Analisis data membantu organisasi beradaptasi dengan lebih baik terhadap lingkungan kompetitif yang berubah atau yang akan datang. Organisasi juga menggunakan Big Data untuk otomasi alur kerja.
Dengan pertumbuhan internet, media sosial, dan perangkat pintar, beragam data mengalir semakin cepat dan sangat besar jumlahnya. Luapan data ini memberi wawasan baru dan pemikiran perlunya solusi untuk menangani penyimpanan, teknologi, dan proses analitik yang dapat mengekstraksi informasi bermakna dari data ini secara efektif.
Big Data adalah sejumlah besar data yang beragam dan kompleks, berkecepatan tinggi dan terus bertambah setiap waktu untuk diproses dan dianalisis menjadi informasi yang bernilai. Sumber informasi Big Data dikembangkan dari berbagai sumber seperti platform media sosial, website, transaksi online, sensor pintar, cloud computing, perangkat medis, kamera CCTV, perangkat IoT, satelit, ponsel, mesin industri, dan lainnya. Saat ini telah 10 miliar perangkat terkoneksi ke internet, dan tahun 2030 diperkirakan jadi 25 miliar perangkat.
Perlu diketahui bahwa kumpulan banyak data tersebut bisa dikatakan sebuah Big Data jika sudah memenuhi sejumlah karakteristik. Karakteristik Big Data yang pertama yaitu Volume, mengacu pada besarnya data yang dihasilkan hingga ribuan terrabyte (TB) setiap detik dan kadang tidak terstruktur. Yang kedua adalah Velocity, yaitu kecepatan data untuk dapat ditransfer dan diakses sehingga dapat langsung digunakan (real time). Kemudian ada Variety, yang artinya memiliki banyak variabel dan ragam jenis, baik data terstruktur maupun data tidak terstruktur yang masih bisa digali. Karakteristik keempat adalah Veracity, yaitu seberapa akurat dan valid suatu data. Lalu yang kelima adalah Value, yaitu nilai dan kegunaan dari data.
Semakin banyak perusahaan global yang secara aktif menganalisis data demi memperoleh wawasan guna membuat keputusan yang lebih baik. Mayoritas dari bisnis ini berpandangan bahwa pengeluaran organisasi untuk data dan analitik akan meningkat pesat dalam beberapa tahun ke depan. Analisis data membantu organisasi beradaptasi dengan lebih baik terhadap lingkungan kompetitif yang berubah atau yang akan datang. Organisasi juga menggunakan Big Data dalam Artificial Intelligence untuk otomasi alur kerja, mengurangi human error dan fokus pada tujuan bisnis yang lebih baik.
Manfaat Big Data dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti pengembangan produk baru, diagnosa dan pengobatan, menganalisis perilaku konsumen, cyber security, pendidikan, militer hingga pemerintahan. Organisasi dan tenaga kerja baiknya memiliki wawasan akan pentingnya Big Data dan kompetensi ahli yang diperlukan.
Proyek Big Data memiliki proses yang begitu kompleks, dibagi dalam beberapa fase siklus pengelolaan dan biasanya dikerjakan oleh Big Data Specialist dengan kompetensi yang berbeda. Dibawah ini kami ulas secara singkat tugas dan keahliannya.
- Data Architect
Tugasnya merencanakan serta merancang sistem dan arsitektur, standar kebijakan, prosedur, keamanan, persyaratan teknis standar pengujian dan pemeliharaan database, dan memutuskan teknologi yang akan digunakan untuk mengumpulkan, mengatur, menyimpan, dan mengambil informasi untuk organisasi. Data Architect memiliki keahlian dalam bahasa pemrograman, pengembangan dan desain sistem, database, manajemen proyek, statistik, Natural Language Processing, Machine Learning dan visualisasi data.
- Data Analyst
Tugasnya menganalisis kumpulan data, mengubah data mentah menjadi informasi dan wawasan yang berguna untuk memecahkan masalah lalu menyampaikan informasi ini kepada manajemen dan pemangku kepentingan lainnya untuk membuat keputusan. Data Analyst memiliki pengetahuan dan keahlian bahasa pemrograman, menerapkan algoritma data, desain database, model data, teknik sortir dan segmentasi data, statistik hingga visualisasi data dan presentasi.
- Data Scientist
Bertugas menafsirkan, mengkategorikan dan mentransfer data mentah yang besar, kompleks dan beragam, lalu menganalisis dengan metode statistik, analitik dan yang dapat diprogram, serta Artificial Intelligence untuk mengotomasi proses tertentu dan mengembangkan solusi dan prediksi data yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Data Scientist menggunakan algoritma Machine Learning untuk membangun sebuah model berdasarkan data, lalu mengklasifikasi pola data yang kemudian digunakan untuk memprediksi. Data Scientist memiliki pengetahuan dan keahlian seperti Data Analyst. Bedanya, Data Scientist lebih fokus pada tren dan prediksi.
- Data Engineer
Data Engineer mengekstrak dan memperoleh data dari berbagai sumber, termasuk database SQL Server, Oracle DB, MySQL, Excel, atau sumber penyimpanan atau pemrosesan data lainnya. Data Engineer bertugas untuk mempersiapkan data yang akan diolah oleh Data Analyst dan Data Scientist. Data Engineer bertanggung jawab untuk merancang dan membangun jalur data, gudang data, dan memastikan bahwa data mudah dan cepat untuk diakses, handal, dan aman. Keahlian yang digunakan adalah bahasa pemrograman, database, Cloud Computing, Big Data framework, Data Pipelines, dan visualisasi data.
Itulah beberapa kompetensi Big Data Specialist yang tentunya semakin diminati dan dibutuhkan. Peran para Big Data Specialist ini erat bekerja sama dengan tenaga ahli lainnya seperti Systems Analysts, Software / Application Developer, dan AI / Machine Learning Engineer.**
