Bagaimana Teknologi Big Data Dapat Membantu Pengambilan Keputusan yang Cepat dan Akurat

Pengumpulan data dalam skala besar telah menjadi bagian penting di berbagai Industri. Dalam hal ini, penggunaan teknologi Big Data menjadi peran penting untuk menganalisis, mengelola, dan mengumpulkan data dalam jumlah yang sangat masif secara efektif dan efisien. Selain itu , penggunakan teknologi ini juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih cepat dan akurat. Tentunya, di dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana teknologi ini dapat membantu pengambilan keputusan bisnis  berdasarkan data yang kompleks dalam skala besar.

Definisi

Big data adalah istilah yang merujuk pada volume besar, kecepatan tinggi, dan variasi data yang dikelola oleh organisasi atau perusahaan. Menurut beberapa ahli, termasuk Doug Laney dari Gartner, teknologi ini dapat dijelaskan dengan tiga dimensi yaitu:

1. Volume
   Banyaknya data yang dihasilkan dan dikumpulkan oleh organisasi, baik itu dari sumber internal maupun eksternal.

2. Velocity
   Kecepatan pertumbuhan data dan kemampuan untuk mengakses, mengumpulkan, dan memproses data secara real-time.

3. Variety
   Keragaman jenis data yang dihasilkan, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, data teks, data gambar, data video, dan data suara.

sumber: medium.com

Selain itu, big data juga melibatkan teknologi dan metode analisis data yang kompleks, seperti machine learning dan analisis prediktif, yang memungkinkan organisasi untuk mengeksplorasi data dan memperoleh wawasan bisnis yang berharga.

Sejarah

Sebenarnya istilah Big Data dapat dikatakan sebagai konsep yang relatif baru, namun sejarahnya telah dimulai sejak beberapa dekade lalu. Berikut sejarah perkembangan-nya :

1. Era Mainframe
   Era ini dimulai pada tahun 1960-an, perusahaan-perusahaan besar seperti AT&T dan IBM mulai membangun sistem penyimpanan data yang besar dan kompleks yang nantinya akan diproses secara efektif. Sistem ini disebut sebagai "Mainframe"
   
   
   
   

   

   komputer di era Mainframe, sumber: arstechnica

   
   
2. Era Internet
   Pada tahun 1990-an, Internet telah berkembang sangat pesat begitu juga jumlah data yang dihasilakan secara online semakin meningkat dan terdiri dari berbagai macam jenis, seperti data social media, transaksi e-commerce, dan data user. Pada era ini juga, teknologi pemrosesan data juga terus berkembang, termasuk teknologi basis data yang terdistribusi, data mining dan analisis data.
   
   
3. Era Big Data
   Di tahun 2000an konsep ini mulai diperhatikan dari berbagai kalangan, terutama di bidang bisnis dan teknologi. Teknologi Hadoop yang memiliki kemampuan untuk memproses data yang sangat besar dan  kompleks secara efektif dan efesien, sehingga cocok untuk diterapkan pada berbagai sektor. Teknologi ini dikembangkan oleh perusahaan Yahoo, menjadi salah satu inovasi terpenting dalam bidang teknologi bigdata.
   
   
4. Era Pengembangan Big Data
   Teknologi bigdata terus berkembangan pada tahun 2010-an dan diterapkan di berbagai sektor, seperti pemerintahan, kesehatan, bisnis, dan lain sebagainya. Penggunaan teknologi baru seperti Internet of Things (IoT) dan Artificial Inteligence (AI) semakin meningkat dan memiliki potensi besar untuk menghasilkan inovasi baru yang meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan.

Seiring berjalannya waktu, perkembangan teknologi dalam pemrosesan dan analisis data dalam skala besar menunjukkan kemajuan yang signifikan dalam sejarah bigdata.

Cara Kerja

Setelah kita mengatahui sejarah-nya dan kita juga mengetahui keuntungan - keuntungan yang diperoleh dari penerapan teknologi bigdata, alangkah baiknya jika kita mengetahui cara kerja-nya juga. Berikut cara kerja bigdata melibatkan beberapa tahapan yang saling terkait, antara lain:

1. Pemrosesan Data
   Big Data didapatkan dari berbagai sumber, situs web,  media sosial, transaksi bisnis, atau sensor internet of things(loT). Data yang diperoleh tersebut kemudian diolah untuk membentuk satu kesatuan informasi yang utuh dan bermakna. Tahap ini mencakup proses pengumpulan, penyimpanan, transformasi, dan integrasi data.
   
   
2. Analisis Data
   Setelah data terkumpul dan diproses, tahap selanjutnya adalah analisis data. Pada tahap ini, data dianalisis menggunakan berbagai metode seperti analisis statistik, data mining, machine learning, dan analisis sentimen. Tujuannya adalah untuk menggali informasi dan pengetahuan yang terkandung dalam data dan memberikan wawasan baru bagi pengambil keputusan.
   
   
3. Visualisasi Data
   Setelah data dianalisis , tahap selanjutnya adalah visualisasi data. Dalam tahap ini, data yang telah dianalisis diubah menjadi grafik, tabel, atau diagram untuk membantu pengguna memahami informasi yang terkandung dalam data. visualisasi data juga dapat membantu pengambil keputusan mengambil keputusan yang lebih baik.
   
   

   

   pie chart, contoh visualisasi data sumber: bitlabs.id

   
   
4. Pengambilan Keputusan
   Setelah data dianalisis dan divisualisasikan, tahap selanjutnya adalah pengambilan keputusan. dalam tahap ini, hasil analisis data digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas dan efektif. Keputusan yang diambil dapat berupa perubahan strategi bisnis, pengembangan produk baru, atau peningkatan efisiensi operasional.

Dengan memanfaatkan teknologi Big Data, kita dapat menggali informasi penting dari data yang terkumpul tersebut, seperti tren bisnis, pola perilaku pelanggan, atau informasi risiko kesehatan masyarakat, dan mengambil keputusan yang akurat berdasarkan informasi tersebut.

Contoh Penerapan Teknologi Big Data Pada Perusahan Besar

Karena manfaatnya yang sangat menguntungkan, maka banyak sekali perusahaan besar yang telah menerapkan teknologi ini, berikut deretan perusahaan besar yang menerapkan teknologi ini, untuk meraih keputusan bisnis yang tepat :

1. Amazon
   Perusahaan e-commerce seperti Amazon dapat mengumpulkan data pola pembelian pelanggan dalam skala besar dan menganalisis data tersebut, nantinya data tersebut akan digunakan untuk mengambil keputusan dalam menentukan strategi pemasaran yang lebih efektif.
   
   
2. Allianz SE
   Perusahaan asuransi dapat menggunakan big data untuk menganalisis historis tentang klaim dan data demografi untuk mengembangkan model risiko yang lebih akurat. Dengan model risiko yang lebih akurat, perusahaan tentunya dapat menentukan premi yang lebih tepat untuk produk asuransu mereka.
   
   
3. Google
   Ya, search engine seperti google tidak lepas dari teknologi bigdata, karena teknologi ini merupakan peran utama dalam menganalisis perilaku pengguna dan mengoptimalkan hasil pencarian dalam waktu nyata (real time).
   
   
   
   

   

   ilustrasi real time data, sumber: dreamstime

   
   
4. GoJek
   Untuk menganalisis  kondisi atau jarak lalu lintas dan permintaan pelanggan diperlukannya teknologi ini sehingga mereka dapat menentukan harga yang lebih akurat dan menyesuaikan rute pengiriman.
   
   
5. Twitter
   Dengan menggunakan teknologi ini, Twitter dapat melakukan optimasi untuk penempatan iklan dalam waktu nyata. Selain itu juga Twitter memanfaatkan teknologi ini untuk memprediksi tren di masa depan.

Tantangan

Pada kenyataannya, banyak tantangan yang signifikan dalam mengelola dan memproses data dalam jumlah besar. Tantangan ini meliputi masalah terkait privasi dan keamanan data, kompleksitas dalam mengintegrasikan data dari berbagai sumber, serta keterbatasan infrastruktur teknologi yang digunakan untuk memproses data.

kompleksitas data, sumber tertera

Kompleksitas merupakan tantangan utama yang dihadapi dalam pengolahan data skala besar , sehingga kesalahan dalam mengeluarkan output data bisa terjadi. Jika output data salah, maka kemungkinan besar juga keputusan yang diambil oleh lembaga dapat berdampak negatif bagi lembaga tersebut. Maka dari itu perlunya suatu lembaga untuk mengembangkan strategi yang tepat dan perangkat lunak yang kuat untuk mengatasi tantangan ini.

Baca Juga: Bahaya! Pengangguran bisa meningkat gara gara ini

Kesimpulan

Dengan pengolahan data yang benar dan tepat, kita dapat menggali informasi penting dari data yang terkumpul tersebut, seperti tren bisnis, pola perilaku pelanggan, atau informasi risiko kesehatan masyarakat, dan mengambil keputusan yang lebih cepat dan akurat berdasarkan informasi tersebut.

Pengolahan dan analisis data dalam skala besar tentu memerlukan sumber daya manusia yang berkualitas dengan keterampilan dan pengetahuan yang tepat serta berpengalaman dalam bidang ini. Oleh karena itu, tantangan ini wajib diatasi agar teknologi Big Data dapat dimanfaatkan secara efektif dan efisien untuk memperoleh manfaat yang maksimal.

Terima kasih sudah membaca, semoga bermanfaat :)

Referensi:

• "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" oleh Viktor Mayer-Schonberger dan Kenneth Cukier.
  
  
• "Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking" oleh Foster Provost dan Tom Fawcett.