Pengertian Big Data menurut Para Ahli: Konsep, Sejarah, Penerapan, Manfaat dan Cara Kerja Big Data

Apa itu Big Data? Pengertian big data menurut para ahli adalah sesuatu yang sama dengan data tetapi dengan ukuran yang sangat besar, ini adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang sangat besar volumenya dan tumbuh secara eksponensial seiring berjalannya waktu.

Big data juga sering dikaitkan dengan volume data yang besar terstruktur dan tidak terstruktur yang sangat besar sehingga sulit untuk diproses menggunakan database tradisional dan teknik perangkat lunak.

Apakah Big data berarti mengumpulkan data sebanyak mungkin, seperti seratus atau ribu gigabyte? Lalu apa yang akan kita lakukan dengan data-data ini? Mari kita mulai dengan definisi yang paling mendasar!

Semua orang kini telah berbicara tentang Big Data. Jika Anda berdiskusi dengan konsultan Pengembangan Perangkat Lunak Anda, Anda akan melihat bahwa mereka sudah berada di lintasan balap untuk transformasi digital yang juga merupakan konsep lain yang terkenal, trendi dan mengkilap.

Dan berikut ulasan lengkap tentang big data yang dapat Anda jadikan referensi, simak selengkapnya.

Baca juga: Apa Itu Industri 4.0?

Pengertian Big Data Menurut Para Ahli

Diatas kita sudah menjelaskan sekilas tentang Big Data, sekarang kita akan mengutip pendapat sejumlah ahli tentang hal ini, mari ikuti terus.

Eaton, Dirk, Tom, George, & Paul

Menurut kutipan dari pendapat Eaton, Dirk, Tom, George, & Paul, Big Data merupakan istilah yang berlaku untuk informasi yang tidak dapat diproses atau dianalisis menggunakan alat tradisional. (Eaton, Dirk, Tom, George, & Paul).

Dumbill, 2012

Big Data adalah data yang melebihi proses kapasitas dari kovensi sistem database yang ada. Data terlalu besar dan terlalu cepat atau tidak sesuai dengan struktur arsitektur database yang ada. Untuk mendapatkan nilai dari data, maka harus memilih jalan altenatif untuk memprosesnya.

Doug Laney

Untuk memahami pengertian Big Data yang lebih baik, ada baiknya kita membahas pendapat-pendapat para ahli mengenai hal ini. Misalnya saja Doug Laney, yang pada tahun 2001 lalu berpendapat dan memperluas terkait dengan pengertian Big Data.

Dalam keterangannya, dia mengatakan bahwa definisi Big Data juga melingkupi peningkatan variasi data yang didapatkan oleh perusahaan dan organisasi terkait. Tidak hanya itu, hal tersebut juga termasuk seberapa cepat data tersebut dibuat maupun diberbarui.

Gartner

Gartner, seorang ahli dalam bidang data juga mendefinisikan pengertian Big Data lebih jauh. Pada 2001 lalu, Gartner mengatakan bahwa Big Data adalah sekumpulan data yang bervariasi plus lebih besar. Data ini berasal dari volume meningkat serta kecepatan bertambahnya data yang terus meninggi.

Data besar tersebut terkenal dengan sebutan Three V’s (akan diterangkan di subjudul berikutnya). Dari pendapat dua pakar di atas bisa ditarik kesimpulan, bahwa Big Data adalah data yang lebih besar, cepat, kompleks dan berasal dari sumber data terbaru. Saking produktifnya, tool pemroses data tradisional tidak bisa mengelola Big Data ini.

Konsep

Menurut Gartner, “Big Data adalah aset informasi ber volume tinggi, kecepatan tinggi, dan/atauvariasi tinggi yang menuntut pemrosesan informasi yang hemat biaya dan inovatif yang memungkinkan peningkatan wawasan, pengambilan keputusan, dan otomatisasi proses “.

Definisi cukup panjang dengan banyak kata-kata besar, tetapi kita dapat meringkasnya, dan mempersingkatnya menjadi 3 V saja:

Volume: Sistem harus menangani sejumlah besar data – yang tidak terstruktur dengan baik. Akibatnya, perusahaan besar biasanya memiliki Terabyte dan bahkan Petabyte data. Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin banyak masa depan perusahaan yang akan dibentuk.

Kecepatan:Kecepatan mengukur seberapa cepat data masuk. Beberapa data datang secara real-time, yang merupakan yang terbaik, sementara yang lain akan datang dalam batch dan dengan jeda waktu.

Variasi: Data dapat datang dalam semua format: excel, csv, akses, teks, pdf, grafis, video … Meskipun data ini sangat berguna, perusahaan perlu membuatnya dapat dikelola.

Dalam setahun terakhir, kita juga dapat mengamati kebangkitan dua V: Value dan Veracity baru. Data telah menjadi aset yang dihargai di masyarakat saat ini. Pikirkan tentang perusahaan besar seperti Facebook atau Google. Mereka memiliki petabyte data dan menghasilkan pendapatan besar darinya. Model bisnis mereka terletak pada analisis data untuk memahami pasar, preferensi, memprediksi tren, membuat prediksi … Dll. Perusahaan pengembangan perangkat lunak mencoba melakukan hal yang sama persis untuk klien mereka.

Sejarah Big Data

Konsep big data itu sendiri dapat dikatakan relatif baru, asal-usul set big data (data besar) yaitu adalah kembali ke tahun 1960-an dan tahun 70-an ketika dunia data baru saja dimulai.

Yaitu dengan adanya pusat data pertama dan pengembangan database relasional yang juga dikenal dengan Relational Database Management System (RDBMS) terkait sistemnya di zaman modern.

Istilah Big Data lahir pada tahun 2005 ketika diluncurkan oleh O’Reilly Media. Pada periode itu, semakin banyak jejaring sosial yang mengambil penerbangan, dan data dibuat setiap hari.

Perusahaan inovatif segera melihat peluang dan menggali jumlah data besar-besaran ini. Bahkan pemerintah juga ikut bermain tidak lama kemudian.

Dalam beberapa tahun terakhir, kami juga mendengar banyak tentang start-up big data – yang didampingi oleh perusahaan pengembangan Perangkat Lunak yang kompeten.

Pengembangan kerangka kerja open-source seperti Handoop, Spark, dan komputasi Cloud telah membuat Big Data lebih mudah dikerjakan dan lebih murah untuk disimpan.

Penerapan Big Data

Big Data dapat digunakan di berbagai sektor, dari keamanan cyber hingga pemasaran, keuangan, kesehatan … Dll. Kita dapat mengutip beberapa contoh seperti di bawah ini.

Pemasaran: Bisnis selalu berusaha menemukan cara terbaik untuk menemukan pelanggan mereka, dan biasanya dihantui oleh pertanyaan:”Bagaimana cara membuat orang membeli”. Hari ini dimungkinkan untuk mengidentifikasi apa yang disukai orang, apa yang mereka cari hanya dengan menganalisis sejumlah besar data. Anda juga dapat mengukur efektivitas kampanye pemasaran melalui tayangan, tingkat klik-jalan, atau metrik lainnya.

Keuangan: Industri mengandalkan Big Data untuk analisis risiko dan prediksi tren. Pedagang ritel, bank besar, hedge fund memiliki kebutuhan konstan dalam perdagangan frekuensi tinggi, keputusan pra-perdagangan mendukung analitik, pengukuran sentimen, analitik prediktif … Dll.

Kesehatan: Industri telah ditingkatkan secara signifikan oleh obat yang dipersonalisasi dan analitik reseptif karena peran sistem Big Data. Para Peneliti dapat menganalisis data untuk mengidentifikasi metode pengobatan terbaik, efek samping obat atau bahkan memperkirakan risiko kesehatan.

Manufaktur: Manufaktur prediktif dapat meningkatkan efisiensi bisnis dengan memproduksi lebih banyak barang dengan meminimalkan waktu henti mesin. Untuk mencapai hasil ini, sejumlah besar data harus dilibatkan. Untuk membangun pabrik cerdas, alat peramalan canggih dan proses terorganisir yang efisien sangat penting. Big data dapat digunakan untuk melacak kesalahan, memprediksi output, mengoptimalkan efisiensi energi, menguji & mensimulasikan proses baru … Dll.

Pendidikan: Big Data juga dapat digunakan dalam pendidikan. Misalnya: dapat mengukur efektivitas guru atau kemajuan & perilaku siswa.

Manfaat big data

Manfaat Big data tidak dapat dipungkiri. Perusahaan dapat menggunakan big data untuk memahami pasar, preferensi pelanggan, memprediksi masa depan dan tren.

Dalam dunia yang berkembang cepat, selangkah lebih maju dari pesaing sangat penting untuk bertahan hidup.

Dengan Big data, banyak potensi yang tidak terkunci. Biaya dan waktu pemrosesan dalam organisasi dapat dikurangi. Selain itu juga membantu bisnis untuk mengembangkan produk dan layanan baru.

Cara kerja Big data

Integrasikan: Big Data menyatukan data dari berbagai sumber dan aplikasi. Untuk menganalisisnya, strategi dan teknologi baru diperlukan untuk menggantikan mekanisme integrasi data tradisional seperti ETL.

Selama integrasi, bisnis dan perusahaan pengembangan Perangkat Lunak perlu membawa data, memprosesnya, dan memastikannya diformat dalam bentuk yang dapat dimulai oleh analis bisnis.

Kelola:Perusahaan pengembangan bisnis dan perangkat lunak perlu menyimpan data di suatu tempat: di cloud, di tempat atau keduanya. Data dapat disimpan dalam bentuk apa pun, dan persyaratan pemrosesan dan mesin proses yang diinginkan dapat diterapkan.

Analisis: Big Data perlu dianalisis, dieksplorasi, dan ditemukan. Ini hanya dapat memiliki nilai ketika bisnis dapat menggunakannya.

Source:

1. Understanding Big Data (ntq.com.vn)
2. Definisi Menurut Para ahli: 2 definisi Big Data menurut para ahli
3. Big Data Menurut Para Ahli – nasabahmedia
4. Pengertian Big Data: Menurut Ahli, Sejarah, Cara Kerja dan Contohnya!

Melalui buku ini, Anda akan belajar bagaimana Membangun kekayaan Melalui Investasi.