Agar tak asing lagi dengan Big Data

KOMPAS.com – Sebagian orang mungkin kini tak asing lagi dengan Big Data, khususnya mereka yang berada di bidang pemasaran, teknologi, riset, dan sebagainya. Big Data memang lazim dikaitkan dengan bidang-bidang tersebut.

Secara harfiah, Big Data bisa disebut juga sebagai mahadata, data raya, atau data bandang, yang artinya adalah data dalam skala besar. Namun, penjelasannya secara teknis tidak sesederhana itu.

Lantas, apa yang dimaksud dengan Big Data? Berikut KompasTekno rangkumkan penjelasannya.

Apa itu Big Data?

Big Data adalah konsep pengelompokan atau pengumpulan data dalam skala besar, yang terdiri dari berbagai macam jenis data, meliputi data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur.

Data terstruktur merupakan jenis data dengan format tetap yang tersimpan dalam satu platform, misalnya data gaji karyawan atau transaksi keuangan, yang dibuat di spreadsheet dan tersimpan pada Microsoft Excel atau platform sejenis.

Sementara data tidak terstruktur, merupakan jenis data dengan format yang berbeda-beda dan memerlukan platform khusus, seperti NoSQL, untuk mengakses dan membaca nilainya.

Contoh dari data tidak terstruktur banyak ditemukan di media sosial, seperti aktivitas Like, komentar, jumlah pengikut, jumlah klik, dan sebagainya. Terakhir, data semi terstruktur merupakan jenis data gabungan antara data terstruktur dan tidak terstruktur.

Kemudian, data semi terstruktur merupakan jenis data yangpunya format tetap, namun memerlukan platform khusus untuk membukanya. Misalnya, data Log File atau data aktivitas pengguna yang dicatat oleh sistem operasi.

Big Data merupakan semua kumpulan data tersebut dalam skala yang jauh lebih besar. Big Data biasanya dihimpun oleh organisasi atau lembaga tertentu, yang biasanya data tersebut dipakai dan diolah dalam berbagai program aplikasi.

Misalnya, seperti program pembelajaran mendalam (Deep Learning), pemodelan prediktif, dan aplikasi analitik lainnya.

Konsep Big Data datang sekitar tahun 2000-an, yang dikenalkan oleh seorang analis industri, Doug Laney. Saat itu, ia menelurkan konsep mengenai tindakan untuk menganalisis data dalam skala besar, dengan tiga karakter mendasar sebagai berikut:

  • Volume: jumlah data yang besar dikumpulkan dari berbagai sumber
  • Variety: ragam atau jenis data yang bervariasi untuk disimpan di database
  • Velocity: pengumpulan dan pengolahan berbagai data dalam waktu sesingkat mungkin

Selain itu, terdapat karakteristik tambahan seiring perkembangan konsep Big Data, yakni Veracity dan Variability. Veracity merupakan tingkat kebenaran dari suatu data. Sementara Variability, merupakan penggunaan data dalam konteks yang tepat.

Jumlah data yang besar dan sangat bervariasi dalam Big Data tidak hadir dengan sendirinya, ada infrastruktur atau sistem yang dibuat terlebih dahulu, sebagaimana dilansir Techtarget.

Cara kerja big data

Data dalam jumlah yang besar dan sangat bervariasi dalam Big Data itu tersimpan pada sebuah wadah khusus, yang biasanya menggunakan  penyimpanan data besar, seperti Hadoop, Cloud, atau NoSQL.

Data yang tersimpan tersebut bisa dikumpulkan melalui berbagai sumber dalam format mentah, kemudian disaring dan diolah agar bisa tampil sesuai kebutuhan untuk penggunaan program analitik tertentu.

Dalam kasus lain, data dalam Big Data dapat juga disaring terlebih dahulu menggunakan program pengumpulan dan pengolahan data tertentu, sehingga bisa langsung dipakai untuk menganalisis.

Pemrosesan Big Data membutuhkan daya komputasi yang besar juga, biasanya pemrosesan dilakukan dan didistribusikan ke beberapa perangkat dengan menggunakan skema jaringan komputer atau Cloud.

Setelah data tersimpan dan terolah, seorang data saintis atau analis data yang akan menganalisisnya menggunakan aplikasi analitik. Para ahli tersebut harus memiliki pemahaman yang kuat tentang data yang hendak dicari dan dianalisis dalam Big Data.

Pada proses analisis ini, para ahli tersebut melakukan serangkaian upaya untuk mengartikulasikan Big Data tersebut. Biasanya data saintis atau analis data bakal melakukan penyaringan, validasi, serta transformasi pada kumpulan data itu.

Setelah data dikumpulkan dan disiapkan, para ahli tersebut bakal mulai menjalankan aplikasi yang menyediakan fitur untuk menganalisis data besar, termasuk aplikasi pembelajaran mendalam, analisis statistik, pemodelan prediktif, dan sebagainya.

Big Data tidak bisa menjadi hal yang bermanfaat ketika tidak ada proses analisis di dalamnya. Dengan kumpulan data dalam skala besar, lalu apa gunanya Big Data?

Manfaat dan contoh Big Data

Manfaat Big Data bisa dirasakan ke berbagai bidang, mulai dari bisnis, transportasi, serta

akademik atau pendidikan. Contohnya pun kini bisa dirasakan secara dekat oleh sebagian pengguna.

Misalnya, manfaat Big Data di bisnis adalah memudahkan pelaku usaha untuk memasarkan produknya ke pengguna. Contoh Big Data yang sering dimanfaatkan pelaku usaha adalah data aktivitas pengguna di media sosial, seperti jumlah Like, komentar, dan sebagainya.

Data aktivitas pengguna di media sosial itu acap kali digunakan untuk memutuskan akan membuat atau menghadirkan produk apa ke pelanggan, serta sebagai bahan pertimbangan dalam memasang iklan dan membuat kampanye pemasaran.

Pengumpulan data itu bisa diperoleh melalui beberapa program untuk menganalisis aktivitas pengguna di media sosial, seperti Squarelovin, Pixlee, Crowdfire, dan sebagainya.

Kemudian, manfaat Big data di bidang transportasi adalah memudahkan pengguna untuk mengetahui dan mengunjungi suatu lokasi yang mungkin asing. Salah satu aplikasi yang bisa jadi contoh Big Data di bidang ini adalah Google Maps.

Sumber data Global Positioning System di Google Maps menggunakan Big Data, termasuk data dari citra satelit dan data dari lembaga otoritatif terkait pengelolaan wilayah. Data itu dikumpulkan, diolah, lalu ditampilkan ke layar ponsel pengguna.

Alhasil, pengguna bisa melihat daerah yang sedang macet di Google Maps dan membuat penunjuk arah untuk pergi ke lokasi tertentu dengan mudah.

Sementara itu, manfaat Big Data di bidang pendidikan antara lain adalah memudahkan peneliti atau mahasiswa untuk menganalisis sebuah fenomena yang membutuhkan kumpulan data kompleks.

Selain itu, bagi pemangku kepentingan di bidang pendidikan seperti rektor atau kepala sekolah, Big Data bisa dimanfaatkan untuk menganalisis dan menyusun kurikulum yang tepat untuk diberikan pada siswanya.

Tak hanya di bidang pendidikan, manfaat Big Data juga bisa dirasakan di bidang kesehatan. Contoh Big Data di bidang kesehatan adalah penerapan status vaksinasi dan riwayat paparan virus COVID-19 di aplikasi PeduliLindungi.

Kumpulan data vaksinasi dan riwayat paparan virus tersebut di aplikasi PeduliLindungi, berguna untuk membantu mengendalikan dan mengawasi persebaran COVID-19 di Indonesia.

Itulah penjelasan mengenai apa itu Big Data, cara kerja, manfaat, dan contohnya, agar tak asing lagi dengan Big Data semoga bermanfaat.

Sumber : KOMPAS.COM

Leave a Comment