BAB
I
PENDAHULUAN
1.1
LATAR BELAKANG
Pada masa sekarang, Sistem Informasi
Manajemen sangat diperlukan dalam dunia bisnis. Sistem Informasi Manajemen yang
baik akan memberikan dampak yang baik pula bagi suatu perusahaan. Dari tahun ke
tahun perkembangan Teknologi pula semakin canggih. Hal ini berdampak juga pada
Informasi-informasi yang di peroleh dalam Sistem Informasi.
Suatu bisnis tentunya memerlukan suatu
informasi yang dapat menunjang perusahaannya. Informasi-informasi yang
didapatkan akan diproses sedemikian rupa hingga menjadi suatu keputusan dalam
manajemen. Dalam memperoleh Informasi tentunya dibutuhkan suatu media untuk
menampung segala informasi yang didapatkan dari sumber-sumber terpercaya.
Dengan demikian terciptalah Big Data dalam dunia Teknologi Informasi.
Big Data sendiri merupakan media
penyimpanan data yang menawarkan ruang tak terbatas, serta kemampuan untuk
mengakodasi dan memproses berbagai jenis data dengan sangat cepat. Jadi kini,
banyak perusahaan yang sudah memanfaatkan Big Data agar dapat menyimpan segala
datanya tanpa kendala dan menghindari hilangnya informasi-informasi yang
dimiliki.
1.2
RUMUSAN MASALAH
1
Apa yang dimaksud dengan Big Data?
2.
Apa saja karakteristik dari Big Data?
3.
Bagaimana penggunaan Big Data dalam Perusahaan?
4
Apa saja permasalahan dalam Big Data?
1.3
TUJUAN
1. Mengetahui
tentang pengertian Big Data
2.
Mengetahui tentang karakteristik Big Data
3. Mengetahui
tentang penggunaan Big Data dalam Perusahaan
4. Mengetahu
permasalahan dalam Big Data
BAB
II
PEMBAHASAN
A. Pengertian Big Data
Big
Data adalah istilah umum untuk segala kumpulan himpunan data dalam jumlah
yang sangat besar dan kompleks sehingga menjadikannya sulit untuk ditangani
atau di proses jika hanya menggunakan manajemen basis data biasa atau aplikasi
pemroses data tradisional. Big Data menjamin pemrosesan solusi data dengan
varian baru maupun yang sudah ada untuk memberikan manfaat nyata bagi bisnis.
Namun pengolahan data dengan ukuran dan kompleksitas besar tetap sekedar solusi
teknologi kecuali jika dikaitkan dengan tujuan bisnis.
Hal terpenting dari Big Data bukanlah sekedar kemampuan teknis untuk mengolah data melainkan manfaat yang dapat disadari oleh perusahaan dengan menggunakan Big Data Analytics Terminologi Big Data diyakini berasal dari perusahaan pencarian web yang mengolah data dengana gregasi yang terdistribusi sangat besar dan tidak terstruktur.
Contoh Big Data
Contoh Big Data dapat berupa
data yang berukuran hingga petabytes (1,024 terabytes) atau exabytes (1,024
petabytes), seperti milyaran hingga triliunan catatan personal seseorang yang
semuanya berasal dari sumber berbeda seperti web, sales, customer service, social
media, data mobile dan sebagainya.
Data-data ini biasanya tidak
terstruktur, sering tidak lengkap dan tidak dapat diakses. Pada saat berhadapan
dengan kelompok data yang lebih besar, perusahaan menghadapi kesulitan membuat,
memanipulasi dan mengelola Big Data. Big Data sesungguhnya masalah dalaman
alisis bisnis karena tools dan prosedur standar tidak didesain untuk mencari
dan menganalisa kumpulan data yang massive.
B. Karakteristik Big Data
1. Volume
Seberapa besar data yang bisa anda
olah saat ini? Apakah dengan jumlah data yang anda miliki anda sudah lebih baik
dibanding kompetitor? Data yang ada saat ini berukuran sangat besar. Di tahun
2000 saja tercatat 800,000 petabyte data tersimpan di seluruh dunia dan angka
ini diperkirakan akan mencapai 35 zettabyte di tahun 2020 atau bahkan lebih.
Bayangkan jika anda membutuhkan analisis terhadap 1 persen saja dari seluruh
data untuk mendapatkan keuntungan dibandingkan kompetitor anda, apakah
teknologi yang anda miliki sekarang mampu melakukannya?
2. Variety
Selain data relasional, data apa saja
yang umum dianalisis? Dengan meledaknya jumlah sensor, dan perangkat pintar ,
dan juga teknologi social networking yang menghasilkan data-data yang akan
sulit jika harus disimpan di dalam relasional database. Kita tidak akan pernah
tahu jika kita tidak menyimpan semua data yang tidak terstruktur ini seperti
halaman web, web log, search index, forum social media, email, dokumen, data
sensor, dll. Data-data seperti inilah yang mungkin akan memberikan keuntungan
jika kita mampu mengolahnya.
3. Velocity
Seberapa cepat kita dapat memproses
data yang ada? Mungkin hal itu yang pertama ada dalam benak anda ketika anda
membaca ini. Namun sebenarnya velocity di sini kita lihat dari persepsi
seberapa cepat kita mampu mendapatkan hasil analisis terhadap aliran data yang
terus mengalir di saat yang hampir bersamaan dengan datangnya data tersebut.
Bayangkan jika kita memiliki sistem yang mampu mendeteksi buronan yang
tertangkap kamera cctv, ataumendeteksi dini titik kritis seorang bayi dari suhu
tubuh, tekanan darah, denyut jantung, kecepatan bernafas bayi tersebut,
melakukan sensor terhadap kata kasar atau kata yang tidak seharusnya diucapkan
yang diucapkan pada siaran langsung di tv atau pada percakapan telepon customer
service sebuah perusahaan.
C. PENGGUNAAN BIG DATA DALAM PERUSAHAAN
· IT
logs Analytics
Penyimpanan Log jangka panjang, digunakan untuk analisa proses sistem yang
sedang berjalan untuk mencegah dan menaggulangi kegagalan dalam sistem,
mengunakan hasil analisa log untuk menemukan dan mentukan secara pasti
kegagalan apa yang terjadi didalam sistem, menyiapkan langkah-langkah pasti
yang dapat digunakan sebagai solusi masalah sistem.
· Fraud
Detection Pattern
Banyak digunakan dalam Bidang keuangan atau dimana
saja transaksi finasial terlibat, Memaksimalkan pengunaan data-data yang ada
untuk memberikan kemampuan unutk mendeteksi fraud ketika transaksi sedang
berlangsung
· The
Social Media Pattern
Pengunaan Big data untuk analisa media social dan
sentiment pelangan, memberikan kemampuan bagi perusahan untuk mengetahui
keinginan customer secara luas, mendapatkan feedback secara langsung, dan
mengenali langsung dampak sentimen terhadap penjualan, serta efektivitas dan
penerimaan pelangan terhadap pemasaran yang dilakukan.
· The
Call centere Mantra
Penyimpanan hasil perbincangan atau laporan
customer dalam bentuk text yang kemudian digunakan sebagai data untuk analisa
masalah yang dihadapai customer, memberikan kemampuan bagi perusahaan untuk
memberikan tanggapan yang cepat maupun secara langsung terhadap masalah yang
dihadapi customer, serta kemampuan unutk mendeteksi penurunan loyalitas
customer dikarenakan masalah dan ketidakpuasaan.
· Risk:
Patterns for Modeling and Management
Memberikan kempuaan pengunaan data secara penuh
dan analisis dalam pemodelan resiko dan menejemen resiko untuk memberikan
pengetahuan akan resiko dan penanggulangannya secara tepat dan langsung
· Big
data and The Energy Sector
Memberikan kemampuan penyimpanan dan pemrosesan
data secara langsung dari berbagai sumber(sensor), analisa dan kemudahan dalam
pengenalan noise untuk memisahkannya dari signal.
D. PERMASALAHAN MENGENAI BIG DATA
1. Bukan Hanya Masalah Ukuran, Tapi Lebih pada Ragam
Kini jelas bahwa Big Data bukan
hanya masalah ukuran yang besar, terlebih yang menjadi ciri khasnya adalah
jenis datanya yang sangat beragam dan laju pertumbuhan maupun frekwensi
perubahannya yang tinggi. Dalam hal ragam data, Big Data tidak hanya terdiri dari data berstruktur seperti halnya data
angka-angka maupun deretan huruf-huruf yang berasal dari sistem database
mendasar seperti halnya sistem database keuangan, tetapi juga terdiri atas data
multimedia seperti data teks, data suara dan video yang dikenal dengan istilah
data tak berstruktur. Terlebih lagi, Big Data juga mencakup data setengah berstruktur seperti halnya data e-mail
maupun XML.
Dalam hal kecepatan pertumbuhan maupun
frekwensi perubahannya, Big
Data mencakup data-data yang berasal dari berbagai jenis sensor,
mesin-mesin, maupun data log komunikasi yang terus menerus mengalir. Bahkan,
juga mencakup data-data yang tak hanya data yang berada di internal perusahaan,
tetapi juga data-data di luar perusahaan seperti data-data di Internet. Begitu
beragamnya jenis data yang dicakup dalam Big Data inilah yang kiranya dapat dijadikan patokan untuk membedakan Big
Data dengan sistem manajemen data pada umumnya.
2. Fokus
pada Trend per-Individu, Kecepatan Lebih Utama daripada Ketepatan
Hingga saat ini, pendayagunaan Big Data didominasi
oleh perusahaan-perusahaan jasa berbasis Internet seperti halnya Google dan
Facebook. Data yang mereka berdayakan pun bukanlah data-data internal
perusahaan seperti halnya data-data penjualan maupun data pelanggan, lebih
menitik beratkan pada pengolahan data-data teks dan gambar yang berada di
Internet. Bila kita melihat gaya pemberdayaan data yang dilakukan oleh
perusahaan-perusahaan pada umumnya, yang dicari adalah trend yang didapat dari pengolahan data secara keseluruhan. Misalnya,
dari data konsumen akan didapat informasi tentang trendkonsumen dengan memproses data konsumen secara keseluruhan, bukan
memproses data per-konsumen untuk mendapatkan trend per-konsumen.
Dilain pihak, perusahaan-perusahaan
jasa berbasis Internet yang memanfaatkan Big
Data justru memfokuskan pemberdayaan data untuk mendapatkan informasi trendper-konsumen dengan memanfaatkan atribut-atribut yang melekat pada
pribadi tiap konsumen. Sebut saja toko online Amazon yang memanfaatkan
informasi maupun atribut yang melekat pada diri per-konsumen, untuk memberikan
rekomendasi yang sesuai kepada tiap konsumen. Satu lagi, pemberdayaan data alaBig
Data ini dapat dikatakan lebih berfokus pada kecepatan ketimbang
ketepatan.
E. ANALISA SOLUSI BIG DATA
Sejumlah vendor di pasar saat ini
mendukung solusi data yang besar . Berikut ini adalah daftar beberapa solusi
diantaranya adalah :
1. IBM ( www.ibm.com ) mengambil pendekatan perusahaan untuk data yang besar dan
mengintegrasikan seluruh platform termasuk embedding / bundling nya analisis .
Produknya termasuk gudang ( warehouse InfoSphere ) yang memiliki built -in
data-mining sendiri dan cubing kemampuan . ini baru PureData Systems ( kemasan teknologi
analisis canggih ke dalam platform sistem terintegrasi ) mencakup banyak
dikemas analitis integrasi . Produk InfoSphere Streaming Its terintegrasi
dengan Paket perangkat lunak statistik statistik untuk Ilmu Sosial ( SPSS )
untuk mendukung real-time analisis prediktif , termasuk kemampuan untuk dinamis
memperbarui model berdasarkan data real-time . Hal ini bundling terbatas
penggunaan lisensi Cognos Business Intelligence dengan data kunci besar yang
kemampuan platform ( kelas enterprise Hadoop , komputasi aliran , dan solusi
gudang ) .
2. SAS ( www.sas.com ) memberikan beberapa pendekatan untuk menganalisis data besar via
infrastrukturnya analisis kinerja tinggi dan yang statistic software . SAS menyediakan
beberapa pilihan pemrosesan terdistribusi . ini termasuk dalam database
analytics , in- memory analytics , dan komputasi grid . Penyebaran bisa di
tempat atau di awan .
3. Tableau (
www.tableausoftware.com ) , sebuah business analytics dan
data perusahaan perangkat lunak visualisasi , menawarkan kemampuan visualisasi
untuk berjalan di atas peralatan dan infrastruktur lain yang ditawarkan
oleh berbagai besar mitra data, termasuk Cirro , EMC Greenplum ,
Karmasphere , Teradata / Aster, HP Vertica , Hortonworks , ParAccel , IBM
Netezza , dan sejumlah lain .
4. Oracle ( www.oracle.com ) menawarkan berbagai alat untuk melengkapi yang besar platform data
disebut Oracle Exadata . Ini termasuk analisis canggih melalui bahasa
pemrograman R , serta database in- memory pilihan dengan Oracle Exalytics di
memori mesin dan data Oracle gudang . Exadata terintegrasi dengan platform
perangkat keras nya .
5. Pentaho ( www.pentaho.com ) menyediakan analisis bisnis open source melalui edisi komunitas
dan perusahaan. Pentaho mendukung terkemuka Distribusi Hadoop - based dan
mendukung kemampuan asli, seperti NFS kinerja tinggi sistem file mountable MapR
itu .
BAB
III
PENUTUP
A.
KESIMPULAN
Big Data adalah kemampuan untuk mengelola data dengan volume besar yang berbeda dengan
kecepatan yang tepat, dan dalam dalam kerangka waktu yang tepat memungkinkan
analisis dan reaksi secara langsung. bukan hanya tentang data yang berukuran
raksasa. Big Data juga dapat didefinisikan sebagai
data berukuran raksasa yang volumenya terus bertambah, terdiri dari berbagai
jenis atau varietas data, terbentuk secara terus menerus dengan kecepatan
tertentu dan harus diproses dengan kecepatan tertentu pula.
Banyak sekali perusahaan yang memiliki
kumpulan data yang menumpuk, karena terlalu banyaknya data tersebut, terkadang
perusahaan tidak mengetahui tindakan apa yang harusnya dapat dilakukan terhadap
kumpulan data tersebut.
Sebuah informasi atau data dapat
disebut sebagai Big Data apabila memiliki 1 (satu) dari
3 (tiga) karakteristik yang terdiri dari Volume (jumlah data yang dapat diolah oleh sebuah perusahaan), Variety (variasi data yang dapat diolah
dan dianalisis lebih lanjut oleh perusahaan), dan Velocity (kecepatan sebuah perusahaan di
dalam melakukan pemrosesan data).
Banyak perusahaan yang menganggap Big Data adalah kumpulan data dalam ukuran besar padahal Big Data bukan hanya sekedar ukuran,
namun juga terdapat keragaman di dalamnya. Hal inilah yang membedakan Big Data dengan sistem manajemen data
lainnya.
DAFTAR PUSTAKA
