Apa itu Big Data? Inilah Pengertian, Fungsi, hingga Contoh Penerapannya

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Hello guys! Saat ini sudah semakin Modern dan Perkembangan Zaman sudah semakin maju. Tentunya, Data juga merupakan Aset Digital yang tidak bisa dipisahkan ke dalam kehidupan sehari-hari. Akan tetapi, Jumlah Data yang Besar juga merupakan Pengertian dari Big Data yang dapat diterapkan ke dalam Bisnis, Industri, Ekonomi, hingga Aspek-aspek lainnya. Kali ini kita akan membahas tentang Apa itu Big Data.

Sumber Artikel Materi : AWS.Amazon.com, Techtarget.com, Dicoding.com (Blog), SAS.com (ID), dan Binaracademy.com (Blog)

A. Pengertian dan Sejarah Big Data

Big Data adalah kombinasi data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur yang dikumpulkan oleh organisasi yang dapat ditambang untuk informasi dan digunakan dalam proyek pembelajaran mesin, pemodelan prediktif, dan aplikasi analitik lanjutan lainnya.

Sistem yang memproses dan menyimpan big data telah menjadi komponen umum dalam arsitektur pengelolaan data di organisasi, dikombinasikan dengan alat-alat yang mendukung penggunaan analitik big data. Big data seringkali dicirikan oleh 3 V :

• Volume (Volume) besar data dalam banyak lingkungan.
• Beragamnya (Variety) tipe data yang sering disimpan dalam sistem big data.
• Kecepatan di mana sebagian besar data dihasilkan, dikumpulkan, dan diproses.

The Three V

Sumber : Techtarget.com

Karakteristik ini pertama kali diidentifikasi pada tahun 2001 oleh Doug Laney, saat itu seorang analis di perusahaan konsultan Meta Group Inc.; Gartner lebih lanjut mempopulerkannya setelah mengakuisisi Meta Group pada tahun 2005. Baru-baru ini, beberapa V lainnya telah ditambahkan ke berbagai deskripsi big data, termasuk veracity, value, dan variability.

Meskipun Big Data tidak sama dengan volume data tertentu, implementasi big data sering melibatkan terabyte, petabyte, dan bahkan exabyte data yang dibuat dan dikumpulkan dari waktu ke waktu.

Three V merupakan karakteristik kunci yang harus ada dalam konteks Big Data, terdiri dari volume, velocity, dan variety. Berikut adalah penjelasan mendalamnya.

1. Volume

Big Data merujuk pada data dalam skala besar, dan oleh karena itu, ukuran data memainkan peran utama dalam konsep big data. Penilaian apakah suatu data dikategorikan sebagai big data atau tidak sangat tergantung pada volumenya. Oleh karena itu, volume menjadi salah satu aspek utama yang harus dipertimbangkan dalam pengelolaan Big Data.

2. Velocity

Velocity mengacu pada kecepatan generasi data, seberapa cepat data dihasilkan, serta seberapa cepat data dapat diproses dan dianalisis untuk memenuhi kebutuhan tertentu. Kecepatan pengumpulan data dan transfer data juga memainkan peran penting, terutama dalam konteks pengiriman data. Keberhasilan big data seringkali tergantung pada kemampuan untuk mengelola data secara cepat, dan jika kecepatan yang diinginkan dapat dicapai, data dapat diolah dan digunakan secara real-time.

3. Variety

Variety merujuk pada keragaman jenis data yang dimiliki oleh Big Data. Sementara data tradisional biasanya terstruktur dengan baik, evolusi big data telah membawa masuk jenis data baru yang bersifat tidak terstruktur atau semi-terstruktur. Contohnya, data dalam bentuk teks, audio, dan video. Data semacam ini memerlukan proses tambahan untuk memahami maknanya, karena tidak memiliki struktur yang jelas seperti data terstruktur pada umumnya.

Ketiga karakteristik di atas harus dimiliki oleh big data, jika salah satu dari ketiga karakteristik di atas tidak terpenuhi, maka kumpulan data tersebut tidak dapat dikategorikan sebagai big data.

Selain tiga karakteristik utama, big data juga harus memenuhi dua karakteristik tambahan, yaitu Value dan Veracity. Kedua karakteristik ini memiliki peran penting dalam menentukan status big data.

4. Value

Value merujuk pada nilai atau manfaat yang dapat dihasilkan dari pemrosesan data. Sebuah set data dikatakan memiliki value jika hasil analisisnya dapat memberikan kontribusi positif dalam pengambilan keputusan. Biasanya, karakteristik value menjadi kritis, terutama dalam konteks bisnis, di mana data dianggap berharga jika dapat menghasilkan informasi yang mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

5. Veracity

Veracity disini mengacu pada tingkat akurasi dalam pengumpulan data dan seberapa akurat data tersebut. Dengan data yang memiliki tingkat keakuratan yang tinggi, maka pengambilan keputusan akan lebih baik dan maksimal. Sama seperti value, veracity ini juga sering diperlukan dalam bidang bisnis.

B. Fungsi Big Data

Big data memiliki 4 Fungsi Penting yang akan dijelaskan di bawah ini.

1. Menentukan Penyebab Masalah Secara Real Time

Big data memiliki kemampuan untuk menganalisis dan mengidentifikasi akar penyebab suatu masalah yang terjadi dalam suatu sistem. Sementara itu, secara simultan, big data mampu mengurangi risiko terjadinya kesalahan dalam proses penyimpanan data. Hasil analisis ini dapat ditampilkan secara instan.

2. Mengambil Keputusan

Big data dapat digabungkan dengan perangkat pintar dan sistem seperti Internet of Things (IoT) serta Artificial Intelligence (AI). Fungsinya adalah menerima dan menyediakan data serta informasi yang diperlukan untuk pengembangan suatu produk.

Sebagai contoh, pada sistem smart city yang menggunakan bantuan AI dan jaringan internet berskala besar, dapat menghubungkan titik-titik kritis di kota, bangunan, dan infrastruktur pendukung lainnya.

3. Mendeteksi Anomali dalam Bisnis

Gangguan teknis dan non-teknis memiliki potensi besar untuk terjadi dalam suatu bisnis. Peran dari big data adalah mendeteksi anomali atau aktivitas yang menghentikan dan menyimpang dengan akurat dan cepat.

Lebih jauh lagi, big data juga mampu menyusun perencanaan dan menyajikan beberapa opsi untuk mengatasi atau mengurangi anomali tersebut. Tentu saja, proses ini berlangsung dengan cepat agar aktivitas bisnis organisasi atau perusahaan tidak terganggu.

4. Hemat Biaya dan Waktu Untuk Meningkatkan Performa Aplikasi

Penggunaan sistem big data dalam penyimpanan data juga dapat mengurangi biaya yang harus dikeluarkan oleh perusahaan. Waktu yang dibutuhkan untuk mengoperasikan dan mengelola data juga lebih singkat karena proses transfernya sangat cepat.

Dengan demikian, peningkatan kinerja aplikasi dapat dilakukan dengan efisien. Oleh karena itu, tidak mengherankan bahwa banyak perusahaan yang mengadopsi sistem big data.

C. Cara Kerja Big Data

Dengan alat baru yang menangani seluruh siklus pengelolaan data, teknologi big data membuatnya secara teknis dan ekonomis memungkinkan, tidak hanya untuk mengumpulkan dan menyimpan dataset yang lebih besar, tetapi juga untuk menganalisanya guna menemukan wawasan baru dan berharga. Dalam sebagian besar kasus, pengolahan big data melibatkan alur data umum - dari pengumpulan data mentah hingga konsumsi informasi yang dapat diambil tindakan.

1. Kumpulkan (Collect)

Mengumpulkan data mentah seperti transaksi, log, perangkat seluler, dan lainnya adalah tantangan pertama yang dihadapi banyak organisasi ketika berurusan dengan big data. Platform big data yang baik memudahkan langkah ini, memungkinkan pengembang mengonsumsi berbagai jenis data dari terstruktur hingga tidak terstruktur dengan kecepatan apa pun dari waktu nyata hingga batch.

2. Simpan (Store)

Setiap platform big data membutuhkan repositori yang aman, dapat diskalakan, dan tahan lama untuk menyimpan data sebelum atau bahkan setelah tugas pemrosesan. Tergantung pada persyaratan khusus Anda, Anda mungkin juga memerlukan penyimpanan sementara untuk data dalam perjalanan.

3. Proses & Analisis

Inilah langkah di mana data diubah dari keadaan mentah menjadi format yang dapat dikonsumsi - biasanya dengan cara penyortiran, agregasi, penggabungan, dan bahkan melakukan fungsi dan algoritma lebih lanjut. Set data yang dihasilkan kemudian disimpan untuk pemrosesan lebih lanjut atau dibuat tersedia untuk dikonsumsi melalui alat bisnis intelegensia dan visualisasi data.

4. Konsumsi & Visualisasi

Big data berkaitan dengan mendapatkan wawasan bernilai tinggi dan dapat diambil tindakan dari aset data Anda. Idealnya, data dibuat tersedia untuk pemangku kepentingan melalui alat bisnis intelegensia swalayan dan alat visualisasi data yang gesit yang memungkinkan eksplorasi dataset yang cepat dan mudah. Tergantung pada jenis analitik, pengguna akhir juga dapat mengonsumsi data yang dihasilkan dalam bentuk "prediksi" statistik - dalam kasus analitik prediktif - atau tindakan yang direkomendasikan - dalam kasus analitik preskriptif.

D. Contoh Penerapan Big Data

Setelah memahami konsep dan fungsi big data, berikut beberapa contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari :

1. Internet

Hampir semua orang terhubung dengan internet sehari-hari, seringkali melalui mesin pencari seperti Google. Data hasil pencarian yang disimpan oleh Google merupakan contoh big data yang mencakup informasi yang diperoleh dari penggunaan internet sehari-hari.

2. Smartphone

Penggunaan smartphone melibatkan pengumpulan data seperti riwayat panggilan dan lokasi. Meskipun tanpa disadari, ponsel yang digunakan setiap hari dapat menghasilkan volume data yang signifikan.

3. Media Sosial

Semua data yang diunggah ke platform media sosial, termasuk teks, gambar, video, audio, dan lainnya, disimpan oleh perusahaan media sosial. Setiap unggahan di media sosial merupakan bagian dari big data yang mencakup informasi yang sangat beragam.

Dengan demikian, Big Data tidak hanya menjadi konsep teoretis, tetapi juga merupakan bagian integral dari kehidupan sehari-hari. Di era digital ini, big data memiliki peran krusial dalam menyimpan dan mengelola jumlah data yang besar, mendukung berbagai aspek kehidupan manusia, seperti dalam bisnis, pendidikan, dan lainnya. Ini menunjukkan bahwa big data merupakan perkembangan canggih dari konsep database sebelumnya, dengan fungsi yang beragam dan mendalam.

Itulah Penjelasan tentang Big Data. Mohon maaf apabila ada kesalahan sedikitpun.

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.