Mengapa Privasi dan Keamanan Harus Menjadi Prioritas di Era Big Data
Era big data telah membawa revolusi besar dalam berbagai sektor, tetapi seiring dengan manfaatnya, muncul tantangan serius terkait privasi dan keamanan. Artikel berjudul Privacy and Security in the Big Data Paradigm yang ditulis oleh Zhaohao Sun, Kenneth David Strang, dan Francisca Pambel (2018) menyoroti betapa kompleksnya isu ini dalam era big data. Dalam penelitian mereka, penulis mengajukan model Boolean untuk mengklasifikasikan dan menganalisis dampak privasi dan keamanan yang didorong oleh karakteristik big data seperti volume, kecepatan, variasi, dan veracity (kebenaran data). Big data, dengan skalanya yang masif, memicu peningkatan risiko terhadap privasi individu dan keamanan data, terutama dalam sektor-sektor sensitif seperti perawatan kesehatan dan keuangan.
Menurut laporan dari IDC, pada tahun 2025, volume data global diprediksi mencapai 175 zettabytes, meningkat drastis dari 33 zettabytes pada tahun 2018. Volume sebesar ini menuntut pengembangan teknologi yang lebih canggih untuk memastikan data tersebut aman dari ancaman peretasan dan pelanggaran privasi. Fakta lain dari penelitian Sun et al. (2018) menunjukkan bahwa hanya 2% dari seluruh publikasi terkait big data yang secara langsung membahas privasi dan keamanan, menandakan bahwa meskipun penting, topik ini sering kali diabaikan.
Dengan laju perkembangan teknologi yang sangat cepat, regulasi seperti General Data Protection Regulation (GDPR) di Eropa menjadi semakin penting untuk memastikan bahwa perlindungan privasi sejalan dengan inovasi teknologi. Di sini, perusahaan tidak hanya dituntut untuk mematuhi aturan, tetapi juga harus proaktif dalam mengelola keamanan data besar yang mereka kelola.
Masalah privasi dan keamanan dalam era big data tidak hanya menjadi perhatian individu, tetapi juga pemerintah dan perusahaan. Artikel Zhaohao Sun et al. (2018) menunjukkan bahwa dengan besarnya volume data, tantangan privasi semakin kompleks, terutama di sektor-sektor seperti kesehatan, di mana data sensitif pasien dapat dengan mudah disalahgunakan. Sebagai contoh, serangan ransomware seperti WannaCry pada tahun 2017 menyebabkan kekacauan di National Health Service (NHS) Inggris, membuktikan bahwa sistem yang tidak dilindungi dengan baik bisa rentan terhadap ancaman keamanan. Lebih dari 40 organisasi layanan kesehatan terdampak, operasi dibatalkan, dan akses ke data pasien terhambat. Ini menjadi pelajaran penting bahwa tanpa perlindungan yang memadai, data besar dapat menimbulkan bencana.
Penulis artikel ini juga mengajukan model Boolean yang dapat membantu perusahaan memahami hubungan antara privasi, keamanan, dan big data. Model ini memberikan pandangan komprehensif tentang bagaimana setiap elemen saling terkait dan menunjukkan bahwa risiko tidak hanya datang dari serangan eksternal, tetapi juga dari kesalahan internal dalam pengelolaan data. Data dari IBM menunjukkan bahwa 60% pelanggaran data sebenarnya disebabkan oleh kesalahan manusia atau kegagalan internal, menegaskan pentingnya kebijakan privasi yang kuat dan pelatihan bagi staf untuk mengurangi risiko kebocoran data.
Dalam konteks bisnis, potensi kerugian akibat pelanggaran privasi tidak bisa diremehkan. Menurut penelitian oleh Ponemon Institute (2020), rata-rata biaya pelanggaran data di seluruh dunia mencapai $3,86 juta, dengan sektor perawatan kesehatan mengalami biaya tertinggi per insiden, yakni sekitar $7,13 juta. Ini menekankan bahwa keamanan data tidak hanya berdampak pada perlindungan privasi individu, tetapi juga stabilitas keuangan dan reputasi perusahaan. Penelitian Sun et al. (2018) juga menggarisbawahi bahwa perusahaan sering kali terjebak dalam dilema antara memaksimalkan keuntungan melalui analisis big data dan menjaga privasi pengguna. Misalnya, perusahaan seperti Facebook dan Google menggunakan data pengguna untuk meningkatkan layanan dan personalisasi, tetapi pada saat yang sama, mereka menghadapi kritik dan tindakan regulasi karena melanggar privasi individu.
Teknologi seperti pembelajaran mesin (machine learning) dan kecerdasan buatan (AI) semakin memperluas kemampuan perusahaan dalam menganalisis data, tetapi mereka juga membuka celah baru bagi pelanggaran privasi. Penggunaan algoritma yang semakin canggih untuk memprofilkan perilaku individu, seperti yang dilakukan oleh perusahaan asuransi dan pemasaran, menimbulkan kekhawatiran bahwa data pengguna tidak hanya disalahgunakan untuk tujuan komersial, tetapi juga berpotensi dimanipulasi oleh pihak ketiga yang tidak bertanggung jawab. Di sinilah GDPR menjadi krusial, memberikan batasan yang jelas tentang bagaimana data harus dikumpulkan, disimpan, dan digunakan.
Meskipun artikel ini menyoroti perkembangan yang signifikan dalam perlindungan privasi dan keamanan, masih banyak yang perlu dilakukan. Penelitian Sun et al. (2018) menunjukkan bahwa sebagian besar penelitian tentang privasi dan keamanan di big data baru dimulai setelah 2011, dan hingga kini hanya sekitar 2% dari semua penelitian yang secara khusus menyoroti isu ini. Ini menunjukkan perlunya lebih banyak penelitian mendalam untuk mengatasi celah yang ada, terutama dalam menghadapi volume data yang terus meningkat.
Dalam era big data, privasi dan keamanan bukan lagi pilihan, tetapi kebutuhan yang mendesak. Artikel Privacy and Security in the Big Data Paradigm karya Zhaohao Sun et al. (2018) menyoroti tantangan yang dihadapi perusahaan dan individu dalam melindungi data pribadi di tengah perkembangan teknologi yang pesat. Dengan ancaman seperti serangan siber dan kesalahan internal, penting bagi perusahaan untuk mengadopsi kebijakan privasi yang lebih ketat dan teknologi keamanan yang lebih maju. Selain itu, regulasi seperti GDPR harus terus diperkuat dan diterapkan secara global agar semua pihak dapat memastikan data mereka aman dari penyalahgunaan.
Implikasi dari penelitian ini jelas: perusahaan yang tidak serius menangani privasi dan keamanan data berisiko kehilangan kepercayaan publik dan menghadapi kerugian finansial yang signifikan. Di era di mana data adalah aset yang sangat berharga, melindunginya adalah tanggung jawab bersama. Dengan memanfaatkan model dan metode yang dikemukakan dalam penelitian ini, perusahaan dapat mengurangi risiko dan membangun sistem keamanan yang lebih kokoh.
Referensi :Â
