Topik Big Data akhir-akhir ini menjadi tren pembicaraan paling hangat. Pada artikel ini, penulis akan mengupas mengenai Big Data dan tren Big Data ke depan.

Gambar 1 : Trend Volume di Big Data

Apakah big data?

Dari Gambar 1 di atas, dapat dilihat bahwa jumlah data yang dibuat dari tahun ke tahun mengalami pertumbuhan eksponensial, di mana pada tahun 2020 diprediksi jumlah data akan bertumbuh sebesar 50x dari jumlah data pada tahun 2010 (10 tahun!). Melihat pertumbuhan data yang sangat cepat ini, maka muncullah istilah Big Data. Big data merupakan sebuah kumpulan data yang sangat besar dan kompleks di mana sebuah DBMS (Database Management System) tradisional tidak dapat menangani.

Kemudian muncullah satu pertanyaan, apakah perbedaan antara Data Warehouse dengan Big Data? Menurut karakteristiknya, Big Data dapat didefinisikan ke dalam 10V (beberapa sumber menjabarkan ada 4V, 5V dan lain-lain) seperti disajikan pada Gambar 2. Pada artikel ini, penulis akan menuliskan 5 dari 10 karakteristik Big Data:

Gambar 2: Karakteristik Big Data

Volume

Sesuai dengan namanya yaitu BIG Data, yang berarti ukurannya yang sangat besar. Beberapa dekade yang lalu data dihasilkan oleh manusia, tetapi saat ini pada era IoT (Internet of Things), data dihasilkan bukan hanya oleh manusia saja, tetapi juga mesin. Interaksi manusia dan jaringan pada sistem seperti sosial media membuat data yang harus dianalisa menjadi sangat besar.

Variety

Mengacu kepada heterogenitas (keanekaragaman) sumber data, baik itu data structured maupun unstructured. Dimulai dari bentuk spreadsheet dan database, hingga saat ini tersedia dalam bentuk email, foto, video,audio, dan lain-lain. Semakin berkembangnya data unstructured menjadi sebuah masalah pada penyimpanan, pengolahan, dan analisa data.

Velocity

Velocity mencakup kecepatan sebuah data bergerak masuk seperti dari bisnis proses, mesin, jaringan sosial media, perangkat elektronik, dan lain-lain. Arus data menjadi sangat besar dan berkelanjutan. Data yang real-time ini dapat membantu peneliti dan bisnis untuk menyediakan insight yang terkini untuk pengambilan keputusan.

Validity

Data yang diambil adalah harus benar dan akurat sesuai dengan yang ingin di gunakan. Terdapat frasa yang cukup populer di Big Data yaitu “Garbage In Garbage Out”, yang berarti apabila banyak data yang “sampah”, maka hasil akhir akan berupa “sampah” juga. Data yang valid merupakan salah satu kunci di dalam pengambilan keputusan yang tepat.

Variability

Mengacu kepada inkonsistensi data yang sewaktu-waktu dapat terjadi, sehingga menghambat proses pengolahan dan manajemen data secara efektif.

Trend Inovasi Big Data pada tahun 2018

Data yang sangat besar (Big Data) merupakan sesuatu yang kompleks untuk ditangani menggunakan cara tradisional, data yang sangat besar ini merupakan sumber data yang berlimpah bagi penerapan Artificial Intelligence.

Berikut ini beberapa prediksi tren pada tahun 2018 untuk inovasi Big Data:

Chatbots yang semakin pintar

Starbucks telah meluncurkan chatbots untuk menerima pesanan di dalam bentuk teks. MasterCard melakukan hal serupa terhadap pertanyaan dari customer. Kedua perusahaan ini merupakan contoh yang baik mengenai automated chatting terhadap pengunjung website, sehingga pengunjung tidak akan merasa sedang berbicara dengan robot. Sebanyak 30.000 bots diluncurkan pada 2016 hingga lebih dari 100.000 bots hari ini, facebook memproses 2 miliar pesan per bulan. Apabila ditambah dengan interaksi antara bisnis dan konsumen, penggunaan bot akan ditingkatkan dari facebook hingga ke platform lainnya tahun depan. Bisnis melakukan penghematan hingga $0,70 per interaksi dan prediksi tahun 2020 akan mencakup 85% penggunaan AI terhadap interaksi konsumen.

Pencarian produk yang lebih akurat

Pasar e-commerce memiliki potensi yang sangat besar dalam data konsumen, dan merupakan salah satu target terbesar di Big Data. Salah satu e-commerce terbesar Rockher.com mempertimbangkan implementasi AI yang didukung oeh IBM Watson. Sebuah search engine terintegrasi, ROSI, melakukan pencarian dengan mengkalkulasi produk permata di Gudang dan menghasilkan akurasi yang tepat untuk dimensi bentuk, ukuran, dan budget yang diberikan oleh user. E-commerce terbesar di Indoa, Myntra, sedang mengembangkan sebuah automated custom clothing tanpa campur tangan manusia. Bahkan, Myntra ingin membuat sebuah recommendation system untuk user terkait pertanyaan seputar fashion. AI akan mengumpulkan data tren fashion bertahun-tahun dan akan memprediksi tren fashion kepada user. Prediksi 2018 terhadap perkembangan e-commerce mengatakan bahwa akan ada pendapatan sebesar $2500 Triliun, tentu saja AI sangat berperan di dalamnya.

Internet of Things akan terus berkembang

Prediksi pengeluaran untuk perangkat IoT akan mencapai $6 Triliun pada tahun 2021, sehingga perangkat yang responsive dan jaringan yang lebih “smart” adalah focus utama pengembangan untuk beberapa tahun ke depan. Big Data akan mendorong pertumbuhan IoT menjadi trending dan banyak aplikasi akan dibuat dengan AI. IoT diperkirakan akan menyumbangkan GDP sebesar $15 Triliun pada tahun 2030.

AI akan lebih mudah diakses

Banyak perusahaan kecil menengah yang telah menikmati keuntungan menggunakan cloud computing, aplikasi dapat langsung digunakan tanpa perlu khawatir mengenai biaya hardware. Kelihatannya mulai tahun ini perusahaan-perusahaan akan sudah mulai bergerak ke arah AI. Pengembangan AI tidak lagi hanya dikuasai oleh perusahaan besar, banyak aplikasi AI-embedded beredar dengan jumlah peminatnya yang sangat banyak. Hingga akhir 2018, sebanyak 75% pengembang aplikasi akan mengintegrasikan fungsionalitas AI ke dalam salah satu projectnya.

Amazon bekerja sama dengan Microsoft mengembangkan project “The Gluon Network Project”, yaitu sebuah library untuk deep learning. Gluon memungkinkan pengembang AI untuk membangun dan men-deploy model Machine Learning ke cloud. Menggunakan API Python, pengembang dapat menghemat waktu coding dengan menggunakan plug and play building block dan highly customizable.

Referensi:

https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data#Characteristics

https://www.guru99.com/what-is-big-data.html

https://insidebigdata.com/2013/09/12/beyond-volume-variety-velocity-issue-big-data-veracity/

https://www.kdnuggets.com/2018/01/four-big-data-trends-2018.html

Disajikan : Ciptadi