Apa itu Big Data?
Data besar mengacu pada kumpulan informasi besar dan beragam yang tumbuh dengan laju yang terus meningkat. Ini mencakup volume informasi, kecepatan atau kecepatan di mana ia dibuat dan dikumpulkan, dan variasi atau ruang lingkup titik data yang dicakup. Data besar sering berasal dari berbagai sumber dan tersedia dalam berbagai format.
Cara Kerja Big Data
Data besar dapat dikategorikan sebagai tidak terstruktur atau terstruktur. Data terstruktur terdiri dari informasi yang sudah dikelola oleh organisasi dalam database dan spreadsheet; sering bersifat numerik. Data yang tidak terstruktur adalah informasi yang tidak terorganisir dan tidak termasuk dalam model atau format yang ditentukan sebelumnya. Ini termasuk data yang dikumpulkan dari sumber media sosial, yang membantu institusi mengumpulkan informasi tentang kebutuhan pelanggan.
Tiga Vs secara tradisional mengkarakterisasi data besar: volume (jumlah) data, kecepatan (kecepatan) di mana data itu dikumpulkan, dan ragam info.
Data besar dapat dikumpulkan dari komentar yang dibagikan secara publik di jejaring sosial dan situs web, dikumpulkan secara sukarela dari elektronik dan aplikasi pribadi, melalui kuesioner, pembelian produk, dan check-in elektronik. Kehadiran sensor dan input lain dalam perangkat pintar memungkinkan data dikumpulkan di berbagai situasi dan keadaan.
Big data paling sering disimpan dalam database komputer dan dianalisis menggunakan perangkat lunak yang dirancang khusus untuk menangani set data yang besar dan kompleks. Banyak perusahaan perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) mengkhususkan diri dalam mengelola jenis data yang kompleks ini.
Penggunaan Data Besar
Analis data melihat hubungan antara berbagai jenis data, seperti data demografis dan riwayat pembelian, untuk menentukan apakah ada korelasi. Penilaian semacam itu dapat dilakukan sendiri di dalam perusahaan atau secara eksternal oleh pihak ketiga yang berfokus pada pemrosesan data besar ke dalam format yang dapat dicerna. Bisnis sering menggunakan penilaian data besar oleh para ahli untuk mengubahnya menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti.
Hampir setiap departemen di perusahaan dapat memanfaatkan temuan dari analisis data, dari sumber daya manusia dan teknologi hingga pemasaran dan penjualan. Tujuan dari big data adalah untuk meningkatkan kecepatan di mana produk sampai ke pasar, untuk mengurangi jumlah waktu dan sumber daya yang dibutuhkan untuk mendapatkan adopsi pasar, target audiens, dan untuk memastikan bahwa pelanggan tetap puas.
Pengambilan Kunci
- Big data adalah sejumlah besar informasi beragam yang datang dalam volume yang meningkat dan dengan kecepatan yang semakin tinggi. Data besar dapat terstruktur (sering numerik, mudah diformat, dan disimpan) atau tidak terstruktur (lebih berbentuk bebas, kurang dapat diukur). Hampir setiap departemen dalam suatu perusahaan dapat memanfaatkan temuan dari analisis data besar, tetapi menangani kekacauan dan kebisingannya dapat menimbulkan masalah.
Keuntungan dan Kerugian Big Data
Peningkatan jumlah data yang tersedia menghadirkan peluang dan masalah.
Secara umum, memiliki lebih banyak data tentang pelanggan seseorang (dan pelanggan potensial) harus memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan produk dan upaya pemasaran mereka dengan lebih baik untuk menciptakan tingkat kepuasan tertinggi dan mengulangi bisnis. Perusahaan yang mampu mengumpulkan sejumlah besar data diberikan kesempatan untuk melakukan analisis yang lebih dalam dan lebih kaya.
Sementara analisis yang lebih baik adalah positif, data besar juga dapat membuat kelebihan dan kebisingan. Perusahaan harus dapat menangani volume data yang lebih besar, sambil menentukan data mana yang mewakili sinyal dibandingkan dengan noise. Menentukan apa yang membuat data relevan menjadi faktor utama.
Selanjutnya, sifat dan format data dapat memerlukan penanganan khusus sebelum ditindaklanjuti. Data terstruktur, yang terdiri dari nilai numerik, dapat dengan mudah disimpan dan disortir. Data yang tidak terstruktur, seperti email, video, dan dokumen teks, mungkin memerlukan teknik yang lebih canggih untuk diterapkan sebelum menjadi berguna.
