Memahami dasar-dasar Big Data dan potensi dampaknya terhadap sebuah organisasi, sangatlah penting bagi bisnis apapun yang ingin tetap bersaing dalam ekonomi yang didominasi oleh data saat ini. Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan karakteristik kunci dari Big Data, termasuk volume, kecepatan, dan variasi, dan membahas klasifikasi set data kompleks yang diperlukan untuk mengelola dan mendapatkan insights atau pemahaman dari Big Data dengan efektif.

Kita juga akan menjelajahi potensi manfaat dari menggunakan Big Data untuk pengambilan keputusan dan pertumbuhan bisnis. Baik pimpinan perusahaan, profesional IT, atau hanya ingin tetap terinformasi tentang tren industri terbaru, artikel ini wajib dibaca bagi siapa saja yang ingin memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang Big Data dan dampaknya pada bisnis modern.

Apa itu Big Data?

Big Data mengacu pada banyak kumpulan informasi kompleks yang dikumpulkan dan dianalisis untuk bisnis agar mendapatkan wawasan dan dapat membuat keputusan yang lebih baik. Set data ini terlalu besar dan beragam untuk diolah dan dianalisis menggunakan teknik pengolahan data tradisional. Bisnis menggunakan Big Data untuk mengidentifikasi pola, tren, dan insights yang dapat menginformasikan pengambilan keputusan strategis dan meningkatkan efisiensi operasional. Ini dapat mencakup segala hal mulai dari perilaku dan pola pembelian konsumen, data produksi dan logistik, hingga data sensor dan IoT.

Penggunaan teknologi Big Data, seperti pada Hadoop dan Spark, serta teknik analisis mutakhir lainnya, seperti Machine Learning dan Artificial Intelligence, memungkinkan bisnis untuk mengekstraksi nilai dari set data ini, sehingga menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Dasar-dasar Big Data: Tiga V dari Big Data

“Tiga V” umumnya digunakan untuk merujuk pada tiga fitur atau aspek dari Big Data. Apa itu sebenarnya? Baca penjelasan detailnya di bawah ini.

1. Volume

Big Data sering mengacu pada set data yang terlalu besar untuk dikelola dan diproses menggunakan metode tradisional. Volume data dapat diukur dalam terabyte, petabyte, atau bahkan exabyte, dan terus berkembang dengan ukuran yang belum pernah terjadi sebelumnya. Perusahaan mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti media sosial, perangkat IoT, dan web analytics, dan data ini sering disimpan dalam danau data atau gudang data.

2. Velocity

Selain volume data yang besar, kecepatan data yang dihasilkan dan diproses juga merupakan tantangan yang besar. Aliran data real-time, seperti feed media sosial dan data sensor, membuat perusahaan perlu untuk memproses dan menganalisis data dengan kecepatan tinggi untuk mendapatkan insights yang bermakna. Ini berarti metode pengolahan tradisional seperti batch tidak lagi memadai dan diperlukan teknologi baru, seperti stream data processing.

3. Variety

Big Data memiliki beberapa bentuk variasi, seperti data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data terstruktur, seperti yang ditemukan dalam database relasional, mudah dipahami dan dianalisis. Data semi-terstruktur, seperti XML atau JSON, juga dapat dipahami, tetapi memerlukan usaha lebih untuk mendapatkan insights. Data tidak terstruktur, seperti teks, gambar, dan audio, merupakan yang paling sulit dipahami dan dianalisis. Berbagai jenis data yang ditemukan dalam ruang lingkup Big Data membuat perusahaan perlu untuk menggunakan berbagai alat dan teknologi untuk memahaminya.

Big Data harus memiliki setidaknya tiga karakteristik yang tercantum di atas; jika salah satu dari tiga kriteria tidak terpenuhi, set data tersebut tidak dapat diklasifikasikan sebagai Big Data.

Fungsi Big Data

Fungsi Big Data merujuk pada berbagai proses dan teknik yang digunakan untuk mengelola dan mendapatkan pemahaman dari set data yang besar dan kompleks. Beberapa fungsi Big Data yang umum meliputi:

1. Data Ingestion

Ini adalah proses memperoleh dan membawa data ke dalam ruang lingkup Big Data. Ia dapat mencakup data dari berbagai sumber seperti media sosial, perangkat IoT, dan web analytics. Data Ingestion dapat dilakukan menggunakan berbagai metode seperti batch processing, real-time streaming, dan micro batching.

2. Data Storage

Setelah data diterima, data perlu disimpan dengan cara yang memungkinkan untuk pengolahan dan analisis yang efisien. Ini biasanya dilakukan menggunakan sistem penyimpanan terdistribusi seperti Hadoop HDFS atau Database NoSQL seperti MongoDB atau Cassandra.

3. Data Processing

Setelah data disimpan, data perlu diproses untuk mendapatkan pemahaman. Ini dapat dilakukan menggunakan berbagai teknologi seperti Apache Spark, Apache Storm, atau Apache Flink untuk pengolahan streaming real-time, dan Apache Hadoop untuk batch processing.

4. Data Analysis

Setelah data diproses, data dapat dianalisis untuk mendapatkan insights. Ini dapat dilakukan menggunakan berbagai teknik seperti machine learning, model statistik, dan visualisasi data. Alat seperti R dan Python umumnya sering digunakan untuk analisis data.

5. Data Governance

Data Governance atau tata kelola data adalah proses mengelola ketersediaan, kegunaan, integritas, dan keamanan data dalam sistem perusahaan menggunakan standar dan kebijakan data internal yang juga mengontrol penggunaan data. Tujuan dari tata kelola data adalah sebagai berikut:

• Penggunaan data
• Metadata
• Kualitas data
• Keamanan data

6. Data Visualization

Proses ini merupakan penyajian data dalam format visual untuk memudahkan pemahaman dan mengkomunikasikan pemahaman data. Ini dapat dilakukan menggunakan berbagai alat seperti Tableau, QlikView, atau Power BI.

Kesimpulan

Memahami dasar-dasar Big Data dan potensi dampaknya sangat penting untuk tetap bersaing dalam bisnis yang didominasi oleh data saat ini. Melalui penggunaan teknik analisis yang mutakhir, Big Data memungkinkan bisnis untuk mengekstraksi nilai dari kumpulan informasi berskala besar dan membuat keputusan yang lebih baik.

Namun, mengelola dan memproses jumlah data yang sangat besar memerlukan infrastruktur yang dapat diandalkan. Sebuah Data Center dapat menyediakan infrastruktur, keamanan, dan konektivitas yang diperlukan untuk mendukung sistem teknologi informasi bisnis ini.

EDGE DC, pengelola data center terkemuka di Indonesia, menyediakan berbagai layanan untuk membantu bisnis mengelola Big Data mereka dengan efektif. Kami menggunakan teknologi dan infrastruktur tercanggih, seperti sistem komputasi berkinerja tinggi, tindakan keamanan canggih, dan sistem daya dan pendingin yang dapat diandalkan. Melalui kerja sama dengan EDGE DC, bisnis Anda dapat memanfaatkan keunggulan yang ditawarkan oleh Big Data dan mendorong pertumbuhan bisnis.