"Big data memiliki konsep mengumpulkan semua data yang dihasilkan kemudian mengolahnya secara tepat untuk menghasilkan nilai yang diharapkan."

Saat percakapan beralih ke analitik atau big data, istilah terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur mungkin menjadi perdebatan. Ini adalah klasifikasi data yang sekarang penting untuk dipahami dengan peningkatan pesat data semi-terstruktur dan tidak terstruktur saat ini serta pengembangan alat yang memungkinkan pengelolaan dan analisis kelas data ini. Inilah yang perlu Anda ketahui.

Konsep Big Data

Sebelum melangkah lebih jauh kepada tipe big data, Big data memiliki konsep mengumpulkan semua data yang dihasilkan kemudian mengolahnya secara tepat untuk menghasilkan nilai yang diharapkan. Konsep big data dibagi menjadi tiga jenis, yaitu:

#1 Integrasi data

Integrasi data adalah proses untuk mengumpulkan data yang telah dibuat yang akan menjadi big data. Data tersebut akan dicatat dalam sistem untuk nantinya menjadi bahan untuk masuk ke proses selanjutnya. Misalnya data website toko online yang berasal dari pendaftaran akun baru, wishlist list, dan lain sebagainya.

#2 Pengolahan data

Semua data yang dihasilkan harus dikelola dengan baik, baik pada saat proses penyimpanan maupun saat data tersebut akan diakses kembali. Oleh karena itu, Anda membutuhkan ruang penyimpanan yang besar dan dapat diakses kapan saja dan di mana saja.

Biasanya penggunaan website dengan layanan hosting akan dipilih untuk memenuhi kebutuhan data aktivitas suatu perusahaan. Nantinya, data-data yang ada di website tersebut akan dipilah-pilah ke dalam sistem penyimpanan agar mudah ditemukan saat Anda membutuhkannya.

#3 Analisis data

Terakhir adalah analisis data, yaitu semua data yang telah disimpan dan sesuai dengan jenisnya dapat digunakan untuk kebutuhan di masa yang akan datang. Misalnya riwayat belanja toko online di toko Anda, data ini bisa berupa informasi produk apa saja yang dicari dan layak ditawarkan saat konsumen berbelanja. Dengan begitu, produk yang akan ditawarkan bisa relevan dengan apa yang dipesan konsumen.

Tipe Big Data

Nah setelah mengetahui serba-serbi seperti konsep big data dan sejenisnya. Berikut ini adalah tipe big data yang dapat Anda ketahui!

#1 Data Terstruktur (Structured Data)

Data terstruktur adalah informasi yang telah diformat dan diubah menjadi model data yang terdefinisi dengan baik. Data mentah dipetakan ke dalam bidang yang telah dirancang sebelumnya yang kemudian dapat diekstraksi dan dibaca melalui SQL dengan mudah. Database relasional SQL, yang terdiri dari tabel dengan baris dan kolom, adalah contoh sempurna dari data terstruktur.

Model relasional dari format data ini menggunakan memori karena meminimalkan redundansi data. Namun, ini juga berarti bahwa data terstruktur lebih saling bergantung dan kurang fleksibel. Sekarang mari kita lihat lebih banyak contoh data terstruktur.

Contoh Data Terstruktur: Jenis data ini dihasilkan oleh manusia dan mesin. Ada banyak contoh data terstruktur yang dihasilkan oleh mesin, seperti data POS seperti kuantitas, barcode, dan statistik weblog. Demikian pula, siapa pun yang mengerjakan data akan menggunakan spreadsheet sekali seumur hidup, yang merupakan kasus klasik dari data terstruktur yang dihasilkan oleh manusia. Karena organisasi data terstruktur, lebih mudah untuk dianalisis daripada data semi-terstruktur dan tidak terstruktur.

#2 Data Semi Terstruktur (Semi Structured)

Kumpulan data Anda mungkin tidak selalu terstruktur atau tidak terstruktur; data semi terstruktur atau data terstruktur sebagian adalah kategori lain antara data terstruktur dan tidak terstruktur. Data semi terstruktur adalah jenis data yang memiliki beberapa karakteristik yang konsisten dan pasti.

Itu tidak terbatas pada struktur kaku seperti yang dibutuhkan untuk database relasional. Properti organisasi seperti metadata atau tag semantik digunakan dengan data semi-terstruktur agar lebih mudah dikelola; namun, masih mengandung beberapa variabilitas dan inkonsistensi.

Contoh Data Semi Terstruktur: contoh format data semi terstruktur adalah file delimited. Ini berisi elemen yang dapat memecah data menjadi hierarki yang terpisah. Demikian pula, dalam foto digital, gambar tidak memiliki struktur yang telah ditentukan sebelumnya tetapi memiliki atribut struktural tertentu yang menjadikannya semi-terstruktur.

Misalnya, jika gambar diambil dari smartphone, itu akan memiliki beberapa atribut terstruktur seperti geotag, ID perangkat, dan cap DateTime. Setelah disimpan, gambar juga dapat diberi tag seperti 'hewan peliharaan' atau 'anjing' untuk memberikan struktur. Pada beberapa kesempatan, data tidak terstruktur diklasifikasikan sebagai data semi terstruktur karena memiliki satu atau lebih atribut pengklasifikasi.

#3 Data Tidak Terstruktur (Unstructured)

Data tidak terstruktur didefinisikan sebagai data yang ada dalam bentuk mentah mutlak. Data ini sulit untuk diproses karena pengaturan dan formatnya yang rumit. Manajemen data tidak terstruktur dapat mengambil data dari berbagai bentuk, termasuk posting media sosial, obrolan, citra satelit, data sensor IoT, email, dan presentasi, untuk mengaturnya dengan cara yang logis dan telah ditentukan sebelumnya dalam penyimpanan data.

Sebaliknya, yang dimaksud dengan data terstruktur adalah data yang mengikuti model data yang telah ditentukan sebelumnya dan mudah untuk dianalisis. Contoh data terstruktur akan mencakup nama pelanggan yang disusun menurut abjad dan nomor kartu kredit yang diatur dengan benar. Setelah memahami definisi data tidak terstruktur, mari kita lihat beberapa contohnya.

Contoh Data Tidak Terstruktur: data tidak terstruktur dapat berupa apa saja yang tidak dalam format tertentu. Ini bisa berupa paragraf dari buku dengan informasi yang relevan atau halaman web. Contoh data tidak terstruktur juga bisa berupa file Log yang tidak mudah dipisahkan. Komentar dan posting media sosial perlu dianalisis.

Bagaimana Big Data Bekerja?

Setelah mengetahui apa itu big data, lanjutkan ke cara kerja big data. Dalam praktiknya, kumpulan data dalam big data dapat bervariasi. Mereka bisa mencari misalnya dari indeks pencarian Google hingga daftar harga produk Amazon dan lain-lain. Karena kedua perusahaan ini adalah perusahaan paling terkenal di dunia, wajar jika menggunakan database yang sangat besar untuk menyimpan banyak data pengguna.

Data yang tersimpan akan dapat membantu Google dalam memaksimalkan proses pencarian pencarian, serta Apple dalam mengelola margin harga yang paling masuk akal bagi pelanggannya. Selain itu, jenis manfaat ini hanyalah contoh kecil dari keseluruhan manfaat yang ditawarkan big data untuk memperpanjang masa hidup perusahaan-perusahaan ini.

Kesimpulan

Nah itulah konsep, tipe serta cara kerja big data yang dapat Anda lakukan. Hal ini bisa menjadi salah satu strategi untuk Anda dalam menyesuaikan strategi yang lainnya. Anda juga dapat menjadi lebih baik lagi dalam melakukan transmisi untuk keperluan perusahaan.

Dengan masifnya teknologi saat ini, Implementasi big data sangat diperuntukan. Salah satunya Anda dapat memanfaatkan tools dari Ivosigts yaitu comprehensive analytics yang dapat Anda temukan untuk insights dan keperluan perusahaan Anda secara komprehensif.