"Big Data 5V merupakan salah satu metode yang harus dilakukan oleh banyak perusahaan saat ini. Yuk ketahui lebih lanjut!"

Data menjadi sangat penting setelah pemikiran muncul bahwa setiap bagian data penting bagi bisnis dalam skema akhir. Hal tersebut mengarah pada studi data dalam ekosistem bisnis, dan muncul pemikiran yang mengusulkan untuk menangkap semua data yang berjalan melalui bisnis. Nah hal tersebut bisa diterapkan pada Big Data 5V.

Seiring datangnya arsitektur Big Data yang mengusulkan sistem yang menangkap, menyimpan, menganalisis data dalam jumlah besar ini. Pada artikel ini, kita akan belajar tentang Big Data 5V. Big Data adalah hal-hal yang berurusan dengan sejumlah besar data dengan kecepatan tinggi melewati bisnis dan dalam berbagai cara ia menampilkan dirinya.

Seluruh banyaknya data yang membuat bisnis dan alat untuk merangkap, menyimpan, dan menganalisis data ini dapat disebut Big Data. Big Data menunjukkan beberapa karakteristik yang mencakup tantangan seperti pengambilan, analisis, penyimpanan, visualisasi data yang masuk dengan berbagai kecepatan dan dalam berbagai format.

Baca Juga: Pengertian dan Karakteristik Big Data Analytics

Apa Itu Big Data 5V

Dari sekian banyak karakteristik Big Data, Ada Big Data 5V  mencirikan sifat  big data yang terbaik. Di bagian ini, kita akan melihat masing-masing V tersebut secara lebih rinci detail. Berikut Big Data 5V yang harus Anda Ketahui.

#1 Volume

Properti paling khas dari Big Data, Volume, menyoroti jumlah data yang melewati hari kerja hari demi hari dan bagaimana setiap item data perlu ditangkap untuk memahami bisnis secara holistik untuk mendapatkan nilai darinya . Data di sini akan merujuk pada apa pun yang dapat ditangkap, terstruktur, tidak terstruktur, semi terstruktur, tiba dalam batch atau waktu nyata.

Tanpa volume yang besar, tidak adil menyebut ekosistem data sebagai Big Data, meskipun mencakup setiap aspek bisnis. Seluruh premis nilai dalam Big Data didasarkan pada V pertama ini, Volume. Untuk memberi Anda contoh kecil tentang seberapa besar data untuk mengklasifikasikannya sebagai big data, contoh ini. Tahun 2016 melihat lalu lintas seluler global sebesar 6,2 exabyte per bulan. Diperkirakan pada tahun 2020, ini akan dengan mudah mencapai 40000 exabytes.

#Velocity

Kecepatan dalam big data mengacu pada karakteristik penting dalam menangkap data yang masuk dengan kecepatan berapa pun. Di dunia sekarang ini, data hampir tidak memiliki kewarganegaraan. Itu datang dan meninggalkan ekosistem bisnis dengan kecepatan tinggi. Sistem Big Data dilengkapi untuk menangkap data ini dengan kecepatan yang masuk. Jika kecepatannya tidak sesuai dengan kecepatan masuknya data, akan sering terjadi backlog, yang akhirnya membuat sistem tersedak.

Sistem big data dirancang untuk menangani aliran data yang besar dan berkelanjutan—metode seperti pengambilan sampel membantu dalam menangani masalah kecepatan dalam sistem big data. Sebagai contoh kecepatan yang harus ditanggung oleh sistem big data, lebih dari 3,5 miliar pencarian per hari dilakukan melalui mesin pencari Google. Dengan jumlah akun aktif yang terus meningkat di Facebook, jumlah suka, pembaruan, pembagian, dan komentar yang masuk ke Facebook meningkat sebesar 22% setiap tahun.

Baca Juga: Bias dalam Big Data: Penyebab dan Cara Menghindarinya

#Variety

Merupakan karakteristik Big Data untuk menangkap apa saja dan segala sesuatu yang bernilai dalam ekosistem bisnis. Ini termasuk data tanpa nilai langsung untuk diturunkan tetapi dapat diproses lebih lanjut dengan alat canggih untuk mendapatkan wawasan tentang membangun kecerdasan ke dalam sistem.

Terlepas dari data terstruktur yang digunakan bisnis, kumpulan data tidak terstruktur seperti gambar, video, suara, file datar, badan email, file log, dan banyak lagi. Ini berisi data yang dapat ditambang dengan alat canggih. Sistem Big Data dirancang untuk menangkap data tidak terstruktur dan semi terstruktur yang melewati bisnis secara tepat waktu dan efisien. Ini juga berarti bahwa selain menyimpan berbagai data atau data heterogen, sistem Big Data harus menghubungkan berbagai jenis data sumber data ini secara efisien tanpa mengurangi kecepatan.

#Veracity

Dengan volume, variasi, dan kecepatan yang memungkinkan Big Data, model yang dibangun di atas data tidak akan memiliki nilai sebenarnya tanpa karakteristik ini. Veracity adalah keterpercayaan data sumber, kualitas data yang diperoleh setelah pemrosesan. Sistem harus memungkinkan mitigasi terhadap bias data, kelainan atau inkonsistensi, volatilitas, duplikasi, di antara faktor-faktor lainnya.

#Value

V yang paling penting sejauh bisnis berjalan adalah Nilai. Jika sistem Big Data tidak dapat memperoleh nilai dari keseluruhan latihan dalam jumlah waktu yang wajar, itu bukan latihan yang bermanfaat untuk terlibat dalam bisnis. Big Data secara teoritis seharusnya memberi Anda nilai. Seberapa besar atau kecil nilai itu bagi tim analisis dan tim peneliti untuk memikirkan, merancang, membangun, dan menyampaikan. Nilai adalah salah satu properti pertama yang dibahas dalam bisnis, dan tingkat nilai tertentu akan diproyeksikan di awal proyek Big Data.

Big Data membantu membangun infrastruktur yang menjadi dasar Machine Learning dan Artificial intelligence. Bisnis yang mulai hari ini menjadi Big Data besok dapat dengan mudah beralih ke Machine Learning dan Artificial intelligencen untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan mereka.

Karakteristik Big Data 5V awalnya mencakup 3 inti V Velocity, Volume, dan Variety. Tiga v lainnya dari Veracity and Value ditambahkan kemudian dengan evolusi dan prevalensi Big data di seluruh industri. Semua big data 5V ini sangat penting untuk memahami arsitektur Big Data. Analisis big data berada di garda depan perjalanan menuju dunia yang semakin berpusat pada data. Menjadi sumber daya intelektual yang kuat, perusahaan berusaha keras untuk mempekerjakan dan mempertahankan mereka. Ingin mengetahui lebih lanjut serta menggunakan jasa Big Data 5V dari Comprehensive Analytics tentunya. Yuk cek disini!