Evolusi dan Kondisi Seputar Big Data dari Pengalaman Saya Ketika Magang di PT. Eyro Digital Teknologi (Jakarta)

Big Data merujuk pada kumpulan data yang memiliki volume yang sangat besar, kecepatan penghasilan atau pemrosesan yang tinggi, dan kompleksitas yang beragam. Ukuran data yang mencapai skala petabyte atau bahkan exabyte menjadikan Big Data sulit dielola menggunakan metode konvensional. Kecepatan penghasilan atau pemrosesan data dalam waktu nyata juga menjadi ciri khas Big Data, memerlukan infrastruktur dan algoritma khusus untuk mengatasi tantangan tersebut. Selain itu, keragaman jenis data, termasuk data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, membuat Big Data melibatkan analisis dan interpretasi data dari berbagai sumber dan format.

Penting untuk diakui bahwa Big Data tidak hanya berkaitan dengan ukuran data yang besar, tetapi juga dengan nilai yang dapat dihasilkan darinya. Analisis mendalam terhadap Big Data dapat memberikan wawasan yang mendalam, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik, inovasi produk dan layanan, dan pemahaman yang lebih baik terhadap perilaku pelanggan. Keterlibatan teknologi seperti analisis prediktif, kecerdasan buatan, dan teknik pemrosesan data terdistribusi menjadi kunci dalam menggali potensi nilai dari Big Data. Dalam era digital ini, Big Data memainkan peran dalam hal pengelolaan data yang memacu perubahan bisnis dan mendukung transformasi digital di berbagai sektor.

Evolusi Big Data baru-baru ini mencerminkan perkembangan dan perubahan signifikan dalam teknologi, alat, dan pendekatan analisis data. Beberapa tren dan inovasi yang telah muncul melibatkan:

1. Peningkatan Kinerja dan Efisiensi:

Terjadi peningkatan dalam kinerja dan efisiensi teknologi Big Data, termasuk peningkatan dalam pemrosesan data real-time dan pemrosesan paralel. Teknologi seperti Apache Flink, Apache Spark, dan platform streaming data semakin banyak digunakan untuk mendukung analisis data yang lebih cepat.

2. Konvergensi Big Data dan Kecerdasan Buatan (AI):

Terjadi integrasi antara Big Data dan kecerdasan buatan, di mana analisis data lebih fokus pada pemahaman konteks dan prediksi berbasis model. Algoritma pembelajaran mesin dan teknik kecerdasan buatan semakin terlibat dalam ekstraksi wawasan dari data besar.

3. Proliferasi Data Unstruktur:

Data tidak terstruktur, seperti teks, gambar, dan video, semakin banyak digunakan dan dianalisis. Teknologi pemrosesan bahasa alami dan analisis gambar semakin berkembang untuk mengatasi jenis data ini.

4. Solusi Cloud untuk Big Data:

Peningkatan adopsi solusi cloud untuk Big Data, yang memungkinkan organisasi untuk mengelola dan menganalisis data di lingkungan cloud. Layanan cloud seperti Amazon Web Services (AWS) dan Microsoft Azure menyediakan berbagai layanan Big Data yang dapat diakses melalui cloud.

5. Edge Computing dalam Big Data:

Konsep edge computing semakin relevan dalam Big Data, di mana pemrosesan data dilakukan di sumber data (edge) untuk mengurangi latensi dan memastikan respons yang lebih cepat. Hal ini khususnya penting dalam skenario IoT (Internet of Things).

6. Grafik dan Analisis Jaringan:

Peningkatan fokus pada analisis grafik dan jaringan, terutama untuk mengeksplorasi hubungan dan pola di dalam data. Basis data grafik seperti Neo4j dan teknologi analisis grafik semakin digunakan.

7. Big Data untuk Kesehatan dan Ilmu Pengetahuan:

Semakin banyak sektor seperti kesehatan dan ilmu pengetahuan yang mengadopsi Big Data untuk penelitian, diagnosis, dan pengembangan obat. Penggunaan data genetik, rekam medis elektronik, dan sensor kesehatan semakin menjadi fokus.

8. Pentingnya Etika dan Kepemilikan Data:

Munculnya kebutuhan untuk mendefinisikan etika dan kepemilikan data, terutama dalam konteks privasi pengguna. Inisiatif kebijakan data dan peraturan privasi semakin diperhatikan dalam pengelolaan Big Data.

9. Hybrid dan Multi-Cloud Solutions:

Peningkatan adopsi solusi hybrid dan multi-cloud untuk Big Data, memungkinkan organisasi untuk menggabungkan sumber daya di berbagai lingkungan cloud dan on-premises.

Beberapa teknologi dan alat yang sudah dikembangkan untuk mendukung evolusi Big Data mencakup Apache Spark, Apache Flink, Apache Hadoop, TensorFlow, Apache Kafka, Elasticsearch, Snowflake, dan berbagai layanan cloud seperti AWS Glue, Azure Databricks, dan Google BigQuery. Inovasi terus berkembang seiring dengan permintaan akan analisis data yang lebih canggih dan konteks penggunaan yang semakin beragam.

Mengenai kondisi Big Data saat ini khususnya di Indonesia, saya ambil pengalaman saya sewaktu magang di PT. Eyro Digital Teknologi (Jakarta). Jadi proyek yang sedang dijalankan oleh PT. Eyro ini adalah pembuatan modul alarm ATM yang mencakup kerja sama dengan CITIUS dan Bank Mandiri. Letak dari Big Data itu sendiri menurut saya adalah pada ketersediaan informasi dari website dashboard live.mesosfer buatan PT. Eyro dalam memantau setiap informasi status alarm, tetapi dikarenakan proyek ini masih tahap awal, sehingga baru terdapat 713 alarm yang tersebar di seluruh Indonesia. Jadi dari besar jumlah modul tersebut yang berkisar ratusan sehingga penerapan Big Data masih bersifat konvensional dan kapasitasnya terjangkau pada Microsoft Excel.

Tentang perkembangan Big Data pada perusahaan-perusahaan lain di Indonesia masih luar pemahaman saya, tetapi semoga kedepannya penerapan Big Data di Indonesia bisa dikenal luas sehingga banyak peluang untuk terciptanya suatu inovasi. Rekomendasi yang dapat saya berikan adalah seharusnya dimulai dari pemahaman SDM itu sendiri terkait Big Data yang biasanya baru dapat dimulai di kampu, kemudian juga harus berjalan beriringan tentang perngkat yang digunakan baik itu hardware maupun software.