Apa Yang Dimaksud Dengan Big Data?

Apa Yang Dimaksud Dengan Big Data?

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi berkembang secara cepat, kebutuhan manusia akan informasi tidak bisa dipungkiri. Semakin tingginya kebutuhan manusia akan informasi semakin besar pula kapasitas server yang dibutuhkan. Inovasi tidak lagi terhalangi oleh kemampuan mengumpulkan data, tapi lebih kepada kemampuan untuk mengelola, menganalisis, meringkas, memvisualisasikan, dan menggali pengetahuan yang ada didalamnya pada saat yang tepat. Untuk menjawab kebutuhan tersebut saat ini terdapat suatu teknologi yang disebut dengan Big Data.
1. Definisi

      Big Data adalah data dimana besar, keragaman, dan kompleksitasnya membutuhkan arsitektur, teknik, algoritma, dan analitik baru untuk mengelola, mengambil manfaat danpengetahuan yang tersembunyi di dalamnya.

Big Data adalah sekumpulan data dimana ukurannya melebihi kemampuan perangkat lunak database untuk dapat menangkapnya, menyimpannya, mengelola, dan menganalisisnya (The McKinsey Global Institute, 2011).

2. Karakteristik Big Data

• Volume

       Big Data membutuhkan kapasitas data minimal Petabytes. Data yang semakin banyak dan kompleks hadir secara real-time.
 

• Velocity (Kecepatan)

1. Data dihasilkan dengan cepat dan perlu diproses dengan cepat
2. Online Data Analytics
3. Keputusan yang terlambat ⇒ hilangnya kesempatan
4. Contoh:
   1. e-Promosi : berdasarkan lokasi saat ini, catatan belanja, serta apa yang Anda inginkan ⇒ dikirimkan promosi saat itu juga terkait toko dekat Anda.
   2. Monitoring kesehatan : sensor memonitor aktivitas dan tubuh Anda ⇒ ketika ada yang tidak normal ⇒ reaksi cepat.

• Variety/Jenis Big Data

1. Arsip: arsip dokumen yang dipindai, pernyataan, form asuransi, catatan medis, korespondensi pelanggan, dll.
2. Data Sensor: Peralatan medis, sensor mobil, sensor jalan, satelit, perangkat perekam lalu lintas, prosesor yang ada di dalam perangkat, video game, peralatan rumah tangga, assembly line, gedung perkantoran, menara BTS, unit pendingin, kulkas, truk, mesin pertanian dll.
3. Data Log Mesin: Event logs, data server, log aplikasi, log proses bisnis, log audit, call detail record (CDR), lokasi perangkat mobile, penggunaan aplikasi mobile, clickstream data, dll
4. Data Storage: SQL, NoSQL, Hadoop, file system, dll
5. Web Publik: pemerintah, cuaca, kompetisi, lalulintas, peraturan, layanan kesehatan, sensur, keuangan publik, saham, Wikipedia, IMDb, dll.
6. Media Sosial: Twitter, Linkedin, Facebook, Tumblr, Blog, SlideShare, YouTube, Google+, Instagram, Flickr, Pinterest, Vimeo, WordPress, IM, RSS, Chatter, dll.
7. Aplikasi Bisnis: Manajemen proyek, otomasi pemasaran, produktivitas, CRM, ERP, CMS, HR, talent management, pengadaan, manajemen belanja, Google Docs, intranet, portal, dll
8. Media: gambar/foto, video, audio, flash, live stream, podcast, dll.
9. Docs: XLS, PDF, CSV, email, DOC, PPT, HTML, HTML5, plain text, XML, JSON, dll.

•  Perubahan model
  * Model untuk menghasilkan/memanfaatkan data telah berubah.
  * Model lama : beberapa organisasi menghasilkan data, yang lain memanfaatkan.
  * Model baru : semua dari kita menghasilkan data, dan semua dari kita
  memanfaatkannya
  
  
• Tantangan
  
  
  * Hambatannya adalah di Software/Teknologi  yang masih kurang
  * Perlu arsitektur, algoritma, dan teknik baru juga ketrampilan teknis.
  * SDM yang ahli dalam pengelolaan Big Data dan penerapan teknologi baru masih
  kurang.
  
  
• Komponen penggerak Big Data


• Perusaan teknologi yang bergerak dalam layanan Big Data
  

Struktur dan Komponen

• Perbedaan Big Data, Data Mining, dan Statistic
  
  3. Penggunaan Big Data
  
  Jika dahulu/saat ini perusahaan harus melakukan survey (uji statistik) terhadap pelanggan untuk mengetahui produk apa yang mereka suka/butuhkan, maka kita akan sampai pada saat dimana perusahaan sudah dapat mengetahui produk yang pelanggan butuhkan/sukai hanya berdasarkan kebiasaan dari penggalan tersebut setiap kali berbelanja. contohnya : kita berbelanja secara online, membeli sepatu olahraga bermerek “n*ke” dengan ukuran no. 40, berwarna biru. kita juga berbelanja kaos dengan merek yang sama dan warna yang sama, big data akan menyimpan data kita dengan barang yang kita beli, kemudian dia mengolah data tersebut sehingga dia bisa menganalisis kebutuhan apalagi yang kira-kira kita butuhkan dan menawarkannya kepada kita secara cepat. misalnya setelah proses big data tersebut dia menawarkan jaket olahraga dengan merek yang  sama, warna yang sama, ukuran yang sama dan model yang hampir sama dengan barang yang sudah kita pesan sebelumnya. sehingga kita tertarik dan membeli jaket ataupun produk lain yang ditawarkan. kemudian data ini akan disimpan atas nama kita, sehingga suatu saat kita berbelanja kembali di toko tersebut, data ini digunakan kembali untuk menawarkan produk-produk yang akan menarik kita untuk terus berbelanja.
  Big data digunakan dalam dalam berbagai bidang sehingga hidup menjadi lebih mudah.

Referensi :
⇒Yudho Giri Sucahyo, Analisis Big Data, 2014;
⇒Mohamed Eltabakh, Introduction & Logistics, CS525:
Special Topics in DBs Large-Scale   Data Management.
⇒ Virgil Dodson, Big Data and Business Intelligence, ECLIPSECON, Boston, 2013
⇒ Bert Beals, The Big Deal about Big Data in Oil & Gas.
⇒ Bill Franks, Taming the Big Data Tidal Wave. Ch.1, 2012

Author : Unknown

Share this

Related Posts