Big Data :
Manfaat, Jenis, dan Klasifikasinya yang Perlu Diketahui

Big Data menciptakan revolusi di bidang IT, bahkan kini memasuki hampir setiap industri. Jenis-jenis Big Data yang ada saat ini menjadi kekuatan pendorong dominan di balik kesuksesan perusahaan dan organisasi di seluruh dunia. Salah satunya dalam bisnis, perusahaan bisa menemukan insight baru tentang tren dan apa yang pelanggan inginkan pada suatu produk atau layanan dari pengolahan Big Data.

Konsep Big Data sebenarnya bukan hal yang rumit. Seperti namanya, Big Data mengacu pada data dalam jumlah besar dan kompleks hingga tak memungkinkan lagi untuk dikelola dengan tools software tradisional. Jumlah Big Data terus meningkat tiap menit, sehingga menjadi tantangan dalam hal analisis.

Big Data memang tentang volume. Namun, bukan jumlahnya yang penting, tapi olahan dengan data tersebut yang penting. Maka dari itu, simak lebih lanjut manfaat Big Data, jenisnya, dan klasifikasinya dalam bisnis saat ini.

Manfaat Big Data dalam Bisnis

Big Data penting karena menjadi solusi untuk menyelesaikan sejumlah masalah umum yang dihadapi perusahaan. Dengan mengaplikasikannya, Big Data dapat mengumpulkan seluruh informasi terkait konsumen yang dapat menjadi panduan dalam memproduksi barang atau jasa sesuai dengan kebutuhan dan behaviour mereka. Big Data bukan lagi soal analisis segmen pasar, melainkan soal fakta di lapangan.

Dengan analisis data yang dimiliki, perusahaan akan mudah membangun strategi marketing yang efektif dan menjangkau setiap konsumen sesuai dengan segmen pasar. Hal ini juga terhindar dari risiko menyusutnya pangsa pasar.

Manfaat lain Big Data lainnya yaitu membantu bisnis dalam menemukan penyebab kegagalan, sekaligus menemukan insight baru yang dapat mendorong peningkatan bisnis. Big Data juga bisa mendeteksi tindakan serta strategi berbahaya yang bisa mempengaruhi kestabilan perusahaan.

Baca Juga: Bagaimana Peran Big Data dalam Bisnis Saat Ini?

Jenis-jenis Big Data

Jenis Big Data terbagi tiga yang memiliki fungsi, bentuk, dan teknik pemrosesan yang berbeda-beda. Simak lebih lanjut di bawah ini.

1. Data Terstruktur

Data Terstruktur merujuk pada data yang sudah tersimpan secara berurutan. Secara umum, data ini disusun pada excel atau spreadsheet. Data terstruktur mudah diakses dan dianalisis karena berasal dari berbagai macam database dengan algoritma mesin pencari sederhana. Bisa juga berasal dari data statistik lain yang ditangkap oleh server, aplikasi, atau bergerak melalui platform.

Data terstruktur yang dibuat manusia biasanya mencakup semua data dalam aktivitas di internet atau komputer. Misalnya, ketika seseorang mengklik tautan di internet, atau bahkan berselancar ke suatu situs e-commerce, aktivitas tersebut menjadi data yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk mengetahui behaviour pelanggan. Contoh data terstruktur lain, seperti data penjualan perusahaan, data diri karyawan, atau data pelanggan yang terlampir secara terstruktur.

2. Data Tidak Terstruktur

Data dengan jenis ini bentuknya tidak terstruktur dan tidak memiliki format yang jelas dalam penyimpanan. Sehingga, tidak mudah membaca dan menganalisis data ini. Biasanya, data ini memiliki volume atau ukuran data yang besar. Untuk menganalisisnya, perlu diolah terlebih dahulu secara manual.

Data yang tidak terstruktur ini bisa berasal dari beberapa sumber dan memiliki kombinasi file sederhana, seperti teks, gambar, video, dan lain sebagainya. Contohnya dalam media sosial, seperti jumlah like, pengikut, komentar, retweet, share, gambar postingan, dan aktivitas digital lain dalam akun pengguna. Contoh lain, data tidak terstruktur biasanya dihasilkan mesin, seperti citra satelit, data ilmiah dari berbagai eksperimen, atau data radar yang ditangkap oleh berbagai aspek teknologi.

3. Data Semi Terstruktur

Dalam data ini, garis antara data tidak terstruktur dan data terstruktur tampak tidak jelas, karena sebagian besar data semi-terstruktur sekilas tampak tidak terstruktur. Jenis data ini belum diklasifikasikan, tapi mengandung informasi yang penting.

Misalnya, dokumen NoSQL karena mengandung kata kunci yang dapat digunakan untuk memproses dokumen dengan mudah. Contoh file yang masuk ke dalam jenis data ini adalah xml, json, dan CSV.

Klasifikasi Big Data

Jenis Big Data yang bermacam-macam tersebut kemudian diklasifikasikan menjadi dua, yaitu Big Data Operasional dan Big Data Analytic. Masing-masing dikelompokkan berdasarkan beban kerja, yang keduanya memiliki kebutuhan sistem berlawanan satu sama lain. Untuk memahami klasifikasi teknologi Big Data lebih lanjut, simak penjelasan di bawah ini:

1. Big Data Operasional

Big Data operasional merupakan sistem yang memiliki kapabilitas operasional untuk pekerjaan-pekerjaan bersifat interaktif dan real time. Secara umum, data pada kelompok ini disimpan. Untuk menanganinya, dibangun sistem dengan database NoSQL. 

Teknologi NoSQL dikenal lebih cepat, mudah, dan lebih murah. NoSQL dengan komputasi awan menjadi perangkat kerja operasional Big Data yang mudah dikelola dan bisa di implementasikan lebih cepat. 

2. Big Data Analytic

Pekerjaan yang berhubungan dengan klasifikasi Big Data ini diimplementasikan dengan sistem database MPP dan MapReduce. Teknologi ini muncul sebagai reaksi keterbatasan dan kurangnya kemampuan relational database tradisional untuk mengelola lebih dari satu server. Selain itu, MapReduce ini juga menawarkan metode baru yang mampu menganalisis data yang fungsinya sebagai pelengkap.

Baca Juga: Acer Luncurkan Rangkaian Solusi Teknologi Altos Melalui Kekuatan Kelola Big Data

Salah satu tantangan tren Big Data, yaitu menghindari risiko kelola data. Acer sebagai perusahaan teknologi Informasi memperkenalkan teknologi Altos Computing sebagai solusi yang bisa membantu perusahaan melakukan modernisasi lingkungan TI masa depan.

Solusi teknologi Altos memiliki rangkaian, meliputi ketersediaan untuk server, storage, data center modern, High Performance Computing, Virtual Desktop Infrastructure (VDI), Artificial Intelligent (AI) platform, dan solusi Internet of Things (IoT). Teknologi ini diharapkan menjadi akselerator divisi TI perusahaan dalam memperkuat performa, efisiensi, serta kemampuan dalam mengelola cloud dan data perusahaan.

Tak heran jika berbagai jenis dan klasifikasi Big Data wajib diimplementasikan dalam bisnis, mengingat keberadaannya untuk mengumpulkan data, membaca nilai, menganalisis dan hal lainnya. Potensi penggunaannya untuk kemajuan bisnis juga tanpa batas. Dengan mendayagunakan database Big Data, operasional perusahaan dapat meningkatkan keuntungan dan mencapai sasaran-sasaran bisnis lainnya.