Begini Cara Kerja Big Data

Pantau-Big data adalah istilah yang merujuk pada kumpulan data berukuran besar dan kompleks yang sulit diolah menggunakan metode tradisional. Big data tidak hanya melibatkan volume data yang besar, tetapi juga kecepatan, variasi, dan ketepatan dalam pengolahan data tersebut untuk menghasilkan wawasan yang bermakna.

Dikutip dari berbagai sumber, Jumat (12/11/2024), cara kerja big data melibatkan tiga proses utama: pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data. Setiap tahap ini memainkan peran penting dalam mengolah data agar menghasilkan informasi yang bermanfaat.

1. Pengumpulan Data

Data yang digunakan dalam big data berasal dari berbagai sumber, baik online maupun offline. Sumber-sumber ini meliputi:

• Media Sosial: Data dari platform seperti Facebook, Twitter, dan Instagram dikumpulkan dari interaksi pengguna seperti posting, komentar, dan reaksi.
• Situs Web: Setiap kali pengguna mengunjungi situs, sistem dapat mengumpulkan data perilaku seperti klik, waktu yang dihabiskan, dan halaman yang dibuka.
• Sensor IoT (Internet of Things): Perangkat seperti smartwatch, sensor cuaca, dan kamera lalu lintas menghasilkan data real-time yang dapat digunakan untuk analisis lingkungan dan pola perilaku.
• Transaksi Bisnis: Data transaksi di perbankan, e-commerce, dan toko ritel yang meliputi riwayat pembelian, pola belanja, dan data demografis pelanggan.
• Catatan Pemerintah dan Kesehatan: Informasi statistik, data kesehatan, dan data administrasi pemerintah juga termasuk dalam big data.
• Data Telemetri: Informasi yang dikumpulkan dari kendaraan, pesawat terbang, dan perangkat otomatis lainnya yang memberi informasi waktu nyata tentang status dan operasional perangkat tersebut.

Baca juga: Big Data JKN Dukung Pembangunan Kesehatan Indonesia

2. Penyimpanan Data

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah penyimpanan. Data yang sangat besar memerlukan solusi penyimpanan khusus, seperti distributed storage atau penyimpanan terdistribusi. Teknologi seperti Hadoop Distributed File System (HDFS) dan NoSQL databases (seperti MongoDB dan Cassandra) digunakan untuk menyimpan data dalam skala besar dan menyebarkannya di beberapa server agar lebih mudah diakses.

Big data juga menggunakan teknologi penyimpanan berbasis cloud seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud untuk menyimpan dan mengelola data dalam jumlah besar secara efektif. Keuntungan dari penyimpanan cloud adalah kemampuannya yang elastis dalam menyesuaikan kapasitas penyimpanan sesuai kebutuhan data yang terus berkembang.

3. Analisis Data

Langkah terakhir dan paling krusial dalam big data adalah proses analisis data untuk menghasilkan wawasan. Analisis ini melibatkan berbagai teknik, seperti:

• Analisis Deskriptif: Menjelaskan data yang terkumpul untuk memberikan gambaran umum, seperti ringkasan statistik atau pola.
• Analisis Prediktif: Menggunakan data historis untuk membuat prediksi atau model perilaku masa depan, yang umum digunakan dalam bisnis dan riset kesehatan.
• Analisis Preskriptif: Menganalisis data untuk memberikan rekomendasi tindakan, biasanya digunakan dalam sistem pengambilan keputusan.
• Pembelajaran Mesin (Machine Learning): Menggunakan algoritma yang memungkinkan sistem untuk mempelajari pola dari data dan memperbaiki kinerjanya tanpa pemrograman eksplisit. Ini sering diterapkan dalam pengenalan wajah, rekomendasi konten, dan sistem otomatisasi lainnya.

Setelah analisis selesai, hasilnya disajikan dalam bentuk visualisasi yang mudah dipahami, seperti grafik, tabel, atau dashboard interaktif. Alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, dan Google Data Studio digunakan untuk membantu pengguna mendapatkan pemahaman yang lebih jelas dan cepat.

Dari Mana Data Big Data Berasal?

Big data berasal dari kombinasi data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data ini dikumpulkan dari berbagai sektor dan sumber. Berikut adalah beberapa sumber utama big data:

• Data Terstruktur: Ini adalah data yang dapat dengan mudah disusun dalam tabel atau basis data, seperti data transaksi atau catatan pelanggan.
• Data Semi-Terstruktur: Data ini mencakup elemen terstruktur dan tidak terstruktur, misalnya email, file XML, dan JSON.
• Data Tidak Terstruktur: Data yang sulit disusun dalam tabel, seperti foto, video, suara, dan konten dari media sosial.

Sejarah Konsep Big Data

Konsep big data mulai diperkenalkan sekitar tahun 2000-an, meskipun gagasan tentang analisis data skala besar telah ada sejak era 1960-an dan 70-an, terutama di dunia sains dan statistik. Istilah "big data" mulai populer setelah ahli data, Doug Laney, pada awal 2000-an memperkenalkan konsep "3V"—Volume, Velocity, dan Variety—untuk menggambarkan karakteristik big data.

• Volume merujuk pada jumlah data yang besar,
• Velocity pada kecepatan data dihasilkan,
• Variety pada beragamnya jenis data.

Seiring dengan perkembangan teknologi komputasi dan internet, terutama cloud computing dan penyimpanan data berbasis jaringan, big data telah menjadi lebih mudah diakses dan diolah. Kini, big data menjadi salah satu aset penting dalam pengambilan keputusan di berbagai sektor, seperti bisnis, pemerintahan, pendidikan, dan kesehatan.

Big data saat ini telah menjadi komponen utama dalam inovasi dan peningkatan produktivitas di era digital.