ABSTRAK
Big data adalah
sekumpulan data yang besarnya lebih jauh, melebihi kemampuan sebuah database
software tools pada umumnya. big data adalah istilah yang populer
digunakan untuk menggambarkan pertumbuhan eksponensial dan ketersediaan data,
baik terstruktur dan tidak terstruktur. Dan data yang besar mungkin sama
penting bagi bisnis - dan masyarakat - seperti halnya internet.
Kata kunci : Big data
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar
Belakang
Pada
saat ini perkembangan teknologi informasi semakin berkembang, dan banyak sekali
data yang diperoleh, maka dari itu berusahaan harus memiliki tempat penyimpanan
data yang cukup besar dan aman. Big data adalah
sekumpulan data yang besarnya lebih jauh, melebihi kemampuan sebuah database
software tools pada umumnya. big data adalah istilah yang populer
digunakan untuk menggambarkan pertumbuhan eksponensial dan ketersediaan data,
baik terstruktur dan tidak terstruktur. Dan data yang besar mungkin sama
penting bagi bisnis - dan masyarakat - seperti halnya internet.
Dan big data dapat memudahkan
perusahaan dalam memperoleh informasi yang dapan membantu memudahkan dalam
membuat keputusan. Sehingga keputusan yang diperoleh dapat membantu perusahaan
untuk meningkatkan kinerja perusahaan.
1.2
Ruang
Lingkup
Dalam
penulisan paper ini saya membahas beberapa poin penting seperti berikut :
1. Karakteristik-Karakteristik
pada Data Warehouse
2. Faktor-Faktor
yang Terdapat dalam Business Intelligence
3. Tantangan
dalam Memberlakukan Business Intellegence
4. Manfaat
Business Intellegence
5. Kategori
dalam Business Intelligence
1.3
Tujuan
Berikut
ini tujuan saya membuat paper ini adalah untuk :
1. Mengetahui
apa saja karakteristik-karakteristik pada data
warehouse
2. Mengetahui
apa saja faktor-faktor yang terdapat dalam business
intelligence
3. Mengetahui
apa saja tantangan dalam memberlakukan business
intelligence
4. Mengetahui
apa saja manfaat yang didapat dari business
intelligence
5. Mengetahui
kategori dalam business intelligence
1.4
Metode
Penelitian
Metode
penelitian yang saya lakukan dalam penulisan paper ini yaitu :
1. Dengan
melakukan studi kepustakaan
Sebagai acuan dalam penulisan paper ini,
saya mengunakan beberapa sumber-sumber yang berhubungan dengan topik yang
dipilih, seperti buku dan jurnal.
1.5
Sistematika
Penulisan
1. BAB
I : Pendahuluan
Pada bab ini saya akan menjelaskan
masalah pokok yang akan dibahas di dalam paper ini, yang terdiri dari Latar
Belakang, Ruang Lingkup, Tujuan dan Manfaat,Metodologi Penelitian dan
Sistematika Penulisan.
2. BAB
II : Landasan Teori
Dalam bab ini saya akan menjelaskan
beberapa teori atau konsep yang akan melandasi hal-hal yang terdapat dalam isi
paper ini, dan secara umum menjelaskan tentang teori-teori yang berhubungan
dengan isi paper ini baik yang didapat dari studi kepustakaan yang didapat.
3. BAB
III : Pembahasan
Dalam bab ini berisikan beberapa hasil
studi pustaka yang dilakukan dalam rangka untuk mencapai tujuan dan manfaat
yang ditetapkan pada bagian pendahuluan.
4. BAB
IV : Penutup
Dalam bab terakhir ini saya sebagai
penulis akan menarik beberapa kesimpulan berdasarkan petunjuk dari buku-buku
referensi, internet yang didapat, serta saran yang mungkin akan membantu kita
untuk mengetahui lebih jelas isi dari paper ini.
BAB II
LANDASAN TEORI
2.2 Pengertian Big Data
Big data adalah
sekumpulan data yang besarnya lebih jauh, melebihi kemampuan sebuah database
software tools pada umumnya. Definisi ini terlalu ‘di atas angin’ dan tidak
spesifik. Big data belum mempunyai definisi khusus, namun beberapa ahli
berikut ini memungkinkan anda untuk lebih mengetahui definisi big data.
Menurut IBM (International
Business Machines Corporation) dalam situsnya, data besar yang
dihasilkan oleh segala sesuatu di sekitar kita setiap saat. Setiap proses
digital dan media sosial pertukaran memproduksinya. Sistem, sensor dan
perangkat mobile mengirimkannya. Data besar yang tiba dari berbagai
sumber pada kecepatan yang luar biasa. Untuk mengekstrak nilai yang berarti
dari data yang besar, Anda membutuhkan kekuatan pemrosesan optimal, kemampuan
analisis dan keterampilan.
SAS (Statistical
Analysis System), seperti yang dilansir dalam halaman situsnya
mengatakan bahwa data besar (big data) adalah istilah yang populer
digunakan untuk menggambarkan pertumbuhan eksponensial dan ketersediaan data,
baik terstruktur dan tidak terstruktur. Dan data yang besar mungkin sama
penting bagi bisnis - dan masyarakat - seperti halnya internet.
2.3 Karakteristik Big Data
SAS menyebutkan bahwa seorang analis
industri bernama Doug Laney menyebutkan bahwa karakteristik big data tidak
hanya sebatas data yang besar, namun juga menambahkan 3V (volume, velocity
and variety). Dalam 3V itu, tertuang bahwa:
Ø Volume (kapasitas):
Banyak faktor yang berkontribusi terhadap peningkatan volume data. Data
berbasis transaksi disimpan selama bertahun-tahun. Data terstruktur mengalir
dari media sosial. Peningkatan jumlah sensor dan mesin-ke-mesin data yang
dikumpulkan. Di masa lalu, volume data yang berlebihan adalah masalah.
Tapi mengurangi biaya penyimpanan, masalah lain muncul, termasuk bagaimana
menentukan relevansi dalam volume data yang besar dan bagaimana
menggunakan analisis untuk menciptakan nilai dari data yang relevan.
Ø Velocity (kecepatan):
Data streaming dengan kecepatan yang luar biasa, belum pernah terjadi
sebelumnya dan harus ditangani dengan secara tepat waktu. Tag RFID, sensor dan
bahkan barcode yang mendorong kebutuhan untuk menangani data secara real
time. Bereaksi cukup cepat untuk menangani kecepatan data yang merupakan
tantangan bagi sebagian besar organisasi.
Ø Variety (variasi):
Data hari ini datang dalam semua jenis format. Terstruktur, data numerik dalam database
tradisional. Informasi yang dibuat dari aplikasi bisnis. Dokumen tidak
terstruktur teks, e-mail, video, audio, data lainnya dan transaksi
keuangan. Mengelola, penggabungan dan mengatur jenis data yang berbeda adalah
sesuatu yang banyak organisasi masih dipusingkan.
Namun, SAS menambahkan dua buah pengertian lagi
dari 3V diatas yang sudah dijabarkan, yakni:
Ø Variability
(keragaman): Selain kecepatan meningkat dan jenis data, arus data yang dapat
sangat tidak konsisten dengan puncak periodik. Apakah sesuatu yang tren di
media sosial? Harian, musiman dan event yang dipicu beban puncak data
dapat menantang untuk mengelola. Bahkan lebih lagi dengan data terstruktur yang
terlibat.
Ø Kompleksitas.
Data hari ini berasal dari berbagai sumber. Dan itu masih merupakan usaha untuk
menghubungkan, pencocokan, membersihkan dan mengubah data di seluruh sistem.
IBM, dalam situsnya juga, big data
menghasilkan beberapa perubahan, yaitu:
Ø Competitive advantage:
data yang muncul sebagai sumber daya terbaru di dunia untuk keunggulan
kompetitif.
Ø Decision making: Pengambilan keputusan
yang bergerak dari beberapa elit untuk diperbanyak.
Ø Value of
data: data
berkembang cepat namun sistem sekarang belum bisa beradaptasi.
BAB III
PEMBAHASAN
3.1 Sejarah Big Data
"Big Data" pertama
kali diperkenalkan ke dunia komputasi oleh Roger Magoulas dari media O'Reilly
pada tahun 2005 dalam rangka untuk menentukan sejumlah besar data yang teknik
manajemen data tradisional tidak dapat mengelola dan proses karena kompleksitas
dan ukuran data ini .
Sebuah studi pada Evolution of Big
Data sebagai Penelitian dan Ilmiah Topic menunjukkan bahwa istilah "Big
Data" hadir dalam penelitian dimulai dengan tahun 1970-an tetapi telah terdiri dalam publikasi pada tahun 2008 . Saat ini konsep Big Data
diperlakukan dari sudut pandang yang berbeda yang meliputi implikasinya di
berbagai bidang .
Menurut Mike
2.0 , standar open source Manajemen Informasi , Big Data didefinisikan oleh
ukuran yang terdiri dari koleksi besar kompleks dan independen set data,
masing-masing dengan potensi untuk berinteraksi . Selain itu, merupakan aspek
penting dari Big Data adalah fakta bahwa ia tidak dapat ditangani dengan teknik
pengelolaan data standar karena inkonsistensi dan ketidakpastian kemungkinan
kombinasi .
Menurut IBM pandangan Big Data
memiliki empat aspek :
1.
Volume :
mengacu pada jumlah data yang dikumpulkan oleh perusahaan . Data ini harus
digunakan lebih lanjut untuk mendapatkan pengetahuan yang penting ;
2.
Velocity :
mengacu pada waktu di mana Big Data dapat diproses . Beberapa kegiatan yang
sangat penting dan perlu tanggapan langsung , itulah sebabnya proses cepat
memaksimalkan efisiensi ;
3.
Ragam :
Mengacu pada jenis data yang Big Data dapat terdiri . Data ini dapat terstruktur
serta tidak terstruktur
4. Kebenaran : mengacu pada tingkat di mana
seorang pemimpin mempercayai informasi yang digunakan untuk mengambil keputusan
. Jadi mendapatkan korelasi yang tepat di Big Data sangat penting bagi masa
depan bisnis .
Selain itu, di Gartner IT Glosarry Big Data didefinisikan sebagai volume
tinggi , kecepatan dan aset informasi yang menuntut berbagai hemat biaya ,
bentuk-bentuk inovatif pengolahan informasi untuk meningkatkan wawasan dan
pengambilan keputusan . Menurut Ed Dumbill kursi di Strata Conference O'Reilly,
Big Data dapat digambarkan sebagai, "data yang melebihi kapasitas
pengolahan sistem database konvensional. Data tersebut terlalu besar, bergerak
terlalu cepat, atau tidak sesuai dengan striktur arsitektur database Anda.
Untuk mendapatkan nilai dari data ini, Anda harus memilih cara alternatif untuk
memprosesnya.
Dalam definisi sederhana kami menganggap Big Data menjadi ekspresi yang
terdiri set data yang berbeda dari yang sangat besar, sangat kompleks, tidak
terstruktur, terorganisir, disimpan dan diolah menggunakan metode dan teknik
yang digunakan untuk proses bisnis yang spesifik.
Ada banyak definisi tentang Big Data yang beredar di seluruh dunia, tapi
kami menganggap bahwa yang paling penting adalah salah satu yang setiap
pemimpin memberikan data satu perusahaan nya. Cara yang didefinisikan Big Data
memiliki implikasi dalam strategi bisnis. Setiap pemimpin harus mendefinisikan
konsep dalam rangka untuk membawa keunggulan kompetitif bagi perusahaan.
3.2
Pentingnya Big Data
Pentingnya
utama Big Data terdiri dalam potensi untuk meningkatkan efisiensi dalam konteks
penggunaan volume data yang besar , dari jenis yang berbeda. Jika Big Data
didefinisikan dengan baik dan digunakan sesuai , organisasi bisa mendapatkan
pandangan yang lebih baik pada bisnis mereka karena itu menyebabkan efisiensi
di berbagai wilayah seperti penjualan , meningkatkan produk yang diproduksi dan
sebagainya .
Big Data
dapat digunakan secara efektif dalam bidang berikut :
• Dalam
teknologi informasi dalam rangka meningkatkan keamanan dan pemecahan masalah
dengan menganalisis pola dalam log yang ada ;
• Dalam
layanan pelanggan dengan menggunakan informasi dari call center untuk
mendapatkan pola pelanggan dan dengan demikian meningkatkan kepuasan pelanggan
dengan layanan menyesuaikan ;
• Dalam
meningkatkan layanan dan produk melalui penggunaan konten media sosial . Dengan
mengetahui potensi pelanggan preferensi perusahaan dapat memodifikasi produk
dalam rangka untuk mengatasi area yang lebih besar dari orang-orang ;
• Dalam
deteksi penipuan dalam transaksi online untuk industri apapun ;
• Dalam
penilaian risiko dengan menganalisis informasi dari transaksi di pasar keuangan
.
Di masa
depan kami mengusulkan untuk anayze dengan potensi dari Big Data dan daya yang
dapat diaktifkan melalui “Analisis Data Big”.
3.3 Tantangan Big Data
Pemahaman
Big Data terutama sangat penting . Dalam rangka untuk menentukan strategi
terbaik untuk sebuah perusahaan adalah penting bahwa data yang Anda
mengandalkan harus dianalisis dengan baik . Juga rentang waktu dari analisis
ini adalah penting karena beberapa dari mereka perlu dilakukan sangat sering
untuk menentukan cepat setiap perubahan dalam lingkungan bisnis .
Aspek lain
diwakili oleh teknologi baru yang dikembangkan setiap hari. Mengingat fakta
bahwa Big Data adalah baru bagi organisasi saat ini , perlu bagi
organisasi-organisasi ini untuk belajar bagaimana menggunakan teknologi baru
yang dikembangkan segera setelah mereka berada di pasar . Ini merupakan aspek
penting yang akan membawa keunggulan kompetitif untuk bisnis .
Kebutuhan
untuk spesialis TI juga merupakan tantangan bagi Big Data . Menurut studi
McKinsey di Big Data yang disebut Big Data : The perbatasan berikutnya untuk
inovasi , ada kebutuhan hingga 190.000 lebih banyak pekerja dengan keahlian
analitis dan 1,5 juta manajer data - melek lebih hanya di Amerika Serikat .
Statistik ini adalah bukti bahwa dalam rangka bagi perusahaan untuk mengambil
inisiatif Big Data harus menyewa ahli atau melatih karyawan yang ada di
lapangan baru .
Keamanan dan
Privasi juga tantangan penting bagi Big Data . Karena Big Data terdiri dari
sejumlah besar data yang kompleks , sangat sulit bagi perusahaan untuk
mengurutkan data ini pada tingkat privasi dan menerapkan keamanan sesuai .
Selain itu banyak perusahaan saat ini sedang melakukan lintas negara dan benua
bisnis dan perbedaan dalam undang-undang privasi yang cukup besar dan harus
dipertimbangkan ketika memulai inisiatif Big Data .
Dalam
pendapat kami bagi suatu organisasi untuk mendapatkan keunggulan kompetitif
dari manipulasi Big Data itu untuk merawat sangat baik dari semua faktor ketika
mengimplementasikannya . Salah satu pilihan untuk mengembangkan strategi Big
Data disajikan di bawah ini . Selain itu, dalam rangka untuk membawa kemampuan
penuh untuk Big Data setiap perusahaan harus mempertimbangkan karakteristik
bisnis yang khas sendiri .
3.4 Big Data Analytics
Dunia saat
ini dibangun di atas fondasi data. Kehidupan saat ini dipengaruhi oleh
kemampuan perusahaan untuk membuang , menginterogasi dan mengelola data.
Pengembangan infrastruktur teknologi disesuaikan untuk membantu menghasilkan
data , sehingga semua layanan yang ditawarkan dapat ditingkatkan seperti yang
biasa digunakan .
Sebagai
contoh , saat ini internet menjadi sebuah platform pengumpulan-informasi besar
karena media sosial dan layanan online . Pada menit setiap mereka menambahkan
data. Ledakan data tidak dapat lagi diukur dalam gigabyte , karena data
lebih besar ada etabytes digunakan , exabyte , zettabytes dan Yottabytes .
Dalam rangka
mengelola volume raksasa dari data terstruktur yang tersimpan , telah muncul
"Big Data" fenomena . Hal ini cukup beralasan bahwa di sektor
komersial Big -Data telah diadopsi lebih cepat pada data yang didorong industri
, seperti jasa keuangan dan telekomunikasi , yang bisa dikatakan , telah
mengalami pertumbuhan yang lebih cepat dalam volume data dibandingkan dengan
sektor pasar lainnya , di samping persyaratan peraturan ketat dan jatuh
profitabilitas . Pada awalnya , Big Data dipandang sebagai tujuan untuk
mengelola untuk mengurangi biaya manajemen data. Sekarang, perusahaan fokus
pada potensi penciptaan nilai . Dalam rangka memperoleh manfaat dari wawasan
tambahan yang diperoleh ada kebutuhan untuk menilai kemampuan analitis dan
pelaksanaan " Big Data " .
Untuk
mengubah data yang besar menjadi keuntungan bisnis , bisnis harus meninjau cara
mereka mengelola data dalam pusat data. Data tersebut diambil dari berbagai
sumber , baik dari dalam maupun di luar organisasi . Hal ini dapat mencakup
konten dari video , data yang sosial , dokumen dan data yang dihasilkan mesin ,
dari berbagai aplikasi dan platform . Bisnis memerlukan sistem yang
dioptimalkan untuk memperoleh , mengatur dan memuat data ini tidak terstruktur
ke dalam database mereka sehingga dapat secara efektif diberikan dan dianalisis
. Analisis data harus mendalam dan perlu cepat dan dilakukan dengan tujuan
bisnis dalam pikiran
Skalabilitas
solusi data besar dalam pusat data merupakan pertimbangan penting . Data luas
saat ini, dan hanya akan mendapatkan lebih besar . Jika pusat data hanya dapat
mengatasi dengan tingkat data yang diharapkan dalam jangka pendek dan menengah
, bisnis cepat akan menghabiskan menyegarkan sistem dan upgrade . Oleh karena
itu, perencanaan ke depan dan skalabilitas yang penting .
Dalam rangka
untuk membuat setiap keputusan yang diinginkan ada kebutuhan untuk membawa
hasil penemuan pengetahuan untuk proses bisnis dan pada saat yang sama melacak
dampak apapun dalam berbagai dashboard , laporan dan analisis pengecualian
sedang dipantau . Pengetahuan baru ditemukan melalui analisis mungkin juga
memiliki pengaruh pada strategi bisnis , strategi CRM dan strategi keuangan ke
depan
BAB IV
PENUTUP
1.1 Simpulan
Berdasarkan
hasil penelitian dari beberapa daftar pustaka yang saya lakukan, maka dapat
disimpulkan sebagai berikut :
1. Terdapat
banyak karakteristik pada big data
2.
Banyak tantangan pada big data
3.
Terdapat banyak manfaat pada big data
1.2 Saran
Dalam
penulisan paper ini saya mengetahui banyak sekali kekurangan, adapun saran yang
dapat menyempurnakan penulisan paper ini seperti :
1.
Tentang manfaat lain dari big data
Tidak ada komentar:
Posting Komentar