Big Data

BIG DATA

Pengertian Big Data

Big Data adalah sebuah sistem teknologi yang diperkenalkan untuk menanggulangi 'ledakan informasi' seiring dengan semakin bertumbuhnya ekosistem pengguna perangkat mobile dan data internet. Pertumbuhan perangkat mobile dan data internet ternyata sangat mempengaruhi perkembangan volume dan jenis data yang terus meningkat secara signifikan di dunia maya.

Berbagai jenis data, mulai data yang berupa teks, gambar atau foto, video hingga bentuk data-data lainnya membanjiri sistem komputasi. Tentunya hal ini perlu jalan keluar. Dan Big Data adalah solusi yang kerap digaungkan beberapa waktu belakangan ini, dan kemunculannya memang dianggap solusi dari fakta yang menunjukkan bahwa pertumbuhan data dari waktu ke waktu telah melampaui batas kemampuan media penyimpanan maupun sistem database yang ada saat ini.

Pengertian Big Data Menurut Para Ahli

Menurut (Eaton, Dirk, Tom, George, & Paul) Big Data merupakan istilah yang berlaku untuk informasi yang tidak dapat diproses atau dianalisis menggunakan alat tradisional.

Menurut (Dumbill, 2012) , Big Data adalah data yang melebihi proses kapasitas dari kovensi sistem database yang ada. Data terlalu besar dan terlalu cepat atau tidak sesuai dengan struktur arsitektur database yang ada. Untuk mendapatkan nilai dari data, maka harus memilih jalan altenatif untuk memprosesnya.

Berdasarkan pengertian para ahli di atas, dapat disimpulkan bahwa Big Data adalah data yang memiliki volume besar sehingga tidak dapat diproses menggunakan alat tradisional biasa dan harus menggunakan cara dan alat baru untuk mendapatkan nilai dari data ini.

Pembahasan Big Data

Setiap hari, kita menciptakan 2,5 triliun byte data - begitu banyak bahwa 90% dari data di dunia saat ini telah dibuat dalam dua tahun terakhir saja. Data ini berasal dari mana-mana, sensor digunakan untuk mengumpulkan informasi iklim, posting ke situs media sosial, gambar digital dan video, catatan transaksi pembelian, dan sinyal ponsel GPS untuk beberapa nama. Data ini adalah big data.

Big Data mengacu pada dataset yang ukurannya diluar kemampuan dari database software tools untuk meng-capture, menyimpan,me-manage dan menganalisis. Definisi ini sengaja dibuat subjective agar mampu digabungkan oleh definisi Big Data yang masi belum ada baku. Ukuran big data sekitar beberapa lusin TeraByte sampai ke beberapa PetaByte tergantung jenis Industri

Isi dari Big Data adalah Transaksi+interaksi dan observasi atau bisa di bilang segalanya yang berhubungan dengan jaringan internet, jaringan komunikasi, dan jaringan satelit 

(Connolly, 2012)

Big Data dapat juga didefinisikan sebagai sebuah masalah domain dimana teknologi tradisional seperti relasional database tidak mampu lagi untuk melayani.

Big data lebih dari hanya masalah ukuran, itu adalah kesempatan untuk menemukan wawasan dalam jenis baru dan muncul data dan konten, untuk membuat bisnis Anda lebih gesit, dan menjawab pertanyaan yang sebelumnya dianggap di luar jangkauan Anda.

Big data dapat di artikan kedalam 9 karakter (IBM) menurut responden sehingga disimpulkan oleh IBM, Big data adalah data yang memiliki scope informasi yang sangat besar, model informasi yang real-time, memiliki volume yang besar, dan berasalkan social media data jadi dapat disimpulkan bahwa Big data adalah dataset yang memiliki volume besar dan salah satu isinya berdasarkan social media data, dan informasi dari Big data selalu yang terbaru (latestdata) sehingga model informasi nya real-time, dan scope informasi nya tidak terfocus pada industri-indrustri kecil saja atau industri-indrustri besar saja melainkan semuanya baik industry kecil maupun besar. 

(IBM)

 Dimensi -Dimensi Big Data

Ada 3 dimensi awal dalam Big Data yaitu 3V: Volume, Variety dan Velocity  

  

(www.ibm.com/2012bigdatastudy)

1.      Volume

Perusahaan tertimbun dengan data yang terus tumbuh dari semua jenis sektor, dengan mudah mengumpulkan terabyte bahkan petabyte-informasi.

Ø  Mengubah 12 terabyte Tweet dibuat setiap hari ke dalam peningkatan sentimen analisis produk.

Ø  Mengkonvert 350 milliar pembacaan tahunan untuk lebih baik dalam memprediksi kemampuan beli pasar.

Mungkin karakteristik ini yang paling mudah dimengerti karena besarnya data. Volume juga mengacu pada jumlah massa data, bahwa organisasi berusaha untuk memanfaatkan data untuk meningkatkan pengambilan keputusan yang banyak perusahaan di banyak negara. Volume data juga terus meningkat dan belum pernah terjadi sampai sethinggi ini sehingga tidak dapat diprediksi jumlah pasti dan juga ukuran dari data sekitar lebih kecil dari petabyte sampai zetabyte. Dataset big data sekitar 1 terabyte sampai 1 petabyte perperusahaan jadi jika big data digabungkan dalam sebuah organisasi / group perusahaan ukurannya mungkin bisa sampai zetabyte dan jika hari ini jumlah data sampai 1000 zetabyte, besok pasti akan lebih tinggi dari 1000 zetabyte.

 

2.      Variety

Volume data yang banyak tersebut bertambah dengan kecepatan yang begitu cepat sehingga sulit bagi kita untuk mengelola hal tersebut. Kadang-kadang 2 menit sudah menjadi terlambat. Untuk proses dalam waktu sensitif seperti penangkapan penipuan, data yang besar harus digunakan sebagai aliran ke dalam perusahaan Anda untuk memaksimalkan nilainya.

Ø  Meneliti 5 juta transaksi yang dibuat setiap hari untuk mengidentifikasi potensi penipuan

Ø  Menganalisis 500 juta detail catatan panggilan setiap hari secara real-time untuk memprediksi gejolak pelanggan lebih cepat.

Berbagai jenis data dan sumber data. Variasi adalah tentang mengelolah kompleksitas beberapa jenis data, termasuk structured data, unstructured data dan semi-structured data. Organisasi perlu mengintegrasikan dan menganalisis data dari array yang kompleks dari kedua sumber informasi Traditional dan non traditional informasi, dari dalam dan luar perusahaan. Dengan begitu banyaknya sensor, perangkat pintar (smart device) dan teknologi kolaborasi sosial, data yang dihasilkan dalam bentuk yang tak terhitung jumlahnya,  termasuk text, web data, tweet, sensor data, audio, video, click stream, log file dan banyak lagi.

3.      Velocity

Big Data adalah setiap jenis data - data baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur seperti teks, data sensor, audio, video, klik stream, file log dan banyak lagi. Wawasan baru ditemukan ketika menganalisis kedua jenis data ini bersama-sama.

·       Memantau 100 video masukan langsung dari kamera pengintai untuk menargetkan tempat tujuan.

·    Mengeksploitasi 80% perkembangan data dalam gambar, video, dan dokumen untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.

Data dalam gerak. Kecepatan di mana data dibuat, diolah dan dianalisis terus menerus. Berkontribusi untuk kecepatan yang lebih tinggi adalah sifat penciptaan data secara real-time, serta kebutuhan untuk memasukkan streaming data ke dalam proses bisnis dan dalam pengambilan keputusan. Dampak Velocity latency, jeda waktu antara saat data dibuat atau data  yang ditangkap, dan ketika itu juga dapat diakses. Hari ini, data terus-menerus dihasilkan pada kecepatan yang mustahil untuk sistem tradisional untuk menangkap, menyimpan dan menganalisis. Jenis tertentu dari data harus dianalisis secara real time untuk menjadi nilai bagi bisnis.

Big Data for development

Big Data untuk keperluan development berkaitan dengan, tetapi berbeda dari, 'tradisional Data pembangunan '(misalnya data survei, statistik resmi), dan sektor swasta dan media mainstream menyebutnya 'Big Data’. Big Data untuk sumber Pengembangan umumnya memiliki beberapa / semua fitur ini:

a.            Digitally generated

Data yang dihasilkan secara digital (sebagai lawan yang didigitalkan manual), dan dapat disimpan dengan menggunakan rangkaian satu dan nol, dan dengan demikian dapat dimanipulasi oleh computer

b.           Passively produced

Data ini merupakan data yang dihasilkan atau produk dari kehidupan kita sehari-hari atau interaksi dengan jasa digital.

c.            Automatically collected

Data-data yang terbentuk dari data-data operasional dan transaksi yang dikumpulkan dan telah diproses (ETL) dan si simpan kedalam data mart

d.             Geographically or temporally trackable

Data –data yang menunjukan lokasi atau posisi, misalnya data lokasi ponsel atau durasi waktu panggilan

e.              Continuously analysed

Informasi yang relevan dengan kesejahteraan manusia dan pembangunan dan dapat dianalisis secara real-time

Pengunaan Big Data dalam perusahaan

a.            IT logs Analytics

Penyimpanan Log jangka panjang, digunakan untuk analisa proses sistem yang sedang berjalan untuk mencegah dan menaggulangi kegagalan dalam sistem, mengunakan hasil analisa log untuk menemukan dan mentukan secara pasti kegagalan apa yang terjadi didalam sistem, menyiapkan langkah-langkah pasti yang dapat digunakan sebagai solusi masalah sistem.

b.           Fraud Detection Pattern

Banyak digunakan dalam Bidang keuangan atau dimana saja transaksi finasial terlibat, Memaksimalkan pengunaan data-data yang ada untuk memberikan kemampuan unutk mendeteksi fraud ketika transaksi sedang berlangsung

c.            The Social Media Pattern

Pengunaan Big data untuk analisa media social dan sentiment pelangan, memberikan kemampuan bagi perusahan untuk mengetahui keinginan customer secara luas, mendapatkan feedback secara langsung, dan mengenali langsung dampak sentimen terhadap penjualan, serta efektivitas dan penerimaan pelangan terhadap pemasaran yang dilakukan.    

d.           The Call centere Mantra

Penyimpanan hasil perbincangan atau laporan customer dalam bentuk text yang kemudian digunakan sebagai data untuk analisa masalah yang dihadapai customer, memberikan kemampuan bagi perusahaan untuk memberikan tanggapan yang cepat maupun secara langsung terhadap masalah yang dihadapi customer, serta kemampuan unutk mendeteksi penurunan loyalitas customer dikarenakan masalah dan ketidakpuasaan.

e.            Risk: Patterns  for Modeling and Management

Memberikan kempuaan pengunaan data secara penuh dan analisis dalam pemodelan resiko dan menejemen resiko untuk memberikan pengetahuan akan resiko dan penanggulangannya secara tepat dan langsung 

f.            Big data and The Energy Sector

Memberikan kemampuan penyimpanan dan pemrosesan data secara langsung dari berbagai sumber(sensor), analisa dan kemudahan dalam pengenalan noise untuk memisahkannya dari signal.

Tantangan dalam pemanfaatan Big Data

            Dalam usaha pemanfaatan Big Data dapat terdapat banyak hambatan dan tantangan, beberapa hal diantaranya berhubungan dengan data dimana melibatkan acquisition, sharing dan privasi data, serta dalam analisis dan pengolahan data

a.       Privasi

Privasi merupakan isu yang paling sensitif, dengan konseptual, hukum, dan teknologi, Privasi dapat dipahami dalam arti luas sebagai usaha perusahaan untuk melindungi daya saing dan konsumen mereka. Data-data yang digunakan / disimpan sebagai big data

b.      Access dan sharing

Akses terhadap data, baik data lama maupun data baru dapat menjadi hambatan dalam mendapatkan data untuk big data, terlebih pada data lama dimana data- data tersimpan dalam bentuk – bentuk yang berbeda-beda dan beragam ataupun dalam bentuk fisik, akses terhadap data baru juga membutuhkan usaha yang lebih kerana diperlukannya izin dan lisensi untuk mengakses data-data non-public secara legal.

c.       Analisis

Bekerja dengan sumber data baru membawa sejumlah tantangan analitis. relevansi dan tingkat keparahan tantangan akan bervariasi tergantung pada jenis analisis sedang dilakukan, dan pada jenis keputusan yang akhirnya akan bisa diinformasikan oleh data.

Tergantung dari jenis data terdapat 3 kategori dalam analisis data

1.           Penentuan gambaran yang benar

Masalah ini biasanya ditemukan dalam penanganan unstructured user-generated text-based data dimana data yang didapatkan belum tentu benar karena data atau sumber yang salah.

2.           Interpreting Data

Kesalahan –kesalahan seperti Sampling selection bias merupakan hal yang sering ditemukan dimana data yang ada tidak dapat digunakan untuk mepresentasikan semua populasi yang ada, dan apophenia, melihat adanya pola walaupun tidak benar-benar ada dikarenakan jumlah data yang besar, dan kesalahan dalam menginterpreasikan hubungan dalam data.

3.           Defining and detecting anomalies

Tantangan sensitivitas terhadap spesifisitas pemantauansistem. Sensitivitas mengacu pada kemampuan sistem pemantauan untuk mendeteksi semua kasus sudah diatur untuk mendeteksi sementara spesifisitas mengacu pada kemampuannya untuk mendeteksi hanya kasus-kasus yang relevan. kegagalan untukmencapai hasil yang terakhir "Tipe I kesalahan keputusan", juga dikenal sebagai "positif palsu"; kegagalanuntuk mencapai mantan "Type II error", atau "negatif palsu." Kedua kesalahan yang tidak diinginkan ketika mencoba untuk mendeteksi malfungsi atau anomali, bagaimanapun didefinisikan, untuk berbagai alasan. Positif palsu merusak kredibilitas sistem sementara negatif palsu dilemparkan ragu pada relevansinya. Tapi apakah negatif palsu lebih atau kurang bermasalah daripada positif palsu tergantung pada apa yang sedang dipantau, dan mengapa itu sedang dipantau.

Contoh Industri yang Menggunakan Big Data

Berikut tiga contoh industri yang dapat memanfaatkan penggunaan Big Data :

1.            Industri Penerbangan

Setiap perusahaan penerbangan mempunyai data masing-masing, namun perusahaan penerbangan saat ini umumnya hanya menggunakan data pembelian tiket penumpang, seperti kota asal dan kota tujuan, serta pembelian tiket melalui situs resmi atau tidak. Perusahaan penerbangan tidak melihat data di luar itu, misalnya data interaksi ketika calon penumpang berada di depan komputer untuk membeli tiket. Mereka mungkin hanya melihat pelanggan terbang dari Jakarta-Jogja misalnya, tapi sebelum memutuskan itu sebenarnya dia ingin menuju Solo.

         Penting bagi perusahaan penerbangan untuk melihat pola interaksi calon penumpangnya. Sebagai contoh, ketika penumpang mengetik Solo dalam situs penjualan tiket, kemudian menge-klik back dan mengetik Jogja, kota dengan bandara terdekat dari Solo, perusahaan patut mencurigai pola interaksi seperti ini. Bisa jadi penumpang membeli tiket Jogja karena penerbangan Solo lebih terbatas atau lebih mahal.

Perusahaan penerbangan dapat memanfaatkan Big Data tersebut untuk kemudian memperbanyak jumlah penerbangan ke Solo atau memberikan harga promo atau bekerja sama dengan travel agent untuk memfasilitasi penumpang dari Jogja ke Solo.

Jika perusahaan penerbangan mengetahui data ini (Big Data aktivitas penumpang di website), mereka mungkin bisa mengambil keputusan yang lebih tepat, dengan membuat rute yang lebih atraktif karena mengetahui market yang potensial.

2.             Industri Perbankan

Pada saat nasabah melakukan transaksi melalui mesin atm, Bank mungkin hanya menyimpan data transaksi banking, seperti nominal penarikan uang. Di luar itu, Bank dapat melihat data interaksi para nasabah di depan mesin atm. Bank dapat mengetahui berapa lama waktu yang dibutuhkan nasabah untuk memasukkan pin dan menekan jumlah nominal penarikan uang. Lebih dari itu Bank juga dapat menganalisa kebiasaan seorang nasabah dalam menarik uang di atm.

Jika kita tahu kebiasaan seorang nasabah mengambil uang 500 ribu, kenapa tidak ketika nasabah memasukkan kartu, kemudaian memencet pin, langsung menawarkan pilihan 500ribu. Hal tersebut dapat menjadi nilai tambah bagi Bank di mata para nasabah agar nasabah tetap setia dan menambah saldo rekeningnya.

3.             Industri Otomotif

Penggunaan Big Data di industri otomotif, dapat digunakan untuk menghindari fraud atau penipuan/kecurangan. Di negara lain misalnya, Big Data dimanfaatkan untuk mendeteksi adanya fraud yang dilakukan dealer mobil untuk mengklaim spare parts mobil baru yang masih bergaransi. Jika sebuah dealer mengklaim suatu spare parts dalam jumlah jauh lebih besar dibanding dealer lain di daerah yang sama, produsen mobil dapat mencurigai hal ini. Cara yang paling sederhana untuk mendeteksi fraud, dapat dilakukan melalui data geografis. Jika memang karena faktor cuaca atau jalan rusak mengeluhkan rem rusak dan aus, seharusnya keluhan tersebut tersebar, tapi ada dealer yang klaim parts yang lebih tinggi di banding dealer-dealer di daerah yang sama.

        Dapat disimpulkan bahwa Big Data itu bukan semata-berbicara data dalam ukuran besar, Big Data itu muncul ketika orang mulai sadar bahwa ada data-data baru yang sebelumnya belum dianalisa.

 

Referensi :

-                 Jessica, 2013, Pengenalan Big Data Makalah Topik Lanjutan, Binus University, Jakarta

-                 Emirul Bahar