Big data merupakan istilah yang popular untuk menjelaskan data dengan volume yang sangat besar, baik terstruktur maupun yang tidak terstruktur, yang membanjiri bisnis sehari-hari. Tapi bukan mengenai jumlah data yang penting, tetapi adalah apa yang organisasi lakukan dengan data yang penting. Big data dapat dianalisis untuk insight yang dapat mempengaruhi kebijakan strategis bisnis dan keputusan yang lebih baik.
Istilah “big data” ini terbilang masih baru, sebagai tindakan pengumpulan dan menyimpan sejumlah besar informasi untuk analisis. Konsep ini mendapatkan momentum pada awal tahun 2000-an ketika analis industri Doug Laney mengartikulasikan definisi mainstream dari big data sebagai tiga V:
Volume: Organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, yang termasuk transaksi bisnis, media sosial dan informasi dari machine-to-machine atau sensor data. Sebelumnya, menyimpan data-data ini dapat menjadi masalah, tetapi dengan teknologi baru dapat menangani dengan mudah masalah tersebut.
Velocity: Transmisi data dalam kecepatan yang sangat cepat dan harus ditangani dengan tepat waktu.
Variety: Data hadir dalam semua format, mulai dari terstruktur, data numerik dari database tradisional hingga data tidak terstruktur seperti dokumen teks, video, audio, email, stock ticker data.
Potensi Besar Big Data
Jumlah dari data yang dibuat da disimpan pada level global hampir tak terbayangkan, dan data tersebut terus tumbuh. Hal ini berarti potensi yang sangat besar untuk mengumpulkan key insight dari informasi bisnis, namun hanya sebagian kecil data sebenarnya yang dianalisis.
Kenapa Big Data Sangat Penting?
Pentingnya big data tidak seputar di sekitar berapa banyak data yang anda miliki, tapi apa yang akan anda lakukan dengan data tersebut. Anda dapat mengambil data dari sumber manapun dan menganalisanya untuk menemukan jawabab yang memungkinkan, pengurangan biaya, mengurangi waktu, pengembangan produk baru dan membuat keputusan yang pintar. Ketika anda mengkombinasikannya dengan tool analisis terbaik, anda dapat menyelesaikan tugas-tugas yang berhubungan dengan bisnis seperti:
- Menghasilkan kupon pada titik penjualan berdasarkan pada kebiasaan membeli pelanggan.
- Menentukan akar penyebab kegagalan, masalah dan cacat hampir secara real time.
- Mendeteksi perilaku penipuan sebelum mempengaruhi organisasi.
- Menghitung kembali seluruh portofolio resiko dalam beberapa menit.
