Trace Id is missing
Lompat ke konten utama

Apa yang dimaksud dengan analitik big data?

Cara kerja analitik big data dan mengapa hal ini penting

Apa yang dimaksud dengan analitik big data?

Analitik big data merujuk pada metode, alat, dan aplikasi yang digunakan untuk mengumpulkan, memproses, dan memperoleh wawasan dari berbagai himpunan data berkecepatan tinggi dan volume tinggi. Himpunan data ini mungkin berasal dari berbagai sumber, seperti web, seluler, email, media sosial, dan perangkat pintar pada jaringan. Data tersebut sering kali menampilkan data yang dihasilkan dengan kecepatan tinggi dalam berbagai bentuk, mulai dari yang terstruktur (tabel database, lembar Excel), semi-terstruktur (file XML, halaman web) hingga tidak terstruktur (gambar, file audio).

Perangkat lunak analisis data biasa tidak memiliki kelengkapan untuk mendukung tingkat kerumitan dan skala ini sehingga sistem, alat, dan aplikasi yang dirancang khusus untuk menganalisis big data memiliki peran penting.

Mengapa analitik big data begitu penting?

Sekarang Anda memahami apa itu analitik big data. Namun, apakah itu penting? Dan yang paling penting, bagaimana pemahaman dan penggunaan big data dapat membantu kita?

Data sudah menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari. Seiring meningkatnya teknologi seluler, media sosial, dan teknologi cerdas yang terkait dengan Internet of Things (IoT), saat ini kita mengirimkan lebih banyak data dari sebelumnya—dan dengan kecepatan yang menakjubkan. Berkat analitik big data, organisasi kini dapat menggunakan informasi tersebut untuk meningkatkan cara mereka bekerja, berpikir, dan memberikan nilai kepada pelanggan mereka dengan cepat. Dengan bantuan alat dan aplikasi, big data dapat membantu Anda memperoleh wawasan, mengoptimalkan operasi, dan memprediksi hasil di masa depan.

Big data menjadi sangat penting karena dapat membantu memperoleh wawasan yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan dengan lebih baik. Inilah cara peritel mengasah kampanye iklan bertarget, atau bagaimana grosir dapat mengatasi hambatan dalam rantai pasokan. Penyedia layanan kesehatan juga menggunakan cara ini untuk menemukan opsi baru dalam perawatan klinis berdasarkan tren data pasien. Analitik big data memungkinkan pendekatan berbasis data yang lebih holistik dalam mengambil keputusan, yang selanjutnya mendukung pertumbuhan, efisiensi, dan inovasi.

Setelah mengetahui pentingnya big data dan analitik data, mari kita pelajari cara kerja analitik big data.

Bagaimana cara kerja analitik big data?

Solusi analitik memberikan wawasan dan memprediksi hasil dengan menganalisis himpunan data. Namun, agar berhasil dianalisis, data harus disimpan, ditata, dan dibersihkan terlebih dahulu oleh serangkaian aplikasi dalam proses persiapan langkah demi langkah yang terintegrasi:

  • Pengumpulan. Data yang masuk dalam bentuk terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur, dikumpulkan dari beberapa sumber di web, seluler, dan cloud. Selanjutnya, data disimpan di repositori (data lake atau gudang data) agar siap untuk diproses.
  • Pemrosesan. Selama fase pemrosesan, data yang disimpan diverifikasi, disortir, serta difilter sehingga siap untuk digunakan lebih lanjut dan meningkatkan kinerja kueri.
  • Pembersihan. Setelah pemrosesan, data kemudian dibersihkan. Konflik, redundansi, bidang yang tidak valid atau tidak lengkap, dan kesalahan pemformatan dalam rangkaian data diperbaiki dan dibersihkan.
  • Analisis. Data kini siap dianalisis. Analisis big data dapat dilakukan menggunakan alat dan teknologi seperti penggalian data, AI, analitik prediktif, pembelajaran mesin, dan analisis statistik, yang membantu menentukan serta memprediksi pola dan perilaku dalam data.

Teknologi dan alat analitik big data utama

Meskipun sering disebut sebagai sistem atau solusi tunggal, analitik big sebenarnya terdiri dari berbagai teknologi dan alat individu yang bekerja sama untuk menyimpan, memindahkan, menskalakan, dan menganalisis data. Alat dan teknologi yang digunakan mungkin bervariasi tergantung pada infrastruktur Anda, dan berikut ini adalah beberapa alat analitik big data yang paling umum temukan:

Kumpulan dan penyimpanan data

  • Hadoop. Salah satu kerangka kerja pertama untuk memenuhi persyaratan analitik big data adalah Apache Hadoop, sebuah ekosistem sumber terbuka yang menyimpan dan memproses himpunan data besar melalui lingkungan komputasi terdistribusi. Hadoop dapat meningkatkan atau menurunkan skala sesuai kebutuhan Anda sehingga sangat fleksibel dan hemat biaya untuk mengelola big data.
  • Database NoSQL. Tidak seperti database tradisional yang merupakan relasi, database NoSQL tidak mengharuskan tipe datanya mematuhi skema atau struktur tetap. Kondisi ini memungkinkannya mendukung semua jenis model data, yang bermanfaat saat mengerjakan data semi-terstruktur dan mentah dalam jumlah besar. Karena fleksibilitasnya, database NoSQL juga terbukti lebih cepat dan lebih mudah diskalakan dibandingkan database hubungan. Beberapa contoh populer NoSQL meliputi MongoDB, Apache CouchDB, dan Azure Cosmos DB.
  • Data lake dan gudang data. Setelah data dikumpulkan dari sumbernya, data harus disimpan di silo pusat untuk pemrosesan lebih lanjut. Data lake menyimpan data mentah dan tidak terstruktur, yang kemudian siap digunakan di seluruh aplikasi, sementara gudang data adalah sistem yang menarik data terstruktur yang telah ditentukan sebelumnya dari berbagai sumber dan memproses data tersebut untuk penggunaan operasional. Kedua opsi ini memiliki fungsi yang berbeda, tetapi sering kali bekerja sama untuk menyusun sistem yang tertata dengan baik untuk penyimpanan data.

Pemrosesan

  • Perangkat lunak integrasi data. Alat integrasi data menghubungkan dan mengonsolidasikan data dari berbagai platform ke dalam satu hub terpadu, seperti gudang data, sehingga pengguna memiliki akses terpusat ke semua informasi yang diperlukan untuk penggalian data, pelaporan kecerdasan bisnis, dan tujuan operasional.
  • Pemrosesan data dalam memori. Sementara pemrosesan data tradisional berbasis disk, pemrosesan data dalam memori menggunakan RAM, atau memori, untuk memproses data. Hal ini sangat meningkatkan kecepatan pemrosesan dan transfer, sehingga memungkinkan organisasi untuk memberikan wawasan secara real time. Pemrosesan kerangka kerja seperti Apache Spark menjalankan pemrosesan batch dan pemrosesan aliran data real-time dalam memori.

Pembersihan

  • Alat prapemrosesan dan pembersihan data. Untuk memastikan bahwa data Anda memiliki kualitas tertinggi, alat pembersihan data mengatasi kesalahan, memperbaiki kesalahan sintaks, menghapus nilai yang hilang, dan menghilangkan duplikat. Alat ini kemudian menstandarkan dan memvalidasi data Anda sehingga siap untuk dianalisis.

Analisis

  • Penggalian data. Analitik big data memperoleh wawasan dari data melalui proses penemuan pengetahuan seperti penggalian data, yang mengekstrak pola dasar dari himpunan data besar. Melalui algoritma yang dirancang untuk mengidentifikasi hubungan penting antara data, penggalian data dapat secara otomatis menentukan tren data saat ini, baik yang terstruktur maupun tidak.
  • Analisis prediktif. Analisis prediktif membantu membangun model analitik untuk memprediksi pola dan perilaku. Hal ini dicapai melalui pembelajaran mesin dan jenis algoritme statistik lainnya, yang memungkinkan Anda mengidentifikasi hasil di masa mendatang, meningkatkan operasi, dan memenuhi kebutuhan pengguna Anda.
  • Analitik real-time. Dengan menyambungkan serangkaian alur streaming end-to-end yang dapat diskalakan, solusi streaming real-time seperti Azure Data Explorer menyimpan, memproses, dan menganalisis data lintas platform secara real time, sehingga Anda bisa mendapatkan wawasan secara langsung.

Penggunaan dan contoh analitik big data

Saat ini, banyak industri utama menggunakan jenis analisis data yang berbeda untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi seputar strategi produk, operasi, penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan. Dengan analitik big data, organisasi apa pun yang bekerja dengan sejumlah besar data dapat memperoleh wawasan yang bermakna dari data tersebut. Berikut ini adalah beberapa dari sekian banyak aplikasi dalam kehidupan nyata:

  • Pengembangan produk. Analitik big data membantu organisasi menentukan apa yang diinginkan oleh pelanggan dengan menggali kebutuhan mereka melalui data analitik bisnis bervolume besar, pengembangan fitur pengarahan, dan strategi pada peta strategi.
  • Personalisasi. Platform streaming dan peritel online menganalisis keterlibatan pengguna untuk menciptakan pengalaman yang lebih dipersonalisasi dalam bentuk rekomendasi, iklan bertarget, upselling, dan program kesetiaan.
  • Manajemen rantai pasokan. Analisis prediktif menentukan dan memperkirakan semua aspek rantai pasokan, termasuk inventaris, pengadaan, pengiriman, dan pengembalian.
  • Layanan Kesehatan. Analitik big data dapat digunakan untuk mengumpulkan wawasan utama dari data pasien sehingga dapat membantu penyedia menemukan opsi diagnosis dan perawatan baru.
  • Harga. Data penjualan dan transaksi dapat dianalisis untuk membuat model harga yang dioptimalkan, sehingga dapat membantu perusahaan membuat keputusan harga yang memaksimalkan pendapatan.
  • Pencegahan penipuan. Lembaga keuangan menggunakan penggalian data dan pembelajaran mesin untuk mengurangi risiko dengan mendeteksi dan memprediksi pola aktivitas penipuan.
  • Operasi. Analisis data keuangan membantu organisasi mendeteksi dan mengurangi biaya operasional tersembunyi, lalu akhirnya dapat menghemat uang dan meningkatkan produktivitas.
  • Akuisisi dan retensi Pelanggan. Peritel Online menggunakan riwayat pesanan, data pencarian, tinjauan online, dan sumber data lainnya untuk memprediksi perilaku pelanggan, yang dapat mereka gunakan untuk membangun retensi yang lebih baik.

Pelajari selengkapnya tentang analitik big data dalam skala perusahaan

Manfaat dan tantangan analitik big data

Seperti yang digambarkan oleh banyak kasus penggunaannya, big data bermanfaat bagi organisasi di berbagai industri dan beragam konteks. Namun, mengingat sifat infrastrukturnya yang kompleks, big data juga menimbulkan sejumlah kekhawatiran yang perlu dipertimbangkan. Berikut ini adalah beberapa tantangan big data yang perlu diwaspadai:

  • Menjaga data Anda tetap tertata dan mudah diakses. Tantangan terbesar yang terkait dengan big data adalah mencari tahu cara mengelola banyaknya informasi yang masuk sehingga mengalir dengan benar di seluruh aplikasi Anda. Anda perlu menghindari silo, menjaga data tetap terintegrasi, dan merencanakan infrastruktur Anda di sekitar strategi manajemen yang efektif.
  • Kontrol Kualitas. Mempertahankan akurasi dan kualitas data Anda bisa jadi sulit dan memakan waktu, terutama ketika data itu masuk dengan cepat serta volume yang sangat tinggi. Sebelum melakukan analisis apa pun, pastikan proses pengumpulan, pemrosesan, serta pembersihan data Anda terintegrasi, terstandardisasi, dan dioptimalkan.
  • Menjaga data Anda tetap aman. Semakin meningkatnya pelanggaran data, melindungi data menjadi semakin penting. Saat sistem analitik Anda berkembang, begitu juga peluang tantangan keamanan dalam bentuk data palsu, kebocoran, masalah dengan kepatuhan, dan kerentanan perangkat lunak. Dengan mengenkripsi data Anda, mengikuti audit keamanan, dan melakukan uji kelayakan, Anda dibantu mengurangi beberapa masalah ini.
  • Memilih alat yang tepat. Banyaknya alat dan teknologi yang tersedia bisa menjadi pilihan yang sangat beragam. Inilah sebabnya mengapa kita perlu terus belajar, tetap mendapat informasi, dan jika mungkin, untuk menyewa atau berkonsultasi dengan spesialis bila diperlukan.

Terlepas dari besarnya usaha yang diperlukan untuk menyiapkan dan mengelola sistem secara efisien, keuntungan menggunakan analitik big data sepadan dengan upaya yang dilakukan. Siapa pun yang mengusahakan pendekatan berbasis data yang lebih terinformasi tentang cara mereka menjalankan organisasi, manfaat jangka panjang big data sangatlah berharga. Berikut beberapa contohnya:

  • Waktu memperoleh wawasan yang lebih cepat. Berkat kecepatan dan efisiensi yang tak tertandingi, analitik big data membantu organisasi mengubah informasi menjadi wawasan dengan lebih cepat. Wawasan ini kemudian digunakan untuk membuat keputusan yang terinformasi seputar produk, operasi, pemasaran, dan inisiatif bisnis lainnya.
  • Efisiensi biaya. Data dalam jumlah besar memerlukan penyimpanan sehingga untuk mempertahankannya diperlukan biaya yang besar. Namun dengan munculnya sistem penyimpanan yang lebih scalable, organisasi kini dapat memaksimalkan efisiensi operasional sekaligus mengurangi biaya. Ini menghasilkan margin keuntungan yang lebih tinggi, serta sistem yang lebih produktif.
  • Kepuasan pengguna. Fitur kecerdasan bisnis tingkat lanjut big data tidak hanya menganalisis tren pelanggan, tetapi juga memperkirakan perilaku melalui analisis prediktif. Dengan mempelajari keinginan pengguna lebih lanjut, organisasi dapat membuat produk yang dipersonalisasi untuk memenuhi kebutuhan mereka.

Tanya jawab umum

  • Saat ini, data dihasilkan dengan skala dan kecepatan yang belum pernah ada sebelumnya. Dengan analitik big data, organisasi di berbagai industri kini dapat menggunakan arus informasi ini untuk memperoleh wawasan, mengoptimalkan operasi, dan memprediksi hasil di masa depan sehingga mendorong pertumbuhan.

    Pelajari alasan analitik big data begitu penting

  • Komputasi cloud dan analitik big data bukan merupakan konsep yang sepenuhnya berdiri sendiri, tetapi keduanya berfungsi paling baik jika digunakan bersama. Menyimpan, memproses, dan menganalisis data dalam jumlah besar memerlukan sumber daya komputasi yang tepat dan infrastruktur yang kuat. Komputasi cloud menyediakan sumber daya dalam bentuk ketersediaan sesuai permintaan, yang diperlukan untuk menyimpan dan memproses data di cloud sesuai kebutuhan.

    Pelajari selengkapnya tentang Analitik Skala Cloud

  • Analitik big data disalurkan ke berbagai kumpulan keterampilan, bergantung pada peran Anda. Jika Anda adalah analis data, Anda akan belajar untuk melakukan analitik tingkat lanjut sesuai kebutuhan, serta membuat model data dan membantu dalam tata kelola data. Jika Anda seorang ilmuwan data, Anda akan belajar membuat dan mengelola lingkungan beban kerja, membuat model pembelajaran mesin, dan menyebarkan solusi pembelajaran mesin.

    Pelajari tentang berbagai karier dalam bidang data di Microsoft Learn

  • Seperti platform big data lainnya, analitik big data di Azure terdiri dari berbagai layanan individu yang bekerja sama untuk mendapatkan wawasan dari data. Hal ini mencakup teknologi sumber terbuka berdasarkan platform Apache Hadoop, serta layanan terkelola untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data, termasuk Azure Data Lake Store, Azure Data Lake Analytics, Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, Azure Event Hub, Azure IoT Hub, dan Azure Data Factory.

    Pelajari selengkapnya tentang arsitektur big data

Mulai gunakan akun gratis Azure

Nikmati layanan analitik populer gratis selama 12 bulan, lebih dari 40 layanan yang selalu gratis lainnya, dan kredit senilai USD$200 untuk digunakan di 30 hari pertama Anda.

Terhubung dengan spesialis penjualan Azure

Dapatkan saran tentang memulai analitik di Azure. Ajukan pertanyaan, pelajari tentang harga dan praktik terbaik, dan dapatkan bantuan merancang solusi untuk memenuhi kebutuhan Anda.