Apa itu big data?

Data dapat menjadi aset perusahaan yang paling berharga. Menggunakan big data untuk mengungkap insight dapat membantu Anda memahami area yang memengaruhi bisnis Anda, mulai dari kondisi pasar dan perilaku pembelian pelanggan hingga proses bisnis Anda. 

Berikut adalah beberapa contoh big data yang membantu mengubah organisasi di setiap industri: 

• Melacak perilaku konsumen dan kebiasaan belanja untuk memberikan rekomendasi produk retail yang sangat dipersonalisasi yang disesuaikan dengan masing-masing pelanggan
• Memantau pola pembayaran dan menganalisisnya berdasarkan aktivitas pelanggan historis untuk mendeteksi penipuan secara real time
• Menggabungkan data dan informasi dari setiap tahap perjalanan pengiriman pesanan dengan insight traffic hiperlokal untuk membantu operator fleet mengoptimalkan pengiriman kilometer terakhir
• Menggunakan teknologi yang didukung AI seperti natural language processing untuk menganalisis data medis yang tidak terstruktur (seperti laporan riset, catatan klinis, dan hasil lab) untuk mendapatkan insight baru demi pengembangan pengobatan yang lebih baik dan peningkatan kualitas perawatan pasien
• Menggunakan data gambar dari kamera dan sensor, serta data GPS, untuk mendeteksi lubang dan meningkatkan perawatan jalan di kota
• Menganalisis set data publik citra satelit dan set data geospasial untuk memvisualisasikan, memantau, mengukur, dan memprediksi dampak sosial dan lingkungan dari operasi supply chain

Ini hanyalah beberapa cara yang dapat dilakukan organisasi dalam menggunakan big data untuk menjadi lebih berbasis data sehingga dapat beradaptasi dengan lebih baik pada kebutuhan dan ekspektasi pelanggan dan dunia di sekitar mereka. 

Big data memiliki berbagai definisi yang mungkin sedikit berbeda satu sama lain. Namun, semuanya selalu melibatkan tiga aspek utama, yakni volume, kecepatan, dan variasi (volume, velocity, variety). Karakteristik big data ini sering disebut sebagai “3 V dari big data” dan pertama kali didefinisikan oleh Gartner pada tahun 2001.

Volume

Seperti namanya, karakteristik paling umum yang terkait dengan big data adalah volumenya yang tinggi. Ini menggambarkan banyaknya data yang tersedia untuk dikumpulkan dan dihasilkan dari berbagai sumber dan perangkat secara berkelanjutan.

Kecepatan

Kecepatan big data mengacu pada kecepatan menghasilkan data. Saat ini, data sering kali dihasilkan secara real time atau mendekati real time, sehingga data tersebut juga harus diproses, diakses, dan dianalisis pada tingkat yang sama agar memiliki dampak yang berarti. 

Variasi

Data bersifat heterogen, artinya data dapat berasal dari berbagai sumber dan dapat terstruktur, tidak terstruktur, atau semiterstruktur. Data terstruktur yang lebih tradisional (seperti data dalam spreadsheet atau database relasional) kini dilengkapi dengan file teks, gambar, audio, video yang tidak terstruktur, atau format semiterstruktur seperti data sensor yang tidak dapat diatur dalam skema data tetap. 

Selain tiga V awal ini, tiga V lain yang sering disebutkan dalam kaitannya dengan pemanfaatan kekuatan big data: veracity (kebenaran), variabilitas, dan value (manfaat).  

• Veracity: Big data dapat menjadi berantakan, berisik, dan rentan terhadap kesalahan, yang menyulitkan untuk mengontrol kualitas dan akurasi data. Set data besar bisa sulit dan membingungkan, sedangkan set data yang lebih kecil dapat menyajikan gambaran yang tidak lengkap. Semakin tinggi kebenaran data, semakin tepercaya data tersebut.
• Variabilitas: Arti dari data yang dikumpulkan terus berubah, yang dapat menyebabkan inkonsistensi dari waktu ke waktu. Perubahan ini tidak hanya mencakup perubahan konteks dan interpretasi, tetapi juga metode pengumpulan data berdasarkan informasi yang ingin ditangkap dan dianalisis oleh perusahaan.
• Value (manfaat): Penting untuk mengetahui manfaat bisnis dari data yang Anda kumpulkan. Big data harus berisi data yang tepat untuk dianalisis secara efektif guna menghasilkan insight yang dapat membantu mendorong pengambilan keputusan. 

Konsep utama big data adalah semakin banyak visibilitas yang Anda miliki tentang apa pun, semakin efektif Anda dapat memperoleh insight untuk mengambil keputusan yang lebih baik, menemukan peluang pertumbuhan, dan meningkatkan model bisnis Anda. 

Diperlukan tiga tindakan utama untuk membuat big data berhasil: 

• Integrasi: Big data mengumpulkan data mentah berukuran terabyte, dan terkadang sampai petabyte, dari banyak sumber yang harus diterima, diproses, dan diubah ke dalam format yang diperlukan oleh pengguna bisnis dan analis untuk mulai menganalisisnya. 
• Pengelolaan: Big data memerlukan penyimpanan yang besar, baik di cloud, secara lokal, atau keduanya. Data juga harus disimpan dalam bentuk apa pun yang diperlukan. Data tersebut juga perlu diproses dan tersedia secara real time. Perusahaan semakin banyak yang beralih ke solusi cloud untuk memanfaatkan komputasi dan skalabilitas tanpa batas.  
• Analisis: Langkah terakhir adalah menganalisis dan menindaklanjuti big data. Jika tidak, investasi tidak akan menguntungkan. Selain mengeksplorasi data itu sendiri, penting juga untuk berkomunikasi dan berbagi insight di seluruh bisnis dengan cara yang dapat dipahami semua orang. Ini termasuk menggunakan alat untuk membuat visualisasi data seperti bagan, grafik, dan dasbor. 

Meskipun memiliki banyak keuntungan, big data memberikan beberapa tantangan yang harus siap diatasi organisasi saat mengumpulkan, mengelola, dan mengambil tindakan terhadap data yang begitu besar. 

Tantangan big data yang paling sering dilaporkan meliputi: 

• Kurangnya keterampilan dan keahlian data. Data scientist, data analyst, dan data engineer hanya tersedia sedikit—dan merupakan beberapa profesional yang paling dicari (dan digaji tinggi) di industri IT. Kurangnya keterampilan dan pengalaman dalam menggunakan alat big data tingkat lanjut merupakan salah satu hambatan utama dalam mewujudkan manfaat dari lingkungan big data. 
• Kecepatan pertumbuhan data. Big data pada dasarnya selalu berubah dan meningkat dengan cepat. Tanpa infrastruktur yang solid yang dapat menangani kebutuhan pemrosesan, penyimpanan, jaringan, dan keamanan Anda, pengelolaannya bisa menjadi sangat sulit. 
• Masalah dengan kualitas data. Kualitas data secara langsung memengaruhi kualitas pengambilan keputusan, analisis data, dan strategi perencanaan. Data mentah berantakan dan sulit untuk diseleksi. Memiliki big data tidak menjamin hasil kecuali jika data tersebut akurat, relevan, dan diatur dengan baik untuk dianalisis. Hal ini dapat memperlambat pelaporan, tetapi jika tidak ditangani, Anda bisa mendapatkan hasil yang menyesatkan dan insight yang tidak berharga. 
• Pelanggaran kepatuhan. Big data berisi banyak data dan informasi sensitif, menjadikannya tugas yang rumit untuk terus memastikan pemrosesan dan penyimpanan data memenuhi persyaratan privasi dan peraturan data, seperti hukum residensi data dan pelokalan data. 
• Kompleksitas integrasi. Sebagian besar perusahaan bekerja dengan data yang terpisah-pisah di berbagai sistem dan aplikasi di seluruh organisasi. Mengintegrasikan sumber data yang berbeda dan membuat data dapat diakses oleh pengguna bisnis adalah hal yang kompleks, tetapi hal ini sangatlah penting, jika Anda ingin mewujudkan manfaat apa pun dari big data Anda. 
• Masalah keamanan. Big data berisi informasi bisnis dan pelanggan yang berharga, sehingga big data menyimpan target bernilai tinggi bagi penyerang. Karena set data ini bervariasi dan kompleks, mungkin akan lebih sulit untuk menerapkan strategi dan kebijakan yang komprehensif untuk melindunginya. 

Beberapa organisasi tetap waspada dalam memanfaatkan big data karena waktu, upaya, dan komitmen yang dibutuhkan agar berhasil memanfaatkannya. Secara khusus, bisnis mengalami kesulitan untuk menangani kembali proses yang telah ditetapkan dan memfasilitasi perubahan budaya yang diperlukan untuk menempatkan data sebagai inti dari setiap keputusan.  

Namun, menjadi bisnis berbasis data sepadan dengan usaha yang dilakukan. Penelitian terbaru menunjukkan: 

• 58% perusahaan yang mengambil keputusan berbasis data lebih cenderung mencapai target pendapatan daripada perusahaan yang tidak melakukannya
• Organisasi dengan kemampuan bisnis berbasis insight lanjutan 2,8x lebih mungkin untuk melaporkan pertumbuhan year over year sebesar dua digit
•  Organisasi berbasis data rata-rata menghasilkan pertumbuhan lebih dari 30% per tahun

Perusahaan yang baru saja mengambil langkah dan membuat progres signifikan dalam menerapkan big data akan menjadi pemenang di masa mendatang. 

Mengembangkan strategi data yang solid dimulai dengan memahami apa yang ingin Anda capai, mengidentifikasi kasus penggunaan tertentu, dan data Anda saat ini yang siap digunakan. Anda juga perlu mengevaluasi data tambahan apa yang mungkin diperlukan untuk memenuhi sasaran bisnis Anda dan sistem atau alat baru yang Anda perlukan untuk mendukungnya. 

Tidak seperti solusi manajemen data tradisional, teknologi dan alat big data dibuat untuk membantu Anda menangani set data yang besar dan kompleks untuk mengekstraksi nilai darinya. Alat untuk big data dapat membantu volume data yang dikumpulkan, kecepatan saat data tersebut tersedia bagi organisasi untuk dianalisis, dan kompleksitas atau keragaman data tersebut. 

Misalnya, data lake menyerap, memproses, dan menyimpan data terstruktur, tidak terstruktur, dan semiterstruktur pada skala apa pun dalam format native-nya. Data lake berfungsi sebagai fondasi untuk menjalankan berbagai jenis analisis smart, termasuk visualisasi, analisis real time, dan machine learning. 

Penting untuk diingat bahwa dalam hal big data—tidak ada strategi yang cocok untuk semua. Apa yang cocok untuk satu perusahaan mungkin bukan pendekatan yang tepat untuk kebutuhan spesifik organisasi Anda. 

Berikut adalah empat konsep utama yang telah diajarkan pelanggan Google Cloud untuk membentuk pendekatan yang unggul terhadap big data: 

Buka 

Saat ini, organisasi memerlukan kebebasan untuk membangun apa yang mereka inginkan menggunakan alat dan solusi yang mereka inginkan. Seiring berkembangnya sumber data dan inovasi teknologi baru tersedia, realitas big data adalah data yang berisi banyak antarmuka, technology stack open source, dan cloud. Lingkungan big data harus dirancang agar terbuka dan mudah disesuaikan agar perusahaan dapat membangun solusi dan mendapatkan data yang dibutuhkan untuk menang. 

Cerdas

Big data membutuhkan kemampuan data yang akan memungkinkan mereka memanfaatkan analisis smart serta teknologi AI dan ML untuk menghemat waktu dan tenaga dalam memberikan insight yang meningkatkan keputusan bisnis dan mengelola infrastruktur big data Anda secara keseluruhan. Misalnya, Anda harus mempertimbangkan untuk mengotomatiskan proses atau mengaktifkan analisis mandiri sehingga setiap orang dapat bekerja dengan data mereka sendiri, dengan sedikit dukungan dari tim lain.  

Fleksibel

Analisis big data harus mendukung inovasi, bukan menghambatnya. Hal ini memerlukan pembangunan fondasi data yang akan menawarkan akses on-demand ke resource komputasi dan penyimpanan, serta menyatukan data sehingga dapat ditemukan dan diakses dengan mudah. Penting juga untuk dapat memilih teknologi dan solusi yang dapat dengan mudah digabungkan dan digunakan bersama-sama untuk membuat perangkat data yang sempurna dan sesuai dengan beban kerja dan kasus penggunaan. 

Tepercaya

Agar bermanfaat, big data harus tepercaya. Artinya, penting untuk membangun kepercayaan ke dalam data Anda—percaya bahwa data tersebut akurat, relevan, dan terlindungi. Dari mana pun data berasal, data harus aman secara default dan strategi Anda juga perlu mempertimbangkan kemampuan keamanan apa yang akan diperlukan untuk memastikan kepatuhan, redundansi, dan keandalan