Big Data

 Pengertian Big Data

Big data adalah istilah yang merujuk pada kumpulan data yang sangat besar, kompleks, dan beragam struktur, serta memiliki kesulitan dalam penyimpanan, analisis, dan visualisasi untuk proses lanjutan atau hasil. Proses penelitian terhadap jumlah data yang sangat besar untuk mengungkapkan pola-pola tersembunyi dan korrelasi rahasia dinamakan sebagai big data analytics. Informasi yang berguna ini dapat membantu perusahaan atau organisasi dengan bantuan memperoleh wawasan yang lebih dalam dan mendapatkan keuntungan atas kompetitor. Oleh karena itu, implementasi big data harus dianalisis dan dilaksanakan dengan akurat sejauh mungkin.

Defenisi dan Karakteristik Big Data

Big data dapat diartikan sebagai kumpulan data yang sangat besar dan beragam struktur, yang sulit dikelola menggunakan alat pengolahan data tradisional. Data ini dapat berupa data yang terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, dan memiliki volume yang sangat besar, kecepatan yang sangat tinggi, dan variasi yang sangat luas.

1. Volume

Namanya saja big data, tentu karakteristik utamanya adalah jumlah data yang sangat besar, bisa secara keseluruhan atau berdasarkan platform yang mengelolanya. 

Contohnya, Instagram telah menyimpan 69,23% data personal lebih dari satu miliar pengguna di seluruh dunia.

2. Velocity

Kecepatan produksi data juga menjadi karakteristik big data, meliputi input data hingga penggunaan data. Dengan adanya internet, proses ini berlangsung secara instan dan perubahan terjadi secara real-time. 

Sebagai contoh, pengguna Instagram selalu bertambah lebih dari 100 juta akun setiap tahunnya. Itupun dengan kondisi bahwa setiap akun memiliki aktivitas yang berbeda dan terus menghasilkan data secara bersamaan. 

3. Variety

Big data dari satu platform saja yaitu Instagram bisa bervariasi bentuknya. Misalnya, ada data yang berbentuk formulir data personal, foto, video, atau bahkan data filter instastory. 

Bisa dibayangkan kalau data tersebut berasal dari berbagai platform dan bisnis yang berbeda, tentu bentuk formatnya berbeda-beda, seperti dokumen presentasi, tabel, dan lainnya. 

4. Veracity

Revolusi industri 4.0 membuat peran data dalam membantu mengambil keputusan cukup besar. Maka, keakuratan sebuah data menjadi penting. Itulah kenapa veracity menjadi karakteristik big data.

Big data bukan hanya tentang adanya data yang dihasilkan, tapi tentang identifikasi data dengan tepat agar memberikan manfaat bagi pengguna. 

Salah satu contoh sederhana adalah adanya pengguna nama akun pengguna (ID) dari platform seperti Instagram, Facebook dan lainnya.

5. Value

Big data memiliki value untuk memudahkan pengguna mengakses informasi dengan cepat dan mengambil keputusan berdasarkan berbagai data yang ada.

Contohnya, fitur Instagram Stories digunakan oleh 500 juta pengguna setiap harinya. Hal ini menunjukkan bahwa fitur yang memungkinkan pengguna membuat posting instan cukup digemari.

Artinya, fitur ini perlu dipertahankan pada platform tersebut dan bahkan dikembangkan dengan fitur tambahan seperti boomerang, multi-capture, reels, dan lainnya. 

Metode Pengolahan Big Data

Big data memiliki beberapa metode yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data. Beberapa metode tersebut antara lain:

1. Structured Data: Data yang terstruktur dan dapat dipahami oleh komputer atau manusia. Contohnya adalah data yang disimpan dalam basis data dan spreadsheet.

2. Semi-Structured Data: Data yang semi-terstruktur dan memiliki tag yang penting untuk membedakan antara bagian-bagian dalam data. Contohnya adalah data yang disimpan dalam sistem manajemen basis data relasional.

3. Unstructured Data: Data yang tidak terstruktur dan tidak memiliki struktur yang jelas. Contohnya adalah komentar di media sosial, tweet, posting, dan video YouTube.

Penerapan Big Data

Big data memiliki berbagai penerapan dalam berbagai sektor industri, seperti:

1. Edukasi: Membantu memahami karakteristik masing-masing siswa.

2. Asuransi: Digunakan untuk memahami minat dan kebutuhan nasabah.

3. Perbankan: Digunakan untuk memprediksi seberapa besar kemungkinan nasabah tidak dapat melunasi pinjaman.

Konsep Big Data

Konsep big data adalah mengumpulkan semua data yang dihasilkan lalu mengolahnya dengan tepat agar dapat memberikan value yang diharapkan. 

konsep big data terdiri dari tiga:

1. Integrasi Data

Integrasi data adalah proses untuk mengumpulkan semua data yang telah dibuat hingga menjadi big data. Contohnya, data website toko online yang berasal dari pendaftaran akun baru, daftar wishlist, dan lainnya.

Semua data tersebut akan tetap tercatat pada sistem untuk kemudian digunakan pada proses selanjutnya. Artinya, pada proses integrasi data, fokus utamanya adalah pengumpulan data saja.

2. Pengelolaan Data

Semua data yang dihasilkan harus mampu dikelola dengan tepat, baik pada saat menyimpan atau mengaksesnya. Untuk itu, diperlukan sebuah ruang penyimpanan besar serta bisa diakses kapan saja dan dari mana saja. 

Kalau untuk bisnis, penggunaan website dengan layanan hosting yang mumpuni bisa menjadi pilihannya. Jadi, semua aktivitas bisnis dan data yang dihasilkan akan diproses pada satu tempat. 

Nantinya, data pada website tersebut bisa disortir ke dalam sistem penyimpanan agar mudah ditemukan ketika dibutuhkan

3. Analisis Data

Artinya, semua data yang sudah disimpan dan dikelompokkan sesuai jenisnya bisa dianalisa untuk kebutuhan lebih lanjut.

Sebagai contoh, riwayat belanja konsumen di toko online Anda bisa menjadi informasi produk apa yang layak ditawarkan ketika konsumen tersebut sedang berbelanja. Dengan begitu, potensi pembelian produk semakin besar karena penawarannya relevan. 

Manfaat Big Data

Big data memiliki beberapa manfaat, seperti:

1.  Mengetahui tren dan pola dalam data.

2. Membantu dalam memprediksi keputusan bisnis di masa depan.

3. Mengetahui produk yang dibeli bersamaan.

4. Mengamati perilaku konsumen.

5. Membantu dalam menyusun strategi peningkatan penjualan.

Dengan demikian, big data adalah proses yang sangat penting dalam pengumpulan dan pengolahan data untuk mengekstrak informasi yang berguna dan membantu dalam membuat keputusan yang lebih efektif dalam berbagai sektor industri.

Perbedaan Data Mining dengan Big Data

Data mining dan big data adalah dua istilah yang berbeda, walaupun keduanya terkait dengan penggunaan data besar untuk mengekstrak informasi yang berguna. Berikut adalah perbedaan utama antara data mining dan big data:

Data Mining

- Tujuan: Tujuannya adalah untuk menemukan pola, anomali, dan korelasi dalam penyimpanan data yang besar.

- View: Ini adalah gambaran kecil dari data atau tampilan close-up data.

- Jenis Data: Database terstruktur, relasional dan dimensional.

- Ukuran Data: Menggunakan kumpulan data kecil tetapi juga menggunakan kumpulan data besar untuk analisis.

- Cakupan: Ini adalah bagian dari istilah luas "penemuan pengetahuan dari data".

- Teknik Analisis: Menggunakan analisis statistik untuk memprediksi dan mengidentifikasi faktor bisnis dalam skala kecil.

Big Data

- Tujuan: Untuk menemukan wawasan yang bermakna dari data kompleks yang besar.

- View: Menunjukkan gambaran besar data.

- Jenis Data: Terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.

- Ukuran Data: Menggunakan volume data yang besar.

- Cakupan: Ini adalah bidang luas yang menggunakan berbagai disiplin ilmu, pendekatan, dan alat.

- Teknik Analisis: Menggunakan analisis data untuk memprediksi dan mengidentifikasi faktor bisnis dalam skala besar.

Perbedaan Utama Antara Data Mining dan Big Data

- Tujuan: Data mining berfokus pada menemukan pola dan anomali dalam data, sedangkan big data berfokus pada menemukan wawasan yang bermakna dari data kompleks.

- Jenis Data: Data mining menggunakan data terstruktur, sedangkan big data menggunakan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.

- Ukuran Data: Data mining menggunakan kumpulan data kecil, sedangkan big data menggunakan volume data yang besar.

- Teknik Analisis: Data mining menggunakan analisis statistik, sedangkan big data menggunakan analisis data yang lebih luas dan kompleks.

Hubungan Antara Data Mining dan Big Data

Data mining dapat dianggap sebagai bagian dari big data analytics, yang mencakup berbagai proses, termasuk pengumpulan data, penyimpanan, pemrosesan, dan analisis. Data mining digunakan untuk mengekstrak insight dari big data, sedangkan big data analytics mencakup berbagai aktivitas yang lebih luas terkait pemrosesan dan analisis dataset besar. Oleh karena itu, data mining dan big data saling berhubungan dan digunakan untuk mencapai tujuan yang sama, yaitu mengekstrak informasi yang berguna dari data besar.