Author: Kamelia Muttaqin

Teknologi Big Data hadir untuk menjawab kebutuhan terhadap pertumbuhan data yang bergerak secara eksponensial dan struktur data yang semakin kompleks sehingga tools konvensional yang ada saat ini tidak cukup powerful untuk memproses data tersebut. Dengan mengkombinasikan sejumlah besar data yang berasal dari berbagai sumber, memungkinkan Big Data menjadi tool untuk membuat, memanipulasi, dan mengelola set data yang sangat besar. Hal ini tentunya membawa dampak positif untuk menunjang bisnis perusahaan, dengan performa yang jauh lebih baik dan lebih cepat dibandingkan Business Intelligence tools konvensional.  

 

Tantangan dalam Analisa Big Data

Meningkatnya penetrasi internet sebesar 15.5% (Hootsuite, 2021) di Indonesia pada tahun 2021 turut memicu perubahan perilaku konsumen ke arah digital, baik untuk berbelanja maupun melakukan transaksi keuangan. Dampaknya adalah data yang dihasilkan jauh lebih besar dan cepat, namum menjadi tantangan tersendiri dalam proses pengolahannya.

 

Berikut adalah tiga tantangan besar untuk melakukan analisa Big Data:

1. Pertumbuhan data yang sangat cepat.

Tantangan paling jelas terkait analisa Big Data adalah menyimpan data dalam jumlah besar dengan pertumbuhan yang cepat. Untuk menangani pertumbuhan data tersebut, penerapan hyper-converged infrastructure dan software-defined storage dapat memudahkan perusahaan dalam meningkatkan kapasitas hardware mereka. Selain itu, teknologi seperti kompresi, deduplikasi, dan tiering dapat mengurangi penggunaan space dan biaya storage.

2. Sinkronisasi terhadap sumber, sistem dan format data yang beragam.

Sebagian besar sumber data dari Big Data tidak terstruktur, seperti: aplikasi perusahaan, data sosial media, email, dokumen, film, video dan lainnya. Menggabungkan semua tipe data tersebut menjadi satu kesatuan untuk kemudian dianalisa akan sangat sulit. Telah cukup banyak produk ETL (Extract, Load, Transform) dan data integration tools yang muncul untuk memudahkan proses tersebut, namun masih banyak perusahaan yang belum mampu mengatasi masalah ini.

3. Kemampuan untuk memperoleh insight bisnis yang relevan dari hasil analisa Big Data.

Sebagian besar perusahaan tentu saja tidak hanya ingin menyimpan data mereka, namun mereka juga ingin menggunakan Big Data untuk mencapai tujuan bisnis tertentu, diantaranya:

  1. Mengurangi biaya melalui efisiensi biaya operasional.
  2. Menerapkan budaya data-driven organization.
  3. Mempercepat proses implementasi service atau produk baru.
  4. Menciptakan ruang untuk munculnya inovasi dan disruption.

 

Kemampuan perusahaan untuk menjawab tantangan tersebut dapat menjadikan perusahaan lebih kompetitif terhadap pasar. Hal yang tidak kalah penting adalah meningkatkan kompetensi perusahaan dalam memperoleh insight dari pemanfaatan Big Data dan melakukan respon dengan cepat. Berdasarkan Global Data and Analytics Survey yang dilakukan PwC pada tahun 2016, diperoleh informasi bahwa semua pihak ingin agar proses pengambilan keputusan semakin cepat, terutama untuk industri perbankan, asuransi dan kesehatan.

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *