Seiring berkembangnya teknologi, big data adalah istilah yang sudah tidak asing lagi di telinga masyarakat.
Jenis data ini memiliki fungsi yang strategis dan menjadi sumber utama perumusan strategi perkembangan bisnis ataupun institusi.
Lantas, apa yang dimaksud dengan big data? Seperti apa fungsi? Simak penjelasannya dalam artikel berikut ini!
Apa itu Big Data?
Pertama-tama, mari pahami apa itu data terlebih dahulu. Data adalah informasi yang terdiri dari simbol, kata, ataupun angka.
Sementara itu, data raksasa atau big data adalah kumpulan data yang berukuran sangat besar dan kompleks.
Big data juga dapat diartikan sebagai kumpulan data yang terorganisasi yang jumlahnya terus bertambah setiap waktu.
Untuk mengolah data jenis ini, dibutuhkan perangkat pengelola database konvensional atau aplikasi tertentu.
Kini, perkembangan big data semakin pesat. Hal ini dipicu oleh beberapa hal, di antaranya, yaitu semakin canggihnya kemampuan penyimpanan data, pemrosesan data, dan ketersediaan data yang melimpah.
Fungsi Big Data
Data raksasa merupakan salah satu aset penting yang bisa digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan. Lebih lanjut, berikut fungsi big data:
- Data raksasa berfungsi sebagai referensi atau bahan utama untuk mengembangkan suatu produk atau layanan. Pasalnya, data raksasa bisa menggambarkan kebutuhan dan perilaku pelanggan
- Data raksasa bisa digunakan sebagai bahan untuk menganalisis suatu permasalahan. Bahkan, jenis data ini bisa dimanfaatkan untuk mencegah kegagalan
- Data raksasa bisa berfungsi sebagai alat optimasi untuk menghemat biaya dan meningkatkan operasional
Karakteristik Big Data
Perlu diketahui, big data memiliki lima karakteristik utama, di antaranya yaitu volume, variety, velocity, value, dan veracity. Ini penjelasannya.
1. Volume
Karakteristik yang pertama, yaitu volume. Karakteristik ini menunjukkan seberapa besar ukuran dan kedalaman data. Data bisa disebut sebagai big data apabila memiliki kedalaman data dan kuantitas yang besar.
2. Variety
Data di zaman sekarang tidak terbendung variasinya. Sedikit berbeda dengan data tradisional yang masih bisa dikategorikan dengan baik, data raksasa sangat bervariasi dan heterogen, baik secara terstruktur atau non-struktur.
3. Velocity
Karakteristik ini mengacu pada kecepatan data. Pengumpulan data dari eksternal biasanya memiliki volume dan variety yang beragam, sehingga secara tidak langsung akan memengaruhi velocity atau kecepatan data.
Idealnya, semakin banyak data yang diakses maka kecepatan harus tetap memadai.
4. Value
Value adalah nilai atau makna. Big data adalah aset yang bermanfaat untuk merumuskan solusi atas suatu permasalahan.
Sebagai contoh, dalam bisnis, data raksasa kerap kali digunakan sebagai sumber utama untuk membuat strategi pemasaran.
Dengan adanya data ini, perusahaan bisa mendapatkan strategi yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan perilaku pengguna.
5. Veracity
Data raksasa harus bisa mempresentasikan informasi yang akurat. Semakin data itu akurat, maka proses untuk mengambil sebuah keputusan akan lebih optimal dan matang.
Klasifikasi Data dalam Big Data
Sudah disebutkan sebelumnya, big data adalah kumpulan data dalam jumlah besar. Data-data tersebut diklasifikasikan menjadi dua. Berikut penjelasannya.
1. Data terstruktur
Data terstruktur adalah kelompok data yang memiliki tipe data, format, dan struktur yang telah teridentifikasi.
Sumber data terstruktur dapat berupa data transaksional, OLAP data, tradisional RDBMS, file CSV, dan spreadsheets.
2. Data tidak terstruktur
Data tidak terstruktur adalah kelompok data tekstual dengan format tidak menentu atau tidak memiliki struktur melekat.
Data ini dihasilkan oleh aplikasi-aplikasi internet, seperti data URL log, media sosial, e-mail, blog, video dan audio.
Sumber Big Data
Setelah memahami pengertian, karakteristik, dan klasifikasi datanya, mungkin Anda penasaran dari mana sumber data raksasa tersebut berasal?
Diketahui, ada banyak sumber big data, di antaranya yaitu:
1. Streaming Data
Data jenis ini berasal dari Internet of Things (IoT) yang disematkan dalam berbagai teknologi, seperti mobil pintar, perangkat medis, peralatan industri, dan perangkat lainnya.
Anda dapat menganalisis data besar ini dengan memutuskan data mana yang akan disimpan dan mana yang perlu dianalisis lebih lanjut.
2. Media Sosial
Sumber big data selanjutnya berasal dari interaksi yang terjadi di media sosial, seperti Facebook, YouTube, Instagram, atupun lainnya.
Data yang berasal dari media sosial ini memiliki jumlah yang besar dalam bentuk gambar, video, suara, dan teks.
Biasanya, data ini berbentuk tidak terstruktur atau semi-terstruktur, sehingga menimbulkan tantangan unik dalam konsumsi dan analisis.
3. Data yang Tersedia secara Umum
Sebagian besar big data bersumber dari data terbuka seperti data pemerintah AS. Gov, CIA World Factbook, atau Portal Data Terbuka Uni Eropa.
4. Data Besar Lainnya
Big data juga dapat berasal dari sumber lainnya, seperti sumber data cloud, pemasok, dan pelanggan.
Tahap Mengolah Big Data
Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, data raksasa bisa digunakan sebagai alat untuk melakukan prediksi, analisis, dan optimasi. Fungsi ini bisa Anda dapatkan, jika data raksasa dikelola dengan baik.
Berikut cara atau tahapan mengolah data raksasa agar bisa digunakan secara maksimal:
1. Acquired
Acquired merupakan tahapan awal dalam mengelola big data yang meliputi cara mendapatkan data beserta sumbernya.
2. Accessed
Tahapan accessed berhubungan dengan daya akses data. Data yang telah dikumpulkan perlu penataan kelola, integrasi, storage, dan computing agar dapat dikelola untuk tahap berikutnya.
Adapun perangkat yang bisa digunakan dalam tahapan ini, yaitu Hadoop, Nvidia CUDA, Twitter Storm, dan GraphLab.
Sementara itu, perangkat yang bisa digunakan untuk manajemen penyimpanan data (storage tools), yaitu Neo4J, Titan, dan HDFS.
3. Analytic
Pada tahap ini, informasi yang didapatkan akan diolah dan dianalisis.
Kegiatan analisis yang dilakukan dapat berupa descriptive (penggambaran data), diagnostic (mencari sebab akibat berdasar data), predictive (memprediksi kejadian dimasa depan) maupun prescriptive analytics (merekomendasikan pilihan dan implikasi dari setiap opsi).
Adapun tools yang digunakan untuk proses analitik, yaitu MLPACK dan Mahout.
4. Application
Pada tahapan akhir ini terdapat proses visualisasi dan reporting hasil dari analitik. Tools yang dipakai dalam tahap ini yakni RStudio.
Demikian penjelasan lengkap mengenai big data. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa, big data adalah kumpulan data yang berukuran besar.
Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, di antaranya yaitu streaming data, media sosial, dan beberapa sumber yang tersedia lainnya.
Lebih lanjut, big data juga memiliki kaitan erat dengan praktik SEO. Dengan memanfaatkan big data, praktisi SEO dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan strategi yang lebih efektif.
Alhasil, hal ini dapat membantu situs web untuk meraih peringkat lebih tinggi dalam hasil pencarian dan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna.
