Big data adalah kumpulan informasi yang besar dan kompleks, yang terlalu luas dan rumit untuk dikelola dengan alat pengelolaan data tradisional. Volume informasi merupakan salah satu aspek utama dari big data. Aspek penting lainnya yakni kecepatan perubahan data, format yang beragam, serta wawasan yang muncul saat analisis big data dilakukan. Elemen ini bersama-sama menjadi kunci untuk memahami arti big data dan cara menggunakannya.
Tidak seperti sistem data tradisional yang mengandalkan satu komputer tunggal atau solusi penyimpanan terpusat, big data dikelola menggunakan komputasi terdistribusi—dengan banyak mesin dan sistem penyimpanan yang terhubung dalam jaringan. Dengan pendekatan ini, pemrosesan dibagi di antara banyak mesin, masing-masing menangani sebagian data dalam waktu bersamaan. Dengan komputasi yang terdistribusi, Anda dapat menangani data yang besar dan kompleks secara lebih efisien dan nyaris real-time, dengan cara mengatasi keterbatasan perangkat penyimpanan atau prosesor individu.
Saat orang-orang merujuk pada big data dan apa saja yang membedakannya dengan data regular, mereka akan merujuk pada karakteristik berikut ini—yang dikenal juga dengan “lima V terkait big data”:
- Volume: Data yang dihasilkan berjumlah sangat besar. Data dapat mencakup segalanya, mulai dari transaksi online dan sensor yang terhubung, hingga posting media sosial serta stream video.
- Velositas: Data bergerak dengan cepat. Data dibuat, dialirkan, dan dianalisis secara real-time atau nyaris real-time.
- Varietas: Data tidak hanya berasal dari satu tipe atau kelompok saja. Data memiliki format yang sangat beragam, mulai dari tabel yang terstruktur, hingga konten yang tidak terstruktur seperti file audio, gambar, dan teks berbentuk bebas.
- Veracity (akurasi): Data bisa saja tidak akurat atau tidak konsisten. Veracity mengacu pada keandalan data—apakah data tersebut “bersih” dan konsisten—terutama jika data berasal dari “kebisingan” atau sumber yang tidak lengkap.
- Value (nilai): Data tersebut harus bermanfaat. Nilai big data terletak pada kemampuan data dalam mendukung pengambilan keputusan, meningkatkan proses, dan mengerakkan hasil yang bermanfaat—menyediakan wawasan melalui analisis.
Kelima kualitas ini bersama-sama mendefinisikan hal-hal yang memberikan keunikan pada big data. Organisasi tunggal mungkin saja menghasilkan data kompleks dari interaksi pelanggan, rantai pasokan, sistem karyawan, dan aplikasi cloud. Dengan pengumpulan dan analisis big data, organisasi dapat menggabungkan semua informasi ini, mengelola
aliran data di seluruh sistem, serta mengungkap pola yang mendukung pengambilan keputusan secara lebih tepat dan hasil yang lebih baik.
Bagaimana cara kerja big data?
Penanganan big data mencakup penggabungan kumpulan data kompleks dari berbagai sumber, pengelolaan yang efektif, serta analisis data yang membantu Anda mencapai tujuan bisnis. Langkah-langkah ini saling terkait erat, dan masing-masing berperan penting dalam mengubah informasi mentah menjadi wawasan yang bermanfaat.
Integrasi: Big data berasal dari beraneka ragam sistem, format, serta lokasi di seluruh platform cloud, aplikasi, dan perangkat yang terhubung.
Konektor data—alat, perangkat lunak, atau antarmuka yang mengintegrasikan data antar sistem—menyatukan informasi ke dalam lingkungan pusat yang mengakses, mengatur, dan mempersiapkan data untuk analisis. Langkah ini sering kali meliputi data historis dan real-time, format yang terstruktur dan tidak terstruktur, serta informasi dari seluruh organisasi.
Manajemen: Setelah data terkumpul di satu tempat, data perlu dipersiapkan agar dapat digunakan. Proses ini mencakup pembersihan, pelabelan, pengamanan, dan organisasi data. Manajemen data juga termasuk penerapan peraturan
tata kelola data serta kontrol akses saat kebutuhan. Dengan adanya sistem yang tepat, manajamen data menjadi tanggung jawab seluruh tim dan bukan ditangani oleh TI saja.
Analisis. Penemuan wawasan dalam data dilakukan saat pola, tren, dan hubungan data mulai terungkap. Analis, pengembang, dan ahli domain menggunakan alat big data untuk mengeksplorasi apa saja yang terjadi, mengidentifikasi peluang, dan menguji ide. Beberapa analisis data berjalan real time, sementara analisis lainnya diselenggarakan dalam bentuk batch. Dalam kedua kasus, tujuannya sama: mendukung pengambilan keputusan dan memperbaiki hasil berdasarkan apa saja yang data tunjukkan.
Langkah-langkah ini—integrasi, manajemen, dan analisis—bersama-sama menjadi fondasi untuk cara kerja big data. Jika setiap elemen berjalan optimal, organisasi dapat bekerja lebih cepat, mengambil keputusan yang lebih tepat, dan beradaptasi dengan kondisi yang berubah-ubah secara lebih tangkas dan jelas.
Ikuti Microsoft Fabric