Isi
- Apa itu Big Data?
- Menangkap dan Menghancurkan Data Besar
- Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
- Memanfaatkan Big Data untuk Keputusan Bisnis
- Data yang Lebih Besar di Jalan
Sumber: Lightspectrum / Dreamstime.com
Bawa pulang:
Menemukan cara untuk mengubah membanjirnya data menjadi informasi yang berguna untuk keputusan bisnis merupakan tantangan yang semakin besar bagi profesi IT dan eksekutif tingkat C.
Sebanyak 2,5 exabytes data yang mengejutkan dibuat setiap hari; 90 persen dari data di dunia saat ini telah dihasilkan dalam dua tahun terakhir saja. Data ini berasal dari mana-mana: sensor yang digunakan untuk mengumpulkan informasi iklim, situs media sosial, gambar dan video digital, pembelian catatan transaksi, dan sinyal GPS ponsel, untuk menyebutkan beberapa sumber saja. Menemukan cara untuk mengubah membanjirnya data menjadi informasi yang berguna untuk keputusan bisnis merupakan tantangan yang semakin besar bagi profesi IT dan eksekutif tingkat C. Di situlah salah satu buzzword teknologi top saat ini masuk: big data. Dan tidak mendapatkan buzz untuk apa-apa. Data besar memiliki kekuatan untuk mengubah bisnis secara besar-besaran. Di sini kita lihat bagaimana cara kerjanya.
Apa itu Big Data?
Istilah "big data" menggambarkan kumpulan data yang tumbuh secara eksponensial dan yang terlalu besar, mentah, dan tidak terstruktur untuk dianalisis menggunakan teknologi dan teknik basis data tradisional. Baik terabyte atau petabytes, jumlah data yang tepat kurang menjadi masalah dibandingkan dengan bagaimana data itu digunakan.
Ada tiga dimensi untuk data besar: volume, kecepatan dan variasi. Perusahaan dibanjiri dengan jumlah data, data sedang dibuat dan diproses dengan laju yang semakin besar dan jenis data, seperti media sosial dan perangkat seluler yang sadar, semakin banyak jumlahnya.
Jadi bagaimana informasi ini bermanfaat? Bahkan, ada sejumlah cara agar data besar dapat menciptakan nilai bagi suatu organisasi. Pertama, data besar dapat membuka nilai penting dengan membuat informasi transparan dan dapat digunakan pada frekuensi yang jauh lebih tinggi. Kedua, ketika organisasi membuat dan menyimpan lebih banyak data transaksional dalam bentuk digital, mereka dapat mengumpulkan data kinerja terperinci tentang segala sesuatu mulai dari inventaris produk hingga hari sakit. Inilah cara perusahaan menggunakan pengumpulan dan analisis data untuk melakukan eksperimen yang terkontrol dan membuat keputusan manajemen yang lebih baik. Yang lain menggunakan data untuk perkiraan dasar ke siaran frekuensi tinggi untuk menyesuaikan tuas bisnis mereka tepat waktu.
Selain itu, data besar memungkinkan segmentasi pelanggan yang lebih sempit dan produk atau layanan yang dirancang lebih tepat. Analisis canggih ini secara substansial dapat meningkatkan pengambilan keputusan. Terlebih lagi, data besar juga dapat digunakan untuk meningkatkan pengembangan produk dan layanan generasi berikutnya. Misalnya, produsen menggunakan data yang diperoleh dari sensor yang tertanam dalam produk untuk membuat penawaran layanan yang unik. (Cara memilah semua data ini adalah profesi dalam dirinya sendiri. Baca lebih lanjut di Ilmuwan Data: Bintang Rock Baru di Dunia Teknologi.)
Menangkap dan Menghancurkan Data Besar
Untuk menangkap dan mengolah data besar, perusahaan harus menggunakan teknologi dan teknik penyimpanan, komputasi, dan analitik baru. Kisaran tantangan teknologi dan prioritas untuk mengatasinya akan berbeda tergantung pada kematangan data perusahaan. Namun, sistem lama dan standar serta format yang tidak kompatibel dapat mencegah integrasi data dan menghambat analitik yang lebih canggih yang menciptakan nilai. Ini berarti bahwa data besar juga membutuhkan teknologi besar.
Beberapa manajemen data dan pendekatan analisis data yang baru dan ditingkatkan membantu dengan manajemen data besar yang efektif dan pembuatan analisis dari data tersebut. Pendekatan aktual yang digunakan akan tergantung pada volume data, variasi data, kompleksitas beban kerja pemrosesan analitik yang terlibat, dan daya tanggap yang diperlukan oleh bisnis. Ini juga akan tergantung pada kemampuan yang disediakan oleh vendor untuk mengelola, mengelola, dan mengatur lingkungan big data. Kemampuan ini adalah kriteria seleksi penting untuk evaluasi produk.
Teknologi big data meliputi sistem manajemen basis data sumber terbuka yang dirancang untuk menangani sejumlah besar data, termasuk Cassandra dan Hadoop, serta perangkat lunak intelijen bisnis yang dirancang untuk melaporkan, menganalisis, dan menyajikan data.
Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda
Anda tidak dapat meningkatkan keterampilan pemrograman Anda ketika tidak ada yang peduli dengan kualitas perangkat lunak.
Memanfaatkan Big Data untuk Keputusan Bisnis
Forrester Research memperkirakan bahwa organisasi hanya menggunakan secara efektif lima persen dari informasi yang tersedia. Yang menyisakan banyak ruang untuk optimasi dan peningkatan, itulah sebabnya mengapa menggunakan set data digital besar untuk keputusan bisnis memerlukan perakitan tumpukan teknologi yang terdiri dari segalanya mulai dari penyimpanan dan komputasi hingga aplikasi perangkat lunak analitis dan visualisasi. Persyaratan dan prioritas teknologi spesifik akan bervariasi berdasarkan pada pengungkit data besar yang akan diimplementasikan dan kematangan data lembaga.
Jadi, apakah itu sepadan dengan masalahnya? Singkatnya, ya. Manfaat bisnis menggunakan data besar jelas. Misalnya, McKinsey Global Institute memperkirakan bahwa pengecer yang menggunakan data besar secara efektif dapat meningkatkan margin operasinya hingga lebih dari 60 persen. Ketika datang ke ROI, itu tidak menjadi jauh lebih baik dari itu.
Untuk mendapatkan manfaat dari data besar, McKinsey merekomendasikan agar para pemimpin bisnis mengambil langkah-langkah berikut:
- Inventarisasi semua aset data
- Identifikasi peluang dan risiko penciptaan nilai
- Membangun kapabilitas internal untuk membuat organisasi berbasis data
- Mengembangkan strategi informasi perusahaan untuk mengimplementasikan teknologi
- Mengatasi masalah kebijakan data, seperti privasi, keamanan, dan kekayaan intelektual
Masalah kebijakan data menjadi perhatian khusus dalam hal data besar. Database besar sering mengandung informasi yang sangat sensitif, seperti rahasia perusahaan atau data yang harus dilindungi oleh undang-undang. Plus, sering ada trade-off antara ketersediaan dan kerahasiaan data. Jika suatu organisasi menginginkan data tersedia dan bermanfaat, seringkali ada sedikit keamanan di sekitar data tersebut sebagai hasilnya. Untuk memproses data besar untuk pengambilan keputusan real-time, sentralisasi data sangat penting. Tetapi dengan meningkatnya sentralisasi, kemampuan untuk menyerap dan mengamankan data rahasia menurun.
Selain itu, ukuran kumpulan data dapat membuat penerapan kontrol keamanan dan privasi menjadi sulit. Mengenkripsi semua data itu untuk alasan keamanan akan menjadi pekerjaan yang memakan waktu dan mahal dan akan memperlambat pemrosesan data, sehingga menghambat pengambilan keputusan yang cepat.
Kunci untuk menghadapi tantangan privasi dan keamanan data besar adalah langkah pertama yang diidentifikasi di atas: inventaris semua aset data. Setelah organisasi memahami di mana data besar berada dan jenis data apa yang ada, ia dapat mengambil langkah-langkah, seperti berinvestasi dalam teknologi keamanan yang mampu menangani volume data besar, untuk mengamankan informasi rahasianya.
Data yang Lebih Besar di Jalan
Jadi apa selanjutnya? Nah, satu hal yang pasti: Big data ada di sini untuk tetap.
Tetapi data besar lebih dari ukuran; ini tentang peluang. Dalam hal ini, ini merupakan kesempatan untuk menemukan wawasan dalam tipe data dan konten yang baru dan muncul, untuk membuat bisnis lebih gesit, dan untuk menjawab pertanyaan yang sebelumnya dianggap tidak terjangkau.
Maka, kunci untuk mendapatkan manfaat darinya adalah menangkap dan mengunyahnya, dan menggunakannya secara efektif untuk membuat keputusan bisnis yang cerdas. Lebih mudah diucapkan daripada dilakukan, tetapi sejauh ini hasilnya terbukti sangat berarti.