Apa itu Big Data dan Bagaimana Cara Kerjanya

Istilah big data barangkali belum setenar istilah-istilah teknologi digital lainnya saat ini, apalagi bila berkaitan dengan istilah e-commerce misalnya. Padahal big data disebut-sebut sebagai salah satu teknologi masa depan yang mulai berkembang.

Di Indonesia sendiri ada satu perusahaan yang cukup sering disebut-sebut, terutama pada saat-saat kampanye Presiden beberapa tahun yang lalu. Perusahaan tersebut adalah Drone Emprit yang didirikan oleh Ismail Fahmi.

Drone Emprit sendiri merupakan salah satu perusahaan teknologi di Indonesia yang bergerak di bidang analisis data, atau dalam hal ini analisis big data.

Meski demikian istilah big data itu sendiri awalnya muncul pada tahun 2000 an oleh Doug Laney yang merupakan salah satu analis industri yang ternama. Tapi sebenarnya apa itu big data? Bagaimana implikasinya di Indonesia?

Baca Juga: Jenis-jenis penyimpanan online (Cloud)

Apa itu Big Data

Secara istilah big data merupakan sekumpulan set data yang sangat besar dan kompleks. Data tersebut demikian besarnya sehingga piranti pemrosesan data tradisional tidak mampu menganalisisnya.

Demikian besarnya pula sehingga tantangan yang ada dibalik analisis big data ini cukup besar. Diantaranya adalah cara mengumpulkan data, cara menyimpan data, cara menganalisis data, hingga visualisasi, transfer, isu sensitivitas data dan kesahihan data.

Meski demikian, semakin besar data yang didapat serta dianalisis tentu saja meningkatkan kemungkinan analisis yang didapatkan tepat. Bahkan hasilnya bisa membuka informasi-informasi baru yang sulit terbuka sebelumnya.

Konsep big data sendiri datang dengan The Three V’s, atau ‘tiga huruf V’ yakni:

• Volume dimana sebuah big data merupakan sekumpulan data dengan volum yang sangat tinggi dan terkadang tidak terstruktur. Beberapa data tersebut misalnya feed Twitter, alur klik user di suatu laman web atau aplikasi. Nilai volum dari data tersebut bisa mencapai ukuran TB atau bahkan PB (petabytes).
• Velocity atau kecepatan, dimana sebuah aliran data harus bisa diperlakukan dengan kecepatan yang tinggi. Kecepatan penerimaan ataupun pemrosesan big data haruslah tinggi. Bahkan beberapa teknologi saat ini sudah mampu melakukan pengolahan data serta evaluasi data secara real time.
• Variety alias variasi. Bicara mengenai data tradisional, umunya data yang dikumpulkan merupakan data terstruktur dan fit sehingga bisa dengan mudah dianalisis. Sementara pada big data, data yang didapatkan umumnya tidak terstruktur dan berasal dari berbagai sumber sehingga butuh pemrosesan sebelumnya agar data tersebut bisa dianalisis.

Selain tiga V tersebut, banyak pakar big data saat ini yang memasukkan kembali unsur 2 V lainnya yakni value and veracity. Value maksudnya seberapa bermakna nya data tersebut, sementara veracity mengarah kepada seberapa akurat dan dapat dipercaya kah data-data tersebut.

Bila memiliki value dan veracity yang tinggi, sebuah set big data akan menjadi nilai yang amat besar. Apalagi bagi perusahaan yang memang memiliki tujuan bisnis, misalnya untuk pengembangan produk berdasarkan masukan dan insight dari big data tersebut.

Dengan melakukan analisis big data, suatu perusahaan bisa mendapatkan gambaran utuh bukan hanya produk yang mereka jual namun juga pandangan orang secara umum terhadap perusahaan mereka.

Tujuannya tentu saja agar perusahaan tersebut bisa mengambil langkah-langkah strategis terkait dengan citra perusahaan hingga terkait pengembangan dan penjualan produk mereka selanjutnya.

Sekarang mengerti kan kenapa big data saat ini menjadi begitu penting dan barangkali merupakan salah satu ilmu masa depan.

Meski demikian kelebihan big data di atas juga berarti tantangan bagi para pakar di masa mendatang. Karena saat ini saja diketahui ukuran big data membesar dengan kecepatan 2 kali lipat setiap 2 tahun.

Kecepatan yang sangat tinggi itu tentu membuat para pakar harus berpikir dengan keras sehingga teknologi yang ada di masa mendatang bisa menangani big data yang semakin ‘big’. Karena bila tidak tentu saja data yang semakin besar tersebut menjadi tidak bermanfaat.

Sejarah Big Data

Big data sendiri, walaupun baru dikenal dalam beberapa tahun terakhir. Sejarah big data di awali di awal-awal tahun 60 – 70 an. Di tahun-tahun itulah ‘warga dunia’ mulai melek data serta analisisnya melalui ilmu statistika.

Sementara itu kemunculan Facebook dan berbagai media sosial lainnya di tahun 2000 an membuat orang mulai menyadari betapa pentingnya data user yang dimiliki platform media sosial tersebut.

Meski demikian permasalahan timbul, karena input yang ada dari platform-platform media sosial di masa itu terlalu besar untuk disimpan dan di olah. Masalah ini kemudian ditangani secara perlahan, diawali dengan kemunculan Apache Hadoop (saat ini bersama Apache Spark) dan NoSQL.

Spark sendiri merupakan salah satu open-source framework yang diciptakah khusus untuk menyimpan dan menganalisis big data. Dengan adanya Spark, permasalahan terkait big data mulai bisa ditangani. Sejak itu pula kemudian volume big data berkembang dengan sangat cepat.

Lebih jauh lagi, keterlibatan teknologi dalam setiap aspek kehidupan manusia membuat input big data semakin besar. Semakin banyak informasi yang bisa didapatkan oleh mesin terkait penggunanya.

Cara Kerja Big Data

Kamu yang merupakan seorang entrepreneur bisa-bisa saja kok memanfaatkan big data untuk menjalankan perusahaanmu. Dengan big data ini, kamu bisa mendapatkan banyak insight untuk melakukan perencanaan perusahaan.

Nah untuk itulah kamu juga harus paham bagaimana cara memperlakukan big data ini!

1. Integrasi data.
   • Dibandingkan dengan data-data tradisional yang bisa ditangani dengan cara “ETL” alias extract transform and load, cara pengolahan big data jauh lebih rumit dari itu.
   • Alasannya karena big data terdiri dari sekumpulan input yang berbeda-beda dan harus diproses sebelum benar-benar bisa diolah. Misalnya kamu bisa mengumpulkan data berupa komentar konsumen di ruang publik, data foto-foto konsumen dengan produkmu di media sosial, atau bahkan traffic di laman website dan media sosialmu.
   • Setelah memproses dan membuat format yang seragam itulah baru kamu bisa menyodorkan data tersebut kepada analis bisnismu.
2. Manage
   • Untuk bisa me-manage data dengan benar, faktor terpenting yang tidak bisa kamu lupakan adalah caramu menyimpan data tersebut. Pilihannya memang sangat banyak, tapi bagi kamu yang memiliki dana terbatas tentu cloud storage merupakan salah satu solusinya.
3. Analisis data.
   • Investasimu yang besar untuk mengumpulkan dan me-manage data baru bisa terbayarkan apabila kamu bisa melakukan analisis big data.
   • Sayangnya seperti yang telah kami jelaskan di awal, software-software olah data tradisional tidak akan mampu mengolah big data yang begitu besar dan kompleks. Kamu harus bisa membuat pemodelan data menggunakan machine learning dan artificial intelligence sehingga bisa dianalisis dengan baik.
   • Bila data sudah dianalisis, percayalah kamu akan menemukan banyak input, insight, dan penemuan baru yang bisa kamu manfaatkan untuk kemajuan perusahaanmu.

Peran Big Data dalam Kehidupan Manusia

Dengan semakin besarnya input data yang bisa disimpan dan dianalisis, big data semakin lama menyimpan potensi manfaat yang sangat besar. Terlebih lagi berbagai masalah terkait big data mulai bisa ditangani berkat teknologi semacam Hadoop.

Oleh karena itulah dalam beberapa tahun belakangan ini bahkan konsep serta pemrosesan big data sudah bukan menjadi halangan. Bahkan big data sendiri sudah digunakan di dalam beberapa aspek, diantaranya adalah:

1. Pengembangan Produk.
   • Perusahaan-perusahaan seperti Netflix sudah memanfaatkan big data untuk mengantisipasi permintaan konsumen. Dengan big data Netflix mampu membuat prediksi untuk produk dan layanan terbaru mereka berdasarkan input data yang telah didapatkan sebelumnya.
   • Adapula perusahaan konvensional seperti P&G yang telah memanfaatkan big data dan analisisnya untuk melakukan pengembangan produk. P&G memanfaatkan fokus-fokus grup, media sosial, uji coba pasar, untuk kemudian dianalisis menjadi strategi baru dalam produksi dan peluncuran produk terbaru mereka.
2. Prediksi dalam maintenance
   • Fungsi ini sangat berguna dimanfaatkan oleh perusahaan yang bergerak di industri manufaktur. Perusahaan-perusahaan semacam ini biasanya memiliki ratusan dan bahkan ribuan alat dari berbagai vendor dengan tahun pembuatan beragam pula. Masing-masing bekerja setiap hari tanpa henti dengan proses yang berbeda-beda setiap alatnya. Dari sinilah kemudian bisa didapatkan jutaan data yang bisa dikumpulkan dan dianalisis untuk memprediksi kegagalan mekanis yang mungkin timbul pada setiap alat yang digunakan. Dengan cara ini perusahaan bisa melakukan maintenance alat dengan sangat tepat dan efisien.
3. Customer experience sebagai salah satu strategi marketing.
   • Bila di zaman dahulu untuk mengumpulkan pengalaman pelanggan kita biasa menggunakan survey dengan sampel sedikit. Big data memungkinkan perusahaan mengumpulkan sudut pandang konsumen secara lebih luas dan menyeluruh. Perusahaan baik perusahaan kecil atau dropshipper hingga reseller bisa mengambil masukan mulai dari media sosial, kunjungan web, riwayat telpon, dan sumber-sumber lainnya sehingga bisa menganalisisnya menjadi masukan untuk kemudian memberikan produk selanjutnya.
   • Lebih lanjut lagi dengan memiliki big data sebagai input, sebuah perusahaan sejatinya akan mampu memberikan produk yang lebih “dipersonalisasi” dan mengantisipasi berbagai masalah yang mungkin ditimbulkan dari setiap produk yang diluncurkan.
4. Keamanan siber (cyber security).
   • Dengan big data, seorang ahli keamanan siber mampu menilai pola-pola yang mungkin digunakan dalam penipuan siber. Sama seperti beberapa fungsi di atas, input data yang tinggi membuat seorang ahli keamanan siber bekerja lebih efisien dan cepat dalam hal mengantisipasi serangan.
5. Machine Learning.
   • Mesin kecerdasan buatan merupakan salah satu isu hangat yang sering dibahas. Dengan teknologi ini manusia mampu membuat mesin yang bisa ‘belajar dengan sendirinya’. Mengapa big data begitu penting? Karena machine learning membutuhkan input (berupa data) yang besar, keberadaan big data membuat hal ini menjadi mungkin. Sebelum adanya big data, sulit membuat model machine learning karena input data yang terlalu sedikit.
6. Efisiensi operasional.
   • Berkaitan dengan poin (1), (2), dan (3). Bila sebuah perusahaan sudah memanfaatkan teknologi big data dengan benar, maka dipastikan manajemen dan operasional hariannya akan jauh lebih efisien. Dengan input data yang besar, perusahaan bisa membuat pemodelan mengenai apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan misalnya dalam produksi barang, marketing, hingga ketika meluncurkan produk baru.

Aplikasi Konkret Big Data

Dengan semakin besarnya big data, dan kemampuan pengolahan big data yang juga semakin canggih. Peng-aplikasian big data saat ini sudah bukan isapan jempol belaka. Aplikasi big data yang awalnya banyak ditujukan di perusahaan dengan tujuan marketing dan maintenance, saat ini mulai digunakan di banyak bidang.

Big data yang begitu populer bahkan telah menarik perusahaan besar macam IBM, Microsoft, SAP, HP, Dell, dan Oracle Corporation untuk berinvestasi lebih dari US$ 15 miliar dalam pengembangan piranti lunak spesifik untuk manajemen dan analisis big data.

Di tahun 2010 saja diketahui bahwa industri manajemen dan analisis big data bernilai hingga US$ 100 miliar di seluruh dunia dengan nilai pengembangan hingga 10% per tahunnya. Nilai ini mengalahkan nilai perkembangan bisnis piranti lunak hingga 2 kali lipatnya.

Lalu bidang apa saja yang saat ini telah memanfaatkan teknologi big data secara konkret?

Pemerintahan

Boleh dibilang penggunaan big data di bidang pemerintahan membuat proses pemerintahan jauh lebih mudah dan efisien. Meski demikian dengan penguasaan big data, artinya pemerintah memiliki kontrol dan kendali yang semakin kuat atas rakyatnya.

Salah satu pemanfaatan big data di bidang pemerintahan yang cukup populer saat ini adalah sistem CRVS (Civil Registration and Vital Statistics) yang diperkenalkan WHO sebagai pencatatan sipil yang mencakup data kelahiran, kematian, secara detil termasuk penyebab kematian, dan riwayat pernikahan dan perceraian.

Sistem seperti ini memang sudah populer sejak lama, di Indonesia sendiri dijalankan oleh Disdukcapil (Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil). Permasalahannya adalah, dengan cara tradisional ini akurasi data menjadi pertanyaan. Big data lah jawabannya!

Beberapa negara yang menginisiasi CVRS berbasis big data diantaranya adalah Rwanda, Oman, dan Selandia Baru. Adapula WHO dengan sistem Monitoring of Vital Events (MOVE-IT) dan negara-negara afrika dengan iCivil Africa nya.

Layanan Kesehatan

Analisis big data memungkinkan para penyedia layanan kesehatan untuk meningkatkan layanan secara keseluruhan. Hal ini mencakup pengobatan yang ter-personalisasi, analisis peresepan obat, risiko pengobatan klinis, analisis prediksi kesehatan, dan masih banyak lagi.

Apalagi di dunia kesehatan pengumpulan data bukanlah barang baru. Banyak layanan kesehatan yang sudah memanfaatkan teknologi rekam medis elektronik yang berisi informasi kesehatan secara digital.

Dengan adanya rekam medis elektronik sejak lama, teknologi manajemen dan analisis big data saat ini bisa membantu para pemberi layanan kesehatan melakukan analisis dari kumpulan rekam medis elektronik yang ada.

Satu-satunya permasalahan analisis big data di dunia kesehatan adalah isu etik dan privacy. Karena big data yang terkumpul di dalam dunia kesehatan umumnya merupakan data kesehatan pasien, yang di negara manapun pasti dilindungi kerahasiaannya oleh undang-undang.

Wah semoga masalah terakhir ini bisa ditangani ya, karena bila analisis big data benar-benar diimplementasikan secara 100% di bidang kesehatan manfaatnya bisa sangat besar!

Pendidikan

Bukan persoalan implementasi big data secara konkret, namun penemuan big data saat ini membuat banyak institusi pendidikan menyadari bahwa ilmu pengolahan data yang sebelumnya ada tidak cukup untuk menangani masalah big data ini.

Saat ini banyak universitas di dunia, khususnya di Amerika Serikat bahkan membuat program master (S2) yang ditujukan untuk mencetak master-master di bidang pengolahan dan analisis big data ini.

Selain itu ada pula beberapa program singkat berupa private bootcamp seperti The Data Incubator atau General Assembly yang secara khusus memiliki tujuan mencetak ahli-ahli di bidang pengolahan dan analisis big data.

Lebih lanjut lagi isu ini juga mencuat di sekolah-sekolah bisnis yang ada di seluruh dunia. Sekolah-sekolah bisnis yang ada saat ini seharusnya sadar bahwa seorang lulusan sekolah bisnis harus bisa menangani big data yang sudah lagi tidak bersifat one-size-fits-all layaknya pengolahan data tradisional.

Sehingga kemudian pada akhirnya mereka bisa mencetak konsultan bisnis dan ahli marketing yang mampu mengolah big data secara keseluruhan.

Media

Bicara soal pemanfaatan big data tentu saja kurang rasanya bila kita tidak membahas penggunaannya di dalam dunia media. Karena media sosial saat ini sebenarnya merupakan sekumpulan big data yang siap dikumpulkan dan dianalisis oleh praktisi media.

Bila di zaman dahulu para praktisi ini biasa mengumpulkan informasi dari koran, majalah, acara televisi secara tersendiri. Maka saat ini keberadaan media sosial dan internet membuat para praktisi harus mengumpulkan jutaan data terkait informasi konsumen hingga consument behavior di dalamnya.

Tujuannya? Tentu saja iklan dan konten yang tertarget!

Kalau kamu masih bingung, pasti kamu sering ‘deh’ ketika membuka laman website kamu melihat iklan yang seolah-olah sesuai dengan kebutuhanmu. Hal ini adalah hasil dari pengolahan big data yang brilian.

Kamu yang memiliki minat terhadap gitar misalnya, pasti sehari-harinya sering melakukan pencarian seputar gitar di Google. Malah mungkin beberapa kali kamu tercatat pergi ke toko-toko gitar di Google Maps.

Dari situlah kemudian Google mendapat ‘masukan’ bahwa kamu (si user) merupakan penggemar gitar, yang mungkin sedang mencari gitar terbaru. Kemudian Google akan mengeluarkan output berupa iklan-iklan gitar yang seringkali muncul ketika kamu membuka laman website.

Tujuannya? Tentu saja agar iklan tersebut sampai kepada kamu yang memang tertarik dengan gitar. Akhirnya? Supaya kamu klik iklan tersebut, dan bahkan bisa-bisa kamu membeli gitar dari iklan tersebut.

Beberapa Perusahan Analisis Big Data Terkemuka di Dunia

Hingga saat ini ada beberapa perusahaan terkemuka yang bergerak di bidang analisis big data. Bahkan beberapa perusahaan terkemuka ini diketahui telah memiliki klien perusahaan-perusahaan besar di seluruh dunia.

Beberapa perusahaan tersebut adalah:

1. ScienceSoft
   • Perusahaan yang berkantor di Eropa ini didirikan pada tahun 1989, merupakan perusahaan yang bergerak di bidang konsultasi dan pengembangan IT.
   • Klien yang pernah menggunakan perusahaan ini diantaranya Walmart, Viber, Koch Media, dan Heinz.
2. Core Value Inc.
   • Perusahaan ini didirikan pada tahun 2004 dan berkantor di New Jersey. Memiliki tim yang terdiri dari 450 orang ahli yang spesifik menangani integrasi dan pengembangan data dan machine learning.
   • Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Mondo, Rolls-Royce, Judo, Recyclebank.
3. ThirdEye Data
   • Perusahaan yang didirikan pada 2010 ini memiliki kantor di Santa Clara, California. ThirdEye Data bergerak di bidang konsultasi big data, BI, dan kecerdasan buatan (artificial intelligence).
   • Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Microsoft, Amazon, Google, intel, Nokia, Symantec, GettyImages, dan Amgen.
4. PSL Corp.
   • Perusahaan yang didirikan pada tahun 1986 ini berkantor di New York, Kolombia, dan Meksiko. Terdiri dari 650 pekerja yang seluruhnya terspesialisasi di bidang pengembangan piranti lunak, konsultasi big data, cloud consulting, pengembangan web, dan integrasi sistem.
   • Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Deloitte, Bridgestone, Arris, dan Brinks.
5. Altoros
   • Perusahaan ini didirikan pada tahun 2001, dan saat ini berkantor di Minsk, Belarusia. Altoros bergerak di bidang konsultasi big data, cloud consulting, serta layanan kecerdasan buatan dan blockchain.
   • Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Toyota, WMG, Sony, dan Allstate.
6. Oxagile
   • Merupakan salah satu perusahaan pengembangan piranti lunak yang didirikan pada tahun 2005. Saat ini Oxagile memiliki 300 pekerja yang terspesialisasi di bidang pengembangan piranti lunak dan web, serta konsultasi big data.
   • Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Google, Disney, Telecom Argentina, Thomson Reuters, dan Vodavone.
7. Beyond The Arc
   • Merupakan perusahaan yang didirikan pada tahun 2001 dan berkantor di Berkeley, California. Perusahaan ini bergerak di bidang Business Intelligence, integrasi sistem, kecerdasan buatan, big data, dan strategi marketing.
   • Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah Fremont Bank, IBM, The New York Times, Imation, dan Wells Fargo.
8. Denologix
   • Merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang big data, integrasi sistem, dan business intelligence. Didirikan di tahun 2002 dan saat ini berkantor di New York, Chicago, Vancouver, dan Seattle.
   • Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini diantaranya adalah ADP, Adidas, BELL, Samsung, Canada Post, City Bank, dan Brookfield.
9. Nevron Software
   • Merupakan salah satu perusahaan yang didirikan pada tahun 1998. Perusahaan ini bergerak di bidang konsultasi big data, pengembangan web, serta pengembangan piranti lunak custom.
   • Klien yang pernah menggunakan jasa perusahaan ini adalah Dell, LG, MetLife, dan Cisco.

Big Data dan Pandemi COVID-19

Tidak dapat dipungkiri kalau pemanfaatan big data di masa pandemi bisa sangat membantu banyak orang. Tingginya jumlah korban Covid-19 di seluruh dunia tentu membuat kerja para tenaga medis saat ini semakin kewalahan.

Berangkat dari sanalah kemudian para ilmuwan IT dan statistika berlomba-lomba. Banyak diantara mereka yang mencoba mencari celah dari sebuah big data. Bagaimana cara mengumpulkan big data tersebut, indikator apa yang akan diambil, dan bagaimana pemanfaatannya.

Google Mobility - salah satu big data yang cukup populer di masa pandemi ini adalah google mobility. Dimana banyak pemerintah di seluruh dunia saat ini mencoba memanfaatkan big datar dari aplikasi Google Mobility.

Google Mobility sanggup melakukan tracing pergerakan manusia, khususnya yang menggunakan Google. Dari sana pemerintah misalnya bisa melakukan monitoring tanpa harus menghabiskan banyak anggaran, demi penegakkan protokol.

Selain itu pengumpulan big data juga bisa digunakan oleh pemerintah menentukan strategi penanganan Covid-19 di daereahnya. Misalnya kapan dan dimana kasus-kasus melonjak, dari sana bisa dibuat turunan mengenai pelarangan.

Hasilnya tentu saja bisa dibuat aturan pelarangan khusus yang spesifik dan tidak mengganggu secara luas. Khususnya mengganggu dunia usaha, apabila pelarangan dilakukan secara menyeluruh.

Selain itu tentu saja masih banyak lagi pemanfaatan big data yang bisa digunakan untuk mengatasi Covid-19. Masalahnya, saat ini masih sedikit ilmuwan yang sanggup melakukan pengolahan big data. Bukan hanya di Indonesia namun di seluruh dunia.

Wah wah, sayang sekali ya. Padahal manfaatnya begitu luas.

Penutup

Nah itu dia beberapa hal yang perlu kamu pahami mengenai apa itu big data, bagaimana cara kerja big data, hingga bagaimana implementasi big data di dalam kehidupan kita saat ini.

Boleh dibilang memang big data merupakan salah satu penemuan yang cukup penting, namun perkembangannya cukup cepat. Sehingga diharapkan pula ke depannya akan semakin banyak pakar dan perusahaan yang bergerak di bidang ini.

Selain itu kamu yang melihat peluang ini, ditambah ilmu dan latar belakang pendidikan yang cukup, tentu saja bisa menjadikan big data sebagai salah satu bisnis mu.