Source: BIG BOX BLOG

Dalam era digital yang semakin berkembang saat ini, bisnis semakin bergantung pada data untuk mengambil keputusan yang lebih akurat dan strategis, kebergantungan bisnis dengan data ini membuat bisnis semakin memerlukan big data. Big data menjadi salah satu komponen utama dalam transformasi bisnis, memungkinkan perusahaan untuk menganalisis tren, memahami perilaku pelanggan, serta meningkatkan efisiensi operasional.

 

Apa itu Big Data

Big Data merujuk pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, yang tidak dapat dikelola atau diproses menggunakan cara yang tradisional. Karakteristik utama dari Big Data adalah Volume (jumlah data yang besar), Velocity (kecepatan data masuk dan diproses), Variety (beragam jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur), Veracity (seberapa jujur data tersebut), dan Value (data meiliki nilai) . Dengan menggunakan teknologi analitik canggih, perusahaan dapat mengolah data ini untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Menurut Chen (2024) big data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang tidak dapat dengan mudah dikelola atau dianalisis dengan alat pemrosesan data tradisional, khususnya spreadsheet. Big data mencakup data terstruktur, seperti basis data inventaris atau daftar transaksi keuangan, data tidak terstruktur, seperti postingan sosial atau video, dan kumpulan data campuran, seperti yang digunakan untuk melatih model bahasa yang besar untuk AI.

Sampai saat ini big data semakin berkembang karena adanya trobosan teknologi baru, perkembangan tersebut secara signifikan mengurangi biaya penyimpanan dan komputasi, sehingga lebih mudah dan lebih murah untuk menyimpan lebih banyak data daripada sebelumnya. Volume yang meningkat tersebut, Perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang lebih akurat dan tepat dengan data mereka.

 

5V Pada Big Data

Menurut Robinson (2023) 5 V digunakan untuk membantu pengumpul data untuk mengartikulasikan dan mengkomunikasikan karakteristik penting dari big data secara lebih efektif.

Velocity (Kecepatan)

Kecepatan mengacu pada seberapa cepat data dihasilkan dan seberapa cepat data tersebut berpindah. Ini adalah aspek penting bagi perusahaan yang membutuhkan data mereka mengalir dengan cepat, sehingga tersedia pada waktu yang tepat untuk membuat keputusan bisnis yang terbaik. Perusahaan yang menggunakan big data akan mempunyai aliran data yang besar dan terus menerus yang dibuat dan dikirim ke tujuan akhirnya. Data dapat mengalir dari berbagai sumber seperti alat – alat produksi, jaringan, ponsel pintar, atau media sosial. Kecepatan mengacu pada kecepatan datangnya informasi ini, seperti berapa banyak unggahan media sosial per hari yang dicerna – serta kecepatan informasi tersebut untuk dicerna dan dianalisis – sering kali dengan cepat dan terkadang hampir secara real-time.

Volume

Volume mengacu pada jumlah data yang ada. Volume seperti dasar dari big data, karena volume ini adalah ukuran awal dan jumlah data yang dikumpulkan. Jika volume data cukup besar, maka data tersebut dapat dianggap sebagai big data. Namun, walaupun dianggap sebagai big data, volume data tersebut tetap bersifat relatif dan akan berubah tergantung pada daya komputasi yang tersedia di pasar.

Value (Nilai)

Nilai mengacu pada manfaat yang dapat diberikan oleh big data, dan berhubungan langsung dengan apa yang dapat dilakukan oleh perusahaan dengan data yang terkumpul. Kemampuan untuk menarik nilai dari big data adalah sebuah keharusan, karena nilai big data meningkat secara signifikan tergantung pada wawasan yang dapat diperoleh dari big data tersebut. Perusahaan dapat menggunakan sistem big data untuk mengumpulkan dan menganalisis data, tetapi bagaimana mereka mendapatkan nilai dari data tersebut, data tersebut haruslah unik dan bermanfaat bagi mereka. Alat-alat seperti Apache Hadoop dapat membantu perusahaan menyimpan, membersihkan, dan memproses data dalam jumlah yang sangat besar ini dengan cepat.

Variety (Variasi)

Variasi mengacu pada keragaman jenis data. Sebuah perusahaan dapat memperoleh data dari beberapa sumber data, yang nilainya bisa berbeda-beda. Data dapat berasal dari sumber di dalam dan di luar perusahaan. Tantangan dalam variasi menyangkut standarisasi dan distribusi semua data yang dikumpulkan. Data yang dikumpulkan dapat berupa data yang tidak terstruktur, semi-terstruktur, atau terstruktur. Data tidak terstruktur adalah data yang tidak terorganisir dan ada dalam file atau format yang berbeda. Biasanya, data tidak terstruktur tidak cocok untuk database utama umum karena tidak sesuai dengan model data konvensional. Data semi-terstruktur adalah data yang belum diorganisasikan ke dalam repositori khusus namun memiliki informasi terkait, seperti metadata. Hal ini membuatnya lebih mudah untuk diproses daripada data yang tidak terstruktur. Sementara itu, data terstruktur adalah data yang telah diorganisasikan ke dalam repositori yang terformat. Ini berarti data terstruktur lebih mudah digunakan untuk pemrosesan dan analisis data yang efektif.

Veracity (Keakuratan)

Keakuratan mengacu pada kualitas, akurasi, integritas, dan kredibilitas data. Data yang dikumpulkan bisa saja ada bagian yang hilang, mungkin tidak akurat, atau mungkin tidak dapat memberikan wawasan yang nyata dan berharga. Secara keseluruhan, keakuratan mengacu pada tingkat kepercayaan yang ada pada data yang dikumpulkan. Data yang dikumpulkan terkadang menjadi berantakan dan sulit untuk digunakan. Data dalam jumlah besar dapat menyebabkan lebih banyak kebingungan daripada wawasan jika data tersebut tidak lengkap.

 

Manfaat Penggunaan Big Data

Dengan meggunakan big data memungkinkan Perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih akurat, karena pengambilan Keputusan tersebut didasarkan pada fakta dan analisis mendalam sehingga Perusahaan bisa mengidentifikasi tren dan pola yang bisa membantu dalam strategi bisnis. Big data juga bermanfaat untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dengan cara mengumpulkan data dari media sosial, catatan penjualan, survei umpan balik pelanggan, dan sumber lainnya untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembeli mereka. Ini memungkinkan Perusahaan memberikan pelayanan yang lebih personal dan meningkatkan loyalitas pelanggan (Partida, 2023).

 

Referensi:

Big Data: Definition, Examples, and Its Functions. (2023, August 28). Universitas Multimedia Nusantara. Retrieved February 27, 2025, from https://www.umn.ac.id/en/big-data-definition-examples-and-its-functions/

Zitter, L. (2024, March 15). What are the 5 V’s of Big Data? TechnologyAdvice. Retrieved February 27, 2025, from https://technologyadvice.com/blog/information-technology/the-four-vs-of-big-data/

Partida, D. (2023, September 6). 7 Pros and Cons of Big Data. Datamation. Retrieved February 27, 2025, from https://www.datamation.com/big-data/big-data-pros-and-cons/

 Robinson, S., & Gillis, A. S. (2023, November). 5V’s of big data. Search Data Management. Retrieved February 27, 2025, from https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/5-Vs-of-big-data

Chen, M. (2024, September 23). What Is Big Data? Oracle Indonesia. Retrieved February 27, 2025, from https://www.oracle.com/id/big-data/what-is-big-data/