Big Data pertama kali muncul dalam sebuah paper ilmiah NASA pada 1997 untuk menggambarkan volume data yang besar, beragam, dan kompleks. Dalam pembahasan Big Data, terdapat dua fokus utama: bagaimana data ini dapat meningkatkan kinerja bisnis, serta tantangan yang dihadapi dalam implementasinya di era transformasi digital.
Temukan lebih lanjut tentang tantangan implementasi Big Data dan solusi yang sesuai untuk mengatasinya dalam pembahasan berikut.
Definisi Big Data
Big Data adalah istilah yang merujuk pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, berasal dari berbagai sumber dan jenis. Data pada Big Data diproduksi dengan cepat dan terus bertambah dengan kecepatan tinggi. Sumber data ini bisa bermacam-macam, mulai dari sensor, perangkat IoT, hingga media sosial. Selain data terstruktur seperti angka dalam tabel, data ini juga bisa berupa data tidak terstruktur, seperti email, pesan media sosial, foto, dan video.
eanekaragaman jenis data ini menyebabkan pengelolaannya menjadi rumit, ditambah dengan jumlahnya yang besar juga menjadi tantangan. Big Data umumnya bisa mencapai ukuran yang sangat besar, mencapai terabyte, petabyte, bahkan exabyte. Tak ayal, pengelolaannya menjadi sulit jika menggunakan metode tradisional.
3 Fungsi Big Data
Big Data memegang peran kunci dalam berbagai aspek bisnis dan teknologi modern, terutama dalam tiga fungsi utama yang memberikan dampak signifikan pada pengambilan keputusan dan kinerja operasional.
Analisis
Analisis data dalam skala besar dan kompleks membantu mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan tersembunyi dalam data. Hal ini memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan strategis dengan mengungkapkan informasi berharga seperti preferensi pelanggan, pola pembelian, atau efisiensi operasional.
Prediksi
Big Data memungkinkan prediksi tren berdasarkan analisis data historis, menghasilkan perkiraan lebih akurat tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Misalnya, memprediksi permintaan pasar, fluktuasi harga, atau kebutuhan persediaan. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan yang tepat, mengantisipasi perubahan, dan mengoptimalkan strategi.
Optimasi
Big Data membuka peluang untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya dengan memanfaatkan data untuk memahami bagaimana operasi perusahaan berjalan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi area di mana perbaikan dapat dilakukan, seperti mengoptimalkan supply chain, mengurangi limbah, atau meningkatkan penggunaan sumber daya.
Perbedaan Big Data dan Data Konvensional
Data konvensional umumnya memiliki volume kecil, struktur yang rapi, dan mudah diolah menggunakan tools konvensional juga, seperti data penjualan, data pelanggan, dan data transaksi keuangan. Jenis data ini dapat dianalisis dengan mudah menggunakan statistik dan metode analisis data konvensional.
Di sisi lain, Big Data memiliki volume yang sangat besar, tidak terstruktur, dan kompleks. Contohnya data media sosial, data sensor IoT, dan data riset ilmiah. Data ini sulit diolah dengan tools konvensional karena volumenya yang besar dan formatnya yang beragam. Untuk menganalisis Big Data, diperlukan teknik dan infrastruktur khusus.
Untuk memudahkan perbedaanya dengan data konvensional, Big Data memiliki beberapa karakteristik unik sebagai berikut:
- Volume: Big Data memiliki volume yang jauh lebih besar dan terus bertambah dengan cepat.
- Variety: Big Data memiliki berbagai format, seperti teks, gambar, video, dan sensor.
- Velocity: Big Data dihasilkan dan diolah dengan kecepatan tinggi.
- Veracity: Keakuratan dan konsistensi Big Data perlu dijaga agar dapat dipercaya dan bermanfaat.
Tantangan Implementasi Big Data
Meskipun Big Data menjanjikan banyak manfaat, mengadopsinya juga dihadapkan beberapa tantangan utama yang perlu diatasi. Berikut beberapa tantangan yang umum terjadi dalam implementasi Big Data.
Infrastruktur
Menyimpan dan memproses Big Data memerlukan infrastruktur yang kuat dan skalabel, termasuk hardware berkapasitas tinggi, jaringan yang cepat, dan software khusus. Biaya untuk membangun dan memelihara infrastruktur ini bisa menjadi hambatan bagi banyak bisnis.
Keterampilan dan SDM
Mengelola Big Data memerlukan keahlian khusus, seperti ilmuwan data, insinyur data, dan analis data. Ketersediaan SDM dengan keahlian ini masih terbatas, sehingga menjadi tantangan tersendiri untuk menjalankan Big Data.
Kualitas Data
Data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak konsisten dapat menghasilkan analisis keliru dan keputusan bisnis yang salah. Membersihkan dan mengelola kualitas data dalam volume besar menjadi tantangan tersendiri.
Keamanan Data
Dengan bertambahnya volume data yang disimpan, risiko kebocoran data dan pelanggaran keamanan juga meningkat. Bisnis perlu menerapkan langkah keamanan yang tepat untuk melindungi data sensitif dan mematuhi peraturan privasi data.
Integrasi Data
Big Data sering berasal dari berbagai sumber yang berbeda, sehingga mengintegrasikan dan menyatukan berbagai sumber data ini menjadi tantangan tersendiri agar analisis dapat dilakukan secara menyeluruh.
Analisis Data
Proses analisis membutuhkan perangkat dan teknik khusus. Bisnis perlu memiliki alat dan keahlian untuk mengelola dan menganalisis volume data yang besar ini secara efisien dan efektif.
Meskipun dihadapi berbagai tantangan, dengan perencanaan matang, investasi yang tepat, dan penerapan strategi yang efektif, bisnis dapat mengatasi tantangan ini dan mendapatkan manfaat dari Big Data. Salah satu solusi yang dapat membantu mengatasi tantangan ini adalah Hitachi Data Protection Suite dari Hitachi Vantara. Bagaimana solusi ini dapat membantu Anda? Mari kita bahas.
Lindungi dan Kelola Big Data secara Efisien dengan Hitachi Data Protection Suite
Di era Big Data, bisnis berusaha maksimalkan nilai dari data mereka, dengan salah satu solusi yang semakin populer adalah penggunaan penyimpanan berbasis objek atau object-based storage. Dibandingkan dengan pendekatan penyimpanan file dan block tradisional, penyimpanan objek menawarkan sejumlah keunggulan, seperti biaya lebih hemat, kemampuan peningkatan kapasitas yang mudah, serta akses dan pengelolaan data lebih sederhana.
Hitachi Vantara memperkenalkan Hitachi Data Protection Suite (HDPS) sebagai solusi terpadu dan modern untuk backup, pemulihan, dan pengelolaan data perusahaan dan aplikasi. Solusi ini mengandalkan Hitachi Content Platform (HCP) sebagai platform penyimpanan objek terdepan di industri.
Keunggulan HDPS dan HCP
- Keandalan dan Keamanan: Memenuhi standar keandalan yang diperlukan oleh bisnis besar, dilengkapi dengan fitur keamanan untuk melindungi data penting dari ancaman internal dan eksternal.
- Kemudahan dan Hemat Biaya: Pengelolaan data sederhana dengan integrasi mulus antara HDPS dan HCP, sehingga mengurangi biaya dibandingkan dengan menggunakan solusi terpisah.
- Kapasitas Besar: Kapasitas penyimpanan sangat besar, mampu menyimpan data dalam skala petabyte untuk keperluan retensi jangka panjang.
Manfaat Menggunakan HDPS dan HCP
- Perlindungan, Pengelolaan, dan Pemulihan Data Efisien: Lindungi, kelola, dan akses data dengan mudah melalui interface terpadu.
- Pemulihan Data Cepat: Pulihkan data yang dibutuhkan hanya dalam hitungan menit atau jam.
- Tingkatkan Perlindungan dan Pengelolaan Data: Optimalkan biaya dan secara otomatis membuat backup data ke Hitachi Content Platform tanpa mengganggu akses data.
- Penyederhanaan Administrasi: Kurangi waktu dan biaya pelatihan administrasi, dengan meningkatkan penggunaan kapasitas dan mengurangi backup data hingga 36 persen.
- Lindungi dan Simpan Data dalam Skala Besar: Kelola perlindungan dan retensi data untuk puluhan ribu pengguna dari satu platform yang mudah dikelola.
- Kelola Seluruh Data Perusahaan: Lindungi dan kelola data dari berbagai sumber, termasuk server virtual dan fisik, aplikasi, snapshot, replikasi, infrastruktur cloud, dan perangkat seluler.
- Penyimpanan Aman, Fleksibel, dan Hemat Biaya: HCP menyediakan platform penyimpanan objek cloud jangka panjang yang sangat skalabel dan dilengkapi fitur keamanan tinggi.
- Mengurangi Beban Backup: Dilengkapi fitur ketahanan data fifteen 9’s, erasure coding, replikasi, redundansi yang dapat dikonfigurasi, serta perbaikan dan versi otomatis.
Dapatkan Hitachi Data Protection Suite dari CDT
Kelola dan perkuat strategi Big Data secara efisien dengan Hitachi Data Protection Suite (HDPS) dari Hitachi Vantara di Central Data Technology (CDT). CDT sebagai authorized partner Hitachi Vantara di Indonesia, dapat membantu memberikan rekomendasi strategi manajemen Big Data sesuai kebutuhan bisnis Anda.
Didukung tim IT yang profesional, berpengalaman, dan bersertifikat, CDT juga akan membantu Anda melalui tahap konsultasi, deployment, management, hingga dukungan after sales agar Anda terhindar dari trial and error saat menerapkan Hitachi Data Protection Suite (HDPS).
Segera konsultasikan kebutuhan bisnis Anda bersama kami dengan klik link berikut.
Penulis: Wilsa Azmalia Putri
Content Writer CTI Group
