Apa itu Big Data, Definisi, Cara Kerja, Karakteristik dan Kegunaannya
Apa itu Big Data?
Big data mengacu pada kumpulan informasi yang besar dan beragam yang tumbuh pada tingkat yang terus meningkat. Ini mencakup volume informasi, kecepatan atau kecepatan pembuatan dan pengumpulannya, dan variasi atau ruang lingkup titik data yang dicakup (dikenal sebagai "tiga v" dari data besar). Big data sering kali berasal dari penambangan data dan tiba dalam berbagai format.
- Big data adalah sejumlah besar informasi beragam yang tiba dalam volume yang meningkat dan dengan kecepatan yang semakin tinggi.
- Big data dapat terstruktur (seringkali numerik, mudah diformat dan disimpan) atau tidak terstruktur (lebih bebas, kurang dapat diukur).
- Hampir setiap departemen dalam sebuah perusahaan dapat memanfaatkan temuan dari analisis big data, tetapi menangani kekacauan dan kebisingannya dapat menimbulkan masalah.
- Data besar dapat dikumpulkan dari komentar yang dibagikan secara publik di jejaring sosial dan situs web, yang dikumpulkan secara sukarela dari elektronik dan aplikasi pribadi, melalui kuesioner, pembelian produk, dan check-in elektronik.
- Big data paling sering disimpan dalam database komputer dan dianalisis menggunakan perangkat lunak yang dirancang khusus untuk menangani kumpulan data yang besar dan kompleks.
Cara Kerja Big Data
Big data dapat dikategorikan sebagai tidak terstruktur atau terstruktur. Data terstruktur terdiri dari informasi yang sudah dikelola oleh organisasi dalam database dan spreadsheet; Ini sering bersifat numerik. Data tidak terstruktur adalah informasi yang tidak terorganisir dan tidak termasuk dalam model atau format yang telah ditentukan. Ini termasuk data yang dikumpulkan dari sumber media sosial, yang membantu institusi mengumpulkan informasi tentang kebutuhan pelanggan.
Data besar dapat dikumpulkan dari komentar yang dibagikan secara publik di jejaring sosial dan situs web, yang dikumpulkan secara sukarela dari elektronik dan aplikasi pribadi, melalui kuesioner, pembelian produk, dan check-in elektronik. Kehadiran sensor dan input lain dalam perangkat pintar memungkinkan data dikumpulkan di seluruh spektrum situasi dan keadaan yang luas.
Big data paling sering disimpan dalam database komputer dan dianalisis menggunakan perangkat lunak yang dirancang khusus untuk menangani kumpulan data yang besar dan kompleks. Banyak perusahaan software-as-a-service (SaaS) mengkhususkan diri dalam mengelola jenis data kompleks ini.
Karakteristik Big Data dan Penjelasannya
Berikut ini adalah penjelasan dari masing-masing karakteristik utama big data yang harus kita pahami.
- Velocity : Pada big data, velocity berarti kecepatan dalam melakukan generate, akses, dan pemrosesan pada data. Sebuah kumpulan data yang sangat banyak tersebut tentu harus dapat dinikmati oleh semua orang yang ada di dunia. Kecepatan ini mengacu pada proses yang dilakukan setiap detiknya sehingga setiap orang yang melakukan akses terhadap big data mendapatkan kecepatan akses yang sama. Contoh nyatanya adalah proses pencarian menggunakan search engine Google. Ketika Anda mencari sebuah kata kunci tertentu, maka google harus mencari dan mencocokkan kata kunci yang Anda masukkan dengan database big data dengan cepat. Kemudian Google akan menampilkan hasil pencarian tersebut pada Anda.
- Veracity : Veracity merujuk pada tingkat kevalidan suatu data yang tersimpan di database tersebut. Sehingga kebenarannya dapat diandalkan dan bisa memberikan pengaruh positif pada penerapan penggunaan data tersebut dengan baik. Karakteristik yang satu ini tentu sangat penting karena dalam bisnis kevalidan ini dapat mempengaruhi arah bisnis itu sendiri.
- Volume : Sama seperti namanya volume berhubungan dengan kuantitas atau jumlah data yang tersimpan dalam big data. Masalah ukuran besarnya tentu data dalam big data tidak perlu diragukan lagi. Karena bagaimanapun data ini akan terus berkembang dan bertambah seiring berjalannya waktu.
- Variety : merupakan salah satu dari 5V dalam big data yang menjelaskan tipe dan variasi dari data-data yang tersimpan di big data. Dalam big data tersendiri terdapat tiga tipe dan variasi yang tersedia, yaitu data terstruktur, data semi terstruktur, dan data tidak terstruktur. Sedangkan data yang masuk kategori semiterstruktur adalah data dengan skema tertentu yang memiliki ciri khas sehingga bisa terorganisir dengan rapi. Kategori data ini memudahkan penggunanya untuk mencari dan mengelola datanya melalui big data. Lalu untuk kategori data tidak terstruktur adalah suatu data yang tidak mendapatkan identifikasi dengan baik. Sehingga semuanya acak dan tentu saja letak data ini di big data sulit untuk Anda cari keberadaannya.
- Varicity : Jumlah data yang ada di big data sangatlah besar. Oleh karena itu, dalam data-data tersebut juga memiliki karakteristik untuk sulit diverifikasi kebenarannya. Keluasan data dan keberagaman dalam big data menjadi alasan kuat mengapa proses verifikasi tersebut menjadi masalah.
- Variability : Variability merupakan karakteristik big data yang merujuk pada keberagaman tipe data yang tersimpan. Misalnya saja tipe data teks, gambar, audio, dan bahkan video sekalipun bisa Anda temukan di big data. Hal ini tentu menjadi alasan yang kuat terkait ukuran big data yang sangat besar tersebut.
- Visualization : Visualization merupakan cara pengguna dalam memvisualkan data-data yang besar dan kompleks tersebut menjadi data yang mudah dipahami. Contohnya adalah grafik dan diagram yang dibuat berdasarkan big data.
Penggunaan Big Data
Analis data melihat hubungan antara berbagai jenis data, seperti data demografis dan riwayat pembelian, untuk menentukan apakah ada korelasi. Penilaian tersebut dapat dilakukan secara internal atau eksternal oleh pihak ketiga yang berfokus pada pemrosesan data besar ke dalam format yang dapat dicerna. Bisnis sering menggunakan penilaian data besar oleh para ahli tersebut untuk mengubahnya menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti.
Kelebihan dan Kekurangan Big Data
Peningkatan jumlah data yang tersedia menghadirkan peluang dan masalah. Secara umum, memiliki lebih banyak data tentang pelanggan (dan pelanggan potensial) harus memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan produk dan upaya pemasaran dengan lebih baik untuk menciptakan tingkat kepuasan tertinggi dan bisnis yang berulang. Perusahaan yang mengumpulkan sejumlah besar data diberikan kesempatan untuk melakukan analisis yang lebih dalam dan lebih kaya untuk kepentingan semua pemangku kepentingan.
Meskipun analisis yang lebih baik adalah positif, data besar juga dapat menciptakan kelebihan beban dan kebisingan, mengurangi kegunaannya. Perusahaan harus menangani volume data yang lebih besar dan menentukan data mana yang mewakili sinyal dibandingkan dengan noise. Memutuskan apa yang membuat data relevan menjadi faktor kunci.
Selain itu, sifat dan format data dapat memerlukan penanganan khusus sebelum ditindaklanjuti. Data terstruktur, yang terdiri dari nilai numerik, dapat dengan mudah disimpan dan diurutkan. Data yang tidak terstruktur, seperti email, video, dan dokumen teks, mungkin memerlukan teknik yang lebih canggih untuk diterapkan sebelum menjadi berguna.