Dalam beberapa tahun terakhir, big data menjadi istilah penting dalam bidang ilmu komputer. Orang mendapat kesan “sejumlah besar data” dari istilah “Data besar”. Mengasosiasikan big data dengan jumlah data yang masif tidaklah salah, tetapi hal itu meninggalkan gambaran yang tidak lengkap tentang big data.
Data besar berurusan dengan banyak tantangan, bersamaan dengan berurusan dengan sejumlah besar data. Tantangan yang terkait dengan data besar adalah
- Ekstraksi informasi secara sistematis dari data yang sangat besar.
- Metode untuk menganalisis data yang luas.
- Berurusan dengan kumpulan data yang berbeda untuk mendapatkan informasi yang berguna.
Data besar adalah istilah yang digunakan untuk merujuk pada berbagai jenis teknologi untuk mengekstraksi informasi yang berguna dan bermakna dari tumpukan data besar. Setiap set data ekstensif memiliki tantangan unik yang terkait dengannya untuk menangkap dan mengelola data.
Data tradisional, seperti data relasional, biasanya dalam bentuk terstruktur atau semi-terstruktur. Oleh karena itu, mudah untuk mengekstraksi informasi yang berguna atau diinginkan darinya. Namun, data besar dikumpulkan dari berbagai sumber dan dalam berbagai ukuran. Akibatnya data tersebut dapat dalam format terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur. Oleh karena itu, berbagai jenis teknologi digunakan untuk memanfaatkan sejumlah besar data untuk mendapatkan informasi yang berguna darinya.
Jumlah data besar meningkat setiap saat karena setiap aktivitas kecil yang terjadi di Internet. Semua aktivitas mulai dari melakukan panggilan video 10 detik dengan ibu Anda hingga menambahkan item ke keranjang Anda di website e-commerce menambah jumlah data besar. Diperlukan proses pemrosesan yang unik untuk mengumpulkan data yang dihasilkan oleh setiap perangkat yang terhubung ke Internet.
Selain itu, juga membutuhkan algoritma khusus untuk menganalisis dan memperoleh informasi yang berguna dari data yang tidak seragam. Di masa sekarang dengan teknologi canggih seperti itu, perusahaan masih berjuang untuk berurusan dengan data dalam jumlah besar setiap hari. Oleh karena itu, big data dapat disebut sebagai data yang tidak dapat dikelola dan dianalisis dengan alat dan teknik tradisional yang digunakan untuk menganalisis data terstruktur dan semi terstruktur.
Ada ungkapan terkenal di Internet, yaitu “Data is new fuel.” Ungkapan ini cukup tepat di masa sekarang. Karena sejumlah besar aktivitas yang terkait dengan bisnis dilakukan di Internet, dan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur dikumpulkan setiap hari dari aktivitas tersebut. Data ini terbukti sangat bermanfaat bagi bisnis jika mereka tahu cara mendapatkan informasi yang berguna dari data mentah.
Ada beberapa contoh bisnis yang menghasilkan jutaan dolar dengan memanfaatkan data besar dengan benar. Mari kita ambil kasus perusahaan, yang telah membangun kerajaannya hanya dengan memanfaatkan data masif secara tepat. Menurut website Tanyadigital, Google menerima sekitar 63.000 pencarian per detik setiap hari. Google mempertimbangkan lebih dari 200 faktor sebelum menjawab kueri yang dicari.
Cukup Mengesankan, Uhhh? Pernahkah Anda berpikir tentang bagaimana Google memungkinkan untuk menjawab setiap pertanyaan Anda dalam hitungan detik ketika Anda tidak dapat menemukan kaus kaki Anda di ruangan seluas 200 meter persegi? Demikian pula, data besar memainkan peran penting di beberapa sektor, seperti ritel, media, teknologi, media sosial, industri keuangan, dan perjalanan. Oleh karena itu, tepat untuk mengatakan bahwa data besar adalah bidang baru yang terdiri dari tantangan seperti penyortiran, pengelolaan, analisis, alat dan teknologi baru untuk menangani data mentah dalam jumlah besar.
Pada artikel kali ini, saya akan membahas tentang perbedaan karakteristik big data atau 5V big data yang perlu Anda ketahui untuk membangun pemahaman tentang big data.
BACA JUGA : Lead Generation: Konsep, Jenis, Poin dan Langkah Menghasilkan Prospek
5 Karakteristik Big Data
1. Volume
Volume adalah karakteristik big data terpenting dari data besar. Ini adalah ukuran data yang sangat besar, yang menjadikannya data besar. Arti dari volume data adalah jumlah data yang sangat besar yang dihasilkan setiap platform kedua. Misalnya, Menurut website digital, sekitar 95 juta foto diunggah di Instagram, sebuah platform media sosial setiap hari. Dan platform media sosial populer lainnya Facebook menghasilkan empat petabyte data baru setiap hari.
Organisasi-organisasi ini tidak dapat mengelola dan menangani sejumlah besar data menggunakan alat manajemen data tradisional seperti teknologi database relasional. Oleh karena itu, data disimpan di lokasi yang berbeda dengan bantuan sistem distribusi dan disatukan dengan bantuan perangkat lunak.
Angka-angka yang telah saya sebutkan di atas meningkat setiap detik, dan para insinyur dituntut untuk menghasilkan ide dan metode baru untuk menangani data yang begitu besar.
Namun hingga saat ini, saat saya menulis artikel ini, belum ada penemuan teknik yang dapat memberikan solusi permanen untuk masalah tersebut. Segera, jumlah data akan melebihi dengan masuknya semakin banyak kontributor untuk menghasilkan data baru.
Misalnya, selain manusia, karena Internet of Things, akan ada sensor di seluruh dunia, menghasilkan data dalam jumlah besar setiap detik. Ini adalah salah satu tantangan paling kritis yang menunggu pengusaha digital.
2. Velocity
Karakteristik big data kedua dari big data adalah kecepatan. Velocity mengacu pada kecepatan di mana data dihasilkan oleh sumber yang berbeda setiap detik dalam sehari. Selain pembangkitan data, kecepatan juga mencakup pengumpulan dan analisis data. Kecepatan dalam mengakses data memainkan peran penting dalam big data. Karena banyak transaksi yang terjadi secara real-time.
Misalnya, seseorang yang membayar tagihan menggunakan kartu kreditnya di restoran, seseorang yang bermain game online, atau seseorang yang berbelanja di website e-commerce. Untuk dapat memberikan fasilitas real-time kepada pengguna, bisnis diharuskan menganalisis transaksi dan mengesahkannya dengan kecepatan ringan.
Selain itu, ada banyak sekali data yang dihasilkan dalam bentuk email, pesan, foto, dan video yang harus dikumpulkan, dianalisis, dan disimpan untuk pengguna. Teknologi data besar menganalisis data segera setelah dihasilkan tanpa menambahkannya ke database.
3. Variety
Karateristik big data ketiga dari data besar berarti variasi. Varietas berarti berbagai jenis data yang dihasilkan. Berbagai data adalah karakteristik penting dari data besar. Data besar berurusan dengan sifat data yang berbeda, kompleks, dan tidak terstruktur.
Beberapa tahun yang lalu, data yang dihasilkan dalam bentuk terstruktur seperti nama, alamat, nomor ponsel, dll. Setelah digitalisasi, sebagian besar data yang dihasilkan dalam bentuk tidak terstruktur. Misalnya, foto, klip video, pesan teks, posting media sosial.
Teknik basis data tradisional lama tidak cukup untuk menangani data yang begitu beragam. Oleh karena itu, teknik big data dirancang untuk mengelola dan menganalisis jenis data yang dihasilkan oleh berbagai sumber.
BACA JUGA : Berapa Biaya Iklan Google dan Faktor Penentu
4. Value
Karakteristik big data penting lain dari big data adalah nilai informasi yang diambil dari data. Tidak peduli berapa banyak data yang Anda kumpulkan tetapi jika Anda tidak dapat menggunakannya untuk meningkatkan bisnis Anda atau tidak dapat menggunakannya untuk keuntungan moneter, maka itu tidak berguna, dan semua upaya Anda dalam mengekstraksi data juga tidak ada artinya. Informasi yang tepat yang diambil dari platform media sosial juga dapat membantu Anda memenangkan pemilihan. Kamu tahu apa yang saya maksud.
Jika Anda memiliki sejumlah besar data, maka sangat penting untuk menentukan untuk tujuan apa Anda ingin menggunakan data tersebut dan mengekstrak informasi itu dari data tersebut.
Misalnya, pernahkah Anda memperhatikan bahwa Anda melihat iklan dari berbagai produk yang baru saja Anda lihat di website e-commerce atau telah Anda tambahkan ke keranjang website Anda? Berdasarkan informasi ini, perusahaan merancang iklan yang dikuratori secara unik untuk Anda yang membuat Anda kembali ke website untuk menyelesaikan transaksi Anda.
5. Veracity
Mari kita bicara tentang karakteristik big data terakhir, yaitu kejujuran. Veracity berarti kepercayaan data. Jika data yang anda gunakan tidak akurat, maka anda tidak akan mendapatkan hasil yang diinginkan seperti yang anda inginkan.
Tumpukan data Anda tidak akan berguna jika tidak akurat. Misalnya, terkadang, perusahaan membeli data untuk menjalankan kampanye pemasaran mereka. Jika mereka ingin menjalankan kampanye di India, maka memiliki daftar kontak orang-orang di AS tidak akan berguna.
Oleh karena itu, pastikan data yang Anda gunakan akurat dan diperoleh dari sumber yang dapat dipercaya.
