PENGELOLAAN BIG DATA ANALYTICS DALAM BERBAGAI KEPENTINGAN
Digitalisasi saat ini telah merambah ke berbagai bidang dan banyak dimanfaatkan untuk berbagai kepentingan. Begitupun dengan arus data dan informasi yang semakin tumbuh seiring berkembangnya zaman dalam berbagai ukuran dan media yang beragam, hal ini kemudian disebut sebagai Big Data. Definisi dari Big Data dapat dikatakan sebagai penggabungan dari dunia nyata, dunia maya, dan manusia di dalam suatu platform yang di dalamnya tersedia data mentah yang dapat dianalisis secara real time dan berukuran sangat besar. Data pada big data umumnya berukuran terabyte dan exabyte.
Big data analitik merupakan suatu proses untuk memahami pola tersembunyi dalam data yang besar dengan menggunakan suatu tools. Dengan pemahaman pola tersembunyi dan korelasi yang tidak diketahui dengan teknik yang benar dapat memberikan keuntungan efisiensi biaya dan waktu pada suatu kepentingan tertentu. Contohnya adalah big data analitik digunakan untuk mencari informasi untuk mempertahankan strategi pemasaran suatu perusahaan. Sehingga dalam proses big data analitik perlu menggunakan teknik-teknik khusus dalam pengelolaannya agar dapat membantu memberikan gambaran sebelum mengambil keputusan, yaitu sebagai berikut :
- Pemilihan Jenis Analitik
Analitik big data terbagi atas beberapa jenis tergantung kepada kebutuhan dari suatu instansi atau kepentingan. Pemilihan jenis analitik sebelum melangkah ke tahap selanjutnya dimaksudkan agar metode analisis yang digunakan mendukung sesuai dengan kebutuhan dan tujuan yang ingin dicapai. Lima kategori jenis analitik tersebut yaitu analitik informasi, pengetahuan, pengambilan keputusan, dan tindakan.
- Menentukan Proses Analitik
Kelima jenis analitik yang dijabarkan pada poin satu kemudian terbagi lebih dalam lagi mengenai proses analitik yang digunakan untuk mengelola big data. Proses analitik lebih condong kepada bagaimana sang pengelola menentukan proses interpretasi informasi yang didapatkan atau hasil pengelolaan data yang telah diproses. Proses analitik tersebut dapat berupa deskriptif yaitu analisis untuk memahami apa yang terjadi melalui suatu penggambaran, diagnostik yaitu analisis untuk mengetahui sebab-akibat menggunakan data, prediktif yaitu analisi untuk memprediksikan kejadian di masa mendatang, dan preskriptif yaitu merekomendasikan pilihan serta implikasi dari setiap opsi untuk mengetahui suatu permintaan. Dari penentuan proses analitik inilah, jenis software yang akan digunakan dapat ditentukan sehingga lebih efektif.
- Kombinasi Sumber Big Data
Sumber big data diperlukan untuk mendapatkan sebanyak mungkin informasi yang akan digunakan sebagai referensi pengambil keputusan. Dengan kombinasi sumber big data akan memaksimalkan informasi yang dikelola. Kombinasi antara big data dari media sosial (facebook, twitter, dll) dengan website dapat menjadi acuan untuk menyelidiki pola tersembunyi dari suatu kegiatan serta sebagai alat ukur pengelola/penganalisis big data dalam memahami perilaku target yang sesuai dengan tujuan. Perpaduan antara situs web dan media sosial dapat dilakukan dengan penggunaan penandaan halaman dalam situs web dan memberikan tautan dalam media sosial.
- Menggunakan Model Pemrograman
Model pemrograman memudahkan dalam membuat kalkulasi atau prosedur yang akan dilakukan. Seperti penggunaan Map Reduce yang disediakan Google, model pemrograman ini sangat sederhana dan tidak perlu untuk memikirkan cara memotong data untuk dibagikan pada setiap komputer dan memprosesnya secara paralel kemudian mengumpulkan kembali sebab semua ini telah disediakan oleh Map reduce.
Sumber :
Narendra, A.P.2015. Data Besar, Data Analisis, dan Pengembangan Kompetensi Pustakawan.Record and Library Journal.1(2):83-93
Sofia,D., Sekarpuji,P., Fauziah, F., dan Raya, A.M. 2019.Analitik Big Data Untuk Peramalan Pemasaran Obat.Jurnal Instek.4(2):230-238
Sirait, E.R.E.2016.Implementasi Teknologi Big Data Di Lembaga Pemerintahan Indonesia.Jurnal Penelitian Pos dan Informatika.6(2):113-136