Vox Pop: Konsep, Proses dan Pengembangan Big Data (2)

Bab II. Bigdata : Konsep, Proses dan Trend Perkembangan Bigdata Bab. II.

1. Konsep Big data Sebelum membahas pengertian big data, berbagai sumber data yang disarikan dalam hostingtribunal.com menyediakan data berikut sebagai gambaran terkait industry berbasis data yang mekin berkembang. 

Berikut adalah beberapa contoh gambaran nya: * Penggunaan search engine google mencapai 40.000 search querries per detik atau 1,2 trillion pencarian dalam setahun; * Aplikasi penyiaran video Youtube menyajikan hampir 300 jam video baru per menit. Data dari Youtube yang tersimpan di server nya mencapai 1 exabyte (1 billion GB); * Pengguna mengupload 100 TB data melalui facebook per hari. Setiap menit, pengguna FB mengirimkan 31 milhyar pesan dan menonton 2,7 juta video; * Pengolahan data bigdata menunjukkan bahwa setiap orang menggunakan HP nya untk keperluan pengambilan foto (80%), dengan asumsi jumlah gadget yahg berdar di pasar saat ini, terdapat kebutuhan untuk penyimpanan data yang besar untuk waktu ke depan; * Peralatan pintar seperti smartwatch, smartfitness dan sejenisnya, memproduksi 5 QB data per hari; * Prediksi penyimpanan data berbasis cloud akan meningkat, estimasi pengguna akan menyimpan 30% datanya dalam server berbasis cloud; * Google menggunakan arsitektur server bigdata yang memungkinkan dia untuk menggunakan 1.000 server secara kolabroasi untuk menyediakan search engines yang digunakan saat ini. Metode open source untuk kolaborasi komputasi juga digunakan oleh perusahaan Hadoop yang selama ini menunjukan annual growth rate bisnisnya sebesar 58%; Terlepas dari perkembangan pesat yang dicapai sampai saat ini, belum ada definisi baku mengenai big data. Namun demikian, terdapat kesepahaman stakeholder mengenai Konsep atau pengertian big data itu sendiri. Secara praktis, big data adalah kumpulan data yang diolah oleh institusi tertentu untuk keperluan penyajian informasi seperti machine

Proses Pengolahan dan Penyimpanan Big Data Kebutuhan pengelolaan bigdata yang termasuk dalam proses pengolahan dan penyimpanan untuk perusahaan mensyaratkan pembangunan infrastruktur MIS. Spesifikasi hardware berupa komputer dan server dengan kemampuan memproses data dalam volume besar dalam berbagai tipe dengan tingkat kecepatan yang tinggi tidak dapat dilakukan oleh perangkat hardware standar. Diperlukan rangkaian computer dengan rangkaian server yang terkoneksi (jaringan server) untuk melakukan proses pengolahan secara kolaboratif. Untuk membangun jaringan hardware dengan infrastruktur MIS yang memadai juga merupakan tantangan tersendiri bagi perusahaan. Ketersediaan cloud computing yang bersifat publik membantu peruahaan untuk melakukan proses pengolahan dan penyimpanan big data secara efisien. Jasa akses terhadap cloud computing berbasis penggunaan, dimana perusahaan akan membayar fee terkait penggunaan big data yang disimpan dalam cloud server dengan basis biaya per akses dan fee storage. 

Tantangan Pengelolaan Big Data Selain pengolahan dan storage, desain arsitektur MSI untuk big data menjadi tantangan bagi perusahaan pengguna. Desain jaringan MIS yang mencakup hardware dan aplikasi lunak beserta SDM pengelola harus disesuaikan dengan kebutuhan pengguna yang seringkali sangat spesifik. Hal ini menjadi tantangan bagi tim perancang untuk memilih teknologi yang dapat mendukung sepenuhnya kebutuhan pengguna. Contoh sederhana adalah SDM pengelola big data (spesifikasi data scientist) memiliki skill yang berbeda dengan database administrator. Dalam hal ini, pengguna bisa memilih antara membangun sendiri jaringan MIS big data private atau memanfaatkan jaringan cloud public yang ditawarkan oleh beberapa provider. 8 Selain desain jaringan, pengguna juga menghadapitantangan dalam proses penyajian data untuk kepentingan analisa. Dengan tipikal karakteristik big data, seringkali sulit unutk menjembatani antara keperluan informasi atau analisa dengan data yang daopat disediakan. Penggunaan katalog data seringkali dijadikan perantara antara unit pengelola data di perusahaan dengan unit yang membutuhkan informasi dan analisa. Data yang dikatalogkan sudah dipastikan lolos dari tahapan cleansing serta setelah melalui proses revisi dan feedback, kegunaan nya akan makin mendekati kebutuhan unit yang bersangkutan. Pada awalnya, tidak terdapat banyak regulasi terkait data yang dikumpulkan dan dioleh untuk kepentingan perusahaan. Sejalan dengan peningkatan volume dan traffic data, mulai muncul concern terhadap penyalahgunaan data personal, utamanya berupa pembobolan data pribadi atau penyalahgunaan informasi pribadi dan seterusnya. Berangkat dari makin tingginya concern terhadap perlindungan data konsumen tersebut, EU pada Mei 2018 mengeluarkan peraturan perlindungan data. Regulasi tersebut membatasi jenis dan tipe data yang dapat dikumpulkan oleh perusahaan dan yang memutuhkan persetujuan dari konsumen individual serta memenuh prinsip kepatuhan sesuai peraturan. Regulasi tersebut juga memberikan peluang bagi konsumen untuk meminta perusahan melakukan penghapusan data atas permintaan konsumen. Sementara di Amerika Serikat, negara bagian California akan memberlakukan regulasi serupa pada 2020. Prinsip regulasinya hamper sama dengan EU, dimana regulasi memberikan ruang bagi individual terkait pengumpulan dan penggunaan informasi personal oleh perusahaan. Terdapat beberapa kasus investigasi yang dilakukan institusi penegak hokum di Amerika Serikat, terkit dengan praktek pengumpulan dan penjualan data individu kepada beberapa perusahaan unutk penggunanaan yang tidak diketahui jelas.