Apa itu analitik big data?

Analitik big data memungkinkan untuk mengungkap tren, pola, dan korelasi dalam data mentah dalam jumlah besar untuk membantu para analis mengambil keputusan berdasarkan data. Proses ini memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan data yang tumbuh secara eksponensial yang dihasilkan dari berbagai sumber, termasuk sensor internet-of-things (IoT), media sosial, transaksi keuangan, dan perangkat pintar untuk memperoleh kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti melalui teknik analitik canggih.

Pada awal 2000-an, kemajuan dalam kemampuan perangkat lunak dan perangkat keras memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan dan mengelola volume besar data yang tidak terstruktur. Dengan lonjakan data yang berharga ini, komunitas sumber terbuka mengembangkan kerangka kerja big data untuk menyimpan dan memprosesnya. Berbagai kerangka kerja ini digunakan untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar secara terdistribusi di seluruh jaringan komputer. Seiring dengan alat dan pustaka tambahan, kerangka kerja big data dapat digunakan untuk:

• Pemodelan prediktif dengan menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dan algoritma statistik
• Analisis statistik untuk eksplorasi data mendalam dan untuk mengungkap pola tersembunyi
• Analisis What-if untuk mensimulasikan skenario yang berbeda dan menjelajahi hasil potensial
• Memproses beragam kumpulan data, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber.

Empat metode analisis data utama – deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif – digunakan untuk mengungkap insight dan pola dalam data organisasi. Metode-metode ini membantu memperdalam pemahaman tentang tren pasar, preferensi pelanggan, serta metrik bisnis penting lainnya.

Perbedaan utama antara analisis big data dan analisis data tradisional adalah jenis data yang ditangani dan alat yang digunakan untuk menganalisisnya. Analisis tradisional berhubungan dengan data terstruktur, biasanya disimpan dalam basis data relasional. Jenis basis data ini membantu memastikan bahwa data terorganisir dengan baik dan mudah dipahami oleh komputer. Analisis data tradisional bergantung pada metode dan alat statistik seperti bahasa kueri terstruktur (SQL) untuk melakukan kueri pada basis data.

Analitik big data melibatkan sejumlah besar data dalam berbagai format, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Kompleksitas data ini membutuhkan teknik analisis yang lebih canggih. Analitik big data menggunakan teknik canggih seperti machine learning dan penambangan data untuk membuat inti sari informasi dari kumpulan data yang kompleks. Seringkali membutuhkan sistem pemrosesan terdistribusi seperti Hadoop untuk mengelola volume data yang besar.

Ini adalah empat metode analisis data yang digunakan dalam big data:

Dimensi berikut ini menyoroti tantangan dan peluang utama yang melekat pada analitik big data.

Volume data yang dihasilkan saat ini, dari feed media sosial, perangkat IoT, hingga catatan transaksi dan lainnya, menyajikan tantangan yang signifikan. Solusi penyimpanan dan pemrosesan data tradisional seringkali tidak memadai untuk menangani skala ini secara efisien. Teknologi big data dan solusi penyimpanan cloud memungkinkan organisasi menyimpan dan mengelola kumpulan data besar dengan biaya efektif, sehingga data berharga tidak perlu dibuang karena keterbatasan penyimpanan.

Data diproduksi dengan kecepatan luar biasa, mulai dari pembaruan media sosial secara real-time hingga catatan perdagangan saham berfrekuensi tinggi. Arus data yang cepat memerlukan kemampuan pemrosesan yang kuat untuk menangkap, memproses, dan menyajikan analisis secara hampir real-time dengan akurasi tinggi. Kerangka kerja pemrosesan aliran dan pemrosesan data dalam memori dirancang untuk menangani arus data yang cepat dan menyeimbangkan antara pasokan dan permintaan.

Data saat ini tersedia dalam berbagai format, mulai dari data terstruktur hingga data numerik dalam basis data tradisional hingga teks, video, dan gambar yang tidak terstruktur dari berbagai sumber seperti media sosial dan pengawasan video. Variasi ini menuntut sistem manajemen data yang fleksibel untuk menangani dan mengintegrasikan berbagai jenis data yang berbeda untuk analisis yang komprehensif. Basis data NoSQL, danau data, dan teknologi skema-saat-baca memberikan fleksibilitas yang diperlukan untuk mengakomodasi sifat big data yang beragam.

Keandalan dan keakuratan data sangat penting, karena keputusan yang didasarkan pada data yang salah atau tidak lengkap dapat menghasilkan dampak negatif. Fakta mengacu kepada kepercayaan data, yang mencakup masalah kualitas data, kebisingan, dan deteksi anomali. Teknik dan alat untuk pembersihan, validasi, dan verifikasi data sangat penting untuk menjaga integritas big data, sehingga organisasi dapat membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang akurat dan dapat diandalkan.

Analitik big data bertujuan untuk mengekstrak insight yang dapat ditindaklanjuti yang menawarkan nilai nyata. Ini melibatkan mengubah kumpulan data yang luas menjadi informasi bermakna yang dapat menginformasikan keputusan strategis, mengungkap peluang baru, dan mendorong inovasi. Analitik tingkat lanjut, machine learning, dan AI adalah kunci untuk membuka nilai yang terkandung dalam big data, mengubah data mentah menjadi aset strategis.

Profesional data, analis, ilmuwan, dan ahli statistik menyiapkan dan memproses data di data lakehouse, yang menggabungkan kinerja gudang data dengan fleksibilitas danau data untuk membersihkan data dan memastikan kualitasnya. Proses mengubah data mentah menjadi insight berharga mencakup beberapa tahapan utama:

• Kumpulkan data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data, yang dapat berupa campuran bentuk terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber seperti cloud, aplikasi seluler, dan sensor IoT. Langkah ini adalah ketika organisasi mengadaptasi strategi pengumpulan data mereka dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber ke dalam repositori pusat seperti data lake, yang secara otomatis dapat menetapkan metadata untuk pengelolaan dan aksesibilitas yang lebih baik.

• Data proses: Setelah dikumpulkan, data harus diatur secara sistematis, diekstraksi, diubah, dan kemudian dimuat ke dalam sistem penyimpanan untuk memastikan hasil analitis yang akurat. Pemrosesan melibatkan pengubahan data mentah ke dalam format yang dapat digunakan untuk analisis, yang mungkin melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, pengubahan tipe data, atau pengorganisasian data ke dalam format struktur. Mengingat pertumbuhan eksponensial data yang tersedia, tahap ini dapat menjadi tantangan. Strategi pemrosesan dapat bervariasi antara pemrosesan batch, yang menangani volume data besar selama jangka waktu panjang, dan pemrosesan aliran, yang menangani batch data real-time yang lebih kecil.

• Bersihkan data: Terlepas dari ukurannya, data harus dibersihkan guna memastikan kualitas dan relevansi. Pembersihan data mencakup pemformatan yang benar, penghapusan duplikat, dan eliminasi entri yang tidak relevan. Data bersih mencegah kerusakan hasil dan menjaga keandalan dan akurasi.

• Menganalisis data: Analisis tingkat lanjut, seperti penambangan data, analisis prediktif, machine learning, dan pembelajaran mendalam, digunakan untuk memilah-milah data yang telah diproses dan dibersihkan. Metode ini memungkinkan pengguna menemukan pola, hubungan, dan tren dalam data, sehingga memberikan landasan yang kuat bagi pengambilan keputusan yang tepat.

Di bawah payung Analisis, ada banyak teknologi yang kemungkinan besar dimanfaatkan, termasuk penambangan data, yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam kumpulan data besar; analisis prediktif, yang memperkirakan tren dan peluang di masa depan; dan pembelajaran mendalam, yang meniru pola pembelajaran manusia untuk mengungkap ide-ide yang lebih abstrak.

Pembelajaran mendalam menggunakan neural networks dengan beberapa lapisan untuk memodelkan pola kompleks dalam data. Tidak seperti algoritma machine learning tradisional, pembelajaran mendalam belajar dari gambar, suara, dan teks tanpa bantuan manual. Untuk analitik big data, kemampuan yang kuat ini berarti volume dan kompleksitas data tidak menjadi masalah.

Model pemrosesan bahasa alami (NLP) memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Dalam analisis big data, NLP mengekstrak insight dari data teks tak terstruktur yang sangat besar yang dihasilkan di seluruh organisasi dan seterusnya.

Data terstruktur mengacu pada informasi yang sangat terorganisir yang mudah dicari dan biasanya disimpan dalam basis data relasional atau spreadsheet. Data ini mengikuti skema yang kaku, di mana setiap elemen didefinisikan dengan jelas dan diatur dalam bidang tetap di dalam catatan atau file. Contoh data terstruktur meliputi:

• Nama dan alamat pelanggan dalam sistem manajemen hubungan pelanggan (CRM)
• Data transaksional dalam catatan keuangan, seperti angka penjualan dan saldo akun
• Data karyawan dalam database sumber daya manusia, termasuk jabatan dan gaji

Keuntungan utama data terstruktur adalah kemudahannya untuk entri, pencarian, dan analisis, yang sering kali menggunakan kueri basis data langsung seperti SQL. Namun, semesta big data yang berkembang pesat berarti bahwa data terstruktur hanya mewakili sebagian kecil dari total data yang tersedia bagi organisasi.

Data tidak terstruktur tidak memiliki model data yang baku, sehingga lebih sulit untuk dikumpulkan, diproses, dan dianalisis. Data terdiri atas sebagian besar data yang dihasilkan saat ini, dan mencakup format seperti:

• Konten tekstual dari dokumen, email, dan postingan media sosial
• Konten multimedia, termasuk gambar, file audio, dan video
• Data dari perangkat IoT, yang dapat mencakup campuran data sensor, file log, dan data deret waktu

Tantangan utama dari data yang tidak terstruktur adalah kompleksitas dan kurangnya keseragaman, sehingga membutuhkan metode yang lebih canggih untuk mengindeks, mencari, dan menganalisis. NLP, machine learning, dan platform analitik tingkat lanjut sering kali digunakan untuk mengekstrak insight yang bermakna dari data yang tidak terstruktur.

Data semi-terstruktur menempati jalan tengah antara data terstruktur dan data tidak terstruktur. Meskipun data ini tidak disimpan dalam basis data relasional, data tersebut menggunakan tag atau penanda lain untuk memisahkan elemen semantik dan mengatur hierarki catatan serta bidang secara terstruktur. Contohnya antara lain:

• File JSON (JavaScript Object Notation) dan XML (eXtensible Markup Language), yang umumnya digunakan untuk pertukaran data web
• Email, di mana data memiliki format standar (mis., header, subjek, isi) namun konten di dalam setiap bagian tidak terstruktur
• Database NoSQL, dapat menyimpan dan mengelola data semi-terstruktur lebih efisien daripada database relasional tradisional

Data semi-terstruktur menawarkan fleksibilitas lebih dibandingkan data terstruktur, namun tetap lebih mudah dianalisis dibandingkan data tidak terstruktur, menjadikannya pilihan ideal untuk aplikasi web dan integrasi data.

Memastikan kualitas dan integritas data, mengintegrasikan sumber data yang berbeda, melindungi privasi data dan keamanan data, serta menemukan talenta yang tepat untuk menganalisis dan menafsirkan data dapat menghadirkan tantangan bagi organisasi yang ingin memanfaatkan volume data mereka yang luas. Berikut ini adalah manfaat yang dapat diwujudkan organisasi setelah mereka melihat kesuksesan dengan analitik big data:

Salah satu keuntungan yang menonjol dari analitik big data adalah kemampuan untuk memberikan kecerdasan real-time. Organisasi dapat menganalisis sejumlah besar data karena dihasilkan dari berbagai sumber dan dalam berbagai format. Insight real-time memungkinkan bisnis untuk mengambil keputusan cepat, merespons perubahan pasar secara instan, serta mengidentifikasi dan menindaklanjuti peluang yang muncul.

Dengan analitik big data, organisasi dapat mengungkap tren, pola, dan korelasi yang sebelumnya tersembunyi. Pemahaman yang lebih baik membekali pemimpin dan pengambil keputusan dengan informasi yang dibutuhkan untuk mengembangkan strategi yang lebih efektif, meningkatkan pengambilan keputusan bisnis di bidang manajemen rantai pasok, e-commerce, operasi, dan arah strategis umum.

Analitik big data mendorong penghematan biaya dengan mengidentifikasi efisiensi dan pengoptimalan proses bisnis. Organisasi dapat menentukan pengeluaran yang boros dengan menganalisis kumpulan data yang besar, merampingkan operasi, dan meningkatkan produktivitas. Selain itu, analisis prediktif dapat membuat perkiraan tren masa depan, sehingga perusahaan dapat mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien dan menghindari kesalahan langkah yang merugikan.

Memahami kebutuhan, perilaku, dan sentimen pelanggan sangat penting untuk keterlibatan yang sukses dan analitik big data menyediakan alat untuk mencapai pemahaman ini. Perusahaan memperoleh insight tentang preferensi konsumen dan menyesuaikan strategi pemasaran mereka dengan menganalisis data pelanggan.

Analisis big data meningkatkan kemampuan organisasi untuk mengelola risiko dengan menyediakan alat untuk mengidentifikasi, menilai, dan mengatasi ancaman secara real time. Analisis prediktif dapat meramalkan potensi bahaya sebelum bahaya tersebut muncul, sehingga perusahaan dapat menyusun strategi pencegahan.

Karena organisasi di seluruh industri berupaya memanfaatkan data untuk mendorong pengambilan keputusan, meningkatkan efisiensi operasional, dan menyempurnakan pengalaman pelanggan, permintaan akan profesional terampil dalam analisis big data telah melonjak. Berikut adalah beberapa jalur karier terkemuka yang memanfaatkan analisis big data:

Ilmuwan data menganalisis data digital yang kompleks untuk membantu bisnis dalam mengambil keputusan. Dengan menggunakan pelatihan ilmu data dan teknologi analitik canggih, termasuk machine learning dan pemodelan prediktif, mereka mengungkap insight tersembunyi dalam data.

Analis data mengubah data menjadi informasi dan informasi menjadi insight. Mereka menggunakan teknik statistik untuk menganalisis dan mengekstrak tren yang berarti dari kumpulan data, sering kali untuk menginformasikan strategi dan keputusan bisnis.

Insinyur data mempersiapkan, memproses, dan mengelola infrastruktur dan alat bantu big data. Mereka juga mengembangkan, memelihara, menguji, dan mengevaluasi solusi data dalam organisasi, dan sering kali bekerja dengan kumpulan data yang sangat besar untuk membantu proyek analitik.

Insinyur machine learning berfokus pada merancang dan mengimplementasikan aplikasi machine learning. Mereka mengembangkan algoritma canggih yang belajar dari dan membuat prediksi pada data.

Analis intelijen bisnis (BI) membantu bisnis membuat keputusan berbasis data dengan menganalisis data untuk menghasilkan insight yang dapat ditindaklanjuti. Mereka sering menggunakan alat BI untuk mengubah data menjadi laporan dan visualisasi yang mudah dipahami untuk pemangku kepentingan bisnis.

Spesialis ini fokus pada representasi visual data. Mereka membuat visualisasi data yang memudahkan pengguna memahami makna data dengan menyajikannya dalam konteks visual yang jelas.

Arsitek data merancang, membuat, menyebarkan, dan mengelola data architect organisasi. Mereka mendefinisikan bagaimana data disimpan, dikonsumsi, diintegrasikan, dan dikelola oleh berbagai entitas data dan sistem TI.