuci, kulkas, AC dan lainnya.
Jika menggunakan sistem yang sudah terintegrasi dengan internet, maka segala macam bentuk aktivitas bisa dikelola dalam sebuah sistem aplikasi dan bantuan dari big data yang merupakan penyedia layanan informasi sekaligus penyimpanan.
Media Digital
Big data ternyata juga mempengaruhi dari sisi pemakaian media digital.
Contohnya adalah pemakaian fitur pada sebuah situs ataupun aplikasi streaming seperti joox dan spotify.
Dalam sebuah sistem basis data yang digunakan tersebut, maka bisa mencatat data musik, film yang sudah ditonton dan memberikan suatu rekomendasi bagi pengguna.
2. Bidang Bisnis
Fungsi dari big data selanjutnya dalam bidang bisnis yaitu seperti berikut ini:
Meningkatkan Produktivitas Bisnis
Jika ingin meningkatkan efektivitas dan produktivitas bisnis yang dirintis, maka sudah pasti butuh sumber daya yang cukup memadai.
Salah satunya adalah kebutuhan data yang semakin mengalami peningkatan.
Big data di sini mampu mengatasi segala macam permasalahan data dengan kebutuhan tinggi, sehingga akan membantu proses operasional bisnis yang Anda miliki.
Mengoptimalkan Penggunaan Aplikasi
Penggunaan perangkat mobile memang sudah semakin banyak, sehingga dibutuhkan optimasi dari sisi hardware maupun software.
Tak hanya itu, penyimpanan juga mempengaruhi hasil optimalisasi pada suatu aplikasi.
Maka dari itu, keberadaan big data sangat berguna dalam proses transfer ataupun manajemen data yang bisa beroperasi secara lebih cepat dan tentunya akurat.
Customer Relationship Management
Anda mungkin sudah melakukan berbagai upaya CRM demi menjaga hubungan baik dengan customer bisnis.
Ada banyak tools yang dapat digunakan untuk mengelola aktivitas CRM seperti Zoho atau Bitrix24.
Layanan CRM sendiri umumnya bersifat online dan akan membantu Anda dalam melacak penjualan, conversion rates, dan leads.
Bahkan juga bisa mengetahui komplain dari konsumen, riwayat pembelian, berbagai jenis konsumen, dan informasi secara detail mengenai konsumen.
CRM menjadi hal penting dalam sebuah bisnis karena dapat membantu sales dan membantu dalam mengelola operasional sekaligus pemasaran, sehingga kebutuhan konsumen akan terpenuhi.
Baca Juga : Apa itu CRM?
Tantangan Big Data
Dalam pengertian big data memang akan memberikan banyak kemudahan, tapi bukan berarti tidak ada tantangan sama sekali selama proses penggunaannya.
Inilah berbagai macam tantangan yang penting untuk diketahui.
1. Kekurangan Sumber Daya Manusia yang Ahli
Big data tidak bisa dikelola secara manual karena memang dinilai tidak begitu efektif.
Tapi meski demikian, masih jarang sekali sumber daya manusia yang dapat mengolah big data dengan baik menggunakan teknologi yang tersedia.
Terlebih dengan keberadaan teknologi yang semakin berkembang, kemampuan dalam mengelola big data perlu disesuaikan supaya proses penggunaannya menjadi lebih maksimal.
2. Pengelolaan yang Sangat Sulit
Banyaknya data yang ada tentu membuat proses pengelolaannya menjadi sangat sulit.
Tapi teknologi terbaru sudah hadir yang akan membantu prosesnya semakin mudah .
Hanya saja perkembangannya terbilang sangat cepat, sehingga jika ada platform ataupun infrastruktur yang kurang sesuai maka bisa membuat pengelolaannya mengalami kendala.
Hingga akhirnya menyebabkan terjadinya duplikasi data, kerusakan data atau error, dan lain sebagainya.
3. Sistem yang Selalu Diperbarui
Berkembangnya data yang didapatkan tentu mengharuskan pengguna untuk selalu melakukan update.
Apalagi jika data tersebut tidak relevan, sebab jika dibiarkan begitu saja bisa membuat akurasi data semakin berkurang.
Sayangnya, untuk mengupdate secara berkala membutuhkan akses yang cepat dan ruang penyimpanan besar untuk dapat menampung data.
4. Keamanan yang Sangat Rentan
Data yang dapat diakses secara online oleh siapapun itu memang cukup memudahkan. Namun bisa juga menimbulkan potensi keamanan yang tak diinginkan seperti cyber crime.
Maka dari itu, sangat disarankan untuk memilih platform dengan perlindungan keamanan yang menjamin.
Jika ingin membangun website untuk bisnis, jangan lupa menggunakan layanan hosting dengan fitur keamanan yang bisa diandalkan.
Cara Kerja Big Data
Secara umum, cara kerja big data bisa dirangkum melalui tiga langkah yang mudah, yaitu seperti berikut ini:
1. Mengintegrasi Data
Langkah pertama diawali dengan melakukan integrasi data. Integrasi data sendiri merupakan suatu proses yang dilakukan untuk mengumpulkan data yang ingin diolah.
Seperti yang diketahui, bahwa data yang diambil dari Internet termasuk dalam jenis data tidak terstruktur.
Maka dari itu, dalam langkah ini harus melakukan identifikasi mengenai asal dari sumber big data kemudian mengelompokkannya sesuai kategori.
Banyak sekali metode tradisional untuk melakukan integrasi data, contohnya seperti transformasi, ekstraksi, dan load.
Data ini akan disintegrasi menjadi sebuah data terstruktur dan bisa dianalisa hingga proses berikutnya.
Contoh dalam tahapan ini, yakni data dari situs resmi perusahaan makanan yang diambil dari testimoni konsumen di beberapa media sosial ataupun unggahan video produk.
2. Mengolah Data
Jika data sudah terkumpul, maka harus disimpan secara tepat untuk memudahkan dalam mengaksesnya.
Maka dari itu, memang dibutuhkan banyak ruang penyimpanan untuk bisa diakses sewaktu-waktu.
Adapun media penyimpanan yang dapat digunakan yaitu secara online seperti on-premises, cloud, dan lain sebagainya. Media penyimpanan ini harus dipilih sesuai kebutuhan Anda sendiri.
3. Menganalisis Data
Data yang sudah disimpan dan dikategorikan berdasarkan jenisnya maka bisa langsung dilakukan analisa.
Tahapan analisa sendiri memiliki tujuan untuk memperoleh informasi secara jelas dari semua data yang sudah dikumpulkan.
Agar mendapatkan hasil yang cukup memuaskan, usahakan untuk selalu teliti saat menentukan kesimpulan dari data yang sudah dianalisis.
Anda bisa mengeksplor kemungkinan yang terjadi dengan artificial intelligence atau machine learning dalam membangun model big data yang tepat.
Hasil akhir dari kesimpulan analisis data akan digunakan oleh perusahaan dalam pengambilan keputusan
Contoh Dalam Kehidupan Sehari-Hari
Penggunaan big data banyak dijumpai dalam kehidupan sehari-hari, baik itu di berbagai instansi maupun perusahaan.
Agar semakin paham tentang pengertian big data kali ini, simak beberapa contohnya berikut ini:
1. Perusahaan Retail
Perusahaan retail kini banyak sekali yang membuat website dan aplikasi khusus untuk belanja online. Tujuannya tak lain untuk memudahkan calon konsumen dalam berbelanja secara online.
Aplikasi atau website ini akan membantu perusahaan dalam memperoleh data yang berkaitan dengan konsumen.
Data tersebut digunakan oleh perusahaan retail dalam menentukan promosi secara menarik dan sesuai kebutuhan.
Bahkan juga bisa membantu untuk memilih berbagai jenis produk baru dan harus disediakan.
Beberapa perusahaan retail yang selalu memanfaatkan big data yaitu McDonald, Tokopedia, Amazon, dan lain sebagainya.
2. Perusahaan Perbankan
Perusahaan perbankan selalu menggunakan big data sebagai sarana dalam persediaan produk ataupun layanan untuk nasabah.
Biasanya data yang diperoleh diambil dari aplikasi perbankan atau bisa juga transaksi perbankan yang sudah dilakukan secara langsung atau offline.
Dengan penggunaan data dengan jumlah besar, tentu akan memudahkan bank mengenai apa saja yang dilakukan oleh para nasabah terhadap layanan dan produk yang ditawarkan.
Beberapa contoh perusahaan perbankan yang menggunakan big data yaitu BRI, BCA, BSI, dan lain sebagainya.
3. Perusahaan Jasa Transportasi
Perusahaan teknologi yang ada di Indonesia, seperti jasa transportasi dan travel selalu menggunakan big data untuk mengetahui kebutuhan para pelanggan.
Hal ini sangat berguna untuk mereka dalam mengecek kebiasaan calon pelanggan dalam sehari-hari.
Sebagai contoh, Traveloka memanfaatkan big data untuk melacak lokasi pelanggan sekaligus menawarkan hotel ataupun tiket perjalanan.
Semua yang ditawarkan sudah disesuaikan dengan kebiasaan pelanggan saat melakukan pencarian.
Tak hanya itu saja, bahkan juga memberikan beberapa rekomendasi promo cukup menarik yang ada di area para konsumennya.
Berdasarkan pembahasan di atas, bisa ditarik kesimpulan bahwa keberadaan big data muncul karena teknologi yang sudah semakin berkembang.
Selain itu, juga karena aktivitas secara online seperti aktivitas pribadi dalam penggunaan media sosial dan aktivitas bisnis seperti menjual produk.
Pengertian big data sendiri merupakan sekelompok data dengan volume atau jumlah yang besar. P
erannya juga sangat penting karena membantu berbagai macam bidang pekerjaan yang hasilnya bisa dijadikan sebagai bahan evaluasi.
Baca Juga: Pengertian Data Warehouse
