Mitos Mengenai "Big Data"

Begitu banyak sensasi tentang big data sehingga tidak terhindarkan jika ada beberapa hal beredar soal big data belum tentu kebenarannya. Di bawah ini merupakan 'fakta' tentang big data yang terdengar benar, namun sesungguhnya hanyalah dilebih-lebihkan.

Semuanya tentang ukuran

Ukuran -- volume -- hanyalah salah satu karakteristik dari Big Data. Hal lain seperti variety atau velocity dari data itu sendiri juga sama pentingnya. Data akan mengalir lebih cepat dari sebelumnya -- dan semakin cepat perusahaan mengolahnya, semakin up to date dan relevan hasilnya. Data juga tersedia dalam bentuk yang semakin beragam - variasi data yang lebih besar berarti akan ada lebih banyak cara untuk melihat tantangan - dan lebih cenderung menemukan solusi inovatif untuk bisnis.

Big Data butuh dana besar

Memang benar adanya bahwa lembaga pemerintahan dan perusahaan multi-nasional menginvestasikan banyak uang ke dalam data center berukuran raksasa dengan kecepatan tinggi dan mesin yang super pintar serta mempekerjakan data scientist kompeten dan handal yang tentu saja tidak murah juga. Namun, hal ini tidak sepenuhnya benar. Di era sekarang, di mana penggunaan big data menjadi lebih universal tiap harinya, biaya yang dibutuhkan untuk big data juga semakin murah, apalagi pilihan big data analitik dan tool juga bertambah banyak saat ini. Jadi tidak ada alasan untuk khawatir, karena dengan budget yang terbatas, perusahaan sudah bisa menggunakan big data. 

Big Data hanya bermanfaat untuk departemen IT

Dekade lalu, computer hanya dimiliki dan digunakan oleh satu departemen, yaitu departemen IT. Namun, seiring semakin terjangkaunya dan mudah diaksesnya computer, tidak aneh lagi jika saat ini setiap departemen di perusahaan sudah menggunakan computer untuk kegiatan operasional sehari-hari. 

Prinsip yang sama juga berlaku pada data -- walaupun kelihatannya rumit, tapi akan sangat sia-sia jika big data hanya digunakan oleh IT departemen sendiri dikarenakan banyak bidang bisnis perusahaan lainnya yang dapat memanfaatkan teknologi ini untuk mendapatkan asset berharga. Semua karyawan akan bisa melakukan pekerjaannya dengan lebih baik dan lebih efisien jika mereka memiliki akses pada data yang tepat, dan karyawan yang bekerja dengan lebih baik merupakan salah satu kunci agar bisnis perusahaan bisa menjadi sukses.

Data analis, data scientist, dan data engineer melakukan satu jobdesk yang sama

Data engineer, data analis, dan data scientist merupakan anggota berharga untuk setiap bisnis di berbagai industri dan cakupan. Namun mereka semua memiliki pekerjaan yang berbeda tapi tetap tak bisa dipisahkan.

Baik data scientist, data engineer, maupun data analis memiliki tugas dasar yang sama, yaitu mereka sama-sama menganalisis data. Tapi memang ada beberapa komponen pekerjaan mereka yang berbeda.

Data engineer merupakan arsitek dari data yang anda miliki. Dengan semakin bertumbuhnya bisnis, mereka akan menggunakan berbagai tool untuk mengukur infrastruktur. Semakin banyak data berarti sama dengan semakin banyak beban yang akan ditanggung sistem. Data engineer bertugas untuk mengoperasikan data management dan data warehouse tool untuk bisnis anda.

Data analis mengumpulkan data dan melakukan berbagai perhitungan statistical deskriptif pada dataset yang telah ada (dengan bantuan data engineer) kemudian melaporkan hasilnya.

Data scientist diharapkan dapat masuk lebih dalam lagi. Mereka menarik dataset yang spesifik -- dan berukuran besar untuk menjawab pertanyaan tertentu.

Hal-hal di atas tentunya tidak semuanya merupakan mitos. Tergantung jenis analitik tool yang digunakan sebuah perusahaan. salah satu analitik tool yang mampu membuktikan semua hal di atas merupakan mitos adalah Paques, big data analitik hasil kreasi Indonesia. Paques mampu mengolah data berukuran besar maupun kecil, struktur maupun tidak terstruktur untuk menjadi asset yang dibutuhkan perusahaan dalam waktu singkat. 

Paques juga tergolong terjangkau bagi bisnis segala ukuran karena Paques menawarkan berbagai level analitik, mulai dari entry level hingga enterprise. Dengan teknologi self-service analitik, Paques juga tidak hanya dapat digunakan oleh sumber daya dari departemen IT, tapi semua karyawan berbagai divisi dengan latar belakang apapun bisa menggunakan Paques untuk mengolah data-data yang ada. Jika perusahaan mencari big data analitik yang versatile dan mampu menjawab segala kebutuhan, mengapa tidak mencoba Paques?