Big data adalah sekumpulan data yang besar dan kompleks dari berbagai sumber. Karena perkembangan teknologi dan informasi kini semakin cepat, karakteristik big data juga ikut berkembang. Mulanya, hanya ada 4 karakteristik big data yaitu volume, variety, velocity, dan veracity. Kini, ada sepuluh karakteristik yang dimiliki big data dan semuanya memiliki ciri khas yang berbeda-beda.

Berbicara mengenai karakteristik big data tidak bisa lepas dari jenis data yang digunakan di berbagai program. Umumnya, jenis big data dibedakan menjadi tiga jenis utama yaitu structured data, semi-structured data, dan unstructured data. Perbedaannya adalah:

**Jenis Data (Photo by** **Monkey Learn**)

Structured data = Data yang sudah tersusun dengan baik dan sudah terdefinisikan. Data ini biasanya mudah dipahami oleh manusia atau komputer dan bisa disimpan, dianalisa, dan diproses menggunakan format yang baik
Semi-structured data = Data terstruktur yang tidak lengkap atau tidak memenuhi syarat sebagai data terstruktur yang utuh. Contohnya dokumen NoSQL memiliki keyword untuk pemrosesan dan CSV file.
Unstructured data = Data tidak terstruktur yang belum terdefinisikan dengan benar sehingga tidak bisa dipahami, ditangani, dan dianalisis. Contohnya adalah data yang bersumber dari data di media sosial.

Secara umum, karakteristik big data terbagi menjadi sepuluh jenis. Simak artikel ini tahu info lebih lengkapnya!

10 Karakteristik Big Data

Big data memiliki banyak karakteristik karena data yang dikumpulkan dan diolah dalam jumlah yang sangat besar, dari berbagai sumber, dan dalam format yang berbeda-beda sehingga memiliki kompleksitas sendiri. Karakteristik utama dari big data dikenal dengan istilah 10V dan setiap karakteristik tersebut mencerminkan aspek tertentu dari data besar yang harus dikelola dan diolah. Berikut adalah penjelasan masing-masing karakteristik big data:

Karakteristik Big Data: Volume

Karakteristik pertama dari big data adalah volume. Karakteristik ini merujuk pada jumlah data yang sangat besar yang dihasilkan dari berbagai sumber. Volume besar ini memerlukan penyimpanan dan pemrosesan yang sangat efisien. Berikut contoh dari karakteristik volume:

Data Media Sosial = Facebook memproses lebih dari 500 terabyte data setiap hari, termasuk postingan, pesan, foto, video, dan likes dari miliaran pengguna
Data E-Commerce = Amazon memproses petabyte data setiap hari dari jutaan transaksi, inventaris produk, dan interaksi pelanggan di seluruh dunia
Data Kesehatan = Industri kesehatan menghasilkan data besar dari rekam medis elektronik (Electronic Health Records), gambar medis, dan perangkat pemantauan pasien

Ada banyak manfaat mengelola volume dalam big data:

Insight yang lebih mendalam dan akurat
Peningkatan pengambilan keputusan
Personalisasi dan pengalaman pengguna yang lebih baik
Deteksi anomali dan keamanan yang lebih baik
Prediksi dan perencanaan yang lebih baik

Karakteristik Big Data: Velocity

Velocity memiliki arti kecepatan data yang dibuat, diolah kembali, dan generalisasi. Kecepatan data ini akan sangat berpengaruh pada traffic big data. Kecepatan aliran data masuk dan kebutuhan untuk memprosesnya dengan cepat akan membantu mendapatkan insight yang berharga secara tepat waktu. Berikut contohnya:

Data Transaksi Keuangan = Bursa saham dan sistem perdagangan elektronik memproses jutaan transaksi per detik
Data Lalu Lintas = Sistem manajemen lalu lintas mengumpulkan data secara real-time dari kamera, sensor jalan, dan GPS kendaraan
Data Streaming Video = Layanan streaming seperti Netflix dan YouTube mengalirkan data video ke jutaan pengguna secara simultan

Ada banyak manfaat mengelola velocity dalam big data:

Pengambilan keputusan real-time
Peningkatan responsivitas bisnis
Deteksi dan mitigasi risiko yang cepat
Peningkatan pengalaman pelanggan
Prediksi dan pencegahan masalah

Karakteristik Big Data: Variety

Karakteristik big data variety ini merupakan sekumpulan big data yang bervariasi di setiap platform. Beragam data ini dikelompokan dalam berbagai jenis yaitu:

Structure data
Semi-structured data
Unstructured data

Variasi data ini juga bisa membantu untuk menganalisa sebuah data serta membantu penggunaannya agar bisa menghasilkan informasi secara maksimal. Berikut contohnya:

Data Transportasi dan Logistik = Data rute dari aplikasi navigasi seperti Google Maps, laporan cuaca dari layanan meteorologi, data sensor dari kendaraan komersial yang memantau kondisi mesin dan bahan bakar
Data Pendidikan = Data dari platform e-learning, catatan akademik, umpan balik siswa, dan video pembelajaran
Data Iklan Digital = Data klik, tayangan iklan, data demografi pengguna, data perilaku online

Ada banyak manfaat mengelola variety dalam big data:

Pengambilan keputusan yang lebih baik
Peningkatan layanan pelanggan
Inovasi produk dan layanan
Efisiensi operasional

Karakteristik Big Data: Veracity

Karakteristik big data selanjutnya adalah veracity yaitu keakuratan data ketika memproses sebuah program data. Semakin akurat data maka akan semakin akurat juga hasil analisanya untuk bisnis. Sebaliknya, jika data yang diolah tidak memiliki akurasi yang tinggi maka akan menyebabkan banyak error dan dampak yang buruk bagi keputusan bisnis.

Karakteristik ini akan sangat berperan dalam keakuratan data yang dihasilkan dan diproses. Karakter ini juga menunjukkan kualitas dan keandalan data. Data bisa mengandung noise, bias, dan inkonsistensi yang perlu diatasi untuk mendapatkan hasil analisis yang akurat. Berikut contohnya:

Data Perbankan dan Keuangan = Validasi data transaksi untuk mendeteksi aktivitas penipuan, verifikasi laporan keuangan untuk akurasi dalam audit, dan analisis data kredit untuk penilaian risiko
Data Retail = Data inventaris yang akurat, ulasan pelanggan yang valid, data transaksi penjualan
Data Pemerintahan = Memastikan keakuratan data kependudukan untuk perencanaan kebijakan, validasi statistik ekonomi untuk analisis makroekonomi, dan keandalan data pemilu untuk memastikan integritas proses demokrasi

Ada banyak manfaat mengelola veracity dalam big data:

Keputusan bisnis yang lebih baik
Peningkatan kepercayaan dan kredibilitas
Keamanan dan kepatuhan regulasi dan standar industri
Mengurangi risiko yang terkait dengan keputusan berbasis data

Karakteristik Big Data: Value

Karakter big data yang gak kalah penting adalah value atau manfaat dari data yang diolah. Jika sekumpulan data yang dimiliki perusahaan tidak memiliki nilai value, maka data tersebut juga pada akhirnya tidak akan membawa dampak terhadap bisnis. Alhasil, usaha yang dikeluarkan untuk menganalisis data tersebut juga jadi sia-sia.

Faktanya, big data hanya berguna jika menghasilkan insight yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, contohnya:

Data Perilaku Konsumen = Memanfaatkan data perilaku konsumen dari media sosial, penelusuran web, dan transaksi untuk membuat iklan yang lebih relevan dan menarik bagi konsumen
Data Telekomunikasi = Menggunakan data lalu lintas jaringan untuk mendeteksi kemacetan atau gangguan dan mengoptimalkan alokasi bandwidth
Data Pertanian = Menggunakan data untuk memantau kondisi tanah dan cuaca secara real–time, yang memungkinkan petani untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang irigasi dan pemupukan, meningkatkan hasil panen

Ada banyak manfaat mengelola value dalam big data:

Membantu meningkatkan pendapatan bisnis
Mengoptimalkan proses bisnis
Memberikan insight yang mendalam
Memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan

Karakteristik Big Data: Visualization

Data yang jumlahnya sangat banyak juga harus bisa diolah dan divisualisasikan agar bisa dimengerti oleh orang. Maka dari itu, salah satu karakteristik big data adalah bisa dihubungkan dengan visualisasi. Contohnya:

Dashboard interaktif yang menampilkan penjualan harian
Peta interaktif penyebaran penyakit
Grafik tren kasus

Atau lain sebagainya yang bisa menunjukkan pola data. Ada banyak manfaat Ada banyak manfaat dari mengelola visualization dalam big data:

Peningkatan pemahaman data
Pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat
Mengidentifikasi pola dan tren
Membantu menyampaikan informasi yang kompleks terkait data secara lebih efektif

Karakteristik Big Data: Volatility

Volatility adalah karakteristik big data yang memiliki perbedaan data antara data kemarin dengan data hari ini. Karakter ini berhubungan perubahan data yang bisa berdampak pada homogenitas data. Contohnya:

Data Cuaca = Data suhu, curah hujan, atau angin yang diambil beberapa jam atau hari yang lalu mungkin tidak relevan untuk prakiraan cuaca saat ini atau keputusan berbasis cuaca, seperti penerbangan atau kegiatan luar ruangan
Data Penjualan = Prediksi penjualan untuk produk musim liburan mungkin hanya relevan hingga akhir musim tersebut. Setelah musim berlalu, data prediksi tersebut tidak lagi berguna untuk perencanaan inventaris
Data Lalu Lintas = Data lalu lintas dari setengah jam yang lalu mungkin tidak relevan bagi pengemudi yang sedang mencari rute tercepat saat ini karena kondisi lalu lintas dapat berubah dengan cepat karena kecelakaan atau perubahan volume kendaraan

Ada banyak manfaat mengelola volatility dalam big data:

Respons cepat terhadap pasar
Deteksi penipuan dengan lebih cepat
Pengambilan keputusan yang cepat

Karakteristik Big Data: Validity

Data yang dikumpulkan oleh perusahaan harus valid dan relevan sebelum akhirnya diolah dan dianalisis agar tujuan yang sudah ditetapkan oleh perusahaan bisa berjalan dengan baik. Berikut contohnya:

Data Manufaktur = Data produksi dan kualitas yang valid
Data E-Commerce = Data inventaris yang valid
Data Keuangan = Laporan keuangan dan data transaksi yang valid

Ada banyak manfaat mengelola validity dalam big data:

Data yang valid memungkinkan identifikasi dan mitigasi risiko lebih awal
Data yang valid membantu perusahaan memahami pelanggan dengan lebih baik
Data yang valid membantu perusahaan mendeteksi kesalahan secara lebih cepat

Karakteristik Big Data: Vulnerability

Karakteristik selanjutnya adalah vulnerability yaitu kemampuan big data yang bisa memprioritaskan keamanan agar bisa melindungi data dari hal-hal yang tidak diinginkan seperti peretasan yang dilakukan oleh hacker yang tidak bertanggung jawab. Berikut contohnya:

Data Pelanggan = Data kartu kredit pelanggan yang rentan terhadap pencurian identitas harus dilindungi untuk mencegah pencurian identitas
Data Maskapai = Data penumpang maskapai harus dilindungi untuk mencegah ancaman terhadap keselamatan dan privasi individu
Data Penduduk = Data sensus penduduk yang dilindungi untuk menjaga privasi warga negara dan mencegah penyalahgunaan data

Ada banyak manfaat mengelola vulnerability dalam big data:

Perlindungan terhadap kebocoran data
Meningkatkan kepercayaan pelanggan
Kepatuhan terhadap standar keamanan data

Karakteristik Big Data: Variability

Karakter yang terakhir adalah variability atau perubahan data yang berbeda-beda. Karakteristik ini menggambarkan bahwa data selalu berubah-ubah setiap waktu dan perbedaan data tersebut bisa berdampak pada karakteristik lainnya. Contohnya setiap data yang berbeda memiliki kecepatan transfer data yang berbeda juga, seperti:

Data Layanan Pelanggan = Volume dan jenis pertanyaan pelanggan dapat berfluktuasi, memerlukan analisis dan respons yang adaptif
Data Pasar Saham = Data pasar saham yang bervariasi setiap detik berdasarkan berbagai faktor ekonomi, politik, dan sosial

Ada banyak manfaat mengelola variability dalam big data:

Penyesuaian yang lebih cepat terhadap perubahan
Peningkatan akurasi prediksi
Peningkatan kualitas layanan

Rekomendasi Pelatihan Big Data

Mengetahui teori mengenai jenis dan karakteristik big data saja tidak cukup untuk jadi modal utama berkarier di bidang big data. Maka dari itu, kamu harus belajar lebih banyak lagi mengenai berbagai teori dan praktik terkait big data. Rekomendasi tempat untuk belajar big data bersama pengajar expert adalah Bootcamp Data Engineer Digital Skola. Kelas data engineer untuk pemula ini akan membantu kamu belajar dari 0 sampai siap kerja dengan fasilitas lengkap seperti:

e-Certificate
Job connector
Personality & career assessment
Career Coaching & Mentoring
Kurikulum berbasis industri
1 portofolio end to end dari final project
Akses materi & rekaman selamanya
Fokus pada praktik
Weekly performance report

Selain fasilitas tersebut, kamu juga akan mendapatkan materi sesuai dengan kebutuhan industri, seperti:

Basic Programming
Linux/Unix & System Administration
Database Basic SQL
Machine Learning
Data Warehouse & Data Modelling, dan materi basic hingga advanced data engineering lainnya

Penasaran ingin tahu info lebih lengkap mengenai kelas ini? Click button di bawah ini!

DATA ENGINEER BOOTCAMP

10 Karakteristik Big Data Serta Contoh dan Manfaatnya

Share

Digital Skola