Big Data Variety atau variasi big data di sini mengacu pada keragaman jenis dan format data yang termasuk dalam kumpulan Big Data atau data besar. Pada masa lalu, sebagian besar data yang terkumpulkan merupakan data yang terstruktur, yang berarti data diatur ke dalam tabel dengan kolom dan baris yang ditentukan. Namun, dengan berkembangnya teknologi digital dan meningkatnya jumlah data yang dihasilkan setiap hari, banyak data yang dikumpulkan pada masa sekarang merupakan data tidak terstruktur atau semi-terstruktur.
Variety atau variasi dalam big data juga menghadirkan beberapa tantangan dan peluang. Di satu sisi, variasi jenis dan format data dapat mempersulit pengelolaan dan analisis kumpulan data besar (big data). Di sisi lain, variasi juga dapat memberikan pemahaman yang berharga dalam kasus kompleks yang mungkin tidak tertangkap oleh data terstruktur saja. Dengan menganalisa data tidak terstruktur dan semi-terstruktur bersamaan dengan data terstruktur, para pebisnis dan peneliti dapat memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif tentang perilaku konsumen, tren sosial, dan fenomena kompleks lainnya.
Namun, untuk mengelola dan menganalisis variasi big data secara efektif, para organisasi harus memiliki kemampuan manajemen data dan analitik yang kuat. Kemudian, dalam big data juga dapat membantu Predictive Analytics (analitik prediktif). Analitik prediktif meramalkan hasil berdasarkan data yang ada. Hal ini mungkin akan memerlukan penggunaan alat dan platform khusus yang dirancang untuk menangani data tidak terstruktur dan semi-terstruktur, serta teknik analitik tingkat lanjut seperti natural language processing, machine learning, artificial intelligence dan deep learning. Model prediksi dibuat berdasarkan data historis.
Jenis-Jenis Data
Variety mencakup kompleksitas berbagai bentuk dan karakteristik data yang ada dalam Big Data. Nah, jenis-jenis data tersebut ialah data terstruktur, data semi-terstruktur dan tidak terstruktur. Berikut penjelasan dari masing-masing data tersebut.
- Data Terstruktur
Jenis data yang dapat diolah, disimpan dan diambil dengan format yang sudah ditentukan. Data terstruktur sangat terorganisir karena memiliki bentuk tabel dengan baris dan kolom biasanya disimpan dalam format excel/spreadsheet. Sehingga mudah untuk diakses dari database menggunakan algoritma mesin pencari sederhana.
- Data Semi-Terstruktur
Jenis data ini menyimpan data pada tabel namun memiliki skema yang berbeda dari biasanya. Data semi-terstruktur menggabungkan dua format data, yaitu data terstruktur dan data tidak terstruktur. Meski belum diklasifikasikan oleh database tertentu, namun informasi dalam data ini penting. Contoh data semi-terstruktur ialah data dalam format XML atau JSON.
- Data Tidak Terstruktur
Jenis data yang menyimpan bentuk tidak dikenal karena tidak memiliki struktur yang spesifik, sehingga data harus disimpan dengan format khusus. Data mentah dari jenis ini akan memberikan nilai jika sudah diproses dan dianalisis. Selain itu, menyimpan data tidak terstruktur memiliki kerumitan karena membutuhkan sistem penyimpanan yang sesuai dan memadai. Contoh data tidak terstruktur ialah postingan media sosial, gambar, video, file audio, dan dokumen teks.
Manfaat Big Data
Manfaat Big Data dalam analitik prediktif untuk sebuah organisasi memperoleh wawasan tentang perilaku pelanggan, mengidentifikasi risiko potensial, dan mengoptimalkan operasi bisnis. Dengan menggunakan big data variety dan analitik prediktif, dapat bermanfaat untuk:
- Membantu pelanggan mengambil keputusan yang tepat misalnya yang berkaitan dengan transaksi.
- Memberikan jawaban secara waktu nyata. Model analitik prediktif yang terlatih dapat menyerap data secara waktu nyata dan memberikan jawaban langsung, seperti mengidentifikasikan potensi penipuan, pola dan anomali, yang dapat menunjukkan aktivitas penipuan.
- Membantu pelanggan memahami masalah yang kompleks dengan mengungkapkan pola dalam data lebih cepat dan lebih akurat. Sehingga dapat meningkatkan layanan dan keselamatan publik, meningkatkan operasi dan dapat mendorong sebuah inovasi.
- Membantu perusahaan mendapatkan keunggulan kompetitif dibandingkan mereka yang tidak menggunakan analitik prediktif karena kemampuannya dalam memprediksi peristiwa di masa mendatang lebih akurat. Kemudian, perusahaan akan memperoleh sebuah keuntungan dan dapat meningkatkan hasil yang mendorong pertumbuhan.
