Eril Obeit Choiri Graduating with an IT degree, Eril falls in love with Digital Marketing especially with Search Engine Optimization and Content Writing.

Big Data: Sejarah, Cara Kerja & Penerapannya Pada Bisnis

4 min read

Big Data

Membicarakan perkembangan teknologi saat ini memang tidak ada habisnya.

Bagi Anda yang selalu mengikuti perkembangan teknologi pasti tidak asing dengan istilah ‘Big Data’.

Apakah Anda termasuk sudah mengetahui apa itu big data mulai dari sejarah, cara kerja dan penerapannya dalam bisnis?

Jika belum silahkan lanjutkan pada pembahasan dibawah ini.

Apa Itu Big Data

Big Data adalah terobosan baru dalam hal pengolahan, penyimpanan dan analisis data dari berbagai sumber dengan jumlah yang besar.

Software yang digunakan untuk memproses big data ini tidak bisa dilakukan dengan software database biasa, perlu menggunakan software khusus.

Big data saat ini sudah digunakan pada berbagai lini bisnis.

Tidak hanya berkutat pada besarnya data, analisa dari big data bisa diambil untuk mendapatkan hasil dalam pengambilan keputusan dan strategi dalam bisnis agar tidak keliru.

Sejarah Big Data

Big data sekarang ini sudah terbilang umum bukan lagi sebuah hal yang asing didengar dalam hal teknologi.

Pertama kali muncul big data dimulai pada tahun 2000an dari seorang ahli analis industry Doug Laney yang menyampaikan tetang 3 masalah utama dalam big data atau biasa disebut ‘The 3V of Data’, diantaranya:

  • Volume

Masalah data yang pertama adalah tentang volume data dari suatu organisasi atau bisnis yang sangat besar.

Contohnya pada perusahaan telekomunikasi yang melakukan record dari aktivitas browsing pengguna dalam satu hari tercatat ada lebih dari 1 milyar record data pengguna.

Itu baru dalam satu hari, bisa dibayangkan jika selama satu bulan ada berapa banyak data rerord yang masuk?

Sebenarnya semua data ini bisa saja disimpan pada data warehouse, namun biaya yang dikeluaran pastinya akan lebih mahal.

Sebagai platform big data, Hadoop menjadi solusi untuk penyimpanan data yang lebih murah.

Selain menjadi media penyimpanan, Hadoop bisa juga untuk mengolah data dan menganalisa data sehingga yang awalnya data tidak memiliki nilai ekonomis bisa menghasilkan tambahan keuntungan untuk bisnis.

  • Velocity

Permasalahan big data yang kedua adalah tentang velocity atau kecepatan data dihasilkan.

Masalah velocity ini terjadi karena besarnya dari volume data dan kecepatan data diproses yang berbanding terbalik.

Bukan hanya data yang besar, volume data yang masuk secara realtime dengan jumlah yang besar sehingga membutuhkan software pemrosesan data yang realtime juga.

Contohnya ada salah satu perusahaan telekomunikasi di Australia yang selalu memproses data pelanggan secara realtime untuk mengetahui kualitas koneksi internet.

Bisa dibayangkan berapa banyak data yang masuk setiap menitnya yang simpan lalu diproses ke software big data dan dianalisa saat itu juga untuk mengetahui kualitas dari jaringan internet.

Hasil dari analisa big data tersebut akan dikirimkan pada team teknis jaringan untuk mengetahui lokasi mana yang mengalami gangguan koneksi internet.

  • Varietas

Permasalahan yang terakhir adalah variasi jenis data. Ini adalah masalah utama yang sulit dihadapi jika masih menggunakan data platform tradisional baik menggunakan database atau data warehouse.

Data yang disimpan tidak hanya satu jenis file saja, ada berbagai jenis file dan tipe data yang berbeda-beda, sehingga untuk bisa memprosesnya membutuhkan waktu yang lebih lama.

Dari kasus seperti diatas, dengan menggunakan Hadoop kita bisa melakukan sortir sesuai dengan tipe file dan jenisnya.

Contoh data yang banyak dijumpai adalah data teks, numeric, video, audio, image, email dan jenis data lainnya.

 Jika sudah Anda bisa untuk membuka atau ekstrak file tersebut kemudian dilakukan analisa sehingga menghasilkan data yang bernilai ekonomis.

Nah dari ketiga masalah tentang volume, velocity dan varietas inilah Big Data muncul.

Baca juga : Tips Menjaga Keamanan Server

Cara Kerja Big data

Apa Itu Big Data
Apa Itu Big Data

Sebelum bisnis mengimplementasi big data, ada beberapa pertimbangan yang harus dilakukan.

Ada lima langkah yang harus Anda lakukan agar implementasi big data tidak sia-sia, berikut pembahasannya:

  • Tetapkan strategi yang digunakan untuk big data
  • Identifikasi dari mana sumber big data berasal
  • Akses, kelola dan simpan data apakah menggunakan warehouse database, cloud, data lake atau hadoop.
  • Lakukan analisis data
  • Ambil keputusan setelah mendapatkan hasil analisis data

Contoh Penerapan Big Data

Untuk lebih jelasnya kami sudah menyiapkan beberapa contoh penerapan big data di Indonesia diambil dari website id.techinasia.com, berikut contohnya:

1. Penerapan Big Data Dalam Agrikultur

Indonesia sebagai Negara agraris dengan lahan pertanian yang luas.

Regi Wahyu selaku CEO dari Mediatrac yaitu perusahaan yang bergerak dalam analis big data sektor pertanian.

Regi Wahyu menjelaskan bagaimana dia ingin meningkatan taraf hidup para petani dengan bantuan big data.

Caranya Regi mengajak sejumlah mahasiswa UNPAD melakukan riset pada areal persawahan di daerah Jawa Barat.

Tim riset melakukan pengambilan foto sebnyak 400 foto dalam 1 hektar untuk kualitas tanah, cuaca, pertumbuhan tinggi tanaman dan lainnya yang kemudian diolah dan hasilnya digunakan untuk meningkatkan produksi para petani.

2. Penerapan Big Data Dalam Pajak

Iwan Djuniardi selaku Kepada Direktorat Jenderal Pajak juga memaparkan tentang pemanfaatan big data untuk meningkatkan pendapatan pajak Negara.

Karena sampai saat ini kesadaran dari wajib pajak masih kurang sehingga ditjen pajak setiap tahunnya tidak bisa memenuhi target pendapatan pajak sesuai yang diharapkan.

Iwan menjelaskan bagaimana sistem big data ini bekerja dengan mengambil data dari silsilah keluarga jenis dan barang apa saja yang dimiliki, kekayaan yang dimiliki, akun rekening bank.

Serta jenis pajak yang belum dan sudah dibayar semuanya ditampilkan menjadi satu, sehingga untuk mengecek wajib pajak sudah membayar atau belum akan sangat mudah.

3. Penerapan Big data Dalam Sektor Kesehatan

Penerapan Big Data
Penerapan Big Data

Contoh Big Data di Indonesia yang terakhir adalah pada sektor kesehatan.

Peneliti dari Universitas Gajah Mada, Anis Fuad memaparkan dalam presentasinya tentang kesehatan di Indonesia, dimana pada setiap klinik kesehatan, puskesmas dan rumah sakit menggunakan software yang berbeda dalam pencatatan tiap pasiennya.

Sehingga data yang dikirimkan ke dinas kesehatan pun berbeda-beda tergantung dari software yang digunakannya.

Jadi dengan adanya Big Data semua informasi kesehatan menjadi terpusat sehingga mudah diolah dan dianalisa untuk mengetahui tingkat kesehatan penduduk di Indonesia.

Keamanan Data dalam Era Big Data

Keamanan Data dalam Era Big Data melibatkan beberapa praktik dan langkah-langkah yang bertujuan untuk melindungi data yang dikumpulkan, disimpan, dan digunakan.

Berikut adalah beberapa aspek penting dari keamanan data dalam era big data:

1. Klasifikasi dan Identifikasi Data Sensitif

Pertama-tama, penting untuk mengklasifikasikan dan mengidentifikasi data sensitif yang dikumpulkan dalam big data, contohnya informasi pribadi, data keuangan dan bisnis.

Dengan memiliki pengetahuan tentang data sensitif, langkah-langkah keamanan yang sesuai dapat diimplementasikan.

2. Enkripsi Data

Enkripsi data merupakan langkah penting dalam melindungi keamanan data dalam big data.

Dengan menggunakan teknik enkripsi yang kuat, data dapat diubah menjadi bentuk yang tidak dapat dibaca jika jatuh ke tangan yang salah.

Enkripsi dapat diterapkan pada berbagai tingkat, mulai dari enkripsi data di perangkat penyimpanan hingga enkripsi selama pengiriman data.

3. Pengelolaan Akses yang Tepat

Penting untuk mengelola akses data dalam lingkungan big data seperti penggunaan kata sandi.

Pengaturan peran dan izin yang tepat harus diterapkan untuk memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang memiliki akses ke data utama.

4. Pemantauan Aktivitas Pengguna

Pemantauan aktivitas pengguna dapat membantu mendeteksi adanya perilaku tidak sah.

Dengan menggunakan solusi pemantauan yang tepat, seperti sistem deteksi ancaman jaringan, aktivitas pengguna dapat dipantau untuk mendeteksi serangan dan penyalahgunaan data.

5. Perlindungan Infrastruktur

Infrastruktur yang digunakan dalam big data harus dilindungi dengan baik. Contohnya penerapan keamanan jaringan yang kuat, seperti firewall, sistem deteksi intrusi, dan pemantauan lalu lintas jaringan.

Selain itu, perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan dalam infrastruktur harus diperbarui secara teratur.

Keamanan data dalam era big data bertujuan melindungi data sensitif dan mencegah serangan.

Apakah big data di cloud lebih rentan terhadap serangan siber?

Tidak benar, Keamanan di cloud dapat dikendalikan dengan baik melalui praktik keamanan yang tepat, seperti enkripsi data, pengelolaan akses yang tepat dan pemantauan keamanan yang cermat.

Nah demikianlah pembahasan mengenai big data, mulai dari cara kerja big data dan penerapan big data dalam bisnis.

Untuk mendukung keamanan website, jangan lupa untuk memberikan proteksi keamanan tambahan dengan layanan SSL Murah dari GudangSSL.id.

SSL memiliki fungsi untuk mengamankan pengiriman data dari client meuju server dan sebaliknya, sehingga data-data penting hasil analisa dari big data yang dikirimkan tidak diketahui oleh orang yang tidak bertanggung jawab.

Terima kasih

Eril Obeit Choiri Graduating with an IT degree, Eril falls in love with Digital Marketing especially with Search Engine Optimization and Content Writing.

Leave a Reply

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