Big data adalah istilah yang menggambarkan volume besar data – baik terstruktur maupun tidak terstruktur – yang membanjiri bisnis sehari-hari. Namun bukan jumlah data yang penting. Apa yang dilakukan organisasi dengan data itulah yang penting. Big data dapat dianalisis demi pemahaman yang mengarah kepada keputusan dan gerakan bisnis strategis yang lebih baik.
Sejarah Big Data
Istilah "big data" mengacu pada data yang sangat besar, cepat, atau kompleks sehingga sulit atau tidak mungkin untuk diproses menggunakan metode tradisional. Tindakan mengakses dan menyimpan sejumlah besar informasi untuk analitik sudah ada sejak lama. Tetapi konsep big data mendapatkan momentum di awal 2000-an ketika analis industri Doug Laney mengartikulasikan definisi big data yang sekarang-mainstream sebagai tiga V:
Volume : Organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk transaksi bisnis, perangkat pintar (IoT), peralatan industri, video, media sosial dan banyak lagi. Di masa lalu, menyimpannya akan menjadi masalah - tetapi penyimpanan yang lebih murah pada platform seperti danau data dan Hadoop telah meringankan beban.
Velocity : Dengan pertumbuhan Internet of Things, data mengalir ke bisnis dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya dan harus ditangani tepat waktu. Tag RFID, sensor, dan smart meter mendorong kebutuhan untuk menangani torrent data ini dalam waktu yang hampir bersamaan.
Varietas : Data hadir dalam semua jenis format - dari terstruktur, data numerik dalam database tradisional hingga dokumen teks, email, video, audio, data ticker saham, dan transaksi keuangan yang tidak terstruktur
Pentingnya big data tidak berkisar pada seberapa banyak data yang Anda miliki, tetapi apa yang Anda lakukan dengan data tersebut. Anda dapat mengambil data dari sumber apa pun dan menganalisisnya untuk menemukan jawaban yang memungkinkan 1) pengurangan biaya, 2) pengurangan waktu, 3) pengembangan produk baru, dan penawaran yang dioptimalkan, serta 4) pengambilan keputusan yang cerdas. Saat Anda menggabungkan big data dengan analitik berkekuatan tinggi, Anda dapat menyelesaikan tugas-tugas yang terkait dengan bisnis seperti:
- 1. Menentukan akar penyebab kegagalan, masalah, dan kegagalan hampir secara real time.
- 2. Menghasilkan kupon di titik penjualan berdasarkan kebiasaan membeli pelanggan.
- 3. Menghitung ulang seluruh portofolio risiko dalam hitungan menit
- 4. Mendeteksi perilaku curang sebelum memengaruhi organisasi Anda.
Sumber:
