Mengenal Big Data: Cara Kerja, Komponen, dan Penerapannya
Data bukan lagi sekadar pelengkap, tapi jadi bagian penting dari hampir semua keputusan yang diambil di berbagai sektor. Bisnis, layanan publik, kesehatan, pendidikan, logistik, hingga hiburan, semuanya bergantung pada data. Setiap klik, pencarian, transaksi, dan interaksi digital menghasilkan data yang bisa dimanfaatkan untuk memahami pola dan pengambilan keputusan yang lebih akurat.
Setiap hari, data yang dihasilkan terus bertambah dalam jumlah besar dengan kecepatan yang semakin tinggi. Di sinilah big data berperan untuk membantu menyaring, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar agar bisa digunakan secara efektif.
Lalu apa itu, Big data? Big data adalah kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, yang tidak bisa dikelola dengan metode konvensional. Konsep ini mencakup data dalam jumlah besar, terus bertambah dengan cepat, dan datang dari berbagai sumber dan format.Karakteristik big data sering dirangkum dalam lima elemen utama atau 5V:
- Volume: Ukuran data yang sangat besar, bisa dalam hitungan terabyte, petabyte, hingga exabyte.
- Velocity: Data terus masuk dengan cepat, bahkan secara real-time.
- Variety: Format data sangat beragam mulai dari, teks, gambar, audio, video, sampai log sistem dan data sensor.
- Veracity: Tidak semua data akurat. Aspek ini berkaitan dengan kualitas dan kepercayaan terhadap data yang dikumpulkan.
- Value: Nilai yang bisa didapat setelah data dianalisis dengan tepat. Bukan sekadar menyimpan data, tapi menggunakannya untuk menghasilkan dampak nyata.
Big data digunakan dalam banyak skenario kehidupan sehari-hari. Beberapa contoh berikut diambil dari artikel edukatif milik TechTarget yang membahas penggunaan big data dalam berbagai industri:
Situs belanja online seperti Amazon atau Tokopedia mengumpulkan data pembelian, pencarian, durasi pengguna menelusuri produk, dan interaksi dengan promosi. Dari situ, sistem bisa menyusun rekomendasi produk yang relevan dan menyesuaikan strategi pemasaran secara otomatis.
Data pasien dari rekam medis digital, hasil pemeriksaan laboratorium, dan perangkat wearable digunakan untuk menganalisis risiko penyakit, memberikan diagnosa lebih akurat, hingga memantau kondisi pasien secara real-time.
Aplikasi seperti Google Maps atau perusahaan logistik seperti JNE dan DHL memanfaatkan data lalu lintas, cuaca, dan lokasi kendaraan untuk menentukan rute tercepat dan meminimalkan keterlambatan pengiriman.
Kota yang menerapkan sistem berbasis data seperti Singapore Smart Nation menggunakan data dari sensor lalu lintas, CCTV, dan laporan warga untuk merespons kemacetan, kebocoran air, hingga lampu jalan yang rusak.
Platform seperti Instagram dan X (dulu Twitter) memproses jutaan unggahan dan komentar setiap hari untuk mengidentifikasi tren, memantau sentimen publik, hingga mengukur efektivitas kampanye pemasaran.
Big data bekerja melalui alur yang melibatkan beberapa tahapan utama:
Data dikumpulkan dari berbagai sumber digital, aplikasi, website, perangkat IoT, log transaksi, sensor kendaraan, bahkan sistem keuangan. Karena skalanya besar dan terus mengalir, proses pengumpulan ini biasanya melibatkan pipeline otomatis yang bisa bekerja 24 jam nonstop.
Data yang sudah dikumpulkan tidak langsung dianalisis. Sebagian besar disimpan dulu dalam sistem penyimpanan skala besar seperti Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3, atau layanan cloud lain. Data bisa disimpan dalam bentuk terstruktur (seperti data Excel), semi-terstruktur (seperti JSON atau XML), maupun tidak terstruktur (gambar, video, audio).
Di tahap ini, data dibersihkan dari error, didedup, dan disesuaikan formatnya agar bisa dianalisis. Proses ini dijalankan dengan sistem seperti Apache Spark atau Apache Flink yang mampu menangani pemrosesan paralel dalam jumlah besar.
Setelah data siap, proses analisis dilakukan. Bisa berupa statistik sederhana, visualisasi grafik, atau model machine learning untuk mendeteksi pola tersembunyi, memprediksi kejadian, atau memberikan rekomendasi berbasis data.
Hasil analisis kemudian dipresentasikan dalam bentuk grafik interaktif, dashboard, atau laporan otomatis. Tujuannya agar orang non-teknis juga bisa memahami data dan mengambil keputusan berdasarkan hasil tersebut.
Data yang sudah dianalisis digunakan untuk menyusun strategi pemasaran, mempercepat layanan pelanggan, memperbaiki operasional, atau mengembangkan produk baru.
Big data memberikan banyak manfaat yang bisa langsung dirasakan, terutama ketika data digunakan dengan cara yang tepat:
Perusahaan bisa memantau proses internal secara real-time dan mengidentifikasi hambatan yang mengganggu produktivitas. Misalnya, pabrik yang menggunakan sensor bisa mengetahui kapan mesin perlu perawatan sebelum benar-benar rusak, sehingga downtime bisa dicegah.
Dengan mengetahui kebiasaan dan preferensi pelanggan, sistem bisa memberikan pengalaman yang terasa lebih personal. Contohnya, Netflix merekomendasikan tayangan berdasarkan apa yang pernah ditonton, waktu menonton, dan genre favorit masing-masing pengguna.
Daripada mengandalkan intuisi, banyak perusahaan kini mengambil keputusan berdasarkan dashboard data yang di-update setiap menit. Hasilnya, keputusan bisa diambil dengan cepat dan risiko salah langkah bisa ditekan.
Alih-alih menebak-nebak kebutuhan pelanggan, tim produk bisa melihat langsung pola penggunaan, review, dan fitur yang paling sering digunakan. Data ini menjadi bahan utama dalam menyempurnakan produk atau merancang fitur baru yang benar-benar dibutuhkan.
Bank dan layanan pembayaran menggunakan data transaksi untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan. Jika ada pola yang tidak biasa, misalnya login dari lokasi berbeda dalam waktu berdekatan, sistem bisa langsung mengaktifkan sistem keamanan.
Pemerintah bisa memantau efektivitas program sosial berdasarkan data partisipasi warga, kepuasan masyarakat, dan dampak lapangan. Pendekatan ini membuat alokasi anggaran lebih tepat dan kebijakan publik bisa disesuaikan lebih cepat.
Meski manfaatnya besar, ada beberapa tantangan yang perlu diperhatikan diantaranya:
Infrastruktur konvensional tidak cukup untuk menangani data dalam skala besar. Diperlukan sistem yang fleksibel dan bisa diandalkan.
Baca juga: Apa itu High-Performance Computing (HPC)?
Data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau duplikat bisa menghasilkan analisis yang menyesatkan. Proses validasi dan pembersihan menjadi hal penting.
Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin tinggi pula risiko kebocoran. Apalagi jika menyangkut data pribadi seperti identitas, lokasi, dan rekam medis.
Menggabungkan data dari berbagai aplikasi dan platform sering kali rumit, terutama jika struktur datanya berbeda.
Permintaan terhadap data scientist, engineer, dan analis terus meningkat, namun jumlah tenaga profesional yang siap pakai masih belum mencukupi.
Cloud menjadi pilihan utama dalam pengelolaan big data karena menawarkan fleksibilitas, keandalan, dan efisiensi. Berikut alasannya:
Kapasitas penyimpanan dan komputasi bisa ditambah atau dikurangi sesuai kebutuhan, tanpa harus membeli perangkat baru.
Infrastruktur cloud memiliki sistem redundansi dan replikasi otomatis, sehingga data tetap bisa diakses meskipun ada gangguan di salah satu lokasi.
Model pembayaran berbasis pemakaian memungkinkan perusahaan mengatur anggaran dengan lebih efisien.
Layanan cloud modern mendukung banyak integrasi data, API, dan tools analitik tanpa harus membangun sistem dari nol.
Penyedia cloud terpercaya biasanya sudah tersertifikasi secara internasional dan menyediakan perlindungan data berlapis.
Baca juga: Apa itu IaaS? Pengertian, Fungsi, Kelebihan dan Contohnya
Big data bukan sekadar tren teknologi, melainkan fondasi penting untuk transformasi digital di berbagai industri. Dengan pengelolaan yang tepat, data bisa menjadi sumber nilai baru, membantu pengambilan keputusan yang lebih akurat, dan membuka peluang untuk menciptakan layanan serta produk yang lebih relevan.
Namun, tantangan teknis dan operasional juga tidak bisa diabaikan. Dibutuhkan sistem yang kuat, fleksibel, dan aman agar data dalam skala besar bisa dimanfaatkan secara optimal.
Oleh karena itu, Biznet Gio menyediakan infrastruktur cloud yang dirancang untuk mendukung pengolahan dan analisis big data, dengan keunggulan seperti:, Uptime 99.9%, multiple data center, dilengkapi dengan sertifikasi keamanan, gratis bandwidth dan skalabilitas tinggi. Berikut ini berbagai pilihan layanan tersedia sesuai kebutuhan:
- NEO Lite Pro
Cloud VPS performa tinggi dengan SSD NVMe dan CPU AMD EPYC generasi terbaru. Dilengkapi IOPS dedicated untuk kecepatan optimal. - NEO Metal
Bare Metal server murah dengan prosesor Intel Xeon atau AMD EPYC. Cocok untuk aplikasi yang butuh performa maksimal dan isolasi fisik. - NEO Virtual Compute
Cloud Server Indonesia berbasis KVM OpenStack. Mendukung high availability lintas data center tanpa biaya bandwidth tambahan. - NEO Kubernetes Service
Solusi Kubernetes yang mudah digunakan, mendukung skalabilitas tinggi dan cocok untuk aplikasi berbasis container.