Setiap hari, kita menciptakan data dalam jumlah yang tak terbayangkan. Setiap klik, unggahan foto, transaksi online, dan bahkan perjalanan kita yang terekam GPS, semuanya menyumbang pada ledakan informasi digital. Namun, memiliki data dalam jumlah besar saja tidak cukup. Data mentah ini seringkali tidak terstruktur dan terlalu masif untuk diolah dengan metode tradisional. Di sinilah peran big data analytics menjadi sangat krusial. Ini adalah disiplin ilmu dan teknologi yang memungkinkan kita untuk “menyaring” lautan data yang luas ini untuk menemukan pola, tren, dan wawasan berharga yang tersembunyi. Bagi Anda yang baru memulai, panduan ini akan mengupas tuntas konsep big data analytics dari akarnya.
Apa Sebenarnya “Big Data”? Memahami Karakteristik 5V
Istilah “Big Data” tidak hanya merujuk pada ukuran data yang besar. Para ahli mendefinisikannya melalui lima karakteristik utama yang dikenal sebagai 5V:
- Volume (Ukuran): Ini adalah karakteristik yang paling jelas. Kita tidak lagi berbicara dalam gigabyte, melainkan terabyte, petabyte, dan bahkan exabyte. Volume data yang dihasilkan oleh media sosial, sensor industri (IoT), dan transaksi digital setiap detiknya sangatlah masif. Mengelola dan menyimpan data dalam skala ini memerlukan infrastruktur khusus.
- Velocity (Kecepatan): Data kini dibuat dan mengalir dengan kecepatan yang luar biasa, seringkali secara real-time. Bayangkan jutaan cuitan di Twitter setiap menit, data pasar saham yang berubah setiap detik, atau data lokasi yang terus-menerus dikirim dari aplikasi navigasi. Analitik harus mampu memproses data ini secepat ia datang untuk memberikan wawasan yang relevan.
- Variety (Keragaman): Data tidak lagi hanya berupa angka dalam tabel yang rapi (data terstruktur). Big data mencakup berbagai format:
- Data Terstruktur: Data dalam database relasional, seperti data penjualan atau data pelanggan.
- Data Tidak Terstruktur: Teks dari email dan postingan media sosial, gambar, video, rekaman suara. Sekitar 80-90% data di dunia saat ini bersifat tidak terstruktur.
- Data Semi-terstruktur: Data yang memiliki beberapa penanda, seperti file XML atau JSON. Big data analytics harus mampu menangani semua jenis data ini secara bersamaan.
- Veracity (Keakuratan): Dengan volume dan keragaman data yang begitu besar, tidak semuanya akan akurat dan dapat diandalkan. Veracity merujuk pada kualitas dan kebenaran data. Apakah data tersebut bersih dari bias, inkonsistensi, atau anomali? Memastikan kebenaran data adalah langkah kritis sebelum analisis dilakukan, karena keputusan yang didasarkan pada data yang buruk akan menghasilkan keputusan yang buruk pula (garbage in, garbage out).
- Value (Nilai): Ini adalah tujuan akhir dari semua proses. Seberapa berhargakah wawasan yang bisa kita ekstrak dari data tersebut? Mengumpulkan dan menganalisis big data tidak ada gunanya jika tidak menghasilkan nilai bisnis yang nyata, seperti peningkatan pendapatan, efisiensi operasional, atau kepuasan pelanggan yang lebih baik.
Lalu, Apa Itu Bagian “Analytics”?
Jika Big Data adalah bahan mentahnya, maka analytics adalah proses memasaknya. Big data tanpa analytics ibarat lautan luas tanpa kapal dan kompas; potensinya ada, tetapi Anda tidak akan bisa pergi ke mana-mana atau menemukan apa pun. Proses analitik ini biasanya dibagi menjadi empat jenis:
- Analitik Deskriptif (Descriptive Analytics): Menjawab pertanyaan, “Apa yang telah terjadi?”. Ini adalah bentuk analisis yang paling dasar, seperti membuat laporan penjualan bulanan atau dasbor kinerja website.
- Analitik Diagnostik (Diagnostic Analytics): Menjawab pertanyaan, “Mengapa itu terjadi?”. Ini melibatkan penyelidikan lebih dalam untuk menemukan akar penyebab dari suatu peristiwa, misalnya, mengapa penjualan turun di wilayah tertentu.
- Analitik Prediktif (Predictive Analytics): Menjawab pertanyaan, “Apa yang akan terjadi?”. Dengan menggunakan data historis dan algoritma machine learning, analisis ini mencoba meramalkan masa depan, seperti memprediksi pelanggan mana yang kemungkinan besar akan berhenti berlangganan (churn).
- Analitik Preskriptif (Prescriptive Analytics): Menjawab pertanyaan, “Apa yang harus kita lakukan?”. Ini adalah bentuk analisis yang paling canggih. Ia tidak hanya memprediksi masa depan, tetapi juga merekomendasikan tindakan yang harus diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Menurut proyeksi dari IDC, volume data global atau Global Datasphere diperkirakan akan terus tumbuh secara eksponensial, menunjukkan bahwa kemampuan untuk mengelola dan menganalisis big data akan menjadi semakin penting bagi kelangsungan hidup dan kesuksesan bisnis di masa depan.
Memahami konsep 5V dan jenis-jenis analitik adalah fondasi penting. Dengan fondasi ini, Anda bisa mulai melihat bagaimana big data analytics bukan lagi sekadar domain para ahli teknologi, melainkan sebuah kapabilitas strategis yang dapat memberdayakan setiap bagian dari organisasi untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan berbasis data.
Jika Anda merasa tertantang oleh kompleksitas data di perusahaan Anda dan ingin mulai membangun kapabilitas analitik yang kuat, langkah pertama seringkali adalah yang tersulit. Untuk mendapatkan panduan ahli dalam perjalanan ini, hubungi SOLTIUS. Kami siap membantu Anda mengubah potensi data Anda menjadi keunggulan kompetitif yang nyata.