Karakteristik Big Data dan Contoh-contohnya

Di era digital, jumlah data terus bertambah setiap detik dari berbagai sumber, mulai dari media sosial hingga sistem transaksi online. Mengetahui karakteristik big data penting agar pelaku bisnis, akademisi, hingga profesional teknologi mampu mengelola dan memanfaatkan data dalam skala besar ini secara optimal.

Tanpa pemahaman yang tepat, aset informasi dalam jumlah besar ini bisa menjadi beban. Oleh karena itu, mengenal karakter big data bisa jadi langkah awal penting untuk mengubah informasi menjadi lebih bernilai. Artikel berikut ini akan mengulas mengenai karakteristik dan contoh-contoh dari big data.

Definisi Big Data: Apa Itu dan Mengapa Penting?

Menurut McKinsey Global (2011), big data adalah kumpulan data berukuran sangat besar yang memiliki karakteristik utama, meliputi skala (volume), distribusi (velocity), keragaman (variety), dan dalam beberapa kasus juga bersifat abadi. Kumpulan statistik ini dianalisis untuk menghasilkan informasi sebagai dasar pengambilan keputusan.

Istilah big data pertama kali diperkenalkan oleh Doug Laney pada tahun 2000. Kini, penerapan mahadata itu telah meluas di berbagai bidang seperti pertanian, perpajakan, kesehatan, hingga bisnis digital. 

Big data menjadi penting karena mampu membantu organisasi menjalankan tugasnya dengan lebih tepat sasaran berdasarkan fakta-fakta. Mulai dari memahami pola perilaku, memprediksi tren, meningkatkan efisiensi operasional, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat dan berbasis data. 

Untuk mengelolanya, digunakan berbagai jenis teknologi sebagai alat utama dalam proses penyimpanan, pengolahan, serta analisis data berskala besar. Di antaranya adalah Hadoop, Apache Spark, cloud computing, data warehouse, machine learning, dan artificial intelligence (AI).

Pada awal kemunculannya, konsep mahadata hanya memiliki tiga karakteristik utama, yakni Volume, Velocity, dan Variety. Namun dalam perkembangannya, terdapat beberapa ciri tambahan yang menjadi bagian integral dari data raksasa ini. Berikut ciri-cirinya:

1. Volume

Volume menunjukkan jumlah informasi yang sangat besar dalam konsep Big Data. Kumpulan informasi ini terus bertambah setiap waktu dari berbagai sumber seperti media sosial, sensor, transaksi digital, dan perangkat pintar. 

Ukuran yang masif ini tidak bisa ditangani oleh sistem pengolahan biasa. Karena itu, dibutuhkan infrastruktur khusus agar proses penyimpanan dan pengolahan tetap berjalan efisien.

2. Velocity

Velocity menggambarkan kecepatan informasi dihasilkan dan diproses. Di era digital, berbagai rekaman aktivitas muncul secara real-time dalam jumlah besar setiap detiknya.

Contohnya dapat dilihat pada transaksi online, data lalu lintas internet, dan sensor industri. Kecepatan dalam mengolah data menjadi sangat penting agar informasi dapat dimanfaatkan tepat waktu.

3. Variety

Variety dalam big data mencerminkan beragam jenis isi yang dimiliki. Informasi ini tidak hanya berbentuk angka atau teks, tetapi juga berupa gambar, video, audio, hingga lokasi geografis. 

Perbedaan format ini membuat proses pengolahan menjadi lebih kompleks. Tantangan utama dari variety adalah bagaimana mengintegrasikan berbagai bentuk data tersebut agar bisa dianalisis secara bersamaan.

4. Variability

Karakteristik ini menunjukkan bahwa data dapat berubah-ubah dari waktu ke waktu. Perubahan ini bisa terjadi pada struktur, makna, maupun pola sehingga sistem harus mampu beradaptasi dengan cepat.

5. Veracity

Tingkat keakuratan dan keandalan fakta yang dikumpulkan berkaitan dengan veracity. Big Data sering mengandung catatan yang tidak sempurna, sehingga perlu proses validasi agar informasi yang dihasilkan tetap bisa dipercaya.

6. Value

Hasil akhir yang ingin dicapai dari pengelolaan Big Data adalah value. Informasi yang dianalisis dengan tepat akan memberikan insight berharga untuk meningkatkan kinerja dan pengambilan keputusan organisasi.

7. Visualization

Visualisasi adalah cara menyajikan data dalam bentuk visual seperti grafik atau diagram. Tujuannya adalah agar pengguna memahami pola serta tren yang sebelumnya sulit dibaca secara langsung.

8. Validity

Ciri khas yang satu ini menekankan kesesuaian informasi dengan tujuan analisis yang dilakukan. Meskipun datanya sudah benar dan akurat, jika tidak berhubungan dengan masalah yang diteliti, hasil analisis bisa menjadi tidak tepat sasaran.

9. Volatility

Kecenderungan data yang mudah berubah dalam jangka waktu tertentu disebut volatility. Informasi hari ini bisa sangat berbeda dengan kondisi beberapa hari ke depan karena dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal.

10. Vulnerability

Vulnerability berhubungan dengan aspek keamanan dan perlindungan informasi. Big Data harus dijaga dari ancaman seperti peretasan dan penyalahgunaan oleh pihak yang tidak berwenang.

Contoh Penerapan Big Data dalam Berbagai Industri

Untuk lebih memahami konsep tentang data raksasa ini, simak contoh penerapannya dalam berbagai industri berikut:

1. Perbankan dan Keuangan

Di sektor perbankan dan keuangan, big data dimanfaatkan untuk menganalisis risiko, mendeteksi penipuan, serta menilai kelayakan kredit nasabah. Pola transaksi juga digunakan untuk memprediksi tren pasar dan menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.

2. E-commerce

Platform penjualan online ini memanfaatkan big data untuk memahami perilaku pelanggan dan menampilkan rekomendasi produk yang sesuai. Informasi ini digunakan untuk mengatur stok, memprediksi permintaan, dan mempercepat proses logistik.

3. Kesehatan dan Perawatan Kesehatan

Dalam industri kesehatan, mahadata ini dipakai untuk menganalisis rekam medis, data genetik, serta hasil pemeriksaan pasien. Hasil analisis ini membantu dokter memprediksi penyakit dan menentukan pengobatan yang lebih akurat.

4. Manufaktur dan Produksi

Di sektor manufaktur, big data membantu memantau kinerja mesin dan memprediksi potensi kerusakan lebih awal. Hal ini membuat proses produksi lebih efisien dan kualitas produk tetap terjaga.

5. Pelayanan Publik

Untuk instansi pemerintah, big data digunakan untuk menyusun kebijakan berbasis fakta dan mengelola sumber daya dengan lebih efektif. Informasi dari bidang kependudukan, transportasi, dan kesehatan dimanfaatkan untuk meningkatkan kualitas layanan masyarakat.

Dalam pelaksanaannya, konsep mahadata ini mencakup berbagai jenis informasi dengan tingkat struktur yang berbeda-beda, mulai dari teratur hingga benar-benar bebas. Secara umum, jenis informasi dalam big data adalah structured (terstruktur), Semi-Structured (semi terstruktur), dan unstructured (tidak terstruktur).

1. Terstruktur

Merupakan jenis informasi yang tersusun rapi dengan format yang jelas dan konsisten. Biasanya disimpan dalam bentuk tabel atau basis data dengan kolom dan baris yang sudah ditentukan.

Contohnya adalah catatan penjualan yang memuat nama pelanggan, tanggal transaksi, jumlah pembelian, dan produk yang dibeli.

2. Semi Terstruktur

Informasi ini memiliki sebagian format data terstruktur, tetapi tidak sepenuhnya terorganisasi. Jenis ini tetap memiliki pola tertentu, namun masih cukup fleksibel. 

Contoh yang paling umum adalah file XML dan JSON, yang memiliki hierarki tetapi tidak selalu memiliki susunan bidang yang sama di setiap entitas.

3. Tidak Terstruktur

Merupakan informasi yang tidak memiliki format atau pola yang jelas, biasanya berupa teks bebas, gambar, video, atau percakapan digital. Contohnya adalah unggahan dan komentar di media sosial seperti Twitter, yang isinya sangat beragam dari segi panjang dan bentuk.