Data merupakan hal yang penting dalam kehidupan sehari-hari, terutama bagi kalangan pebisnis, peneliti, lembaga pemerintahan, lembaga survei, dan yang pasti bagi data scientist. Saat ini pun data sangat erat kaitannya dengan dunia digital (teknologi informasi). Semua peralatan teknologi yang kita gunakan dapat memproduksi dan membaca data sehingga pada akhirnya dapat membentuk big data.
Big data di era digital ini menjadi sangat penting dan banyak dibicarakan.
Namun apa sebenarnya big data itu?
Apakah penting?
Mari simak bahasan lengkapnya sebagai berikut.
1. Pengertian Big Data
Pengertian big data atau dikenal juga dengan istilah mahadata (bahasa Indoensia) merupakan limpahan data yang berukuran sangat besar, kompleks, dan melebihi proses daya tampung dari kovensi sistem database yang ada yang mana tidak bisa diproses menggunakan perangkat pengelola biasa (konvensional).
Definisi big data sering dikaitkan dengan data yang berjumlah besar dan teknologi komputer.
Hal tersebut dikarenakan perangkat konvensional tidak akan mampu mengelola data tersebut secara efektif.
Menurut Sawant (2013), big data adalah sekumpulan data yang besar baik terstruktur maupun tidak terstruktur sehingga tidak bisa diolah menggunakan perangkat database relational biasa.
2. Karakteristik
Terdapat beberapa karakteristik big data yang membedakan dengan kumpulan data-data biasa.
Karakteristik ini biasa disebut dengan istilah 5V.
Berikut penjelasannya.
2.1 Ukuran (Volume)
Big data yaitu sistem yang memiliki ukuran (volume) sangat besar, data ini biasanya akan selalu bertambah setiap hari dan biasanya juga akan melebihi kapasitas server biasa.
Oleh sebab itu tidak bisa sembarang komputer untuk mengolah mahadata ini.
Diperlukan komputer dengan sumber daya yang cukup.
2.2 Keberagaman (Variety)
Selain itu, big data memiliki tipe data yang beragam (variety), meliputi data terorganisir dan data yang tidak terorganisir.
Keberagaman data ini perlu untuk dipilah agar dalam proses analisis data lebih mudah.
2.3 Diproses dengan Cepat (Velocity)
Big data harus diproses dengan cepat (velocity) sehingga dapat menghasilkan data yang aktual dan terbarukan.
Hal ini karena informasi harus dapat didapatkan dengan cepat agar tindakan lainnya untuk mengelola mahadata ini dapat dilakukan sesegera mungkin.
2.4 Kualitas Data yang Valid (Veracity)
Volume, velocity, dan veracity merupakan istilah yang biasa disebut 3V.
Istilah tersebut kemudian dilengkapi dengan istilah veracity dan value.
Veracity merupakan kualitas data dari ragam data yang diambil.
Veracity berhubungan dengan kebenaran suatu data sehingga dapat dijadikan tolak ukur untuk dapat dipercaya atau tidak.
Kebeneran data ini menjadi penting karena apabila mengolah data yang salah maka informasi yang dihasilkan pun sudah tentu menjadi salah.
2.5 Nilai (Value)
Value yaitu nilai yang bisa ditemukan pada big data.
Nilai suatu data menentukan suatu tindakan untuk mengambil keputusan setelah memroses seluruh data yang ada.
3. Sejarah dan Perkembangan
Big data pada mulanya dikenalkan oleh seorang ahli analis industri bernama Doug Laney pada tahun 2000-an.
Laney menyampaikan permasalahan utama dari suatu data yang besar yang saat ini menjadi karakteristiknya, yaitu 3V (volume, velocity, dan variety).
Perkembangan data kemudian melonjak pesat ketika media sosial atau berbagai layanan online lainnya mengumpulkan berbagai data dari usernya, facebook dan youtube misalnya.
Kemudian pada tahun 2005, berbagai pengembangan software open source untuk menganalisis data ini dibuat, seperti Hadoop dan NoSQL.
Pada saat ini pula data terus tumbuh dan berkembang sangat besar.
Adanya teknologi big data ini pun membuat data yang sangat besar ini dapat dianalisis lebih baik, teknologi ini memungkinkan data yang besar diolah secara murah dan juga mudah disimpan.
Kemudian big data terus berkembang pada era perkembangan IoT (Internet of Things).
Pada era ini berbagai data user dikumpulkan pada server untuk mendapatkan informasi yang berharga dari para konsumen IoT.
4. Fungsi dan Manfaat Big Data
Kehadiran teknologi big data ini mungkin tidak langsung dirasakan oleh Anda yang tidak berelut di dunia IT atau di sector analisis data.
Namun secara tidak sadar teknologi ini ternyata memberikan manfaat untuk memudahkan berbagai pekerjaan Anda.
Apa saja fungsi dan manfaat dari big data?
4.1 Dalam Dunia Bisnis
Dalam dunia bisnis mahadata menjadi penting untuk mendapatkan profit yang lebih tinggi.
Teknologi ini menjadikan berbagai informasi lebih aktual dan faktual.
A. Mengenal Pelanggan/Audiens Lebih Baik
Mengaplikasikan teknologi ini berarti suatu perusahaan dapat mengolah berbagai data mengenai pelanggannya.
Mengenal atau memahami keinginan pelanggan atau audiens merupakan hal yang sangat penting agar perusahaan dapat memberikan produk yang sesuai dengan keinginan pelanggan.
Mungkin dengan analisis konvensional, saat ini perusahaan Anda telah memilih target pasar yang benar.
Namun barangkali dengan menggunakan teknologi mahadata, faktanya ternyata target pasar tidak sesuai dengan tujuan awal dalam pemasaran produk.
B. Membangun Strategi Marketing yang Efektif dengan Big Data
Strategi marketing yang baik adalah tindakan marketing yang menyasar calon pembeli produk yang kemungkinan besar akan melakukan tindakan pembelian.
Tindakan marketing akan berjalan kurang baik apabila kita memasarkann produk yang tidak mau membeli produk yang kita tawarkan.
Dengan memahami mahadata, seorang marketer dapat menentukan strategi yang paling optimal untuk memasarkan produknya.
Penggunaan teknologi ini pun dapat mengurangi risiko ketidakpastian karena berbagai informasi pasar dapat dipastikan melalui analisis mahadata.
C. Memaksimalkan Media Sosial dan Ad Manager
Dengan memiliki informasi target pasar yang tepat, anggaran dalam membelanjakan biaya iklan melalui media sosial atau google ad manager pun akan lebih efisien.
Hal ini karena target pasar sudah diketahui dengan detail.
Informasi target pasar biasanya mengenai jenis kelamin, usia, tempat tinggal, hobi, pekerjaan, interaksi di internet, video yang sering ditonton, status hubungan atau pernikahan, dan masih banyak lagi data-data lainnya.
4.2 Bagi Pemerintah
Teknologi ini pun dapat dimanfaatkan oleh pemerintah untuk menentukan berbagai kebijakan yang paling optimal.
Manfaat mahadata bagi pemerintah di antaranya adalah sebagai berikut.
A. Menentukan Kebijakan yang Perlu Didahulukan
Pemerintah memiliki fungsi sebagai pembuat regulasi.
Banyak hal yang perlu diatur baik itu oleh pemerintah pusat maupun pemerintah daerah.
Namun dalam hal ini pemerintah perlu memilih kebijakan apa yang mesti diprioritaskan untuk dibuat.
Untuk itulah peran big data menjadi sangat krusial di sini, pemerintah dapat mencari informasi menggunakan teknologi ini untuk menentukan kebijakan prioritas.
B. Penyelenggaraan Pemilu
Pemilu atau Pemilihan Umum merupakan kegiatan pemilihan kepala pemerintahan, baik itu presiden, gubernur, wali kota/bupati, dan kepala desa.
Pemerintah akan menggunakan teknologi ini untuk memproses berbagai data kependudukan.
C. Alokasi Anggaran yang Tepat Guna
Adanya informasi mengenai kependudukan, kondisi pasar, tingkat kemiskinan, sumber daya energi, dan lainnya akan membantu pemerintah dalam mengalokasikan anggarannya secara tepat.
Dengan teknologi mahadata pun, pemerintah dapat memantau aliran dana yang masuk dan keluar sehingga pengawasan anggaran dapat dilakukan secara maksimal.
4.3 Dalam Dunia Kesehatan
Dunia kesehatan pun memerlukan teknologi ini.
Penanganan pandemi Covid-19 seperti pada awal tahun 2020 memerlukan informasi yang besar, benar, beragam, bernilai, dan dalam waktu yang singkat.
Mahadata dibutuhkan untuk membuat kebijakan yang cepat, misalnya pemberlakuan lockdown di area-area tertentu.
5. Pentingnya Teknologi Big Data
Adanya pertumbuhan informasi yang cepat dan konstan menyebabkan fenomena mahadata menjadi fenomena sosial-teknologi yang populer hingga saat ini.
Dalam perubahan dunia di bidang teknologi yang sangat pesat dan cepat, adanya big data mempunyai peran yang penting untuk otomatisasi dan pengembangan teknologi AI (Artificial Intelligence).
Contohnya Google dan perusahaan tingkat atas lainnya sudah menggunakan machine learning process untuk mendapatkan ketepatan yang lebih akurat dalam bidang pelayanan.
Big data akan menjadi inti dalam menghubungkan segala sesuatunya, agar segala informasi dapat diproses sehingga data yang ada tidak hanya sekadar menjadi data saja (tanpa memberikan informasi yang bermanfaat).
6. Contoh Penerapan Big Data
Big data tentunya saat ini sudah banyak diterapkan, baik itu oleh pihak swasta, pemerintah, maupun kalangan tertentu.
Berikut beberapa contoh penerapan big data di berbagai bidang.
6.1 Pertanian dan Kehutanan
Berbagai penerapan teknologi ini di bidang pertanian dan kehutanan di antaranya:
- Informasi harga pasar produk pertanian
- Rantai ekonomi produk pertanian
- Sistem informasi legalitas kayu
- Sistem informasi dini kebakaran hutan
- Informasi cuaca
6.2 Teknologi Informasi
Berbagai penerapan teknologi ini di bidang teknologi informasi di antaranya:
- Pengurutan hasil indeks mesin pencari
- Penentuan target pasar yang optimal di Google Adsense
- Menentukan postingan yang sesuai dengan kesukaan user Instagram
- Melakukan pemeringkatan trending topics di Twitter
- Mengumpulkan informasi koordinat lokasi untuk ditampilkan di peta digital
- Informasi lalu lintas di dunia secara real time
- Menentukan game atau aplikasi terfavorit di Play Store
- Penggunaan media sosial (posting, pencarian, mengubah profil, dan hal lainnya)
- Penentuan lawan dalam pencarian game moba, seperti pada AOV, Dota 2, atau Mobile Legend.
6.3 Kesehatan
Berbagai penerapan teknologi ini di bidang kesehatan di antaranya sebagai berikut:
- Pusat informasi pandemi (misalnya pusat informasi Covid-19)
- Sistem informasi rujukan rumah sakit
- Pengambilan kebijakan preventif penyakit menular dengan database
6.4 Perbankan
Berbagai penerapan teknologi big data di bidang perbankan di antaranya adalah:
- Database pengelolaan akun rekening
- Pelacakan transaksi mencurigakan
- Penentuan suku bunga acuan
- Keperluan aktuaria
- Sistem penagihan wajib pajak
6.5 Transportasi
Penerapan teknologi ini dalam bidang transportasi di antaranya adalah sebagai berikut:
- Manajemen penerbangan pesawat terbang di seluruh dunia
- Database pengguna aplikasi transportasi online
- Pemberian promo terhadap pengguna aplikasi transportasi
- Database pemesan tiket kereta
- Penentuan peta rawan kemacetan
6.6 Bisnis
- Penentuan target pasar
- Analisis kebutuhan pasar
- Kegiatan marketing yang lebih efektif
- Analisis perusahaan kompetitor
- Penentuan produk yang akan dijual ke pasaran
7. Tantangan dalam Teknologi Big Data
7.1 Kebenaran Data Big Data
Big data menghadapi berbagai tantangan yang harus dihadapi, salah satunya mengenai kualitas.
Berkaitan dengan kualitas, kebenaran (veracity) harus diperkuat karena informasi yang ada pada big data adalah data mentah yang beberapa mengandung gangguan atau mengandung data yang salah.
Apabila data yang ada merupakan data yang salah maka ketika dianalisis atau diproses untuk mendapatkan informasi, informasi yang ada juga sudah tentu merupakan informasi yang salah.
Banyak pihak juga saat ini yang sengaja menggunakan data-data palsu ketika berselancar di internet sehingga sangat penting untuk dapat membedakan mana data yang asli dan mana data yang palsu.
Sebut saja misalnya dewasa ini sudah banyak pemalsuan identitas pada email, hal ini dilakukan karena email yang dibuat biasanya diperjualbelikan untuk alasan tertentu, misalnya untuk mendapatkan storage drive, memiliki email forwarding, email untuk scamming, dan lain sebagainya.
7.2 Sumber Daya Manusia
Keterbatasan SDM (Sumber Daya Manusia) juga menjadi tantangan utama untuk menyediakan tenaga profesional dalam memroses big data secara baik.
Perlu adanya pendidikan khusus yang berkaitan dengan mahadata karena teknologi ini akan semakin kompleks dari tahun ke tahun.
SDM yang berkaitan dengan analisis data, seperti ahli statistik, matematika, dan aktuaria pun perlu bergelut di bidang ini mengingat dalam analisisnya memerlukan kemampuan mereka.
Apabila dalam proses analisis data ini mengalami kesalahan maka akan menimbulkan informasi yang kurang tepat.
7.3 Privasi
Semakin besar dan banyaknya data yang tersimpan maka privasi pun harus dijaga dengan baik oleh pihak yang menerima data tersebut.
Bahkan beberapa perusahaan pun banyak yang melakukan praktik jual beli data atau informasi mengenai konsumennya untuk keperluan bisnis, tentu saja hal ini melanggar hukum.
Sebagai contoh masalah privasi, misalnya pada pemilu di Amerika Serikat di tahun 2016 terjadi kebocoran data pengguna facebook yang kemudian disalahgunakan oleh pendukung Donald Trump untuk melakukan kampanye yang efektif dan efisien berdasarkan data yang mereka miliki.
Dari kasus ini kemudian Facebook mengalami kerugian karena harus membayar denda yang tidak sedikit.
Privasi pengguna dalam hal password atau PIN suatu akun juga perlu dipertegas.
Apabila data-data sensitif seperti nomor rekening, PIN ATM, password mobile banking, data akun PayPal, atau akun media sosial diambil alih oleh orang yang tidak bertanggung jawab tentunya pengguna akan dirugikan.
Oleh karena itu pengamanan terhadap privasi pada sistem big data perlu tingkat keamanan yang mumpuni, apalagi di zaman yang serba menggunakan IoT dewasa ini.
8. Cara Kerja Big Data
Besar dan beragamnya mahadata yang merupakan kumpulan berbagai data, memerlukan proses sinkronisasi dari berbagai data yang berbeda.
Teknologi ini dapat digunakan dengan baik dan optimal jika pengguna tahu bagaimana cara kerjanya yang benar.
Integritas big data mempunyai cara pengolahan yang lebih rumit dibandingkan data-data konvensional.
Sebelum bisa diolah big data harus diproses terlebih dahulu karena terdiri dari sekumpulan data masukan yang beragam/berbeda-beda.
Big data diperlukan untuk manajemen data yang baik.
Sebenarnya, untuk menyimpan data memiliki banyak pilihan.
Namun, jika tidak memiliki biaya yang banyak dapat menggunakan cloud storage sebagai solusinya setelah mengumpulkan dan memanajemen data, bisa melakukan analisis big data.
Perangkat tradisional tidak mampu mengolah big data secara optimal karena datanya yang besar dan kompleks sehingga harus membuat permodelan data dengan machine intelligance dan artificial intelligance.
Setelah itu, data dapat dianalisis sehingga dapat menemukan informasi baru yang bermanfaat bagi penggunanya.
9. Analisis Big Data
Teknologi maju yang digunakan pada saat ini memungkinkan untuk menganalisis data dengan cepat dan mendapatkan hasil yang akurat juga.
Salah satu teknologinya yaitu dengan konsep analisis big data.
Analisis big data adalah cara untuk menganalisis (memeriksa) data dalam skala besar untuk mendapatkan korelasi, pola tersembunyi, dan wawasan atau informasi lain yang menyangkut data.
Analisis big data dapat memudahkan suatu organisasi untuk memanfaatkan data yang tersedia sehingga bisa digunakan untuk mengidentifikasi peluang baru untuk organisasi tersebut.
Analisis big data tersebut bisa mengarah pada pergerakan bisnis yang terorganisir, lebih efisien, lebih cermat sehingga dapat menghasilkan dampak positif yang besar bagi organisasi tersebut.
Saat ini, sebagian besar organisasi besar memiliki big data dan sudah memahami manfaat dan pentingnya data tersebut.
10. Berbagai Alat untuk Big Data
Berbagai alat untuk penggunaan big data dapat diterapkan pada berbagai bidang, misalnya pada bidang bisnis, kesehatan, pariwisata, pemerintahan, dan bidang-bidang lainnya.
Alat untuk big data ini sering kali dipakai untuk pengambilan data maupun pengelolaan data.
10.1 Gephi
Alat yang biasa digunakan, antara lain Gephi yang merupakan perangkat lunak open-source yang bisa dijadikan untuk sarana visualisasi dan analisis jaringan seperti layaknya photoshop, tetapi data yang diolah tetap berupa data yang beraneka ragam (bukan hanya gambar).
Dalam aplikasi ini pengguna dapat berinteraksi dengan cara representasi, memanipulasi struktur, bentuk, dan warna untuk mengungkapkan properti tersembunyi.
Tujuannya adalah membantu seorang menganalisis data untuk membuat hipotesis, menemukan pola, dan menceritakan terkait data yang diperoleh.
Gephi merupakan perangkat lunak yang dapat diakses dengan bebas dan bisa didistribusikan di bawah lisensi GPL 3 (GNUÂ General Public License).
Paket atribut yang ada di Gephi dioperasikan menggunakan Java pada NetBeans platform.
10.2 Python
Python merupakan bahasa pemrograman dengan spesifikasi tinggi yang dibuat oleh Guido van Rossum.
Python adalah bahasa pemrograman yang memungkinkan untuk bekerja dengan cepat dan menyatukan sistem dengan lebih tepat.
Phyton merupakan bahasa pemograman yang biasanya digunakan untuk data analysts, data scientists, software engineers untuk menjalankan proses pembangunan sebuah aplikasi dan untuk menggali lebih dalam machine learning.
Selain itu, phyton berfokus kepada keterbacaan kode.
Python merupakan bagian yang tidak dapat dipisahkan dari beberapa website yang paling banyak dan sering dikunjungi pada abad ini, contohnya Pinterest, Instagram, Spotify, dan Youtube.
Itulah alasan utama mengapa situs-situs media sosial tersebut sangat mudah diakses dan memberikan tampilan yang sederhana, tetapi tetap mewah.
Berkat keunggulan-keunggulan Python, bahasa pemrograman ini juga banyak digunakan dalam pengolahan big data.
10.3 Apache NiFi
Apache NiFi yang merupakan kepanjangan dari Niagara Files adalah sebuah proses kerja perangkat lunak dari Apache Software Foundation.
Program ini disusun untuk mengatur kerja secara otomatis pada aliran data antar sistem perangkat lunak.
Aliran data yang dimaksud di sini adalah suatu aliran informasi yang secara otomatis sehingga terkelola antar sistem.
Apache NiFi mendukung grafik terarah yang kuat dan dapat diskalakan, ditransformasi, dan dilogika mediasi sistem.
Software ini menjadi penting dalam pengembangan dan pengoperasian big data.
10.4 Netlytic
Netlytic adalah penganalisa teks dengan basis cloud dan visualisator jejaring sosial.
Netlytic dapat secara otomatis meringkas volume besar teks dan menemukan dan memvisualisasikan jejaring sosial dari obrolan di situs media sosial seperti Twitter, Youtube, blog, dan forum online.
Netlytic dirancang untuk memudahkan para peneliti dan orang lain untuk memahami operasi grup online, mengidentifikasi konstituen kunci dan yang berpengaruh, serta menemukan bagaimana informasi dan sumber data lainnya mengalir dalam jaringan.
Dengan menggunakan netlytic kita dapat, mengcapture data percakapan online seperti di twitter, menemukan dan menjelajahi tema-tema diskusi yang muncul di antara para pelaku dalam data set pribadi, serta secara otomatis membangun dan memvisualisasikan dua jenis jaringan komunikasi sehingga bisa digunakan untuk menemukan dan mengeksplorasi koneksi sosial yang muncul antara para pelaku dalam kelompok online.
Dengan menggunakan big data, pekerjaan yang berkaitan dengan data yang sangat banyak akan menjadi lebih mudah dan cepat selesai.
Teknologi ini bisa juga menampung data yang begitu banyak dan beragam, apalagi bila diintegrasikan dengan sistem cloud.
Penggunaan teknologi untuk mengelola big data harus dimanfaatkan sebaik mungkin agar bisa mendapatkan berbagai informasi yang bermanfaat.