BIG DATA

Akhir-akhir ini istilah Big Data marak di gunakan sebagai teknologi yang akan menjadi trend masa depan. Sebenarnya apa sih Big Data itu? Manfaat apa yang diberikan oleh Big Data? Siapa saja yang sudah menggunakan dan mendapatkan manfaat dari Big Data?

Untuk membahas apa itu Big Data, baiknya dimulai dari kesepakatan tentang definisi Big Data itu sendiri. Big Data bukanlah sebuah teknologi, teknik, maupun inisiatif yang berdiri sendiri. Big Data adalah suatu trend yang mencakup area yang luas dalam dunia bisnis dan teknologi. Big Data menunjuk pada teknologi dan inisiatif yang melibatkan data yang begitu beragam, cepat berubah, atau berukuran super besar sehingga terlalu sulit bagi teknologi, keahlian, maupun infrastruktur konvensional untuk dapat menanganinya secara efektif.

Ciri-ciri data yang ditangani oleh Big Data:

1.       Jumlah nya sangat besar (Volume). Biasanya ukuran total data dalam terabytes keatas.
2. 
   

   Pertumbuhan data sangat cepat (Velocity) sehingga data bertambah dalam jumlah yang sangat banyak dalam kurun waktu relatif singkat.
   
   
3. Bentuk atau format datanya beraneka ragam (Variety). Format disini bisa berupa data dalam tabel-tabel relasional database seperti MySQL, file text biasa, File Excel atau bentuk apapun.

Singkatnya, Big Data menggambarkan kumpulan data yang begitu besar dan kompleks yang tak memungkinkan lagi untuk dikelola dengan tools software tradisional.

Manfaat Pemberdayaan Big Data Serangkaian teknologi baru yang ditujukan untuk memberdayakan Big Data telah memungkinkan direalisasikannya suatu nilai dari Big Data. Sebagai contoh, pebisnis retail online dapat mempelajari perilaku para pengunjungnya berdasarkan data hasil web click tracking. Dengan mengetahui perilaku konsumen maupun calon konsumennya, maka dimungkinkan untuk menerapkan strategi baru guna meningkatkan penjualan, mengatur harga dan stok barang secara efisien. Institusi pemerintah maupun Google dapat mendeteksi timbulnya suatu wabah penyakit dengan memanfaatkan informasi yang mengalir di media sosial. Perusahaan minyak dan gas dapat menggunakan output dari sensor-sensor pada peralatan pengeboran untuk menemukan teknik pengeboran yang lebih aman dan efisien.

Jadi, dengan mendayagunakan database Big Data, operasional perusahaan dapat melakukan penghematan pengeluaran, meningkatkan keuntungan, dan mencapai sasaran-sasaran bisnis lainnya. Dalam hal ini paling tidak, ada 3 hal yang dapat diraih oleh perusahaan yang menerapkan teknologi Big Data, yakni:

1. Membuat aplikasi baru. Big Data memungkinkan suatu perusahaan untuk mengumpulkan data-data real time dari produk-produk yang mereka pasarkan, dari sumber daya yang digunakan, dan data-data yang berkaitan dengan pelanggannya. Data-data ini dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalkan kepuasan pelanggan ataupun untuk efisiensi penggunaan sumber daya. Sebagai contoh, sebuah kota besar di Amerika Serikat telah menggunakan MongoDB, sebuah document based NoSQL database, untuk menurunkan angka kejahatan dan meningkatkan pelayanan umum dengan mengumpulkan dan menganalisa data geospatial secara real-time dari 30 departemen yang berbeda.
2. Meningkatkan efektifitas dan menurunkan biaya dari aplikasi yang telah ada. Teknologi Big Data dapat menggantikan sistem berspesifikasi tinggi yang mahal dengan sistem yang dapat dijalankan dengan spesifikasi standar. Disamping itu, karena banyak teknologi Big Data yang sifatnya open source, tentu mereka dapat diimplementasikan dengan biaya yang lebih murah dibandingkan teknologi yang hanya dimiliki dan dijual oleh suatu perusahaan
3. Meningkatkan loyalitas pelanggan. Dengan semakin banyaknya data yang bisa diakses oleh berbagai bagian dalam suatu organisasi, juga dengan semakin cepatnya update yang dilakukan pada data-data tersebut, akan memungkinkan respon yang makin cepat dan akurat pula terhadap berbagai permintaan pelanggan.

Contoh pemanfaatan dari Big Data

Contoh real dimana Big Data benar-benar dinikmati manfaatnya adalah sebuah startup bernama Klarna. Klarna adalah startup dari Swedia yang memberikan pelayanan semacam micro financing untuk e-commerce. Yang ditawarkan Klarna adalah pembeli online bisa langsung beli barang online tanpa membayar langsung. barang akan dikirimkan ke alamat pembeli. Selanjutnya pembeli diberi waktu untuk membayar barang jika dia sukai dengan barang yang dikirim atau mengembalikan barang tersebut jika tidak disukai.

Nah bagaimana jika pembeli tersebut tidak bertanggung jawab dan tidak membayar barang yang sudah dia terima? Disinilah Klarna memberikan solusi berbasis Big Data. Klarna melakukan analisis terhadap data dari pembeli tersebut sehingga meminimalkan resiko dimanan pembeli tidak membayar barang yang sudah dia terima. Hasilnya Klarna tumbuh menjadi perusahaan micro financing besar untuk pasar e-commerce di Eropa.

Selain itu contoh lain dari pemanfaatan Big Data dapat kita lihat pada toko ritek inline terbesar di dunia Amazon.com dan tahukan anda 47% penjualan di Amazon.com -- toko paling besar di planet ini -- berasal dari penjualan item yang ditampilkan pada bagian Recommended Product. Fitur ini terletak di bagian bawah deskripsi produk yang sedang kita lihat. Ia berbentuk barisan produk-produk yang direkomendasikan oleh Amazon kepada kita. Tanpa fitur ini Amazon tidak sebesar seperti yang kita kenal sekarang.

Fitur Recommended Product terdengar simpel bagi kita, terutama para pengembang web. Seorang siswa SMP saat ini sudah bisa membuat website. CMS (seperti Wordpress, Joomla, Drupal, Magento dll) dan template, termasuk untuk ecommerce tersebar dimana-mana. Di dalamnya pun sudah ada fitur Recommended Product. Template yang nyaris seperti Amazon juga sudah banyak. Tinggal pasang, jalankan.

Sesederhana itu?

Apakah kalau kita bikin toko online dengan fitur Recommended Product maka kita bisa menyontek kesuksesan Amazon?

Tidak.

Yang berada di belakang fitur Recommended Product Amazon adalah sebuah learning machine dengan kecerdasan buatan atau artificial intelligent (AI) yang super kompleks. Ia membaca perilaku kita selama berada di dalam toko yang ditunjukkan lewat klik dan di bagian mana kita banyak berfokus (heat map). Data ini disinkronkan dengan data profile kita, lokasi, kegemaran, pekerjaan, pendapatan, perilaku media sosial, dll. AI ini tak hanya mencoba memahami siapa kita, tapi juga (jutaan) pembeli lain yang punya perilaku atau profil mirip kita. Data-data ini diolah dan disinkronkan. Output-nya adalah Recommended Product yang tujuannya adalah menawarkan barang yang tepat kepada orang yang tepat berdasarkan data orang itu dan data jutaan orang lain.

Sayangnya untuk Indonesia, berdasarkan survey beberapa perusaahn besar, penggunaan Big Data masih belum optimal. Teknologi ini masih dianggap asing dan belum dianggap akan memberikan hasil yang menguntungkan.