Serba-Serbi Big Data yang Perlu Anda Ketahui

Dalam dunia digital dan informasi, kita mungkin pernah mendengar istilah big data. Tentu secara penerjemahan sederhana, big data dapat diartikan sebagai data yang besar. Melalui artikel ini, kita akan memahami dengan tepat pengertian, contoh dan manfaat big data terlebih pengaplikasiannya dalam unit bisnis Anda.

Secara fundamental, big data merupakan istilah yang menggambarkan volume data yang besar dan kompleks untuk dikelola – baik terstruktur maupun tidak terstruktur – yang relatif berpengaruh pada berbagai sektor bisnis setiap saat. Hal esensial bukan terletak pada jenis atau jumlah data, melainkan cara unit bisnis dapat mengelola dan menggunakan data tersebut. Dengan melakukan analisis yang tepat, big data dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan langkah bisnis yang lebih  strategis.

Memahami besaran data, derasnya aliran data serta kompleksitasnya, big data kerap dinilai sulit atau tidak mungkin untuk diproses menggunakan metode tradisional. Oleh sebab itu, aktivitas untuk mengakses, menyimpan dan mengelola big data tersebut untuk dianalisis dapat dilakukan dengan mengartikulasikannya dengan aspek tiga V, yang diciptakan oleh analis industri Doug Laney:

Volume. Berbagai unit bisnis kerap menerima beragam data dari berbagai sumber, termasuk transaksi, peralatan industri, perangkat pintar/Internet of Things (IoT), video, gambar, audio, media sosial dan lainnya demi keperluan pengembangan bisnis. Di masa lalu, menyimpan semua data tadi bukan hal yang mudah dan mahal. Tetapi di era kini, hadir penyimpanan yang lebih murah menggunakan data lakes, Hadoop, dan cloud yang sangat meringankan beban penyimpanan.

Velocity/kecepatan. Dengan pertumbuhan IoT, data mengalir ke unit bisnis dengan sangat cepat dan harus ditangani tepat waktu. Untuk mengelola aliran data yang sangat cepat secara real-time, dibutuhkan alat berupa tag RFID, sensor serta pengukur pintar. 

Variety/variasi. Semua bentuk format dan jenis data dapat datang membanjiri unit bisnis Anda – mulai dari data berbentuk numerik terstruktur dalam database tradisional hingga dalam format dokumen teks tidak terstruktur, email, video, audio, stock ticker data, dan transaksi keuangan.

Terdapat juga dua dimensi yang dapat menjadi pertimbangan pengelolaan data, yaitu:

Variability/variabilitas. Selain kecepatan dan variasi data yang meningkat, aliran data tidak dapat diprediksi – sering berubah dan sangat bervariasi. Sebuah tantangan bagi unit bisnis untuk mengetahui tren di media sosial, dan bagaimana mengelola beban data puncak harian, musiman, dan dipicu berbagai momentum.

Veracity/kebenaran. Kebenaran mengacu pada kualitas data. Dengan karakter big data yang berasal dari sumber yang sangat beragam, maka big data relatif sulit untuk ditautkan, dicocokan, dibersihkan dan diubah sesuai kebutuhan sistem Oleh karena itu unit bisnis perlu menghubungkan dan mengkorelasikan hubungan, hierarki, dan beberapa hubungan data.

Dengan penerapan prinsip 5V di atas, maka big data dapat diolah untuk mendapatkan banyak hasil yang berguna bagi unit bisnis, seperti:

  1. Menemukan kebiasaan belanja konsumen;
  2. Pemasaran yang disesuaikan dengan karakteristik konsumen;
  3. Menemukan prospek pelanggan baru;
  4. Optimalisasi bahan bakar untuk industri transportasi;
  5. Memprediksi permintaan pengguna untuk perusahaan ridesharing;
  6. Memantau kondisi kesehatan melalui data dari perangkat yang dapat dikenakan;
  7. Streaming media yang efisien;
  8. Pemantauan data waktu nyata dan protokol keamanan siber;
  9. dll.

Anda tentu juga merasakan bahwa big data hadir dalam kehidupan berbisnis juga kan? Jika Anda membutuhkan partner untuk mengelola big data sehingga dapat diimplementasikan pada unit bisnis Anda, maka Telkom Digital Wholesale Service adalah jawabannya. Dengan memahami filosofi dari unit bisnis Anda, kami akan mengolah big data sesuai dengan kebutuhan yang nantinya membantu Anda dalam pengambilan keputusan saat berbisnis.

 

Avatar

About the Author: El

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *