Apa itu BigData? Mengapa Big Data Analytics Penting?

Dari berabad-abad data telah memainkan peran penting dalam kehidupan kita. Yang mengatakan setiap hari kami membuat 2,5 triliun byte data. Ini berarti 90% dari data dunia dibuat dalam dua tahun terakhir saja. Dan kumpulan data yang sangat besar dan sangat besar ini sehingga tidak dapat dianalisis menggunakan metode tradisional disebut Big Data. Untuk menguji data terstruktur dan tidak terstruktur ini digunakan teknik analitik Big Data.

Pada artikel ini, kita akan membahas apa itu volume data yang besar, apa itu Big Data Analytics dan mengapa itu penting.

Apa itu BigData?

• Apakah itu produk?
• Apakah itu satu set alat?
• Apakah ini kumpulan data yang hanya digunakan oleh bisnis besar?
• Seberapa besar bisnis berurusan dengan repositori data besar?
• Berapa ukuran data ini?
• Apa itu analitik data besar?
• Apa perbedaan antara data besar dan Hadoop?

Ini dan beberapa pertanyaan lain muncul di benak kita ketika kita mencari jawaban untuk apa itu big data? Oke, pertanyaan terakhir mungkin bukan yang Anda tanyakan, tetapi yang lain adalah kemungkinan.

Oleh karena itu, di sini kita akan mendefinisikan apa itu, apa tujuan atau nilainya dan mengapa kita menggunakan volume data yang besar ini.

Bisnis saat ini mencari cara baru dan lebih baik untuk tetap kompetitif, menguntungkan, dan siap menghadapi masa depan, dan, menurut pakar industri, analitik Big Data menawarkan cara untuk mempelajari ide-ide baru, mengekstrak wawasan baru, dan tetap menjadi yang terdepan.

Big Data mengacu pada volume besar data terstruktur dan tidak terstruktur yang menguasai bisnis dari hari ke hari. Tapi bukan ukuran data yang penting, yang penting adalah bagaimana data itu digunakan dan diproses. Ini dapat dianalisis menggunakan analitik data besar untuk membuat keputusan strategis yang lebih baik bagi bisnis untuk bergerak.

Menurut Gartner:

Big data adalah aset informasi bervolume tinggi, berkecepatan tinggi, dan beragam yang menuntut bentuk pemrosesan informasi yang hemat biaya dan inovatif untuk meningkatkan wawasan dan pengambilan keputusan.

Pentingnya Big Data

Cara terbaik untuk memahami sesuatu adalah dengan mengetahui sejarahnya.

Data telah ada selama bertahun-tahun; tetapi konsep tersebut mendapatkan momentum di awal 2000-an dan sejak itu bisnis mulai mengumpulkan informasi, menjalankan analitik data besar untuk mengungkap detail untuk penggunaan di masa mendatang. Dengan demikian, memberi organisasi kemampuan untuk bekerja dengan cepat dan tetap gesit.

Ini adalah waktu ketika Doug Laney mendefinisikan data ini sebagai tiga V (volume, kecepatan, dan variasi):

Volume : adalah jumlah data yang dipindahkan dari Gigabytes ke terabytes dan seterusnya.

Velocity: Kecepatan pemrosesan data adalah kecepatan.

Ragam: data datang dalam berbagai jenis dari terstruktur hingga tidak terstruktur. Data terstruktur biasanya numerik sementara tidak terstruktur – teks, dokumen, email, video, audio, transaksi keuangan, dll.

Di mana ketiga V ini mempermudah pemahaman data besar, mereka bahkan menjelaskan bahwa menangani volume data yang besar ini menggunakan kerangka kerja tradisional tidak akan mudah. Ini adalah waktu ketika Hadoop muncul dan pertanyaan-pertanyaan tertentu seperti:

• Apa itu Hadoop?
• Apakah Hadoop adalah nama lain dari big data?
• Apakah Hadoop berbeda dari data besar?

Semua ini menjadi ada.

Jadi, mari kita mulai menjawabnya.

Data Besar dan Hadoop

Mari kita ambil analogi restoran sebagai contoh untuk memahami hubungan antara data besar dan Hadoop

Tom baru-baru ini membuka restoran dengan seorang koki di mana dia menerima 2 pesanan per hari, dia dapat dengan mudah menangani pesanan ini, seperti RDBMS. Namun seiring berjalannya waktu, Tom berpikir untuk memperluas bisnis dan karena itu untuk melibatkan lebih banyak pelanggan, dia mulai menerima pesanan online. Karena perubahan ini, tingkat penerimaan pesanannya meningkat dan sekarang alih-alih 2 pesanan, dia mulai menerima 10 pesanan per jam. Hal yang sama terjadi dengan data. Dengan diperkenalkannya berbagai sumber seperti smartphone, media sosial, dll, pertumbuhan data menjadi sangat besar tetapi karena perubahan yang tiba-tiba menangani pesanan/data dalam jumlah besar tidak mudah. Oleh karena itu kebutuhan akan jenis strategi yang berbeda untuk mengatasi masalah ini muncul.

Sadar akan situasi ini, Tom mulai memikirkan solusi. Demikian pula dengan kemajuan teknologi data mulai menghasilkan pada tingkat yang mengkhawatirkan. Untuk menangani pesanan yang sangat banyak, Tom mempekerjakan 4 koki lagi. Semuanya berjalan dengan baik tetapi karena rak makanan yang digunakan oleh 4 koki sama, itu menjadi hambatan, jadi solusinya tidak begitu efisien

Demikian juga, untuk mengatasi masalah data kumpulan data yang besar, beberapa unit pemrosesan dipasang tetapi ini juga tidak efektif karena unit penyimpanan terpusat menjadi penghambat. Ini berarti jika unit terpusat turun, seluruh sistem akan terganggu. Oleh karena itu, ada kebutuhan untuk mencari solusi yang lebih baik untuk data dan restoran.

Tom datang dengan solusi yang efisien, ia membagi koki menjadi dua hierarki, yaitu koki junior dan kepala dan menugaskan setiap koki junior dengan rak makanan. Katakanlah misalnya hidangannya adalah saus pasta. Sekarang, menurut rencana Tom, satu koki junior akan menyiapkan pasta dan koki junior lainnya akan menyiapkan saus. Selanjutnya mereka akan menyerahkan pasta dan saus kepada kepala koki, di mana kepala koki akan menyiapkan saus pasta setelah menggabungkan kedua bahan, pesanan akhir akan dikirimkan. Solusi ini bekerja dengan sempurna untuk restoran Tom dan untuk Big Data ini dilakukan oleh Hadoop.

Hadoop adalah kerangka kerja perangkat lunak sumber terbuka yang digunakan untuk menyimpan dan memproses data secara terdistribusi pada kelompok besar perangkat keras komoditas. Hadoop menyimpan data secara terdistribusi dengan replikasi, untuk memberikan toleransi kesalahan dan memberikan hasil akhir tanpa menghadapi masalah kemacetan. Sekarang, Anda pasti sudah tahu bagaimana Hadoop memecahkan masalah Big Data yaitu

• Menyimpan data dalam jumlah besar.
• Menyimpan data dalam berbagai format: tidak terstruktur, semi terstruktur dan terstruktur.
• Kecepatan pemrosesan data.

Jadi apakah ini berarti Big Data dan Hadoop sama?

Kami tidak bisa mengatakan itu, karena ada perbedaan di antara keduanya.

Apa perbedaan antara Big Data dan Hadoop?

• Data besar tidak lebih dari sebuah konsep yang mewakili sejumlah besar data sedangkan Apache Hadoop digunakan untuk menangani data dalam jumlah besar ini.
• Ini kompleks dengan banyak arti sedangkan Apache Hadoop adalah program yang mencapai serangkaian tujuan dan sasaran.
• Volume data yang besar ini adalah kumpulan dari berbagai catatan, dengan berbagai format sementara Apache Hadoop menangani berbagai format data.
• Hadoop adalah mesin pengolah dan data besar adalah bahan bakunya.

Sekarang kita tahu apa itu data, bagaimana Hadoop dan big data bekerja. Saatnya untuk mengetahui bagaimana perusahaan mendapat manfaat dari data ini.

Bagaimana Perusahaan Mendapatkan Manfaat dari Big Data?

Beberapa contoh untuk menjelaskan bagaimana data besar ini membantu perusahaan mendapatkan keunggulan ekstra:

Coca Cola dan Big Data

Coca-Cola adalah perusahaan yang tidak perlu diperkenalkan lagi. Selama berabad-abad sekarang, perusahaan ini telah menjadi pemimpin dalam barang-barang kemasan konsumen. Semua produknya didistribusikan secara global. Satu hal yang membuat Coca Cola menang adalah data. Tapi bagaimana caranya?

Coca Cola dan Big data :

Dengan menggunakan data yang dikumpulkan dan menganalisisnya melalui analitik data besar, Coca Cola dapat memutuskan faktor-faktor berikut:

• Pemilihan bahan campuran yang tepat untuk menghasilkan produk jus
• Pasokan produk di restoran, ritel, dll
• Kampanye media sosial untuk memahami perilaku pembeli, program loyalitas
• Membuat pusat layanan digital untuk proses pengadaan dan SDM

Netflix dan Big Data

Untuk menjadi yang terdepan dalam layanan streaming video lainnya, Netflix terus-menerus menganalisis tren dan memastikan orang mendapatkan apa yang mereka cari di Netflix. Mereka mencari data di:

• Program yang paling banyak dilihat
• Tren, menunjukkan pelanggan mengkonsumsi dan menunggu
• Visual promosi, klik, waktu yang dihabiskan untuk menontonnya
• Perangkat yang digunakan pelanggan untuk menonton programnya
• Apa yang disukai pemirsa menonton pesta, menonton sebagian, bolak-balik, atau serial lengkap.

Bagi banyak perusahaan streaming video dan hiburan, analitik data besar adalah kunci untuk mempertahankan pelanggan, mengamankan pendapatan, dan memahami jenis konten yang disukai pemirsa berdasarkan lokasi geografis. Data yang sangat banyak ini tidak hanya memberi Netflix kemampuan ini, tetapi bahkan membantu layanan streaming video lainnya untuk memahami apa yang diinginkan pemirsa dan bagaimana Netflix dan orang lain dapat mengirimkannya.

Bersamaan dengan itu ada perusahaan yang menyimpan data berikut yang membantu analitik data besar untuk memberikan hasil yang akurat seperti:

• Tweet disimpan di server Twitter
• Informasi yang disimpan dari pelacakan perjalanan mobil oleh Google
• Hasil pemilu lokal dan nasional
• Perawatan yang diambil dan nama rumah sakit
• Jenis kartu kredit yang digunakan, dan pembelian yang dilakukan di tempat yang berbeda
• Apa, ketika orang menonton di Netflix, Amazon Prime, IPTV, dll dan untuk berapa lama?

Hmm, jadi beginilah cara perusahaan mengetahui perilaku kita dan mereka merancang layanan untuk kita.

Apa itu Analisis Data Besar?

Proses mempelajari dan memeriksa kumpulan data besar untuk memahami pola dan mendapatkan wawasan disebut analitik data besar. Ini melibatkan proses algoritmik dan matematis untuk mendapatkan korelasi yang bermakna. Fokus analisis data adalah untuk mendapatkan kesimpulan yang didasarkan pada apa yang peneliti ketahui.

Pentingnya analitik data besar

Idealnya, big data menangani prediksi/perkiraan data besar yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Ini membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik. Beberapa bidang di mana data digunakan adalah pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, robotika, perawatan kesehatan, realitas virtual, dan berbagai bagian lainnya. Oleh karena itu, kita perlu menjaga agar data bebas dari kekacauan dan terorganisir.

Ini memberi organisasi kesempatan untuk berubah dan tumbuh. Dan inilah mengapa analitik data besar menjadi populer dan sangat penting. Berdasarkan sifatnya kita dapat membaginya menjadi 4 bagian yang berbeda:

Selain itu, data besar juga memainkan peran penting dalam bidang-bidang berikut ini:

• Identifikasi peluang baru
• Pemanfaatan data dalam organisasi
• Menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi & operasi yang efisien
• Pemasaran yang efektif
• Layanan pelanggan yang lebih baik
• Keunggulan kompetitif atas saingan

Sekarang, kita tahu di semua bidang apa data memainkan peran penting. Saatnya memahami cara kerja big data dan 4 bagiannya yang berbeda.

Analisis Data Besar dan Ilmu Data

Analisis data melibatkan penggunaan teknik dan alat canggih seperti pembelajaran mesin, penambangan data, statistik. Data yang diambil dari sumber yang berbeda dan dalam ukuran yang berbeda digunakan untuk memberikan analisis.

Ilmu Data, di sisi lain, adalah istilah umum yang mencakup metode ilmiah untuk memproses data. Ilmu Data menggabungkan beberapa bidang seperti matematika, pembersihan data, dll untuk mempersiapkan dan menyelaraskan data besar.

Karena kompleksitas yang terlibat, ilmu data cukup menantang tetapi dengan pertumbuhan informasi yang belum pernah terjadi sebelumnya, konsep data yang banyak juga berkembang secara global. Oleh karena itu bidang ilmu data yang melibatkan data besar tidak dapat dipisahkan. Data mencakup, informasi terstruktur, tidak terstruktur sedangkan ilmu data adalah pendekatan yang lebih terfokus yang melibatkan bidang ilmiah tertentu.

Bisnis dan Analisis Big Data

Karena meningkatnya permintaan, penggunaan alat untuk menganalisis data meningkat karena membantu organisasi menemukan peluang baru dan mendapatkan wawasan baru untuk menjalankan bisnis mereka secara efisien.

Selain itu, dengan berfokus pada pelanggan, perusahaan dapat meningkatkan operasi mereka dan memperoleh lebih banyak keuntungan. Alat seperti Hadoop membantu mengurangi biaya penyimpanan. Dengan demikian meningkatkan efisiensi bisnis, ini, pada gilirannya, mengarah pada penghematan uang, energi, dan pengambilan keputusan yang lebih cepat.

Manfaat Real-time dari Big Data Analytics

Data selama bertahun-tahun telah mengalami pertumbuhan yang sangat besar karena penggunaan data yang meningkat di industri mulai dari:

• Perbankan
• Kesehatan
• Energi
• Teknologi
• Konsumen
• Manufaktur

Secara keseluruhan, Analisis data telah menjadi bagian penting dari perusahaan saat ini.

Peluang Kerja dan analitik data besar

Data hampir ada di mana-mana sehingga ada kebutuhan mendesak untuk mengumpulkan dan melestarikan data apa pun yang dihasilkan. Inilah sebabnya mengapa analitik data besar berada di perbatasan TI dan menjadi sangat penting dalam meningkatkan bisnis dan membuat keputusan. Para profesional yang ahli dalam menganalisis data memiliki lautan peluang. Karena merekalah yang dapat menjembatani kesenjangan antara teknik analisis bisnis tradisional dan baru yang membantu bisnis tumbuh.

Manfaat Analisis Data Besar

1. Pengurangan biaya
2. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik
3. Produk dan layanan baru
4. Deteksi penipuan
5. Wawasan penjualan yang lebih baik
6. Memahami kondisi pasar
7. Akurasi Data
8. Harga yang Ditingkatkan

Cara kerja analitik data besar dan teknologi utamanya

Tidak ada teknologi tunggal yang dapat mencakup data besar, tetapi analitik data besar tingkat lanjut dapat diterapkan pada data, untuk mendapatkan nilai maksimal dari informasi.

Berikut adalah pemain terbesar:

Machine Learning : Machine learning, melatih mesin untuk belajar dan menganalisis data yang lebih besar dan kompleks untuk memberikan hasil yang lebih cepat dan akurat. Menggunakan subset pembelajaran mesin dari organisasi AI dapat mengidentifikasi peluang yang menguntungkan – menghindari risiko yang tidak diketahui.

Manajemen data: Dengan data yang terus mengalir masuk dan keluar dari organisasi, kita perlu mengetahui apakah itu berkualitas tinggi dan dapat dianalisis dengan andal. Setelah data dapat diandalkan, program manajemen data master digunakan untuk mengarahkan organisasi pada halaman yang sama dan menganalisis data.

Data mining : Teknologi data mining membantu menganalisis pola data yang tersembunyi sehingga dapat digunakan dalam analisis lebih lanjut untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan bisnis yang kompleks. Menggunakan algoritme data mining, bisnis dapat membuat keputusan yang lebih baik dan bahkan dapat menunjukkan area masalah untuk meningkatkan pendapatan dengan memotong biaya. Data mining juga dikenal sebagai penemuan data dan penemuan pengetahuan.

Hadoop: Hadoop adalah perangkat lunak sumber terbuka yang membantu mengelola pemrosesan data dan penyimpanan aplikasi data secara terorganisir di server komputer. Hadoop telah menjadi teknologi utama yang mendukung inisiatif analitik data besar yang canggih, termasuk pembelajaran mesin, penambangan data, dll. Sistem Hadoop dapat menangani berbagai bentuk data terstruktur dan tidak terstruktur yang memberikan keunggulan ekstra untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data dengan mudah.

Analisis dalam memori: Metodologi intelijen bisnis (BI) ini digunakan untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks. Dengan menganalisis data dari memori sistem komputer RAM, waktu respons permintaan dapat dipersingkat dan keputusan bisnis dapat dibuat lebih cepat. Teknologi ini bahkan menghilangkan biaya penyimpanan tabel agregat data atau pengindeksan data, sehingga menghasilkan waktu respons yang lebih cepat. Tidak hanya analitik dalam memori ini bahkan membantu organisasi untuk menjalankan analitik data besar yang berulang dan interaktif.

Analitik prediktif: Analitik prediktif adalah metode penggalian informasi dari data yang ada untuk menentukan dan memprediksi hasil dan tren di masa depan. teknik seperti penambangan data, pemodelan, pembelajaran mesin, AI digunakan untuk menganalisis data saat ini untuk membuat prediksi di masa depan. Analitik prediktif memungkinkan organisasi untuk menjadi proaktif, meramalkan masa depan, mengantisipasi hasil, dll. Selain itu, analisis ini melangkah lebih jauh dan menyarankan tindakan untuk mendapatkan manfaat dari prediksi dan juga memberikan keputusan yang menguntungkan prediksi dan implikasinya.

Penambangan teks : Penambangan teks juga disebut sebagai penambangan data teks adalah proses memperoleh informasi berkualitas tinggi dari data teks yang tidak terstruktur. Dengan teknologi penambangan teks, Anda menemukan wawasan yang tidak Anda sadari sebelumnya. Penambangan teks menggunakan pembelajaran mesin dan lebih praktis bagi ilmuwan data dan pengguna lain untuk mengembangkan platform data besar dan membantu menganalisis data untuk menemukan topik baru.

Tantangan analitik data besar dan cara mengatasinya

Sejumlah besar data dihasilkan setiap menit sehingga menjadi pekerjaan yang menantang untuk menyimpan, mengelola, memanfaatkan, dan menganalisisnya. Bahkan bisnis besar berjuang dengan manajemen dan penyimpanan data untuk membuat penggunaan data dalam jumlah besar. Masalah ini tidak dapat diselesaikan hanya dengan menyimpan data, itulah alasan organisasi perlu mengidentifikasi tantangan dan berupaya menyelesaikannya:

1. Pemahaman dan penerimaan data besar yang tidak tepat
2. Wawasan yang berarti melalui analitik data besar
3. Penyimpanan dan kualitas data
4. Keamanan dan privasi data
5. Pengumpulan data yang bermakna secara waktu nyata: Kekurangan keterampilan
6. Sinkronisasi data
7. Representasi visual dari data
8. Kebingungan dalam manajemen data
9. Penataan data besar
10. Ekstraksi informasi dari data

Manfaat Organisasi dari Big Data

Big Data tidak berguna untuk mengatur data, tetapi bahkan membawa banyak manfaat bagi perusahaan. Lima teratas adalah:

• Memahami tren pasar : Dengan menggunakan data besar dan analitik data besar, perusahaan dapat dengan mudah memperkirakan tren pasar, memprediksi preferensi pelanggan, mengevaluasi efektivitas produk, preferensi pelanggan, dan mendapatkan pandangan ke depan tentang perilaku pelanggan. Wawasan ini sebagai imbalannya membantu memahami pola pembelian, pola pembelian, preferensi, dan lainnya. Informasi sebelumnya seperti itu membantu dalam merencanakan dan mengelola berbagai hal.
• Memahami kebutuhan pelanggan: Analisis Big Data membantu perusahaan memahami dan merencanakan kepuasan pelanggan yang lebih baik. Sehingga berdampak pada pertumbuhan bisnis. Dukungan 24*7, penyelesaian keluhan, pengumpulan umpan balik yang konsisten, dll.
• Meningkatkan reputasi perusahaan : Big data membantu menangani rumor palsu, menyediakan layanan yang lebih baik untuk kebutuhan pelanggan dan menjaga citra perusahaan. Dengan menggunakan alat analitik data besar, Anda dapat menganalisis emosi negatif dan positif yang membantu memahami kebutuhan dan harapan pelanggan.
• Mempromosikan langkah-langkah penghematan biaya : Biaya awal penerapan Big Data tinggi, namun pengembalian dan wawasan yang bermanfaat lebih dari yang Anda bayarkan. Big Data dapat digunakan untuk menyimpan data dengan lebih efektif.
• Membuat data tersedia : Alat-alat modern di Big Data dapat hadir secara aktual membutuhkan porsi data kapan saja dalam format yang terstruktur dan mudah dibaca.

Sektor di mana Big Data digunakan:

• Ritel & E-Niaga
• Layanan Keuangan
• Telekomunikasi

Kesimpulan

Dengan ini, kita dapat menyimpulkan bahwa tidak ada definisi khusus tentang apa itu data besar, tetapi kita semua akan setuju bahwa sejumlah besar data adalah data besar. Juga, seiring waktu, pentingnya analitik data besar meningkat karena membantu meningkatkan pengetahuan dan sampai pada kesimpulan yang menguntungkan.

Jika Anda ingin memanfaatkan data besar, maka menggunakan Hadoop pasti akan membantu. Karena ini adalah metode yang mengetahui cara mengelola data besar dan membuatnya dapat dipahami.