7 Contoh Big Data Dalam Kehidupan Sehari-hari

Ada banyak sekali contoh big data dalam kehidupan sehari-hari yang sering kita temui. Big data sendiri merujuk kepada data dalam jumlah yang terlalu besar atau kompleks untuk diolah oleh aplikasi atau perangkat lunak pengolah data tradisional. Tanpa kita sadari, sebenarnya big data sering kita temui dalam kehidupan sehari-hari.

Melalui artikel ini, Anda akan mempelajari apa saja karakteristik dari big data serta contoh big data dalam kehidupan sehari-hari yang sering kita temui. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Karakteristik Big Data

Ketika berbicara mengenai big data, tidak semua data dalam jumlah besar sebenarnya dalam digolongkan ke dalam big data. Berikut ini adalah karakteristik yang dapat menjelaskan big data.

1. Volume

Volume yang dimaksud di sini adalah jumlah data yang dihasilkan dan disimpan. Ukuran data akan menentukan nilai dan potensi insight-nya, serta apakah data tersebut dapat dianggap sebagai big data atau tidak. Ukuran big data biasanya harus lebih besar dari terabyte dan petabyte. Volume big data biasanya akan terus bertambah setiap saat karena makin banyaknya perangkat yang terhubung ke internet dan mengirimkan data.

Sebagai contoh, setiap kali seseorang menggunakan internet, dia akan mengirimkan dan menerima data yang dapat berupa teks, gambar, audio, atau video. Semua data ini kemudian akan dikumpulkan dan diolah oleh sistem big data untuk dapat dimanfaatkan oleh perusahaan atau organisasi.

2. Variety (Variasi)

Variety mengacu pada jenis dan sifat dari data-data tersebut. Biasanya, yang termasuk ke dalam big data akan memiliki berbagai jenis data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, baik itu yang berupa teks, gambar, audio, maupun video. Sifat-sifat dari data tersebut juga bisa terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.

Sumber big data juga bermacam-macam, seperti data yang dihasilkan oleh perangkat yang terhubung ke internet, data transaksi dari perusahaan, data log dari sistem, dan lain sebagainya. Variasi ini menyebabkan big data menjadi kompleks dan memerlukan teknik dan alat yang khusus untuk dapat diolah dan dipahami.

3. Velocity (Kecepatan)

Velocity mengacu pada kecepatan di mana perusahaan menerima, menyimpan, dan mengelola data. Sebuah big data akan memiliki kecepatan yang tinggi dalam mengumpulkan data, sehingga data yang terkumpul harus diolah secara real-time agar dapat dimanfaatkan dengan efektif.

Sebagai contoh, perusahaan e-commerce yang memiliki jumlah transaksi yang tinggi setiap harinya perlu mengolah data transaksi secara real-time agar dapat mengelola stok dan meningkatkan pelayanan kepada pelanggan. Jika tidak langsung diolah secara real-time, maka data tersebut akan menumpuk tanpa tujuan yang jelas.

Baca juga: Pentingnya Mengelola Data Pelanggan dengan Teknologi Baru

4. Veracity

Veracity mengacu pada kualitas dan nilai data, atau tingkat keakuratan dan keandalan dari data tersebut. Big data tidak hanya harus berukuran besar, tetapi juga harus dapat diandalkan untuk mencapai nilai dalam analisisnya. Kualitas data yang terkumpul seringkali tidak terstruktur dan tidak akurat, sehingga perlu diproses dengan cermat agar tidak terjadi kesalahan dalam interpretasi.

Veracity adalah karakteristik yang sangat penting karena big data yang tidak akurat dapat menghasilkan nilai yang salah dan malah merugikan perusahaan atau organisasi. Oleh karena itu, perlu ada mekanisme yang efektif untuk memastikan bahwa big data yang digunakan sudah akurat dan dapat dipercaya.

Untuk meningkatkan veracity dari sebuah big data, diperlukan teknik-teknik seperti data cleansing, data scrubbing, dan data validation. Teknik-teknik ini dapat membantu menghilangkan data yang tidak akurat atau duplikat, sehingga big data yang tersisa akan lebih akurat dan dapat dipercaya.

5. Value

Value mengacu pada nilai informasi yang dapat dicapai dengan pemrosesan dan analisis kumpulan big data. Big data memiliki nilai yang tinggi bagi perusahaan dan organisasi karena dapat digunakan untuk membantu mengambil keputusan strategis dan meningkatkan efisiensi bisnis.

Contoh penggunaan big data untuk meningkatkan value bagi perusahaan antara lain:

• Menganalisis data pelanggan untuk mengetahui kebutuhan dan preferensi mereka sehingga dapat menawarkan produk atau jasa yang sesuai dengan kebutuhan tersebut.
• Menggunakan data transaksi untuk mengetahui trend penjualan dan menyesuaikan stok sesuai dengan permintaan.
• Menggunakan data log sistem untuk mengidentifikasi masalah yang terjadi dan mencari solusi yang tepat.
• Menggunakan data dari media sosial untuk mengetahui sentimen pelanggan terhadap produk atau layanan yang ditawarkan.

Dengan menggunakan big data, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan meningkatkan efisiensi bisnis. Value dari perusahaan pun secara keseluruhan juga dapat meningkat, baik dari segi ekonomi maupun sosial.

Baca juga: Strategi Pengembangan Bisnis yang Efektif

Manfaat Big Data

Apabila kita melihatnya secara keseluruhan, big data tentunya memiliki banyak manfaat untuk berbagai sektor. Berikut adalah beberapa manfaat big data dalam kehidupan sehari-hari:

1. Membantu dalam Pengambilan Keputusan

Penggunaan big data dapat digabungkan dengan Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI). Dalam hal ini, pengguna dapat menggunakan data dan informasi yang disediakan oleh penggabungan tersebut untuk mengambil keputusan bisnis dengan tepat.

2. Mengetahui Penyebab Suatu Permasalahan secara Real-Time

Big data dapat berfungsi dalam menganalisis penyebab dari suatu permasalahan yang muncul dalam sistem. Hasil analisis tersebut tentunya dapat diakses secara real time.

3. Menghemat Waktu dan Biaya, serta Meningkatkan Performa

Penggunaan big data untuk menyimpan data tentunya mampu mengurangi biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan. Waktu yang diperlukan untuk mengelola dan mentransfer data pun dapat dipersingkat dengan big data. Selain itu, big data juga mampu meningkatkan performa dalam pengembangan perangkat lunak.

Contoh Big Data Dalam Kehidupan Sehari-hari

Dalam kehidupan kita sehari-hari, ada banyak sekali big data yang dikumpulkan. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan big data dalam kehidupan sehari-hari.

1. Data Transaksi Pelanggan di Perusahaan E-Commerce

Perusahaan e-commerce seperti Amazon dan Tokopedia mengumpulkan data tentang transaksi pelanggan mereka, termasuk produk yang dibeli, jumlah pembelian, dan metode pembayaran. Big data ini berguna untuk mengetahui preferensi pelanggan dan menyarankan produk yang mungkin akan dibeli oleh pelanggan tersebut.

2. Data Pemantauan Sistem di Perusahaan Manufaktur

Perusahaan manufaktur mengumpulkan data dari sensor yang terpasang pada mesin-mesin produksi mereka untuk memantau kinerja mesin dan mengidentifikasi masalah sebelum ada gangguan yang terjadi. Big data ini berguna untuk meningkatkan efisiensi proses produksi, mencegah terjadinya masalah, dan mengurangi biaya perawatan mesin.

3. Data Media Sosial

Media sosial seperti Facebook, Twitter, dan Instagram mengumpulkan data tentang aktivitas pengguna mereka, termasuk unggahan dan kiriman; komentar dan balasan; serta interaksi dengan konten. Big data ini berguna untuk memahami trend dan pola perilaku pengguna media sosial dan menyajikan iklan yang relevan dengan minat pengguna.

Baca juga: Tujuan Manajemen Data untuk Bisnis Anda

4. Data Pemantauan Cuaca

Stasiun cuaca mengumpulkan data tentang cuaca di seluruh dunia, termasuk suhu, kelembapan, dan curah hujan. Big data ini berguna untuk memprediksi cuaca pada masa depan dan mengambil langkah-langkah preventif agar dapat menghindari terjadinya bencana alam.

5. Data Pemantauan Lalu Lintas

Aplikasi seperti Waze dan Google Maps mengumpulkan data tentang lalu lintas yang sedang terjadi di jalan raya. Big data ini berguna untuk memberikan informasi terkini kepada penggunanya mengenai rute terpendek atau tercepat untuk menuju lokasi tertentu serta agar penggunanya dapat mengurangi kemacetan lalu lintas dan meningkatkan efisiensi perjalanan.

6. Data Genomik

Data genomik merupakan data yang menggambarkan seluruh genom (kode genetik) seseorang. Big data ini berguna untuk mengidentifikasi pola genetik yang mungkin menyebabkan penyakit atau predisposisi terhadap penyakit tertentu.

7. Data Pemantauan Kesehatan

Aplikasi seperti Fitbit, Apple Health, dan Google Fit mengumpulkan data tentang aktivitas fisik dan kondisi kesehatan penggunanya, seperti jumlah langkah yang ditempuh dan detak jantung. Big data ini berguna untuk membantu penggunanya menjaga kondisi kesehatan mereka dan menyarankan tindakan untuk memaksimalkan kondisi tubuhnya.

Setelah mengetahui contoh big data dalam kehidupan sehari-hari di atas, sekarang Anda pasti sudah paham seberapa pentingnya big data. Untuk membantu mengolah big data di perusahaan, Anda dapat menggunakan EKYC dari AdIns yang dapat membantu melacak profil calon pelanggan dengan lebih mudah. Ingin mencobanya? Silakan hubungi kami di sini untuk melakukan uji coba layanan dari AdIns atau jika Anda ingin mencari layanan lainnya yang dibutuhkan oleh perusahaan!