Seiring berjalannya waktu dan berkembangnya teknologi digital, ledakan data menjadi semakin besar. Data dalam jumlah sangat besar kini dihasilkan dari berbagai sumber, mulai dari interaksi media sosial, transaksi online, atau perangkat IoT. Oleh karena itu, big data kini menjadi sebuah fenomena nyata yang harus dihadapi oleh perusahaan di setiap sektor industri. Selain volumenya yang masif, terdapat banyak peluang dan tantangan big data yang penting untuk dipahami oleh perusahaan.

Penting bagi perusahaan untuk memahami apa yang membuat big data unik dan menantang untuk dikelola, serta permasalahan apa saja yang sering muncul pada big data. Perusahaan perlu strategi yang matang serta solusi yang tepat untuk bisa merealisasikan potensi penuh dari big data. Artikel ini akan membahas tantangan utama big data serta cara mengatasinya. Simak artikel berikut ini untuk menemukan jawaban selengkapnya!

Apa itu Big Data?

Big data adalah istilah yang digunakan untuk merujuk kumpulan data yang sangat besar, kompleks, dan tumbuh secara cepat. Volume dan kompleksitas data ini membuatnya sulit dikelola atau diproses dengan metode pemrosesan data tradisional. Data-data ini dapat berasal dari banyak sumber, misalnya konten internet, media sosial, atau data sensor IoT dan log server.

Peran big data kini penting karena dapat memberikan wawasan yang tidak terjangkau sebelumnya. Hasil analisis big data  dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih strategis dan berbasis data. Selain itu, inovasi produk dan optimalisasi proses bisnis internal juga dapat dilakukan dengan memanfaatkan analisis big data.

Apa yang Dimaksud dengan 4 V Big Data?

Terdapat beberapa karakteristik utama dalam big data, yang disebut juga dengan konsep “4 V”. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Volume (Volume)

Ini merupakan karakteristik utama dan paling jelas karena merujuk pada besarnya ukuran data. Dalam big data, ukuran volume bisa menyentuh skala terabyte (TB), petabyte (PB), bahkan exabyte (EB). Contohnya adalah data transaksi dari perusahaan e-commerce, atau data genomik.

Velocity (Kecepatan)

Velocity melambangkan seberapa cepat data dihasilkan, dikirim, serta perlu diproses. Hal ini terutama pada sumber data yang terus-menerus menghasilkan aliran informasi secara real time. Beberapa contohnya adalah data streaming dari media sosial, atau data transaksi pasar saham.

Variety (Keberagaman)

Variety mewakili berbagai format yang ada di big data. Format ini meliputi data terstruktur (database relasional), data semi-terstruktur (file JSON atau XML), atau data tidak terstruktur (teks, gambar, video, audio, atau log). Mengelola format yang beragam ini adalah salah satu tantangan utama big data.

Veracity (Kebenaran)

Veracity adalah karakteristik yang berfokus pada kualitas, keakuratan, dan keandalan data. Data yang dikumpulkan dapat mengandung noise, bias, nilai yang hilang, atau informasi yang salah. Oleh karena itu, veracity penting untuk memastikan analisis data jadi lebih bersih, konsisten, dan relevan.

Apa Saja yang Menjadi Tantangan Big Data?

Sebelum bisa memanfaatkannya, perusahaan perlu memahami tantangan pengelolaan big data agar bisa mempersiapkan strategi dan implementasi yang tepat. Berikut ini adalah beberapa tantangan big data:

Penyimpanan dan Infrastruktur

Salah satu tantangan big data adalah penyimpanan dan infrastrukturnya. Volume data yang masif memerlukan kapasitas yang besar dan dapat diskalakan. Perusahaan perlu berinvestasi besar dalam infrastruktur storage yang memadai dan dapat diskalakan untuk mengakomodasi pertumbuhan data di masa depan. Biaya pengadaan, pemeliharaan, dan pembaruan infrastruktur inilah yang menjadi pertimbangan.

Kualitas dan Keakuratan Data

Sebagai salah satu karakteristik penting dalam big data, kualitas dan keakuratan (veracity) perlu dijaga dan merupakan tantangan besar. Data seringkali tidak lengkap, tidak konsisten, atau mengandung duplikasi. Proses data cleansing dapat memakan waktu, sangat kompleks, dan perlu sumber daya yang banyak.

Keamanan dan Privasi Data

Big data sering mengandung informasi yang sensitif, seperti data pribadi pelanggan, data keuangan, atau rahasia dagang perusahaan. Informasi sensitif ini perlu dilindungi dari akses tidak sah, pelanggaran keamanan, serta serangan siber. Perusahaan pun perlu mematuhi berbagai regulasi terkait privasi data, seperti UU PDP di Indonesia.

Pemrosesan dan Analisis Data

Alat dan teknik analisis data tradisional tidak bisa digunakan untuk menangani volume, kecepatan, dan keberagaman big data. Perusahaan perlu menggunakan platform dan teknologi canggih untuk bisa mengekstrak wawasan yang berharga dari data yang bervolume masif tersebut.

Integrasi Data

Data bisa berasal dari berbagai sumber dan tersebar di berbagai sistem dengan format yang berbeda-beda. Oleh karena itu, tantangan big data yang lainnya adalah bagaimana  bisa mengintegrasikan data dari sumber beragam ini untuk menjadi data yang terpadu dan komprehensif.

Bagaimana Cara Mengatasi Tantangan Big Data?

Setelah memahami tantangan big data, berikut ini adalah beberapa cara yang dapat dilakukan oleh perusahaan untuk mengatasi tantangan-tantangan tersebut:

Identifikasi Strategi Data yang Jelas

Pertama-tama, perusahaan harus mengidentifikasi tujuan bisnis spesifik terkait big data. Strategi yang jelas akan memudahkan investasi dan prioritas.

Pilih Infrastruktur yang Tepat

Terdapat banyak jenis infrastruktur yang dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan bisnis perusahaan. Mulai dari solusi cloud computing (IaaS, PaaS, SaaS), hingga arsitektur data modern seperti data warehouse.

Implementasikan Data Governance yang Kuat

Pastikan terdapat kerangka kerja data governance yang meliputi kebijakan, standar, dan prosedur dalam pengelolaan data. Tentukan peran dan tanggung jawab yang jelas dalam siklus hidup data.

Prioritaskan Keamanan Data

Terapkan langkah-langkah dan solusi keamanan data berlapis, seperti enkripsi data, manajemen identitas akses yang ketat, pemantauan aktivitas mencurigakan, serta audit keamanan rutin.

Gunakan Platform Integrasi yang Efektif

Perusahaan dapat memanfaatkan alat dan platform integrasi data modern yang dapat membantu menyatukan data dari berbagai sumber dengan lebih efisien dan otomatis.

Atasi Tantangan Big Data dengan Solusi Data Management dari PhinCon!

Menghadapi kompleksitas dan tantangan big data bukanlah hal yang mudah. Akan tetapi, perusahaan dapat memilih mitra dan solusi teknologi yang tepat untuk membantu mengoptimalkan prosesnya. PhinCon, sebagai perusahaan IT consulting & solution terpercaya, dapat memberikan solusi data management terbaik untuk bisnis Anda.

Solusi data management kami meliputi berbagai aspek, mulai dari data warehouse, big data, serta big data analytics, data virtualization, dan data masking. Data management dari kami dapat mengintegrasikan data secara mulus dan memiliki skalabilitas tinggi untuk memastikan keberlangsungan dan perkembangan bisnis Anda.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai solusi data management dari PhinCon!

Editor: Irnadia Fardila