Memahami Big Data

Big data adalah data yang memiliki volume, variasi dan kecepatan yang menuntut teknologi baru dan metodologi baru untuk pengumpulan, penyimpanan, analisis dan monetisasi

Aspek terpenting dari big data sebenarnya bukan hanya seberapa banyak data yang bisa disimpan dan diolah, tapi apa kegunaan atau nilai tambah yang bisa didapat dari data tersebut. Jika kita tidak bisa mendapatkan nilai apa pun darinya, data tersebut hanya akan menjadi sampah yang tidak berguna. Nilai tambah ini dapat digunakan untuk banyak hal, mis. B. meningkatkan operasi, akurasi penjualan, meningkatkan kualitas layanan, perkiraan atau perkiraan pasar, dll. 

Dalam bidang informatika dikenal sebuah istilah “Garbage in Garbage out” atau masukan sampah akan menghasilkan keluaran sampah juga. Maksudnya adalah jika masukan yang kita berikan ke sistem adalah input berkualitas rendah, maka kualitas outputnya tentu akan rendah juga. Input yang dimaksud di sini adalah data.

Oleh karena itu, dalam implementasi big data, perlu memastikan kualitas input dan output pada setiap tahap pemrosesan untuk mencapai hasil akhir yang berkualitas tinggi. 

Karakteristik Big Data

Karakteristik Big Data biasa disebut dengan singkatan 4V, yaitu:

• Volume : mengacu pada ukuran data yang perlu diproses. Saat ini satuan volume data di dunia telah melampaui zettabyte (1021 byte). Bahkan telah banyak perusahaan atau organisasi yang perlu mengolah data sampai ukuran petabytes perharinya.
• Velocity : adalah kecepatan data yang dihasilkan. Data yang dihasilkan dengan kecepatan tinggi membutuhkan teknik pemrosesan yang berbeda dari data transaksi biasa. Contoh data yang dihasilkan dengan kecepatan tinggi adalah pesan Twitter dan data dari mesin ataupun sensor.
• Variety : Big Data berasal dari berbagai sumber. Termasuk salah satu dari tiga kategori berikut: data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur. Tipe data yang bervariasi ini membutuhkan kemampuan pemrosesan dan algoritma khusus. Contoh data dengan variasi tinggi adalah pemrosesan data sosial media yang terdiri dari teks, gambar, suara, maupun video.
• Veracity : mengacu pada akurasi atau konsistensi data. Data dengan akurasi tinggi akan memberikan hasil analisis yang berkualitas. Sebaliknya, data dengan akurasi rendah mengandung banyak bias, noise dan abnormalitas. Data ini jika tidak diolah dengan benar akan menghasilkan keluaran yang kurang bermanfaat, bahkan dapat memberikan gambaran atau kesimpulan yang keliru. Veracity merupakan tantangan yang cukup berat dalam pengolahan Big Data.

Selain 4V, ada juga yang menambahkan satu lagi, sehingga menjadi 5V, yaitu. nilai Nilai ini sering didefinisikan sebagai nilai sosial atau ekonomi potensial yang dapat dihasilkan oleh informasi. Keempat karakteristik di atas (volume, kecepatan, variasi dan realisme) harus diolah dan dianalisis untuk memberikan nilai atau keuntungan dalam bisnis dan kehidupan. Oleh karena itu, sifat kelima sangat erat kaitannya dengan kemampuan kita dalam mengolah data untuk menghasilkan hasil yang berkualitas tinggi.

Pemrosesan data besar membutuhkan pendekatan yang berbeda dari pemrosesan data tradisional. Ini membutuhkan teknologi dan alat khusus seperti Hadoop, Spark, basis data NoSQL, dan komputasi awan. 

Implementasi Big Data dalam Bisnis

Kebiasaan manusia dan persaingan bisnis di era yang semakin terbuka saat ini menjadikan pengambilan keputusan yang tepat adalah kunci untuk bertahan dalam bisnis. Data adalah salah satu penentu keberhasilan dalam pengambilan keputusan.

Customer Profiling

Pola dan profil pelanggan dapat dilihat berdasarkan data yang dihasilkan oleh pelanggan ketika berinteraksi dengan produk, baik secara langsung, melalui website atau aplikasi. Saat ini, data profil pelanggan dapat diperluas lagi dengan memasukkan data geografis, bahkan data media sosial yang dibuat oleh mereka.

Semakin banyak informasi yang terkumpul dan semakin canggih pengolahan datanya, maka semakin akurat dan detail informasi mengenai profil nasabah yang dapat diperoleh. Produsen atau penyedia layanan dapat memberikan rekomendasi yang tepat kepada pelanggan untuk meningkatkan penjualan dan loyalitas pelanggan.  

Product Development
Membangun produk dari sebuah ide yang pada akhirnya dapat diterima dengan baik oleh pasar merupakan sebuah tantangan. Big data dapat memberikan insight yang mendalam
untuk mengidentifikasikan kebutuhan pasar, melihat respon pelanggan melalui komentar pada forum atau sosial media, mengevaluasi kinerja penjualan produk di pasar dengan cepat, mengoptimalkan rantai distribusi, hingga mengoptimalkan strategi pemasaran.

Semakin baik pengelolaan data dan semakin cepat ketersediaan dapat akan dapat terus untuk membuat produk yang berkesinambungan sehingga memberikan nilai yang baik di bagi pelanggan dan pengguna.

Price Optimization
Harga bisa menjadi kunci bagi pelanggan untuk menentukan produk yang akan dibeli. Akan tetapi perang harga pun dapat memberikan pengaruh buruk bagi produk itu sendiri. Big data dapat memberikan peta dan pola harga yang ada di pasar, sehingga produsen dapat menentukan harga yang optimal dan promosi harga yang sesuai dengan kebutuhan pasar.

Inilah penjelasan singkat untuk Big Data. Yuk kenalan lebih jauh dengan program studi S1 Teknik Telekomunikasi dan kunjungi laman website official ITTelkom Jakarta ya!

Ditulis oleh Dzul Rahman