KOMPAS.com - Proses pemeriksaan untuk data set yang sangat besar dan beragam adalah big data.
Big data atau sering disebut dengan mahadata menjadi istilah umum untuk himpunan data dengan jumlah yang sangat besar, runit, dan tidak terstruktur.
Sehingga menjadikan big data sukar diatangai bila hanya menggunakan perkakas manajemen pangkalan data biasa atau aplikasi pengolah data tradisional belaka.
Dikutip dari buku Mahadata (2021) oleh Brian Clegg, big data adalah data dengan kapasitas yang besar, yang berukuran terabyte, petabyte (1.000 terabyte), dan seterusnya.
Tujuan big data yaitu meminimalkan risiko kegagalan prakiraan dengan mengumpulkan sebanyak mungkin data. Hal ini bisa memungkinkan para pengendali mahadata melakukan hal-hal yang dulu belum mungkin.
Baca juga: Pengertian Information Privacy dan Perlindungan Data Pribadi
Karakteristik big data
Beberapa karakteristik big data, yaitu:
- Volume
Jumlah data yang dihasilkan dan disimpan, di mana ukuran data menentukan nilai potensi dan kedalamannya, serta apakah itu benar-benar dapat dianggap sebagai big data atau tidak.
- Variety
Jenis dan sifat data ini membantu pengguna yang menganalisisnya untuk menggunakan hasil informasi secara efektif.
- Velocity
Kecepatan data yang dihasilkan dan diproses untuk memenuhi tuntutan dan tantangan yang ada dalam perkembangan dan pengembangan.
Implementasi big data dalam industri
Dilansir dari buku Big Data: Informasi Dalam Dunia Digital (2022) oleh Muttaqin dan kawan-kawan, penggunaan big data sudah diimplementasikan hampir di semua industri, seperti:
PerbankanBig data dalam perbankan dimanfaatkan untuk customer retention dan acquisition. Di mana bank melakukan analisa data dan menargetkan iklan berbasiskan machine learning.
Big data juga menemukan anomali dalam setiap transaksi pada bank, bila transaksi tersebut tidak cocok dengan profil dari si pengguna.
Baca juga: Mengapa Data Kependudukan Penting Diketahui?
RitelData pada ritel tidak hanya untuk menyimpan data arang, tetapi juga data pelanggan, riwayat pembelian pelanggan, sampai kebiasaan pelanggan berbelanja.
Perusahaan yang mengaplikasikan big data dapat mengolah informasi tersebut untuk menganalisis perilaku dan kebutuhan konsumen.
Data yang diolah, dijadikan strategi untuk menentukan segmen pasar. Selain itu, manajemen yang dibutuhkan dalam bisnis ritel adalah analisis stok dengan tujuan menghindari kelebihan stok dan memastikan bahwa perusahaan memiliki barang terlaris.
Data yang terkumpul dapat dianalisis untuk mengetahui apa sebenarnya keinginan konsumen sehingga dapat terciptanya tren baru sesuai target pasar.
AgrikulturBig data mampu menjadi salah satu teknologi untuk meningkatkan produktivitas hasil tani dengan cara memperbaiki sistem dengan riset yang valid.
Riset untuk mengetahui kualitas tanah dan luas tanah, hingga riset cuaca dan dampaknya pada tumbuhan padi.
ManufakturManufaktur menjadi salah satu industri yang terkena dampak tren big data. Beberapa proses manufaktur dapat ditingkatkan dengan menggunakan big data seperti manajemen risiko, meningkatkan kualitas produk, dan lain-lain.
HealthcareBig data mampu mengumpulkan data kesehatan masyarakat secara luas. Data tersebut dapat dimanfaatkan untuk memperbaiki kinerja dan respons tenaga medis. Sehingga pasien dapat dilayani dengan efisien dan cepat sesuai keluhannya.
Baca juga: Cara Penyajian Data Statistika
Dapatkan update berita pilihan dan breaking news setiap hari dari Kompas.com. Mari bergabung di Grup Telegram "Kompas.com News Update", caranya klik link https://t.me/kompascomupdate, kemudian join. Anda harus install aplikasi Telegram terlebih dulu di ponsel.