Selami Lebih Dalam, Apa Itu Big Data?

Selami Lebih Dalam, Apa Itu Big Data?

28 Januari 2022

Belakangan ini, istilah big data semakin sering dibicarakan. Big data digambarkan sebagai suatu hal yang punya kekuatan besar. Namun, sebenarnya, apa itu big data dan seperti apa karakteristik serta konsepnya? Untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut, berikut penjelasan lengkapnya!

Apa itu big data?

Secara sederhana, big data adalah istilah yang digunakan untuk menyebut data berukuran besar. Ukurannya terbilang sangatlah besar, sehingga tidak dapat disimpan dan diproses dengan komputasi konvensional dalam jangka waktu tertentu.

Lalu, berapakah ukuran tepatnya hingga suatu data bisa disebut big data? Banyak yang menganggap bahwa data yang ukurannya tidak dapat dihitung dalam metrik gigabyte, terabytes, petabytes, atau bahkan exabytes otomatis bisa disebut sebagai big data. Namun, anggapan tersebut tidak sepenuhnya benar.

Sebuah data bisa disebut seperi itu tergantung pada konteks yang menyertainya. Misalnya, Gmail Anda hanya bisa melampirkan file data yang tidak lebih dari 25 MB. Maka, file data di atas 25 MB bisa dikatakan sebagai big data untuk sebuah lampiran email yang dikirim melalui Gmail.

Karakteristik Big Data

Untuk memudahkan Anda mengenali data apa saja yang bisa dikategorikan sebagai big data, ada baiknya untuk mengenali karakteristiknya, seperti berikut:

1. Volume

Seperti yang telah disebutkan, cara termudah untuk mengenali big data adalah melihat volumenya meski terkadang Anda juga harus melihat variabel lain yang melekat. Volume di sini berarti jumlah data yang dikumpulkan.

Data bisa berasal dari mana saja. Entah itu dari media sosial, IoT (Internet of Things), video, bahkan transaksi keuangan yang Anda lakukan sehari-hari. Volume menjadi karakteristik utama karena menentukan apakah suatu data termasuk besar atau tidak.

2. Velocity

Velocity berhubungan dengan seberapa cepat data dibuat atau dihasilkan. Kecepatan yang dimaksud di sini juga berhubungan dengan seberapa cepat data bisa diproses nantinya. Ini karena data baru bisa diterima pihak klien setelah selesai diproses dan dianalisis polanya.

3. Variety

Berikutnya ada variety. Karakteristik yang satu ini berhubungan dengan sumber data. Variety atau keberagaman merujuk pada sumber data yang digunakan untuk menyusun big data.

Dulu, sumber data cukup homogen. Pilihannya hanya dua, berupa database atau spreadsheet. Namun, kini sumber data sangat variatif, mulai dari teks, foto, audio, bahkan video. Keberagaman jenis ini jelas akan memengaruhi cara penyimpanan serta metode analisis data nantinya.

4. Veracity

Tiga poin sebelumnya merupakan karakteristik utama yang melekat pada big data. Namun, seiring perkembangannya, karakteristiknya pun ikut berkembang. Selain volume, velocity, dan variety, kini ada veracity.

Veracity berkaitan dengan tingkat kepercayaan data. Seperti yang sudah Anda ketahui, sumber big data kini sangat beragam. Terkadang, menyaring informasi yang diperlukan pun menjadi sulit karena data tidak terstruktur atau bahkan tidak jelas asalnya. Untuk itu, veracity menjadi penting.

5. Value

Karakteristik big data yang terakhir adalah value. Data, seberapa pun jumlahnya, sevariatif apa pun sumbernya, jika tidak memiliki value, tentu tidak bisa menjadi suatu informasi utuh yang dapat diproses dan dianalisis.

Data tanpa value hanya akan menyebabkan pengambilan keputusan yang salah dan tidak relevan. Agar tidak terjadi pada Anda, pastikan data yang digunakan memang memiliki value dan informasi yang dibutuhkan.

Konsep Big Data

Setelah membahas soal karakteristik, sekarang mari membahas tentang konsep bagaimana big data bekerja. Secara garis besar, big data bekerja dalam tiga tahapan, yaitu:

1. Integrasi Data

Tahap pertama adalah integrasi data. Seluruh data dari berbagai sumber yang terpisah dikumpulkan menjadi satu. Ada beberapa metode tradisional untuk tahap integrasi data ini, misalnya ekstraksi, transformasi, dan load.

2. Pengelolaan Data

Setelah semua data terkumpul, sekarang PR Anda adalah mengelola penyimpanannya. Solusi penyimpanannya bisa berupa cloud, on-premises, atau bisa juga kombinasi keduanya. Pilihlah yang paling sesuai dengan kebutuhan.

Biasanya, para data scientists cenderung menyimpannya di lokasi yang sama dengan sumber data. Tujuannya tak lain adalah untuk memudahkan proses pengelolaan data. Namun, jika memang volume data terlampau besar, cloud adalah solusi yang efisien.

3. Analisis Data

Konsep kerja yang terakhir adalah tahap analisis. Tujuan utama tahap analisis adalah untuk mendapatkan kejelasan informasi dari data yang sudah Anda kumpulkan. Pada tahap ini, Anda juga sudah bisa memprediksi, hasil akhir seperti apa yang akan didapatkan dari big data.

Kunci untuk mendapat hasil yang diinginkan adalah dengan berhati-hati. Jangan terburu-buru mengambil kesimpulan dari data yang sedang Anda analisis. Coba eksplor sejauh mungkin kemungkinan-kemungkinan yang ada. Anda bisa memanfaatkan machine learning atau artificial intelligence untuk membangun model data yang ideal.

Kesimpulan

Big data bukanlah sekadar data yang berukuran besar. Namun, big data adalah kumpulan data dari berbagai sumber yang jika diolah bisa menghasilkan sebuah informasi baru dan memiliki nilai.

Manfaatnya pun semakin relevan belakangan ini. Tak jarang, keputusan diambil dengan mempelajarinya, termasuk dalam mengambil keputusan untuk bisnis. Andakah salah satunya? Temukan berbagai solusi big data bagi perusahaan mulai dari training hingga konsultasi hanya di Algoritma.

Reference:

Towards Data Science – All About Big Data
Medium – Big Data Explained in Plain and Simple English

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Apa Itu Data Analysis Expressions?

Cara Menjadi Data Scientist Handal

Mengenal Apa Itu Distributed Processing