Kenali 4 Karakteristik Big Data yang Dapat Tingkatkan Operasi Bisnis

Big Data memiliki bermacam-macam jenis data dan akan terus berkembang secara drastis. Big Data atau data besar mengacu pada sekumpulan kumpulan data yang ukuran nya besar dan membutuhkan cara untuk menyimpan, mengelola dan menganalisis data dengan baik dan benar. Penggunaan Big Data sering dilihat sebagai salah satu bagian integral pada strategi perusahaan. Big Data memiliki beberapa karakteristik dan properti khusus yang dapat membantu memahami data menjadi lebih dalam atau wawasan yang insightful terutama bagi pebisnis yang mengaplikasikannya. Pada artikel DQLab kali, akan membahas dan mengenal beberapa karakteristik dari Big data yang dapat membantu dalam mengoptimalkan bahkan meningkatkan bisnis menjadi lebih efisien dan tepat. Ingin tahu pembahasannya? Yuk, langsung saja simak artikel berikut ini!

1. Volume

Volume pada Big Data mengacu pada banyaknya kumpulan data yang perlu untuk dianalisis dan diproses lebih lanjut dan seringkali data sendiri besar pada data hingga lebih dari terabyte dan petabyte. Volume merupakan salah satu dari "V"s Big Data, sumber volume sendiri dari berbagai sumber seperti interaksi, jaringan, interaksi antar manusia, kanal media sosial, dan lainnya contoh nyatanya seperti banyaknya data dalam sehari menggunakan aplikasi chat, atau user yang menggunakan platform untuk streaming musik, dan lainnya. Penggunaan data juga terhubung secara real-time sehingga akan mengetahui interaksi secara digital setiap detiknya, dengan adanya internet seperti jaringan seluler atau Wi-Fi memungkinkan data tersebut akan tersimpan dan nantinya perusahaan akan mengumpulkan data-data tersebut serta menyimpannya pada platform penyimpanan seperti Hadoop, Google Cloud, Azure, dan penyimpanan cloud lainnya. 

Untuk mengelolanya volume data sendiri terdapat 2 pilihan dalam penanganannya:

• Scale Up,  yang dimana menyimpan dan memigrasikan volume data pada sebuah sistem ke sistem yang lebih besar lagi.

• Scale Out, dengan menambahkan jumlah sistem pada volume data namun tidak memigrasikan data tersebut ke yang lebih besar.

Baca juga : Belajar Big Data: Karakteristik, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan Big Data

2. Velocity

Velocity atau kecepatan data adalah sebuah pengukuran nilai dalam data secara sementara, karena data setiap harinya selalu berubah secara cepat sehingga membutuhkan proses data terstruktur dan tidak terstruktur dengan cepat untuk memanfaatkan dari data tersebut seperti menemukan sebuah trend atau pola dalam data, membantu data untuk marketer dalam market research dan juga mengetahui kebutuhan pelanggan secara real-time data. Pada proses velocity sendiri dalam memproses data hanya dalam hitungan menit bahkan detik sekalipun untuk mendapatkan hasil yang ingin dicari. Salah satu contoh yang sering sahabat data DQLab alami yaitu penggunaan aplikasi Google Maps, dimana data sensor lalu lintas pada aplikasi tersebut digunakan untuk memperingatkan pengguna terkait rute alternatif ketika saat terjadinya kecelakaan.

3. Variety

Variety data atau jika diartikan sederhananya yaitu keberagaman (variasi) atau berbagai jenis sumber data yang besar dengan struktur yang berbeda beda, yaitu ada structured, semi-structured, dan unstructured data.  Variasi pada Big Data sendiri menjadi sangat besar dan tipe data seringkali membutuhkan sebuah kemampuan pemrosesan yang berbeda-beda dan menggunakan algoritma yang khusus. Terdapat beberapa jenis pada Variety sendiri antara lain misalnya seperti file audio dan video, foto, data GPS, grafik, perilaku pencarian yang dilakukan pelanggan di situs web, dan lainnya.

4. Veracity

Ketika sahabat Data DQLab atau para pebisnis sekalipun telah mendapatkan jumlah volume data yang banyak dan ingin menindaklanjuti data tersebut sebelum di analisis, maka perlunya memastikan kualitas data yang ingin dianalisis dengan benar sehingga hasil akan menjadi lebih akurat dan dapat dipercaya hal ini menjadi salah satu bagian dari œthe V"s dalam Big Data yaitu Veracity. Jika kualitas data buruk nantinya akan menghasilkan laporan pada data yang buruk dan tidak konsisten, sehingga pentingnya untuk kamu memiliki data yang bersih dan data yang terpercaya agar mendapatkan hasil analitik yang bagus dan tepat. Veracity pada dasarnya mengacu pada kepercayaan data, data yang bervolume tinggi dengan kecepatan yang tinggi dan beragam data yang dimiliki harus dan perlunya diproses dengan alat canggih seperti mesin algoritma) untuk membantu mengungkapkan informasi dari data yang bermakna dan menjadi data yang terpercaya.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnis

5. Memanfaatkan Peran Big Data pada Industri Kerja Nyata bersama DQLab

Big Data Analytics berdampak besar dalam pengungkapan sebuah peristiwa baik untuk melihat peristiwa pada pelanggan yang ingin melihat lebih dalam untuk mendapatkan sebuah solusi hingga menjadi salah satu bentuk strategi pembentukan keputusan dalam suatu bisnis karena manfaatnya sendiri sangat mendorong dalam perkembangan pengoptimalan bisnis mereka. Memasuki revolusi industri 4.0 membuat pengaplikasian data semakin tinggi, yuk saatnya sahabat data DQLab juga ikutserta aplikasikan ilmu Data Science lainnya dalam bisnis. Jika ingin memulainya, kamu bisa bergabung bersama DQLab! Di DQLab tidak hanya module yang terstruktur adapun juga beberapa fitur lainnya yaitu mengaplikasikan ilmu praktis dan teknikal melalui project yang sudah sesuai dengan rela case industry lho!

Yuk, mulai daftar sekarang di DQLab.id lalu nikmati kesempatan belajar module GRATIS œIntroduction to Data Science with Python atau œIntroduction to Data Science with R untuk memulainya. Selamat mencoba sahabat data DQLab!

Penulis: Agnes Nurlisa

Editor: Annissa Widya Davita