Last Updated on August 11, 2023 by Dika Appkey
Pernahkah Anda mendengar tentang big data? Apa itu big data?Bagi kita yang awam hal itu mungkin sesuatu yang asing di telinga. Seperti namanya, big data adalah data besar atau data dalam jumlah besar.
Bahkan tanpa kita sadari ternyata keberadaan Big Data telah benar-benar merubah dan merevolusi cara bisnis dan organisasi bekerja. Di era ini, di mana setiap aspek kehidupan kita sehari-hari berorientasi pada gadget, ada sejumlah besar data yang ternyata berasal dari berbagai sumber digital.
Nah, di blog ini, kita akan membahas tentang apa itu big data untuk memahami pengertian big data dan penggunaannya di berbagai sektor dan industri dan mempelajari bagaimana sektor-sektor ini diuntungkan oleh aplikasi ini.
Daftar Isi
Big Data Adalah
Untuk benar-benar memahami apa arti data besar, Anda harus memiliki latar belakang sejarah. Berikut adalah definisi Gartner, sekitar tahun 2001 (yang masih merupakan definisi masuk): Big data adalah data yang berisi variasi yang lebih besar yang datang dalam volume yang meningkat dan dengan kecepatan yang semakin tinggi. Ini dikenal sebagai tiga V.
Sederhananya, semakin besar datanya, semakin kompleks kumpulan datanya, terutama dari sumber data baru. Kumpulan data ini sangat produktif sehingga perangkat lunak pengolah data tradisional tidak dapat mengelolanya. Tetapi volume data yang sangat besar ini dapat digunakan untuk memecahkan masalah bisnis yang tidak dapat Anda selesaikan sebelumnya.
Karakteristik Umum Big Data
Volume
Jumlah data penting. Dengan data besar, maka kita harus memproses volume tinggi dari data dengan kepadatan rendah dan tidak terstruktur. Ini bisa berupa data yang nilainya tidak diketahui, seperti data umpan Twitter, aliran klik pada halaman web atau aplikasi seluler, atau peralatan yang mengaktifkan sensor. Untuk beberapa organisasi, data ini mungkin berjumlah puluhan terabyte data. Bagi yang lain, mungkin ratusan petabyte.
Kecepatan
Kecepatan adalah laju cepat di mana data diterima dan (mungkin) ditindaklanjuti. Biasanya, kecepatan tertinggi data mengalir langsung ke memori dibandingkan ditulis ke disk. Beberapa produk pintar yang mendukung internet beroperasi secara real time atau mendekati realtime dan akan memerlukan evaluasi dan tindakan waktu nyata.
Variasi
Variasi mengacu pada banyak jenis data yang tersedia. Tipe data yang lebih sederhana pada umumnya disusun dan ditata dengan rapi dalam database yang saling berhubungan. Berbeda halnya dengan big data, ini adalah data yang hadir dalam tipe data baru yang tidak terstruktur. Tipe data yang tidak terstruktur dan semi terstruktur, seperti teks, audio, dan video, memerlukan preprocessing tambahan untuk mendapatkan makna dan mendukung metadata.
Konsep Big Data
Pembahasan selanjutnya yakni pembahasan terkait konsep big data. Dua lagi karakteristik big data telah muncul selama beberapa tahun terakhir yaitu nilai dan kebenaran.
Data memiliki nilai intrinsik. Tapi itu tidak ada gunanya sampai nilai itu ditemukan sehingga dapat diketahui berapa tingkat keakuratan data Anda.
Saat ini, big data adalah modal bagi perusahaan. Pikirkan beberapa perusahaan teknologi terbesar di dunia. Sebagian besar nilai yang mereka bawa berasal dari data mereka, yang terus mereka analisis untuk meningkatkan efisiensi dan mengembangkan produk baru.
Perkembangan teknologi pada zaman ini secara tidak langsung telah mengurangi biaya penyimpanan dan penghitungan data, sehingga menjadi lebih praktis dan lebih murah dalam penyimpanan data yang sangat banyak. Dengan meningkatnya volume data besar yang sekarang lebih murah dan lebih mudah diakses, inilah yang memungkinkan Anda membuat keputusan bisnis yang lebih terinformasi dan akurat.
Menemukan nilai dalam big data adalah tentang keseluruhan proses penemuan yang membutuhkan sebuah analis, implementasinya dalam bisnis, dan menjawab sebuah pertanyaan terkait dengan pengenalan pola, pembuatan asumsi berdasarkan informasi, hingga memprediksi perilaku.
Manfaat Big Data dalam Bisnis Adalah
Data besar dapat membantu Anda mengelola berbagai kegiatan bisnis, mulai dari pengalaman pelanggan hingga analitik. Berikut ini beberapa di antaranya.
Pengembangan Produk
Perusahaan seperti Netflix dan Procter & Gamble menggunakan big data untuk memprediksi permintaan pelanggan. Mereka membangun model prediktif untuk produk dan layanan baru dengan mengklasifikasikan atribut kunci dari produk atau layanan masa lalu dan sekarang dan memodelkan hubungan antara atribut ini untuk memperoleh keberhasilan penawaran komersial. Selain itu, P&G menggunakan data dan analitik dari kelompok fokus, media sosial, pasar pengujian, dan peluncuran toko awal untuk merencanakan, memproduksi, dan meluncurkan produk baru.
Pemeliharaan Prediktif
Di dalam data yang terstruktur terdapat faktor-faktor yang dapat memprediksi kerusakan mekanis, misalnya tahun pembuatan, dan model peralatan. Sementara itu, data tidak terstruktur mencakup jutaan entri log, data sensor, pesan kesalahan, dan suhu mesin. Dengan menganalisis indikasi masalah potensial ini secara dini, biaya perawatan dapat dilakukan dengan lebih efektif sehingga dapat memaksimalkan waktu kerja komponen dan peralatan.
Pengalaman Pengguna
Perlombaan untuk mendapatkan pelanggan aktif. Pandangan yang lebih jelas tentang pengalaman pelanggan menjadi mungkin daripada sebelumnya. Big data juga berfungsi dalam proses pengumpulan data dari media sosial, kunjungan web, catatan panggilan, maupun sumber lainnya sebagai pendukung peningkatan pengalaman interaksi kemudian memaksimalkan nilai yang dikirimkan.
Menghindari Penipuan
Ketika berurusan dengan masalah keamanan, itu bukan lagi hanya tentang beberapa peretas nakal yang suka merusak situs web. Kita menghadapi Lansekap keamanan dan persyaratan kepatuhan yang terus berkembang. Data besar membantu kami mengidentifikasi pola data yang mengindikasikan penipuan dan mengumpulkan informasi dalam jumlah besar untuk mempercepat pelaporan peraturan.
Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin adalah topik hangat saat ini. Dan data, terutama big data adalah salah satu alasannya. Kita sekarang dapat mengajarkan mesin alih-alih memprogramnya. Ketersediaan data besar untuk melatih model pembelajaran mesin sudah sangat memungkinkan untuk dilakukan saat ini.
Efisiensi Operasional
Efisiensi operasional mungkin tidak selalu dimuat di dalam berita, tetapi ini adalah area dimana big data memiliki dampak paling besar. Dengan data besar, Anda dapat menganalisis dan menilai produksi, memberikan umpan balik dan pengembalian ke pelanggan, dan faktor-faktor lain untuk mengurangi kesalahan dan mengantisipasi permintaan di masa depan. Data besar juga dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan sejalan dengan permintaan pasar saat ini.
Mendorong Inovasi
Big data adalah data yang dapat membantu Anda berinovasi di dalam organisasi antar manusia, lembaga, entitas, dan proses. Gunakan pengetahuan terkait data untuk dapat meningkatkan keputusan tentang pertimbangan keuangan dan perencanaan. Memeriksa tren dan apa yang diinginkan pelanggan untuk memberikan produk dan layanan baru. Menerapkan harga dinamis dan lain-lain
Cara Kerja Big Data Adalah
Big data memberi Anda wawasan baru yang membuka peluang baru dan model bisnis baru. Penggunaan data dalam volume besar ini akan melibatkan beberapa hal berikut:
Integrasi
Big data digunakan sebagai pemersatu data dari banyak sumber yang berbeda. Mekanisme integrasi data tradisional, seperti ETL (extract, transform, and load) seringkali tidak kompatibel dengan big data. Strategi dan teknologi baru diperlukan untuk menganalisis kumpulan data sebesar terabyte dan bahkan petabyte.
Selama dalam proses integrasi, data dimasukkan terlebih dahulu kemudian akan diproses, dan diatur sesuai format dari analisis bisnis Anda.
Pengelolaan
Data besar membutuhkan penyimpanan. Solusi penyimpanan Anda dapat berupa cloud, atau penyimpanan lainnya yang memungkinkan. Anda dapat menyimpan data sesuai keinginan Anda. Banyak orang memilih untuk menyimpan data mereka sesuai dengan lokasinya. Cloud perlahan mendapatkan popularitas karena mendukung persyaratan TI terbaru dan memungkinkan Anda untuk memutar sumber daya sesuai kebutuhan.
Analisis
Investasi Anda dalam Big Data akan terbayar saat Anda menganalisis dan menindaklanjuti data Anda. Jelajahi lebih banyak data untuk membuat penemuan baru. Bagikan temuan Anda dengan orang lain. Rancanglah model data menggunakan pengetahuan mesin dan kecerdasan buatan.
Tantangan dalam Menggunakan Big Data
Meskipun manfaatnya besar, penggunaan big data juga menimbulkan tantangan-tantangan khusus, di antaranya:
- Kualitas Data: Mengingat sifat asal-usul data yang beragam, memastikan kualitas data yang baik adalah suatu tantangan. Data yang tidak akurat atau kotor dapat menghasilkan wawasan yang salah.
- Kerumitan Teknologi: Mengelola big data memerlukan pemahaman tentang berbagai alat dan teknologi. Bukan semua perusahaan memiliki keahlian atau sumber daya untuk ini.
- Isu Privasi: Pengumpulan data dalam jumlah besar, terutama data pribadi pengguna, dapat menimbulkan masalah privasi. Perusahaan harus sangat berhati-hati dalam mengelola dan melindungi data ini.
- Integrasi dengan Sistem Lama: Banyak perusahaan memiliki sistem IT yang sudah ada sejak lama. Mengintegrasikan teknologi big data baru dengan sistem-sistem ini bisa menjadi tantangan.
- Biaya: Meskipun biaya penyimpanan telah menurun, investasi awal untuk teknologi dan keahlian yang diperlukan untuk mengelola big data dapat tinggi.
Potensi Big Data di Masa Depan
Bid data memiliki sangat banyak potensi untuk bisa dikembangkan di masa depan. Berikut beberapa potensinya di masa depan.
- Kecerdasan Buatan dan Otomasi: Dengan kemajuan dalam kecerdasan buatan, big data akan memainkan peran kunci dalam pelatihan model-model AI untuk otomasi dan pemrosesan yang lebih canggih.
- Kesehatan Personalisasi: Di bidang kesehatan, big data dapat digunakan untuk membuat rencana perawatan yang disesuaikan dengan setiap individu, berdasarkan genetika, riwayat kesehatan, dan faktor-faktor lainnya.
- Kota Cerdas: Big data akan memainkan peran kunci dalam evolusi kota-kota cerdas, di mana data dari sensor dan perangkat lainnya akan digunakan untuk mengoptimalkan lalu lintas, konsumsi energi, dan layanan publik.
- Agrikultur Presisi: Di sektor pertanian, big data dapat membantu petani memahami pola cuaca, kondisi tanah, dan aktivitas hama, sehingga memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih tepat tentang penanaman dan panen.
Contoh Big Data
Big Data di Sektor Pendidikan
Industri pendidikan dibanjiri dengan sejumlah besar data yang terkait dengan siswa, fakultas, kursus, hasil ujian dan lain-lain. Selama ini kami menyadari bahwa penelitian dan analisis data yang tepat dapat memberikan informasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja operasional dan profesional lembaga pendidikan.
Berikut ini adalah beberapa bidang dalam industri pendidikan yang telah diubah oleh perubahan besar yang digerakkan oleh data:
Program Pembelajaran yang Disesuaikan dan Dinamis
Program dan skema yang disesuaikan untuk memberi manfaat bagi siswa secara individu dapat dibuat menggunakan data yang dikumpulkan atas dasar sejarah pembelajaran masing-masing siswa. Ini meningkatkan hasil siswa secara keseluruhan.
Membingkai Bahan Kursus
Membingkai ulang materi pelajaran sesuai dengan data yang dikumpulkan berdasarkan apa yang dipelajari siswa dan sejauh mana dengan pemantauan real-time dari komponen kursus sehingga big data sangat bermanfaat bagi siswa.
Sistem Pemeringkatan
Kemajuan baru dalam sistem penilaian telah diperkenalkan sebagai hasil dari analisis data siswa yang tepat.
Prediksi Karier
Analisis dan studi yang tepat dari catatan setiap siswa akan membantu memahami kemajuan, kekuatan, kelemahan, minat, dan banyak lagi tentang setiap siswa. Ini juga akan membantu dalam menentukan karir mana yang paling cocok untuk siswa yang bersangkutan di masa depan.
Aplikasi big data telah memberikan solusi untuk salah satu masalah terbesar dalam sistem pendidikan, yaitu, mode satu-ukuran-cocok-untuk-semua dari pengaturan akademik, dengan berkontribusi dalam solusi e-learning.
Contoh
Universitas Alabama memiliki jumlah mahasiswa dan jumlah data yang lebih dari 38.000. Di masa lalu, ketika tidak ada solusi nyata untuk menganalisis terlalu banyak data, beberapa data tampak tidak berguna. Sekarang, administrator dapat menggunakan analitik dan visualisasi data untuk data ini untuk menarik pola siswa merevolusi operasi universitas, rekrutmen, dan upaya retensi.
Big Data di Bidang Pemerintahan
Contoh selanjutnya dari big data adalah di bidang pemerintahan. Pemerintah negara manapun memproses data dalam jumlah besar setiap hari. Alasan untuk ini adalah, mereka harus melacak berbagai catatan dan database mengenai warga negara mereka, pertumbuhan mereka, sumber daya energi, survei geografis, dan banyak lagi. Semua data ini berkontribusi pada data besar. Studi dan analisis yang tepat dari data ini, karenanya, membantu pemerintah dengan cara yang tak ada habisnya. Beberapa di antaranya adalah sebagai berikut:
Skema Kesejahteraan
Dalam membuat keputusan yang lebih cepat dan terinformasi mengenai berbagai program politik
Untuk mengidentifikasi bidang-bidang yang membutuhkan perhatian segera
Untuk tetap up to date di bidang pertanian dengan melacak semua tanah dan ternak yang ada.
Untuk mengatasi tantangan nasional seperti pengangguran, terorisme, eksplorasi sumber daya energi, dan banyak lagi.
Keamanan Cyber
Big Data sangat digunakan untuk pengakuan penipuan. Ini juga digunakan dalam menangkap penghindar pajak.
Contoh
Food and Drug Administration (FDA) yang beroperasi di bawah yurisdiksi Pemerintah Federal AS menggunakan manfaat big data untuk menemukan pola dan asosiasi untuk mengidentifikasi dan memeriksa kejadian infeksi berbasis makanan yang diharapkan atau tidak terduga.
Big Data di Sektor Perbankan
Jumlah data di sektor perbankan meroket setiap detik. Menurut ramalan GDC, data ini diperkirakan akan meningkat hingga 700% pada akhir tahun depan. Studi yang tepat dan analisis data ini dapat membantu mendeteksi setiap dan semua kegiatan ilegal yang sedang dilakukan seperti:
- Penyalahgunaan kartu kredit / debit
- Perawatan risiko kredit ventura
- Kejelasan bisnis
- Perubahan statistik pelanggan
- Pencucian uang
- Mitigasi risiko
Contoh
Berbagai perangkat lunak anti pencucian uang seperti SAS AML menggunakan Data Analytics untuk tujuan mendeteksi transaksi yang mencurigakan dan menganalisis data pelanggan. Bank of America telah menjadi pelanggan SAS AML selama lebih dari 25 tahun.
Jasa Pembuatan Aplikasi, Website dan Internet Marketing | PT APPKEY
PT APPKEY adalah perusahaan IT yang khusus membuat aplikasi Android, iOS dan mengembangkan sistem website. Kami juga memiliki pengetahuan dan wawasan dalam menjalankan pemasaran online sehingga diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan Anda.
