Apa itu Big Data? Definisi, Contoh, & Karakteristiknya (Lengkap)

Big data adalah istilah yang mungkin sering kamu dengar belakangan ini, terutama di era digital yang semakin canggih. Tapi, apa sih sebenarnya data besar? Dan kenapa penting untuk kamu pahami? Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang apa itu big data, mulai dari pengertian, manfaat, hingga penerapannya dalam berbagai aspek kehidupan.

Apa itu Big Data?

Mengutip dari situs Techtarget, Big data adalah istilah yang mengacu pada kumpulan data besar, kompleks, dan beragam yang sulit diproses dengan metode tradisional. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, seperti media sosial, transaksi online, sensor IoT (Internet of Things), dan lainnya. 

Data ini tidak hanya berisi volume data besar saja. Namun, lebih dari itu kumpulan data ini juga mengacu pada kecepatan (velocity) data dihasilkan dan diproses, serta keanekaragaman (variety) format data, termasuk teks, gambar, video, dan lain-lain. 

Dengan memanfaatkan data besar ini, sebuah perusahaan atau organisasi dapat menganalisis pola, tren, dan struktur yang tersembunyi dalam data tersebut untuk membuat sebuah keputusan besar. Bahkan, data ini juga bermanfaat untuk meningkatkan efisiensi operasional, dan personalisasi bagi suatu layanan tertentu.

Fungsi & Manfaat Big Data

Big data adalah salah satu pilar utama dalam perkembangan teknologi dan bisnis modern. Data yang sangat besar dan beragam ini, jika diolah dengan benar, dapat memberikan banyak manfaat bagi berbagai sektor. Berikut ini adalah lima manfaat utama big data yang dapat kamu pahami lebih lanjut:

1. Peningkatan Wawasan

Source: Unsplash

Salah satu manfaat utama big data adalah memberikan wawasan yang mendalam tentang berbagai aspek bisnis atau aktivitas sehari-hari. Dengan menganalisis data yang terkumpul dari berbagai sumber, perusahaan dapat memperoleh pemahaman lebih baik tentang pelanggan mereka, target pasar yang dituju, dan bahkan sistem operasional mereka sendiri.

Misalnya, di dunia ritel, analisis data besar dapat mengungkap pola customer journey, termasuk produk apa yang sering dibeli bersama atau waktu-waktu puncak untuk penjualan tertentu. Insight ini tentu memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan strategi marketing mix.

Contohnya saat ingin menjalankan promosi pada waktu yang tepat atau untuk menawarkan paket bundling produk yang relevan. Selain itu, perusahaan juga dapat memahami lebih baik tren pasar dan perubahan perilaku konsumen, yang membantu mereka tetap kompetitif di pasar yang terus berubah.

2. Patokan untuk Pengambilan Keputusan Besar

Pengambilan keputusan yang berdasarkan data adalah salah satu keunggulan utama dari metode analisis ini. Ketika perusahaan atau organisasi harus membuat keputusan penting, seperti peluncuran produk baru, ekspansi pasar, atau perubahan dalam strategi bisnis, data besar dapat menjadi patokan yang berharga.

Data analitik memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan efisien. Misalnya, sebuah perusahaan manufaktur yang mempertimbangkan untuk membuka cabang baru dapat menggunakan data besar untuk menganalisis lokasi potensial dengan menilai faktor-faktor. Dari mulai biaya tenaga kerja, ketersediaan bahan baku, infrastruktur transportasi, dan permintaan pasar. 

Dengan informasi tersebut, keputusan yang diambil menjadi lebih terukur dan risiko kegagalan bisa diminimalisir. Selain itu, di sektor keuangan, analisis data dapat membantu dalam pengelolaan portofolio investasi dengan memberikan pandangan yang lebih jelas tentang tren pasar dan risiko yang mungkin muncul.

3. Otomatisasi Berbagai Proses

Source: Unsplash

Big data juga bermanfaat sebagai fondasi untuk otomatisasi berbagai proses bisnis. Dengan teknologi seperti machine learning dan artificial intelligence (AI), data besar dapat digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas yang sebelumnya memerlukan intervensi manusia, sehingga meningkatkan efisiensi dan mengurangi human error.

Contohnya, dalam industri manufaktur, sensor yang ditempatkan di mesin-mesin produksi dapat mengumpulkan data secara terus-menerus. Data ini kemudian dianalisis secara real-time untuk mendeteksi pola yang mungkin menunjukkan kerusakan mesin atau kebutuhan perawatan. 

Di sektor keuangan, data besar memungkinkan otomatisasi dalam proses penilaian kredit. Algoritma dapat menganalisis riwayat kredit, pola pengeluaran, dan berbagai data lain untuk memberikan penilaian risiko secara otomatis. Tentu saja, hal ini bermanfaat untuk mempercepat proses persetujuan pinjaman dan meningkatkan akurasi kelayakan kredit.

4. Peningkatan Kinerja & Operasional

Fungsi lain dari big data adalah peningkatan kinerja dan operasional, baik di tingkat perusahaan maupun dalam skala yang lebih luas seperti kota pintar (smart city). Analisis data besar memungkinkan identifikasi area-area yang memerlukan perbaikan dan membantu mengoptimalkan proses agar lebih efisien.

Dalam konteks logistik, misalnya, data besar dapat digunakan untuk mengoptimalkan rute pengiriman, mengurangi waktu tempuh, dan menurunkan biaya bahan bakar. Dengan menganalisis data dari berbagai sumber seperti GPS, cuaca, dan lalu lintas, perusahaan logistik bisa merencanakan rute paling efisien dan mengurangi keterlambatan pengiriman.

Di industri kesehatan, analisis data besar dapat membantu meningkatkan operasional rumah sakit. Dengan cara menganalisis data pasien, rumah sakit bisa memperkirakan kebutuhan akan peralatan medis, staf, dan ruang perawatan, sehingga dapat mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien.

5. Personalisasi & Pengalaman Pelanggan

Source: Unsplash

Personalisasi adalah salah satu aspek yang sangat penting dalam era digital saat ini, dan analisis data besar memainkan peran utama dalam hal ini. Dengan memahami preferensi pelanggan, perusahaan dapat menawarkan pengalaman belanja lebih personal, yang tentunya berpotensi meningkatkan kepuasan serta loyalitas pelanggan.

Misalnya, platform e-commerce seperti Shopee menggunakan data besar untuk menganalisis riwayat belanja dan pencarian pelanggan. Lewat informasi ini, mereka dapat merekomendasikan produk yang sesuai dengan minat pelanggan, untuk meningkatkan peluang penjualan. 

Begitu juga dalam industri media streaming seperti Netflix. Netflix menggunakan analisis data besar untuk merekomendasikan film atau serial berdasarkan kebiasaan menonton para pengguna, sehingga dapat menciptakan pengalaman (user experience) lebih personal.

Bahkan, personalisasi juga berlaku di sektor perbankan. Pada sektor ini, data besar umumnya digunakan untuk menawarkan produk atau layanan yang sesuai dengan kebutuhan masing-masing nasabah. Misalnya, bank dapat menawarkan pinjaman atau produk investasi sesuai profil risiko dan tujuan keuangan nasabah.

Karakteristik Big Data

Source: Unsplash

Setidaknya, ada tiga karakteristik utama yang mendefinisikan big data, dikenal sebagai 3V: Volume, Velocity, dan Variety. Berikut adalah penjelasan lebih lanjut tentang masing-masing karakteristik tersebut:

1. Volume (Ukuran Data)

Karakteristik pertama dari analisis data besar adalah volume atau ukurannya. Volume mengacu pada jumlah data yang dikumpulkan, yang sering kali mencapai terabyte atau bahkan petabyte. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, seperti transaksi online, media sosial, sensor IoT (Internet of Things), dan banyak lagi.

Sebagai contoh, setiap detik jutaan data dihasilkan dari media sosial seperti Facebook, Twitter, dan Instagram, yang mencakup teks, gambar, video, atau interaksi lainnya. Begitu juga dalam dunia bisnis online, data transaksi dari e-commerce, data pelanggan, dan data operasional semuanya berkontribusi pada volume big data. 

Karena ukurannya yang masif, data ini memerlukan solusi penyimpanan yang canggih dan teknologi komputasi yang kuat untuk memproses dan menganalisisnya.

2. Velocity (Kecepatan)

Karakteristik kedua dari big data adalah velocity atau kecepatan, yang mengacu pada kecepatan di mana data dihasilkan, diproses, dan dianalisis. Di era digital ini, data terus menerus mengalir dengan kecepatan yang sangat tinggi, terutama dari sumber-sumber seperti media sosial, sensor real-time, dan transaksi online.

Kecepatan data ini menjadi tantangan tersendiri karena seringkali data perlu diproses dan dianalisis dalam waktu nyata (real-time) untuk memberikan nilai yang maksimal. Misalnya, dalam industri perbankan, analisis data transaksi secara real-time sangat penting untuk mendeteksi aktivitas penipuan. 

Begitu juga dalam industri e-commerce. Data pembelian dan perilaku pelanggan yang diproses dengan cepat akan menghasilkan penawaran produk yang lebih relevan dan personal kepada pelanggan dalam waktu singkat.

3. Variety (Keanekaragaman)

Variety mengacu pada beragamnya jenis data yang dikumpulkan. Tidak seperti data tradisional yang terstruktur dan biasanya dalam format tabel, data besar mencakup berbagai kategori, dari mulai data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data terstruktur adalah data yang dapat disimpan dalam tabel, misalnya data angka atau teks pendek. 

Sedangkan data semi-terstruktur seperti JSON atau XML memiliki elemen yang bisa dikenali tetapi tidak seketat tabel database. Sementara itu, data tidak terstruktur seperti video, gambar, dan teks panjang tidak memiliki format yang baku. Keanekaragaman data ini menambah kompleksitas dalam pengolahan dan analisis, karena setiap jenis data memerlukan pendekatan dan tools yang berbeda untuk diproses dengan efektif.

Contoh Big Data Dalam Kehidupan Sehari-Hari

Source: Unsplash

Big data adalah elemen penting dalam berbagai industri yang membantu perusahaan atau organisasi untuk membuat keputusan yang lebih efisien. Berikut lima contoh bagaimana sebuah analisis data besar dapat digunakan di berbagai sektor:

1. Perdagangan Elektronik (E-commerce)

Platform e-commerce seperti Shopee menggunakan data besar untuk menganalisis perilaku belanja pelanggan. Data dari riwayat pencarian, pembelian, dan ulasan produk digunakan untuk mempersonalisasi rekomendasi produk dan penawaran khusus, meningkatkan peluang penjualan dan kepuasan pelanggan.

2. Perawatan Kesehatan

Di sektor kesehatan, big data digunakan untuk menganalisis data pasien dari rekam medis elektronik (EHR), hasil tes laboratorium, dan bahkan data dari wearable devices. Analisis ini membantu dalam diagnosa penyakit, personalisasi perawatan, dan bahkan prediksi wabah penyakit, yang dapat meningkatkan efektivitas perawatan kesehatan.

3. Perbankan dan Keuangan

Data besar juga dapat membantu bank dalam mendeteksi aktivitas penipuan dengan menganalisis pola transaksi. Selain itu, data ini digunakan untuk menilai kelayakan kredit pelanggan secara lebih akurat, memungkinkan bank untuk menawarkan produk keuangan yang lebih sesuai dengan kebutuhan individu.

4. Transportasi dan Logistik

Perusahaan logistik seperti DHL dan FedEx menggunakan big data untuk mengoptimalkan rute pengiriman. Data dari GPS, lalu lintas, dan cuaca dianalisis secara real-time untuk mengurangi waktu pengiriman dan biaya operasional, sekaligus meningkatkan efisiensi.

5. Media Sosial

Platform media sosial seperti Facebook dan Twitter mengumpulkan data dalam jumlah besar dari interaksi pengguna. Data ini digunakan untuk menargetkan iklan secara lebih efektif, menganalisis tren, dan bahkan memprediksi perilaku pengguna di masa depan, membantu perusahaan dalam strategi digital marketing.

Sudah Lebih Paham Tentang Apa itu Big Data?

Big data adalah kumpulan data besar dan kompleks yang digunakan untuk menganalisis tren, meningkatkan efisiensi, dan mempersonalisasi layanan. Dalam konteks pembuatan website, layanan dari Nevaweb dapat membantu mengintegrasikan data besar untuk menciptakan situs web yang lebih responsif dan user-friendly.

Percayakan Nevaweb untuk urusan analisis serta optimasi data besar pada website kamu, dan dapatkan situs web yang optimal dengan harga bersahabat. Kunjungi Nevaweb sekarang juga, lalu ambil promo menarik untuk layanan jasa pembuatan website khusus buat kamu!