Apa itu big data?

Sementara organisasi perusahaan telah lama mengumpulkan data, kedatangan internet dan teknologi lainnya secara signifikan meningkatkan volume dan variasi data yang tersedia, melahirkan konsep “big data”.

Hari ini, bisnis mengumpulkan sejumlah besar data—sering kali diukur dalam terabyte atau petabyte—pada segala hal mulai dari transaksi pelanggan dan tayangan media sosial hingga proses internal dan riset eksklusif.

Selama dekade terakhir, informasi ini telah memicu transformasi digital di seluruh industri. Faktanya, big data telah mendapatkan julukan “minyak baru” karena perannya mendorong pertumbuhan bisnis dan inovasi.

Ilmu data dan lebih khusus lagi, analisis big data membantu organisasi memahami kumpulan big data yang besar dan beragam. Berbagai bidang ini menggunakan alat canggih seperti machine learning untuk mengungkap pola, mengekstrak insight, dan memprediksi hasil. 

Dalam beberapa tahun terakhir, kebangkitan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning semakin meningkatkan fokus pada big data. Sistem ini bergantung pada kumpulan data yang besar dan berkualitas tinggi untuk melatih model dan meningkatkan algoritma prediktif.

Data tradisional dan big data berbeda terutama dalam jenis data yang terlibat, jumlah data yang ditangani, dan alat yang diperlukan untuk menganalisisnya.

Data tradisional terutama terdiri dari data terstruktur yang disimpan dalam basis data relasional. Basis data ini mengatur data ke dalam tabel yang didefinisikan dengan jelas, sehingga mudah untuk menanyakan melalui alat standar seperti SQL. Analisis data tradisional biasanya melibatkan metode statistik dan cocok untuk kumpulan data dengan format yang dapat diprediksi dan ukuran yang relatif kecil.

Big data, sebaliknya, mencakup kumpulan data besar dalam berbagai format, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Kompleksitas ini menuntut pendekatan analitik yang canggih—seperti machine learning, penambangan data dan visualisasi data—untuk mengekstrak insight yang bermanfaat. Volume besar big data juga membutuhkan sistem pemrosesan terdistribusi untuk menangani big data secara efisien dalam skala besar. 

"V dari Big Data"—volume, kecepatan, variasi, kebenaran, dan nilai—adalah lima karakteristik yang membuat big data unik dari jenis data lainnya. Atribut ini menjelaskan bagaimana big data berbeda dari kumpulan data tradisional dan apa yang dibutuhkan untuk mengelolanya secara efektif. 

Big data disebut “big” atau besar karena ada lebih banyak dari itu. Sejumlah besar data yang dihasilkan saat ini—dari aplikasi web, perangkat Internet of Things (IoT) , catatan transaksi, dan banyak lagi—bisa sulit dikelola oleh organisasi mana pun. Sistem penyimpanan dan pemrosesan data tradisional sering berjuang untuk menanganinya dalam skala besar.

Solusi big data, termasuk penyimpanan berbasis cloud, dapat membantu organisasi menyimpan dan mengelola kumpulan data yang semakin besar ini dan memastikan bahwa informasi berharga tidak hilang hingga batas penyimpanan.

Kecepatan menggambarkan seberapa cepat data mengalir ke dalam sistem. Big data menekankan kecepatan cepat di mana data ini bergerak.

Saat ini, data tiba lebih cepat dari sebelumnya, dari pembaruan media sosial real-time hingga catatan perdagangan saham frekuensi tinggi. Masuknya data yang cepat ini memberikan peluang untuk insight tepat waktu yang mendukung pengambilan keputusan yang cepat. Untuk menghadapi tren ini, organisasi menggunakan alat seperti kerangka kerja pemrosesan aliran dan sistem dalam memori untuk menangkap, menganalisis, dan bertindak pada data yang nyaris seketika.

Variasi mengacu kepada banyak format berbeda yang dapat diambil big data.

Seiring dengan data terstruktur tradisional, big data dapat mencakup data yang tidak terstruktur, seperti teks, gambar, dan video dalam bentuk bebas. Big data juga dapat mencakup data semi-terstruktur, seperti file JSON dan XML, yang memiliki beberapa properti organisasi tetapi tidak ada skema yang ketat.

Mengelola variasi ini membutuhkan solusi fleksibel seperti basis data NoSQL dan data lake dengan kerangka kerja schema-on-read, yang dapat menyimpan dan mengintegrasikan beberapa format data untuk analisis data yang lebih komprehensif. 

Veracity mengacu kepada keakuratan dan keandalan data. Karena big data datang dalam jumlah yang sangat besar dan dari berbagai sumber, data ini dapat mengandung noise atau kesalahan, yang dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang buruk.

Big data mengharuskan organisasi untuk menerapkan proses untuk memastikan kualitas dan akurasi data. Organisasi sering kali menggunakan alat bantu pembersihan, validasi, dan verifikasi data untuk menyaring ketidakakuratan dan meningkatkan kualitas analisis mereka.

Nilai mengacu pada manfaat dunia nyata yang diperoleh organisasi dari big data. Manfaat ini mencakup segalanya mulai dari mengoptimalkan operasi bisnis hingga mengidentifikasi peluang pemasaran baru. Analisis big data sangat penting untuk proses ini, seringkali mengandalkan analisis canggih, machine learning, dan AI untuk mengubah informasi mentah menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti.

Istilah “big data” sering digunakan secara luas, menciptakan ambiguitas seputar makna pastinya.

Big data lebih dari sekadar informasi dalam jumlah besar. Sebaliknya, ini adalah ekosistem teknologi, metodologi, dan proses yang rumit yang digunakan untuk menangkap, menyimpan, mengelola, dan menganalisis volume besar data yang beragam.

Konsep big data pertama kali muncul pada pertengahan 1990-an ketika kemajuan teknologi digital berarti organisasi mulai memproduksi data pada tingkat yang dipercepat. Awalnya, kumpulan data ini lebih kecil, biasanya terstruktur dan disimpan dalam format tradisional.

Namun, seiring berkembangnya internet dan menyebarnya konektivitas digital, big data benar-benar lahir. Ledakan sumber data baru, dari transaksi online dan interaksi media sosial hingga mobile dan perangkat IoT, menciptakan kumpulan informasi yang berkembang pesat.

Lonjakan variasi dan volume data ini mendorong organisasi untuk menemukan cara baru untuk memproses dan mengelola data secara efisien. Solusi awal seperti Hadoop memperkenalkan pemrosesan data terdistribusi, di mana data disimpan di beberapa server atau “klaster”, bukan satu sistem.

Pendekatan terdistribusi ini memungkinkan pemrosesan paralel—yang berarti organisasi dapat memproses kumpulan data besar lebih efisien dengan membagi beban kerja di seluruh klaster—dan tetap penting hingga hari ini.

Alat yang lebih baru seperti Apache Spark, analytics engine sumber terbuka, memperkenalkan komputasi dalam memori. Pendekatan ini memungkinkan data diproses langsung di memori utama sistem (RAM) untuk waktu pemrosesan yang lebih cepat daripada pembacaan penyimpanan disk tradisional.

Seiring bertambahnya volume big data, organisasi juga mencari solusi penyimpanan baru. Data lake menjadi penting sebagai repositori yang dapat diskalakan untuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data lake ini menawarkan solusi penyimpanan yang fleksibel tanpa memerlukan skema yang telah ditentukan sebelumnya. Untuk informasi lebih lanjut, lihat “Penyimpanan big data”.

Komputasi cloud juga telah muncul untuk merevolusi ekosistem big data. Penyedia cloud terkemuka mulai menawarkan opsi penyimpanan dan pemrosesan yang dapat diskalakan dan hemat biaya.

Organisasi dapat menghindari investasi signifikan yang diperlukan untuk perangkat keras lokal. Sebaliknya, mereka dapat meningkatkan atau mengurangi kapasitas penyimpanan data dan daya pemrosesan sesuai kebutuhan, serta hanya membayar sumber daya yang digunakan. 

Fleksibilitas ini mendemokratisasi akses ke ilmu data dan analisis, membuat insight tersedia bagi organisasi dengan segala ukuran, bukan hanya perusahaan besar dengan anggaran IT yang besar.

Hasilnya adalah bahwa big data sekarang menjadi aset penting bagi organisasi di berbagai sektor, mendorong inisiatif dalam intelijen bisnis, kecerdasan buatan, dan machine learning.

Manajemen big data adalah proses sistematis pengumpulan data, pemrosesan data, dan analisis data yang digunakan organisasi untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Inti dari proses ini adalah rekayasa data, yang memastikan bahwa jalur data, sistem penyimpanan, dan integrasi dapat beroperasi secara efisien dan dalam skala besar.

Tahap ini melibatkan pengambilan informasi dalam jumlah besar dari berbagai sumber yang membentuk big data.

Untuk menangani kecepatan dan keberagaman data yang masuk, organisasi sering mengandalkan teknologi dan proses big data khusus. Teknologi ini termasuk alat seperti Apache Kafka untuk streaming data real‑time dan Apache NiFi untuk otomatisasi aliran data.

Alat-alat ini membantu organisasi menangkap data dari berbagai sumber, baik dalam aliran waktu nyata maupun dalam batch berkala, dan memastikan data tetap akurat dan konsisten saat berpindah melalui jalur data.

Saat data mengalir ke lingkungan penyimpanan dan pemrosesan terstruktur, alat integrasi data juga dapat membantu menyatukan kumpulan data dari sumber yang berbeda, menciptakan tampilan tunggal yang komprehensif yang mendukung analisis.

Tahap ini juga melibatkan pengambilan metadata—informasi tentang asal data, format dan karakteristik lainnya. Metadata dapat memberikan konteks penting untuk pengorganisasian dan pemrosesan data di masa depan.

Mempertahankan kualitas data yang tinggi sangat penting pada tahap ini. Kumpulan data besar dapat rentan terhadap kesalahan dan ketidakakuratan yang mungkin memengaruhi keandalan insight di masa depan. Prosedur validasi dan pembersihan data, seperti validasi skema dan deduplikasi, dapat membantu mengatasi kesalahan, menyelesaikan inkonsistensi, dan melengkapi informasi yang hilang.

Setelah data dikumpulkan, data harus ditempatkan di suatu lokasi. Tiga solusi penyimpanan utama untuk big data adalah data lake, data warehouse, dan data lakehouse.

Data lake adalah solusi penyimpanan berbiaya rendah yang dirancang untuk mengelola volume besar data mentah, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Data lake umumnya tidak membersihkan, memvalidasi, atau menormalkan data. Sebaliknya, data lake menyimpan data dalam format asli, yang berarti mereka dapat mengakomodasi berbagai jenis data dan skala dengan mudah.

Data lake ideal untuk aplikasi yang volume, variasi, dan kecepatan big data besarnya tinggi dan kinerja kurang penting. Data ini umumnya digunakan untuk mendukung pelatihan AI, machine learning, dan big data. Data lake juga dapat berfungsi sebagai ruang penyimpanan serbaguna untuk semua big data, yang dapat dipindah dari data lake ke aplikasi lain sesuai kebutuhan.

Gudang data menggabungkan data dari berbagai sumber ke dalam satu penyimpanan data yang terpusat dan konsisten. Gudang data juga membersihkan data dan menyiapkannya sehingga siap digunakan, sering kali dengan mengubah data ke dalam format relasional. Gudang data dibangun untuk mendukung upaya analitik data, intelijen bisnis, dan ilmu data.

Karena gudang menerapkan skema yang ketat, biaya penyimpanan bisa tinggi. Alih-alih menjadi solusi penyimpanan big data tujuan umum, gudang digunakan untuk membuat beberapa subset big data tersedia bagi pengguna bisnis untuk BI dan analisis.

Data lakehouse menggabungkan fleksibilitas data lake dengan struktur dan kemampuan kueri gudang data, memungkinkan organisasi memanfaatkan yang terbaik dari kedua jenis solusi dalam platform terpadu. Lakehouse adalah pengembangan yang relatif baru, tetapi menjadi semakin populer karena menghilangkan kebutuhan untuk memelihara dua sistem data yang berbeda.

Memilih antara data lake, gudang data, dan data lakehouse bergantung pada jenis dan tujuan data serta kebutuhan bisnis akan data tersebut. Data lake unggul dalam fleksibilitas dan penyimpanan yang murah, sedangkan gudang data menyediakan kueri yang lebih cepat dan lebih efisien. Lakehouse menggabungkan fitur keduanya tetapi bisa rumit untuk diatur dan dirawat.

Banyak organisasi menggunakan dua atau ketiga solusi ini dalam kombinasi. Misalnya, bank mungkin menggunakan data lake untuk menyimpan catatan transaksi dan data pelanggan mentah saat menggunakan gudang data untuk mendukung akses cepat ke ringkasan keuangan dan laporan peraturan.

Analisis big data adalah proses yang digunakan organisasi untuk memperoleh nilai dari big data mereka. Analisis big data melibatkan penerapan machine learning, penggalian data, dan alat analisis statistik untuk mengidentifikasi pola, korelasi, dan tren dalam kumpulan data yang besar.

Dengan analisis big data, bisnis dapat menggunakan sejumlah besar informasi untuk menemukan insight baru dan mendapatkan keunggulan kompetitif. Artinya, hal ini dapat melampaui pelaporan tradisional untuk mendapatkan insight prediktif dan preskriptif. 

Misalnya, menganalisis data dari berbagai sumber dapat membantu organisasi membuat keputusan bisnis yang proaktif, seperti rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan solusi perawatan kesehatan yang disesuaikan.

Pada akhirnya, keputusan seperti ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, meningkatkan pendapatan, dan mendorong inovasi.

Organisasi dapat menggunakan berbagai alat pemrosesan big data untuk mengubah data mentah menjadi insight yang berharga. 

Tiga teknologi big data utama yang digunakan untuk pemrosesan data meliputi: 

• Hadoop
• Apache Spark
• Basis data NoSQL

Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka yang memungkinkan penyimpanan terdistribusi dan pemrosesan kumpulan data besar di seluruh klaster komputer. Kerangka kerja ini memungkinkan Hadoop Distributed File System (HDFS) untuk mengelola data dalam jumlah besar secara efisien.

Skalabilitas Hadoop membuatnya ideal untuk organisasi yang perlu memproses kumpulan data besar dengan anggaran terbatas. Misalnya, perusahaan telepon mungkin menggunakan Hadoop untuk memproses dan menyimpan catatan panggilan di seluruh server terdistribusi. Pendekatan ini memungkinkan analisis kinerja jaringan yang lebih hemat biaya.

Apache Spark dikenal karena kecepatan dan kesederhanaannya, terutama dalam analisis data real-time. Karena kemampuan pemrosesannya dalam memori, sistem ini unggul dalam penggalian data, analisis prediktif, dan berbagai tugas ilmu data. Organisasi umumnya beralih ke aplikasi yang memerlukan pemrosesan data cepat, seperti analisis streaming langsung.

Sebagai contoh, sebuah platform streaming dapat menggunakan Spark untuk memproses aktivitas pengguna secara real time untuk melacak kebiasaan audiens dan membuat rekomendasi instan.

Basis data NoSQL dirancang untuk menangani data yang tidak terstruktur, menjadikannya pilihan yang fleksibel untuk aplikasi big data. Tidak seperti database relasional, teknologi NoSQL—seperti database dokumen, nilai kunci dan grafik—dapat menskalakan secara horizontal. Fleksibilitas ini membuat mereka penting untuk menyimpan data yang tidak masuk rapi ke dalam tabel.

Misalnya, perusahaan e-commerce mungkin menggunakan database dokumen NoSQL untuk mengelola dan menyimpan deskripsi produk, gambar, dan ulasan.

Big data telah mengubah cara organisasi mengumpulkan insight dan membuat keputusan strategis.

Sebuah studi oleh Harvard Business Review menemukan bahwa perusahaan yang berbasis data lebih menguntungkan dan inovatif daripada perusahaan sejenis.¹ Organisasi yang secara efektif menggunakan big data dan AI melaporkan kinerja yang lebih baik daripada perusahaan sejenis dalam metrik bisnis utama, termasuk efisiensi operasional (81% versus 58%), pertumbuhan pendapatan (77% versus 61%), dan pengalaman pelanggan (77% versus 45%).

Berikut adalah beberapa manfaat dan contoh penggunaan big data yang paling signifikan.

• Pengambilan keputusan yang lebih baik: Menganalisis kumpulan data yang sangat besar memungkinkan organisasi untuk menemukan pola dan tren yang mengarah pada keputusan yang lebih tepat. Sebagai contoh, jaringan toko bahan makanan dapat menggunakan data penjualan dan prakiraan cuaca untuk memprediksi permintaan produk musiman, sehingga membantu pengelolaan stok toko dan mengurangi pemborosan.

• Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan: Big data memungkinkan perusahaan untuk memahami perilaku pelanggan pada tingkat yang lebih terperinci, membuka jalan bagi interaksi yang lebih disesuaikan. Misalnya, analisis big data dapat membantu mengidentifikasi pelanggan yang sering membeli produk perawatan kulit dari merek tertentu. Merek dapat menggunakan informasi ini untuk membantu menargetkan kampanye untuk penjualan dalam waktu terbatas atau penawaran khusus untuk produk serupa.

• Peningkatan efisiensi operasional: Data real-time memungkinkan organisasi merampingkan operasi dan mengurangi pemborosan. Di bidang manufaktur, misalnya, organisasi dapat menganalisis data sensor real-time untuk memprediksi kegagalan peralatan sebelum terjadi. Proses ini, yang dikenal sebagai pemeliharaan prediktif, dapat membantu mencegah waktu henti dan mengurangi biaya pemeliharaan.

• Pengembangan produk yang responsif: Insight big data membantu perusahaan menanggapi kebutuhan pelanggan dan memandu peningkatan produk. Misalnya, jika beberapa pengguna melaporkan bahwa fitur tertentu pada smartphone menguras daya baterai terlalu cepat, pengembang dapat memprioritaskan pengoptimalan fitur tersebut pada pembaruan perangkat lunak berikutnya.

• Penetapan harga yang dioptimalkan: Big data memungkinkan organisasi untuk menyempurnakan strategi penetapan harga berdasarkan kondisi pasar secara real-time. Misalnya, maskapai penerbangan dapat menggunakan insight yang berasal dari big data untuk menyesuaikan harga tiket secara dinamis, menanggapi perubahan permintaan dan harga pesaing.

• Peningkatan manajemen risiko dan deteksi penipuan: Big data memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi dan memantau risiko secara proaktif. Bank, misalnya, menganalisis pola transaksi untuk mendeteksi potensi penipuan. Jika kartu kredit nasabah digunakan untuk pembelian bernilai tinggi yang tidak biasa di negara lain, bank dapat menandai transaksi tersebut dan memberi tahu nasabah untuk verifikasi.

• Inovasi layanan kesehatan: Penyedia layanan kesehatan dapat memanfaatkan big data untuk memahami rekam medis pasien, informasi genetik, dan data dari perangkat wearable. Misalnya, continuous glucose monitor untuk pasien diabetes dapat memantau kadar gula darah secara real-time. Kemampuan ini memungkinkan tenaga medis mendeteksi lonjakan atau penurunan berbahaya dan menyesuaikan rencana perawatan sesuai kebutuhan.

Meskipun big data menawarkan potensi yang sangat besar, big data juga memiliki tantangan yang signifikan, terutama seputar skala dan kecepatannya.

Beberapa tantangan terbesar dari big data meliputi:

• Kualitas dan manajemen data: Menghubungkan titik data dan menjaga keakuratan data dapat menjadi pekerjaan yang rumit, terutama dengan banyaknya informasi yang terus mengalir dari media sosial, perangkat IoT, dan sumber-sumber lainnya. Misalnya, perusahaan logistik mungkin kesulitan untuk mengintegrasikan data GPS dari armadanya dengan masukan pelanggan dan inventaris gudang untuk mendapatkan pandangan yang tepat tentang kinerja pengiriman.

• Skalabilitas: Seiring pertumbuhan data, organisasi perlu memperluas sistem penyimpanan dan pemrosesan agar mampu mengimbanginya. Misalnya, platform streaming yang menganalisis jutaan interaksi penonton setiap hari sering kali harus terus menambah kapasitas storage dan komputasinya untuk menangani permintaan tersebut. Layanan cloud dapat menjadi alternatif yang lebih dapat diskalakan dibanding solusi lokal, namun pengelolaan data dengan volume dan kecepatan tinggi tetap menjadi tantangan.

• Privasi dan keamanan: Peraturan seperti GDPR dan HIPAA memerlukan langkah-langkah privasi dan keamanan data yang ketat, seperti kontrol akses dan enkripsi yang kuat untuk mencegah akses tidak sah ke data pasien. Mematuhi mandat ini bisa jadi sulit ketika kumpulan data sangat besar dan terus berkembang.

• Kompleksitas integrasi: Menggabungkan berbagai jenis data dari berbagai sumber dapat menjadi hal yang sulit secara teknis. Misalnya, rantai retail mungkin kesulitan untuk mengonsolidasikan catatan penjualan terstruktur dengan ulasan pelanggan tidak terstruktur dan data pemasok semi-terstruktur untuk pandangan komprehensif tentang kinerja produk.

• Tenaga kerja yang terampil: Pekerjaan big data membutuhkan keahlian khusus dalam ilmu data, teknik, dan analisis. Banyak organisasi menghadapi tantangan yang terus berlanjut dalam mencari tenaga profesional seperti analis data dan spesialis lainnya yang dapat mengelola dan menginterpretasikan kumpulan data yang besar. Sebagai contoh, lembaga keuangan mungkin kesulitan untuk mempekerjakan ilmuwan data yang terampil dalam machine learning dan pemodelan keuangan untuk menganalisis data transaksi dan memprediksi tren pasar.

72% CEO berkinerja terbaik setuju bahwa memiliki keunggulan kompetitif bergantung pada memiliki AI generatif yang paling canggih. AI mutakhir seperti itu terutama membutuhkan sejumlah besar data berkualitas tinggi.

Sistem AI dan model machine learning yang canggih, seperti model bahasa besar (LLM), bergantung pada proses yang disebut pembelajaran mendalam.

Pembelajaran mendalam menggunakan kumpulan data yang luas dan tidak berlabel untuk melatih model dalam melakukan berbagai tugas yang rumit seperti pengenalan gambar dan ucapan. Big data menyediakan volume (jumlah data yang besar), variasi (jenis data yang beragam), dan kebenaran (kualitas data) yang diperlukan untuk pembelajaran mendalam.

Dengan dasar ini, algoritma machine learning dapat mengidentifikasi pola, mengembangkan insight, dan memungkinkan pengambilan keputusan prediktif untuk mendorong inovasi, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mempertahankan keunggulan kompetitif.