Apa itu big data? Definisi big data adalah data yang memiliki variasi yang banyak dengan volume yang terus meningkat dan kecepatan yang sangat tinggi (Sumber: Oracle). Lebih lengkapnya, big data adalah kumpulan data besar dan kompleks yang berasal dari berbagai sumber mulai dari sumber data baru sampai sumber data lama dengan jenis yang bervariasi mulai dari terstruktur, tidak terstruktur, hingga semi terstruktur yang tidak bisa diolah oleh cara pengolahan data tradisional. Pengolahan big data ini dilakukan untuk mengatasi berbagai masalah bisnis yang tidak bisa diatasi sebelumnya.
Big data saat ini memegang peranan penting bagi perusahaan di berbagai sektor bisnis, pasalnya kumpulan data besar ini bisa dimanfaatkan oleh bisnis di berbagai sektor untuk mencari dan mengelola informasi sebagai bahan acuan untuk membangun strategis bisnis kedepannya. 95% bisnis juga menyatakan bahwa mereka mengelola data tidak terstruktur yang dimiliki perusahaan untuk mengatasi berbagai masalah bisnis (Sumber: techjury).
Statistik lain dari Abdalslam menunjukkan bahwa saat ini big data paling banyak digunakan untuk sektor retail sebanyak 81%, sektor kesehatan sebanyak 78%, dan sektor manufaktur sebanyak 76% dan kebanyakan perusahaan yang sudah mengoptimalkan big data adalah perusahaan yang umumnya sudah berumur lebih dari 20 tahun dan sudah memiliki kemapanan finansial. Jika kamu saat ini sedang tertarik dengan bidang big data, maka kamu harus menyimak artikel ini sampai akhir untuk tahu lebih banyak mengenai definisi, cara kerja, hingga contoh penerapan big data.
BACA JUGA: 6 Aplikasi Big Data Terbaik Untuk Bisnis
Apa Itu Big Data?
Seperti yang dijelaskan sebelumnya, definisi big data secara sederhana adalah kumpulan data yang besar dan memiliki jenis data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur. Karakteristik utama dari big data dikenal dengan istilah 10V yaitu:
Volume
Istilah V di big data yang pertama adalah volume atau jumlah data. Istilah ini merujuk pada kegiatan yang dilakukan perusahaan untuk mengumpulkan data yang dimiliki sebanyak mungkin. Umumnya data yang dimiliki perusahaan bersumber dari smartphone, social media, transaksi bisnis, video, data keuangan perusahaan, dan sumber data lainnya.
Mulanya sebelum ada big data, proses pengumpulan data yang banyak ini terasa sulit, namun dengan seiring perkembangan berbagai big data technology kini perusahaan bisa mengolah data yang banyak dengan lebih mudah dan efisien.
Velocity
Istilah V selanjutnya adalah velocity yaitu kecepatan aliran data sehingga data yang memiliki volume besar itu bisa mengalir dengan kecepatan tertentu ke media penyimpanan atau media yang dimiliki perusahaan. Menggunakan big data technology semakin besar atau semakin banyak jumlah data yang dimiliki maka aliran data juga akan semakin cepat.
Variety
Variety merujuk pada keragaman jenis data yang dikumpulkan, baik yang terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. Data bisa berupa angka dalam spreadsheet, teks dalam email, hingga gambar atau video dari platform digital. Keragaman ini membuat analisis data menjadi tantangan, karena dibutuhkan pendekatan berbeda untuk setiap jenis data.
Veracity
Veracity berkaitan dengan kualitas, keakuratan, dan keandalan data. Tidak semua data yang terkumpul bisa langsung dipercaya karena bisa saja mengandung kesalahan, bias, atau informasi yang menyesatkan. Oleh karena itu, penting untuk melakukan validasi dan pembersihan data terlebih dahulu agar hasil analisis yang dilakukan benar-benar akurat dan bisa dijadikan dasar pengambilan keputusan. Data yang akurat bisa meningkatkan kepercayaan, mengurangi risiko, dan menjaga kredibilitas perusahaan.
Value
Value adalah nilai atau manfaat yang bisa diperoleh dari data. Data dalam jumlah besar tidak akan berarti jika tidak menghasilkan insight atau solusi yang nyata. Dengan mengelola data secara tepat, perusahaan bisa memanfaatkannya untuk memahami perilaku pelanggan, memprediksi tren pasar, hingga meningkatkan efisiensi operasional.
Visualization
Visualization adalah kemampuan menyajikan data dalam bentuk visual yang mudah dimengerti, seperti grafik, dashboard, atau peta interaktif. Tujuannya adalah untuk membantu orang melihat pola dan tren dalam data yang kompleks dan besar. Visualisasi yang baik bisa membuat informasi yang rumit menjadi lebih mudah dipahami dan mendukung proses pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat.
Volatility
Volatility menjelaskan bahwa data bersifat dinamis dan bisa berubah dengan cepat. Contohnya, data cuaca atau lalu lintas yang berubah dalam hitungan jam, bahkan menit. Data seperti ini memiliki masa berlaku yang pendek dan harus direspons secara cepat pula. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk memiliki sistem yang bisa beradaptasi dan merespons perubahan data secara real-time agar tetap akurat.
Vulnerability
Vulnerability berkaitan dengan keamanan data. Data dalam jumlah besar juga rentan terhadap penyalahgunaan, peretasan, dan pencurian. Maka dari itu, aspek perlindungan data menjadi sangat penting. Mengelola kerentanan ini melibatkan penggunaan sistem keamanan, regulasi, dan kebijakan privasi yang ketat agar data tetap aman, serta meningkatkan kepercayaan pelanggan dan menjaga reputasi perusahaan.
Variability
Variability menjelaskan bagaimana data bisa berubah-ubah dalam konteks atau makna tergantung waktu dan situasinya. Misalnya, data pasar saham yang fluktuatif atau pertanyaan layanan pelanggan yang berubah-ubah. Variabilitas ini menantang sistem analitik untuk tetap adaptif dan fleksibel agar hasil analisis tetap relevan. Mengelola variability dengan baik membantu meningkatkan akurasi prediksi dan kualitas pelayanan.
BACA JUGA: 4 Perbedaan Test Case dengan Test Scenario dalam Pengujian Perangkat Lunak
Bagaimana Cara Kerja Big Data?
Secara garis besar, cara kerja big data terbagi menjadi 3 tahapan yaitu:
- Integritas data = Pengumpulan keseluruhan data yang akan diolah dan diubah menjadi data terstruktur agar bisa dianalisa dalam proses selanjutnya.
- Pengelolaan data = Penyimpanan keseluruhan data yang sudah terstruktur secara tepat agar mudah saat mengaksesnya menggunakan berbagai media penyimpanan seperti cloud atau on-premises.
- Analisis data = Penyimpanan dan pengelompokkan data sesuai jenisnya agar dapat dianalisis dan hasil analisanya bisa digunakan perusahaan sesuai dengan kebutuhan.
BACA JUGA: Apa itu Exploratory Data Analysis (EDA): Definisi dan Teknik Visualisasi Data
Apa Saja Contoh Penerapan Big Data?
Pada dasarnya, contoh penerapan big data sering kita temukan sehari-hari dalam berbagai instansi maupun perusahaan. Berikut contohnya:
- Perusahaan perbankan = Mengetahui kebiasaan pelanggan hingga mencegah berbagai scam atau cyber attack
- Perusahaan retail = Menentukan promosi yang tepat, menarik, dan sesuai kebutuhan konsumen hingga menemukan jenis produk yang paling dibutuhkan oleh konsumen
- Perusahaan jasa transportasi = Melacak lokasi, mengenal kebiasaan pelanggan, hingga merekomendasikan promosi yang berbeda sesuai area pelanggannya
- Perusahaan media dan hiburan = Meningkatkan kepuasan pelanggan hingga memprediksi dan merekomendasikan video sesuai kesukaan pelanggan
- Perusahaan logistik = Melacak barang secara real-time, mengurangi biaya dan waktu pengiriman paket, hingga mengoptimalkan rute pengiriman
- Pemerintahan = Membantu mengolah berbagai hal yang berkaitan dengan administrasi, sosial ekonomi masyarakat, hingga kependudukan untuk mengambil kesimpulan mengenai masalah yang perlu diselesaikan oleh negara dan menemukan solusi terbaik yang bisa diberikan
BACA JUGA: Data Preprocessing: Definisi, Tahapan, dan Implementasinya
Kesimpulan
Big data adalah kumpulan data dalam jumlah besar dan kompleks yang terus berkembang dari waktu ke waktu, baik dari sumber data lama maupun baru. Data ini memiliki berbagai bentuk yaitu terstruktur, semi-terstruktur, hingga tidak terstruktur dan tidak dapat diolah dengan metode tradisional. Karena itu, perusahaan saat ini memanfaatkan teknologi big data untuk menganalisis dan mengubah data menjadi insight yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan strategis.
Dengan karakteristik utamanya yang dikenal sebagai 10V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value, Visualization, Volatility, Validity, Vulnerability, dan Variability), big data menjadi tulang punggung transformasi digital di banyak sektor. Dari retail, kesehatan, manufaktur, hingga pemerintahan, penerapan big data membantu meningkatkan efisiensi, keamanan, pengalaman pelanggan, hingga inovasi produk.
Cara kerja big data pun dimulai dari proses integrasi data, penyimpanan yang efisien (baik di cloud maupun on-premise), hingga tahap analisis yang mendalam. Hasil akhirnya memungkinkan perusahaan untuk memahami perilaku pelanggan, mencegah risiko, meningkatkan profitabilitas, serta mengambil keputusan yang berbasis data dan relevan dengan kondisi pasar terkini.
Dengan pemanfaatan yang tepat, big data bukan hanya menjadi alat bantu, tapi juga senjata utama bagi perusahaan untuk tetap kompetitif dan berinovasi di tengah derasnya arus informasi digital saat ini.
BACA JUGA: Arsitektur Microservices: Pengertian, Cara Kerja, dan Implementasi
Rekomendasi Pelatihan Big Data Indonesia
Setelah mengetahui definisi, cara kerja, hingga contoh penerapan big data, jika kamu saat ini makin tertarik untuk mendalami ilmu big data maka kamu bisa belajar mengenai big data bareng tutor expert di Bootcamp Data Engineer Digital Skola. Di pelatihan ini kamu akan dibimbing menggunakan kurikulum yang sesuai dengan kebutuhan industri saat ini dan mendapatkan banyak fasilitas lengkap penunjang karier.