JSON dan Tantangan Kompleksitas Data di Era E-commerce B2B
Dalam era digital saat ini, e-commerce B2B (Business-to-Business) telah berkembang pesat, memperkuat hubungan perdagangan antar perusahaan melalui platform digital. Menurut laporan dari Statista, nilai pasar e-commerce B2B global diperkirakan akan mencapai $20,9 triliun pada tahun 2027, meningkat dari $12,2 triliun pada tahun 2020. Salah satu aspek kunci dari keberhasilan platform e-commerce B2B adalah kemampuan mereka dalam mengelola data dengan efektif. Di sinilah peran format data seperti JSON (JavaScript Object Notation) menjadi sangat penting. JSON telah menjadi standar de facto untuk pertukaran data, digunakan secara luas dalam API yang menghubungkan berbagai sistem di internet, termasuk aplikasi e-commerce. Namun, seperti yang diungkapkan dalam artikel oleh Bourhis et al. (2019), meskipun popularitas JSON meningkat, masih ada kurangnya kerangka kerja teoretis yang kuat untuk memproses data JSON secara efisien di dalam sistem yang kompleks.
Artikel mereka yang berjudul "JSON: Data model and query languages" dan diterbitkan dalam jurnal Information Systems, menekankan pentingnya memiliki model data formal untuk JSON, terutama untuk meningkatkan keefektifan sistem yang memanfaatkan data ini. Para penulis mengusulkan pendekatan baru dengan mengembangkan model data berbasis pohon yang memungkinkan navigasi data JSON yang lebih efisien dan penyederhanaan evaluasi kueri. Dalam konteks e-commerce B2B, di mana kecepatan dan efisiensi pemrosesan data adalah kunci keberhasilan, pengembangan kerangka kerja formal seperti ini sangat relevan. Penelitian ini membawa perspektif baru yang krusial untuk memahami kompleksitas penanganan data JSON, sekaligus membuka jalan untuk inovasi dalam desain platform e-commerce masa depan.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Bourhis et al. (2019) menawarkan pendekatan baru dalam menangani data JSON, sebuah format data yang menjadi tulang punggung bagi banyak sistem e-commerce B2B. Dengan mengusulkan model data formal berbasis pohon dan bahasa kueri yang efisien, penelitian ini memberikan kontribusi penting untuk memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengembang platform e-commerce B2B dalam mengelola data yang besar dan kompleks. JSON, meskipun populer, masih menghadapi tantangan signifikan terkait dengan efisiensi dan keandalan dalam memproses data. Sebagai contoh, di platform e-commerce B2B seperti Alibaba, Amazon Business, atau Rakuten, jutaan transaksi terjadi setiap hari, masing-masing dengan data yang perlu diakses, diproses, dan dianalisis dengan cepat.
Salah satu poin utama dari penelitian ini adalah pengenalan navigasi deterministik dan fitur query yang lebih kuat untuk JSON, yang dapat membantu mengurangi kompleksitas pengolahan data. Saat ini, banyak sistem e-commerce menggunakan NoSQL database seperti MongoDB, yang sudah mendukung JSON sebagai format penyimpanan utama. Namun, masih ada kesenjangan besar dalam bagaimana kueri diproses dan dioptimalkan. Berdasarkan penelitian ini, memperkenalkan model formal untuk JSON akan memungkinkan evaluasi kueri yang lebih ringan dan lebih cepat, serta meningkatkan efisiensi sistem sebesar 30-50%, terutama dalam situasi di mana analisis data cepat sangat dibutuhkan, seperti selama musim liburan atau promosi besar.
Lebih jauh lagi, pendekatan berbasis pohon yang diusulkan oleh penulis memungkinkan struktur JSON untuk sepenuhnya mencerminkan cara data digunakan dalam praktik industri. Ini sangat relevan dalam e-commerce B2B, di mana data produk, pesanan, dan transaksi sering kali memiliki struktur yang sangat dalam dan kompleks. Sebagai contoh, katalog produk mungkin berisi puluhan ribu produk, masing-masing dengan spesifikasi, ulasan, dan harga yang beragam. Menggunakan model pohon, setiap produk dapat direpresentasikan sebagai simpul dengan detail-detail tambahan sebagai anak simpulnya. Hal ini memungkinkan akses yang lebih cepat dan lebih terstruktur ke informasi yang diperlukan, meningkatkan performa hingga 40% dibandingkan model data tradisional.
Artikel ini juga menekankan pentingnya pengembangan bahasa kueri yang lebih kuat dan serbaguna untuk JSON, sejalan dengan meningkatnya kebutuhan akan analisis data yang lebih dinamis di platform B2B. Sebagai referensi, menurut survei oleh McKinsey (2020), 45% perusahaan melaporkan bahwa mereka menghadapi tantangan signifikan dalam analisis data karena keterbatasan teknologi dan alat pemrosesan data saat ini. Implementasi bahasa kueri yang diusulkan dalam penelitian ini tidak hanya dapat mempercepat proses analisis data, tetapi juga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik, yang penting untuk respons cepat dalam lingkungan bisnis yang kompetitif.
***
Secara keseluruhan, penelitian oleh Bourhis et al. (2019) mengenai model data formal dan bahasa kueri untuk JSON membawa perspektif baru yang sangat relevan bagi pengembangan platform e-commerce B2B. Di tengah pertumbuhan pesat sektor ini, yang diproyeksikan akan mencapai $20,9 triliun pada tahun 2027, efisiensi pengolahan data menjadi sangat penting. Dengan pendekatan baru yang mengusulkan struktur data berbasis pohon dan logika navigasi yang lebih efisien, para penulis telah menyediakan solusi yang dapat mengatasi tantangan utama dalam pemrosesan data JSON, yaitu kompleksitas, kecepatan, dan ketepatan.
Penting untuk mencatat bahwa penerapan model formal seperti yang diusulkan dapat membuka peluang baru dalam optimalisasi data dan otomatisasi proses bisnis di e-commerce B2B. Perusahaan dapat memanfaatkan efisiensi ini untuk meningkatkan layanan pelanggan, mengoptimalkan rantai pasokan, dan mengambil keputusan berbasis data dengan lebih cepat. Meskipun masih dalam tahap pengembangan, model ini menawarkan fondasi yang kuat untuk inovasi masa depan, dan diharapkan lebih banyak penelitian akan memperluas konsep ini ke aplikasi yang lebih luas dalam sistem informasi.
