Analisis big data adalah proses meneliti, mengolah data set besar untuk mengetahui pola tersembunyi, korelasi yang tidak diketahui, tren pasar, preferensi pelanggan dan informasi bisnis berguna lainnya. Big data tidak hanya berputar pada jumlah data yang dimiliki perusahaan, tetapi hal yang penting adalah bagaimana mengolah data internal dan eksternal. Kita dapat mengambil data dari sumber manapun dan menganalisanya untuk menemukan jawaban yang diinginkan dalam bisnis seperti: pengurangan biaya, pengurangan waktu, pengembangan produk baru dan optimalisasi penawaran produk serta pengambilan keputusan yang cerdas.
Menurut karakteristiknya, big data dapat didefinisikan ke dalam 5V yaitu:
- Volume. Pada era IoT (Internet of Things), data dihasilkan bukan hanya oleh manusia saja, tetapi juga mesin. Interaksi manusia dan jaringan pada sistem seperti sosial media membuat data yang harus dianalisa menjadi sangat besar.
- Variety. Mengacu kepada heterogenitas (keanekaragaman) sumber data, baik itu data structured maupun unstructured. Dimulai dari bentuk spreadsheet dan database, hingga saat ini tersedia dalam bentuk email, foto, video, audio, dan lain-lain.
- Velocity. Mencakup kecepatan sebuah data bergerak masuk seperti dari bisnis proses, mesin, jaringan sosial media, perangkat elektronik, dan lain-lain. Arus data menjadi sangat besar dan berkelanjutan.
- Validitas. Data yang diambil adalah harus benar dan akurat sesuai dengan yang ingin digunakan. Data yang valid merupakan salah satu kunci di dalam pengambilan keputusan yang tepat.
- Veracity. Mengacu kepada inkonsistensi data yang sewaktu-waktu dapat terjadi, sehingga menghambat proses pengolahan dan manajemen data secara efektif.
Berikut 7 tantangan teratas analisis big data yang dihadapi perusahaan:
- Perlu sinkronisasi sumber data yang berbeda. Ketika rangkaian data menjadi lebih besar dan beragam, ada tantangan besar untuk menggabungkannya ke dalam platform Jika ini diabaikan akan menciptakan celah dan mengarah pada pesan dan insight yang salah.
- Kekurangan tenaga profesional yang memahami analisis big data. Dengan meningkatnya data eksponensial, permintaan untuk ilmuwan dan analis big data semakin besar. Penting bagi perusahaan untuk mempekerjakan seorang ilmuwan data yang memiliki keterampilan yang beragam karena pekerjaan seorang ilmuwan data bersifat multidisiplin.
- Mendapatkan insight penting melalui analisis big data. Sangat penting bagi perusahaan bahwa hanya departemen terkait yang memiliki akses ke informasi ini. Data yang real-time dapat membantu peneliti dan perusahaan untuk menyediakan insight yang terkini untuk pengambilan keputusan.
- Mendapatkan data bervolume menjadi platform big data. Perusahaan perlu menangani sejumlah besar data setiap hari. Jumlah dan variasi data yang tersedia saat ini dapat membanjiri data engineer dan sangat penting untuk membuat aksesibilitas data mudah dan nyaman bagi pemilik dan pengelola perusahaan.
- Ketidakpastian data management landscape. Dengan munculnya big data, teknologi dan perusahaan baru, tantangan besar yang dihadapi oleh perusahaan dalam analisis big data adalah untuk mengetahui teknologi mana yang paling cocok untuk mereka tanpa adanya masalah baru dan potensi resiko.
- Penyimpanan dan kualitas data. Opsi penyimpanan data yang populer seperti data lakes/ warehouses umumnya digunakan untuk mengumpulkan dan menyimpan data tak terstruktur dan terstruktur dalam jumlah besar dalam format aslinya. Data yang hilang, data yang tidak konsisten, konflik logika, dan data duplikat semuanya menghasilkan tantangan kualitas data.
- Keamanan dan privasi data. Big data juga melibatkan potensi risiko yang menyangkut privasi dan keamanan data. Alat-alat big data digunakan untuk analisis dan penyimpanan menggunakan sumber data yang berbeda. Ini akhirnya mengarah pada risiko tinggi exposure data dan membuatnya rentan. Peningkatan jumlah data juga meningkatkan privasi dan masalah keamanan.
Referensi:
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Big_data
https://www.google.com/amp/s/elearningindustry.com/big-data-analytics-challenges-faced-business-enterprises-7-top/amp?espv=1
https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/big-data-analytics
