Tantangan dan Peluang Besar Big Data Analytics dalam Penelitian Sistem Informasi

Tantangan dan Peluang Besar Big Data Analytics dalam Penelitian Sistem Informasi

Penerapan Big Data Analytics (BDA) dalam penelitian sistem informasi (SI) telah menjadi topik hangat dalam beberapa tahun terakhir. Seperti yang dijelaskan oleh Mller et al. (2016), BDA menawarkan potensi besar dalam meningkatkan pemahaman kita terhadap sistem informasi melalui analisis data skala besar. Namun, tantangan yang dihadapi oleh peneliti di bidang ini tidak dapat diabaikan. Di era di mana data digital diproduksi secara masif dan terus menerus, dengan volume yang tumbuh secara eksponensial (Kitchin, 2014), para peneliti dihadapkan pada berbagai kesulitan. Misalnya, tantangan dalam memproses data yang tidak terstruktur dan kurangnya alat analitik yang mampu menangani data tersebut secara efektif. IDC memperkirakan bahwa pada tahun 2011, lebih dari 80% konten digital bersifat tidak terstruktur, dengan dua pertiga di antaranya dihasilkan oleh individu, bukan perusahaan. Hal ini meningkatkan kompleksitas analisis bagi peneliti sistem informasi Mller et al. (2016). Meskipun demikian, potensi dari analitik big data tidak hanya terletak pada volume data, tetapi juga pada kecepatan, keragaman, dan kebenaran dari data tersebut. Dengan peningkatan kemampuan komputasi dan penurunan biaya penyimpanan, penggunaan BDA dalam penelitian telah meningkat, dengan disiplin ilmu seperti sosiologi dan ekonomi memimpin dalam pemanfaatan BDA untuk penelitian ilmiah. BDA kini semakin dianggap sebagai pendekatan yang relevan untuk menjawab tantangan penelitian sistem informasi di masa depan, memberikan wawasan yang belum pernah ada sebelumnya dari data yang terus tumbuh ini.

Salah satu keuntungan utama dari Big Data Analytics (BDA) dalam penelitian sistem informasi adalah kemampuannya untuk menganalisis data yang sangat besar dan beragam, yang sebelumnya sulit untuk diakses atau diproses dengan metode konvensional. Oliver Mller et al. (2016) menyebutkan bahwa penelitian dengan menggunakan BDA bisa memproses hingga jutaan entri data. Sebagai contoh, penelitian mereka menganalisis 1,3 juta ulasan produk online di Amazon untuk memprediksi tingkat "kebantuan" dari ulasan tersebut. Dengan menggunakan teknik seperti pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing atau NLP) dan machine learning, BDA mampu menemukan pola yang tidak terlihat sebelumnya dari data teks yang tidak terstruktur.

Selain itu, BDA menawarkan kemampuan prediktif yang kuat. Dalam konteks penelitian sistem informasi, ini memungkinkan para peneliti untuk membuat prediksi tentang masa depan atau mengidentifikasi tren berdasarkan data historis yang besar. Sebagai contoh, algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memprediksi perilaku konsumen, berdasarkan ulasan dan aktivitas online mereka. Menariknya, algoritme prediktif ini tidak hanya berguna untuk dunia bisnis tetapi juga dapat diterapkan dalam konteks sosial, ekonomi, dan teknis. Hal ini terbukti dari berbagai penelitian yang menunjukkan bahwa BDA telah berhasil digunakan di berbagai disiplin ilmu untuk memprediksi berbagai fenomena, termasuk tren budaya dan ekonomi Michel et al. (2011).

Namun, seperti yang disebutkan oleh Mller et al. (2016), tantangan signifikan muncul ketika berhadapan dengan kompleksitas data besar. Salah satu masalah utama yang dihadapi peneliti adalah tantangan etika dan validitas. Data yang dikumpulkan secara otomatis dari aktivitas digital seringkali tidak memiliki tujuan penelitian yang jelas ketika dikumpulkan, yang bisa menimbulkan pertanyaan tentang validitasnya. Selain itu, masalah etika muncul ketika data digital pribadi digunakan tanpa sepengetahuan atau persetujuan dari individu yang datanya digunakan. Misalnya, studi pada Facebook yang dilakukan oleh Kramer et al. (2014) menimbulkan kontroversi ketika data dari 700.000 pengguna digunakan tanpa persetujuan mereka untuk memanipulasi konten berita dengan tujuan meneliti dampak emosional.

Selain itu, tantangan metodologis lain muncul terkait dengan alat-alat analitik yang digunakan dalam BDA. Algoritme pembelajaran mesin, yang sering kali digunakan untuk memproses data besar, terkadang berfungsi sebagai "kotak hitam" yang sulit diinterpretasikan. Ini berarti bahwa sementara prediksi yang dihasilkan bisa sangat akurat, proses di balik pengambilan keputusan tersebut seringkali tidak transparan. Dalam penelitian sistem informasi, hal ini dapat menimbulkan masalah ketika hasil prediksi harus dijelaskan kepada para pengambil keputusan atau stakeholder.

Secara keseluruhan, penerapan Big Data Analytics dalam penelitian sistem informasi menawarkan peluang besar sekaligus tantangan yang perlu diperhatikan secara serius. Mller et al. (2016) dengan jelas menunjukkan bagaimana BDA dapat membawa penelitian SI ke level yang lebih tinggi melalui pemrosesan dan analisis data yang kompleks dan tidak terstruktur. Namun, tantangan metodologis dan etika tidak boleh diabaikan. Tantangan seperti masalah privasi, validitas data, serta keterbatasan interpretasi algoritme menjadi fokus utama yang harus diatasi agar penelitian menggunakan BDA tetap dapat memberikan kontribusi ilmiah yang signifikan.

Dengan peningkatan volume data yang diperkirakan akan terus tumbuh secara eksponensial, seperti yang diproyeksikan oleh IDC pada 2011, kemampuan untuk memanfaatkan big data secara efisien akan menjadi keahlian yang sangat dibutuhkan di masa depan. Namun, peneliti juga harus memastikan bahwa penggunaan BDA tidak hanya berfokus pada prediksi atau hasil praktis, tetapi juga pada pengembangan teori yang lebih dalam dan valid. Kolaborasi lintas disiplin dan transparansi dalam metode analisis akan menjadi kunci untuk mengoptimalkan potensi BDA di masa mendatang.

Referensi

Mller, O., Junglas, I., vom Brocke, J., & Debortoli, S. (2016). Utilizing big data analytics for information systems research: Challenges, promises, and guidelines. European Journal of Information Systems, 25(4), 289-302.

https://doi.org/10.1057/ejis.2016.2