Big Data, Apanya yang "Big" sih?

Ada sesuatu yang mengusik pikiran. Sebenarnya apa yang ada di benak orang ketika dia menulis tentang big data? 

Apakah mereka berpikir big data itu seperti bongkahan batu besar? Atau seperti pernak-pernik kecil dengan jumlah banyak, karena ada yang mengatakan jumlah 110 juta data itu banyak sehingga pasti di-mark up 100 kali? Bahkan ada yang tanya dimana disimpan data-data itu?

Memang kenyataannya, definisi dari big data itu beragam. Akan tetapi, harus diingat bahwa paling tidak ada 4 unsur yang harus terpenuhi kalau kita mau berbicara tentang big data. Unsur itu biasa juga disebut 4V.

Pertama adalah Volume. Ini pasti mudah dimengerti, karena memang jumlah data yang banyak (besar), menjadi unsur utama. Dari namanya saja, "big" kan?

Kedua adalah Variety atau keragaman. Jadi datanya itu, bukan saja data yang terstruktur atau mempunyai definisi khusus. Contohnya ketika Anda bermain dengan data menggunakan Microsoft Excel.

Ada juga data yang tidak terstruktur misalnya email, video, gambar, suara dan lainnya. Data-data ini biasanya juga berurutan sesuai waktu. Dengan kata lain, data yang diperoleh saat itu (real time) lebih penting sehingga banyak digunakan.

Karena keragamannya, maka data tidak melulu diperoleh melalui internet. Beberapa data diperoleh melalui sensor yang dipasang di jalan, alat rumah tangga seperti kulkas, pendingin ruangan, dari vending machine, dari kalung yang dipasang pada leher hewan kesayangan, dan lain-lain. 

Data-data ini bisa diperoleh tidak melalui internet, namun melalui jaringan tertutup maupun jaringan khusus. Bahasa kerennya, private net, atau proprietary net.

Ketiga adalah Velocity, atau seberapa sering data diperbarui dan diambil. Data yang sering diperbarui dan diambil, mempunyai nilai lebih dibandingkan dengan data yang diperbarui seminggu sekali, tiga hari sekali bahkan setiap hari.

Sensor yang dipasang pada alat (istilah kerennya Internet of Thing) saja, bisa memperbarui data setiap detik, bahkan lebih singkat dari itu.

Terakhir, ada unsur Value atau kegunaan. Pengolahan data yang mempunyai nilai adalah salah satu unsur penting.