Kamis, 15 Desember 2016
Makalah Big Data
BIG
DATA
GUNA
MEMENUHI TUGAS MATA KULIAH SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
DISUSUN
OLEH :
SOFIANA
ISNTINFARANI
11150562
DOSEN
:
SEPTIA
LUTFI, S.Kom, M.Kom
STIE
BANK BPD JATENG
SEMARANG
2016/2017
KATA PENGANTAR
Puji syukur saya ucapkan kehadirat Allah SWT, karena
atas rahmat dan kerunia-Nya saya masih diberikan kesehatan dan kesempatan untuk
menyelesaikan makalah ini.
Tidak lupa saya ucapkan terimakasih kepada
teman-teman yang telah memberikan dukungan dan bantuannya dalam menyelesaikan
makalah ini.
Makalah ini dibuat dengan tujuan memberikan
informasi tentang Big Data. Sehingga akan menambah pengetahuan dan wawasan yang
luas untuk saya dan pembaca. Serta dibuat dalam tujuan pemenuhan tugas mata
kuliah Sistem Informasi Manajmenen di semester 3 ini.
Saya menyadari bahwa dalam penuisan makalah ini
banyak kekurangan, oleh sebab itu saya mengharapkan kritik dan saran yang
membangun. Dan semoga dengan selesainya makalah ini dapat bermanfaat bagi saya
khususnya dan umumnya bagi pembaca.
Semarang, 15 Desember 2016
Penulis
DAFTAR ISI
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar
belakang masalah
B. Rumusan
masalah
C. Tujuan
masalah
BAB II PEMBAHASAN
A. Pengertian
big data
B. Konsep
big data
C. Manfaat
dan sumber big data
D. Contoh
manfaat big data
BAB III PENUTUP
A. Kesimpulan
DAFTAR PUSTAKA
BAB I
PENDAHULUAN
A.
LATAR
BELAKANG MASALAH
Beberapa tahun belakangan ini, jika ditanyakan tentang apa yang sedang
menjadi trend dalam dunia Teknologi Informasi (TI), mungkin
banyak yang akan menjawab "Cloud Computing". Tetapi, sejak
awal tahun 2011 muncul istilah "Big Data" yang kemudian
menarik perhatian banyak profesional maupun pemerhati Teknologi Informasi.
Sejauh ini, perusahaan-perusahaan terkemuka telah memberdayakan infomasi dan
data dengan beragam teknologi manajemen data guna menunjang kemajuan bisnisnya.
Sebagian besar telah menggunakan tools seperti Data
Warehouse (DWH) maupun Business Intelligence (BI) serta
aplikasi manajemen harga dan penjualan lainnya sebagai alat pengolah data yang
mereka perlukan dalam aktifitas bisnis.
Sudah
banyak sekali kejadian yang merugikan perusahaan karena tidak memanfaatkan
infromasi yang ada atau bahkan membuang informasi yang didapat, hal seperti itu
sangat merugikan perusahaan karena tidak dapat memaksimalkan fungsi dari
informasi yang ada untuk mempermudah proses pengambilan keputusan, perencanan
strategis, dan perencanaan operasional. Hal seperti ini harus dapat dicegah
dengan penanganan yang baik serta perhatian yang ekstra agar informasi tersebut
dapat berguna maksimal bagi perusahaan.
Saat
ini sudah banyak perusahaan yang menyadari pentingnya pengelolaan data dengan
cara memanfaatkan big data, big data sendiri adalah “media penyimpanan data
yang menawarkan ruang tak terbatas, serta kemampuan untuk mengakodasi dan
memproses berbagai jenis data dengan sangat cepat”, hal ini jelas sangat
membantu perusahaan dalam mengelola informasi yang dimiliki perusahaan
B.
RUMUSAN
MASALAH
1. Pengertian
big data
2. Konsep
big data
3. Manfaat
dan sumber big data
4. Contoh
manfaat big data
C.
TUJUAN
MASALAH
1. Untuk
mengetahui pengertian big data
2. Untuk
mengetahui konsep big data
3. Untuk
mengetahui manfaat dan sumber big data
4. Untuk
mengetahui contoh manfaat big data
BAB II
PEMBAHASAN
A.
PENGERTIAN
BIG DATA
Big Data adalah data dengan ciri berukuran sangat
besar, sangat variatif, sangat cepat pertumbuhannya dan mungkin tidak
terstruktur yang perlu diolah khusus dengan teknologi inovatif sehingga
mendapatkan informasi yang mendalam dan dapat membantu pengambilan keputusan
yang lebih baik."
Keempat
karakterik tersebut: berukuran sangat besar (high-volume), atau sangat
bervariasi (high-variety), atau kecepatan pertumbuhan tinggi (high-velocity),
dan sangat tidak jelas (high veracity) sering disebut dengan 4V's of Big Data.
Teknologi
Big Data diciptakan untuk menangani keempat ciri di atas. Jadi jika data Anda
memiliki satu ciri saja atau beberapa kombinasi ciri di atas, tentunya dapat
memanfaatkan teknologi Big Data yang tersedia di pasaran.
Mahadata, lebih
dikenal dengan istilah bahasa
Inggris big data, adalah istilah umum untuk segala himpunan data (data set)
dalam jumlah yang sangat besar, rumit dan tak terstruktur sehingga
menjadikannya sukar ditangani apabila hanya menggunakan perkakas
manajemen basis data biasa atau aplikasi pemroses
data tradisional belaka.
Tantangannya meliputi pemerolehan,
kurasi, penyimpanan, penelusuran (search), pembagian, pemindahan, analisis,
dan visualisasi data. Tren kian membesarnya
himpunan data terjadi akibat bertambahnya informasi dari himpunan-himpunan
besar yang saling terkait, dibandingkan dengan himpunan-himpunan kecil lain
dengan jumlah total data yang sama. Korelasi baru dapat ditemukan dalam
analisis himpunan data guna "mencermati tren bisnis, menentukan
kualitas penelitian, mencegah penyakit, melawan tindak pidana,
dan mengetahui kondis lalu lintas jalan raya secara waktu nyata".
Banyak yang
telah mencoba memberikan definisi terhadap big data. Dari Wikipedia:
“Big data is
a broad term for data sets so large or complex that traditional data processing
applications are inadequate. Challenges include analysis, capture, data
curation, search, sharing, storage, transfer, visualization, and information
privacy.”
Sedangkan
definisi big data dari Gartner,
“Big data is
high-volume, high-velocity and high-variety information assets that demand
cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight
and decision making.”
Definisi big
data dari Teradata dan Hortonworks kira-kira seperti ini kalau dalam bahasa
Indonesia,
“Big Data adalah
gerakan atau inisiatif organisasi-organisasi untuk mengambil, menyimpan,
memroses, dan menganalisa data-data yang sebelumnya tidak memungkinkan atau
tidak ekonomis untuk diambil, disimpan, diproses, dan dianalisa.”
B.
KONSEP
BIG DATA
Di berbagai organisasi, terminologi “data science”, “big data”, dan
“hadoop” seakan sudah menjadi setali tiga uang. Kita akan jarang mendengar
suatu diskusi atau pembicaraan tentang salah satunya tanpa disertai yang
lainnya. Kalau melihat dari trend, data science adalah sebuah terminologi yang
mulai ngetrend di tahun 2013; ketika Hadoop dan big data sudah menjadi buzzword
di berbagai organisasi. Kita bisa melihat hal tersebut dari google search
trend.
Teknologi yang berkembang di dunia big data ada untuk memecahkan suatu
masalah atau mempermudah penyelesaian suatu masalah. Dari berbagai literatur,
terdapat 3 dimensi atau masalah utama yang big data coba selesaikan. 3 masalah
biasa disebut “The 3V of Data”, atau secara singkat disebut 3V; Volume,
Velocity, Variety.
v Volume
Mari kita bahas mulai dari volume. Salah satu permasalahan yang big data
coba pecahkan adalah meledaknya volume data yang suatu organisasi ingin simpan
atau proses. Salah satu perusahaan telekomunikasi yang pernah saya tangani
butuh menyimpan lebih dari 1 milyar record data aktivitas browsing internet
pengguna. Jangan kaget, 1 milyar
record itu hanya data sehari, dan data yang ingin dikumpulkan tentunya
berbulan-bulan.
Apakah permasalahan volume data ini hanya bisa
dipecahkan oleh big data? Jawabannya, tidak juga.Sebenarnya suatu sistem database
atau data warehouse pun bisa menyimpan data yang sangat besar. Namun, price per
terabyte Hadoop, sebagai platform big data, jauh lebih rendah dibandingkan
keduanya. Selain itu, berbeda dengan sekedar network storage, teknologi big
data tidak hanya menyediakan solusi untuk menyimpan data, namun juga untuk
mengolah dan menganalisa data bervolume besar.
Lalu, kenapa tidak semua data dilempar ke big data saja? Kenapa harus masih
memakai database atau data warehouse atau network storage? Saya akan mencoba
menjawab dengan analogi simple: mobil sport bagus untuk berlari kencang di
jalanan mulus, truk berguna untuk mengangkut barang dalam jumlah besar, mobil
MPV umumnya hemat bensin, nyaman dan mampu membawa banyak orang.
Database / data warehouse sangat ideal untuk menyimpan data yang dibutuhkan
untuk operasional day-to-day suatu organisasi, atau untuk menghasilkan report
bulanan. Namun, cost per terabyte (biaya penyimpanan) jauh lebih tinggi
dibandingkan big data platform seperti Hadoop. Oleh karena itu, untuk menyimpan data-data yang belum
diketahui nilai bisnisnya dan dalam volume besar, platform berbasis big data
seperti Hadoop memberikan solusi yang lebih masuk akal.
Lalu, sebesar apakah volume data agar bisa disebut big data? Apakah jumlah
datanya harus selalu lebih dari 1 milyar record per hari? Walaupun masih banyak
perdebatan soal ini, sekarang sudah banyak pihak yang sepakat bahwa: jika
volume data membuat data tersebut tidak ekonomis / mungkin lagi untuk disimpan
di solusi penyimpanan data tradisional (network storage / database / data
warehouse), maka “Houston, we’ve got the volume problem!”
v Velocity
Permasalahan yang kedua: data velocity atau kecepatan data dibuat. Bisa
dibilang, permasalahan ini berkaitan erat dengan permasalahan volume data,
karena kecepatan data dibuat umumnya berbanding lurus dengan volume data. Data
tidak hanya datang dalam jumlah besar, tetapi juga dalam tempo yang lebih
singkat dan bahkan ada yang real-time.
Salah satu perusahaan telekomunikasi di Australia, misalnya, butuh untuk
menganalisa kualitas koneksi internet jutaan pelanggannya secara near
real-time. Setiap beberapa menit sekali, jutaan record data jaringan ditaruh ke
platform big data, lalu dianalisa pada saat itu juga. Hasil analisa tersebut
langsung divisualisasikan ke dashboard tim jaringan, dan tim jaringan bisa
langsung bertindak apabila ada satu daerah yang mendadak mengalami penurunan
kualitas koneksi internet.
Lagi-lagi, tentu platform data konvensional juga bisa melakukan hal
tersebut. Seperti alasan pemilihan big data untuk memecahkan masalah volume
data, menyimpan dan mengolah data akan lebih ekonomis di platform big data. Beban penyimpanan dan pemrosesan data di data
warehouse akan lebih berguna apabila diutilisasi untuk data-data yang
berhubungan langsung dengan bisnis -- data transaksi, keuangan, dan pelanggan.
v Variety
Variety! Finally! Ini adalah permasalahan, yang menurut saya, “Big data
banget!”. Mengapa? Menurut saya pribadi, permasalahan ini akan sangat sulit
dipecahkan oleh data platform tradisional, baik itu database atau data
warehouse. Variety adalah permasalahan yang terjadi karena keberagaman data,
baik itu dari format file data yang masuk, maupun format / struktur dari isi
data tersebut.
Berbicara tentang masalah data variety, saya teringat salah satu project di
produsen hard disk server. Perusahaan tersebut telah memproduksi hard disk dari
tahun 90-an, dan apabila telah terpasang di server, hard disk itu akan
mengirimkan log pemakaian blok-blok memori hard disk secara periodik. Data log
tadi akan dianalisa untuk mencari part yang bermasalah dari hard disk (apabila
ada laporan dari customer). Jika diketahui part mana yang bermasalah,
perusahaan tersebut bisa mencari hard disk lain yang menggunakan part yang sama
dan dari batch produksi yang sama. Perusahaan tersebut lalu bisa mengganti hard
disk lainnya sebelum hard disk itu rusak dan customer komplain.
Permasalahannya, data-data tersebut dikirimkan dalam format yang
berbeda-beda. Untuk 1 data yang sama saja, bisa berbagai macam variasi format
atau struktur data. Ada yang berupa file XML, CSV, TSV, dan bahkan ada yang
dikompresi dalam format GZip, Zip, dan Tar.
Karena kasus seperti ini bukan tidak mungkin terjadi, platform big data memungkinkan kita untuk
“store first, define structure later”. Pada Hadoop, contohnya, kita bisa
menaruh file-file tadi dalam format mentahnya, lalu kita kelompokkan saja
file-file yang sejenis. Lalu ketika kita butuh membaca data, baru kita gunakan
tools yang tersedia untuk mengekstrak sisi data. Hal ini dengan implementasi
database atau data warehouse di mana kita harus menerapkan dan meng-enforce
skema/struktur ketika kita memulai akuisisi data.
C.
MANFAAT
DAN SUMBER BIG DATA
MGI (2011)
menyebutkan manfaaat potensial dari big data di antara sektor swasta dan
publik, diidentifikasi lima cara big data dapat membuat suatu
value:
·
Segmentasi
audiens untuk menyesuaikan aktivitas: Kapasitas pengumpulan data dan
segmentasi audiens didasarkan-database telah menjadi kunci penggerak penggunaan
oleh banyak organisasi seni berdasarkan strategi data operasi inti organisasi
(seperti database).
·
Menciptakan
transparansi : membuat big data dapat lebih mudah
diakses oleh yang berkepentingan (stakeholder) yang relevan secara tepat
waktu dapat menciptakan nilai yang luar biasa. Dalam hal ini big data dapat di
integrasikan sehingga informasi yang dibutuhkan dapat diperoleh lebih efisien.
·
Mendukung /
mengganti keputusan manusia dengan algoritma yang diotomatiskan: Analisa
dengan bantuan algoritma dapat meningkatkan pengambilan keputusan, meminimalkan
resiko, dan menggali wawasan yang berharga, yang dapat dilakukan secara
otomatis. Meskipun keputusannya belum tentu otomatis.
·
Mengaktifkan
eksperimentasi : karena pembuatan dan penyimpanan transaksi dalam
bentuk digital, organisasi/perusahaan dapat mengumpulkan data lebih akurat dan
kinerja yang lebih terperinci.
·
Berinovasi
model bisnis, produk dan layanan baru : Big data memungkinkan perusahaan
membuat produk dan layanan baru, meningkatkan yang sudah ada, dan menciptakan
model bisnis yang sama sekali baru.
Karena cara
mengamankan keunggulan kompetitif dari data besar (big data) masih
berkembang, beberapa CEO percaya bahwa inisiatif big data harus
menjadi tanggung jawab khusus departemen TI atau pemasaran, dimana jumlah data dengan skala besar paling sering berkumpul, dianalisis, dan diterapkan. Oleh karena itu berkaitan dengan big data ini, berikut adalah beberapa hal yang bisa menjadi pandangan CEO dan teamnya, a) kesempatan dapat berasal dari menyempurnakan operasi inti untuk membuat jalur bisnis baru – meskipun dalam industri yang sama, b) Agar berguna, data harus digunakan bersama (diantara organisasi), c) apakah sebuah perusahaan merencanakan inisiatif tunggal yang besar atau yang lebih kecil dengan jumlah banyak, tim senior harus secara aktif berencana untuk mengambil keuntungan dari peluang yang dihasilkan.
menjadi tanggung jawab khusus departemen TI atau pemasaran, dimana jumlah data dengan skala besar paling sering berkumpul, dianalisis, dan diterapkan. Oleh karena itu berkaitan dengan big data ini, berikut adalah beberapa hal yang bisa menjadi pandangan CEO dan teamnya, a) kesempatan dapat berasal dari menyempurnakan operasi inti untuk membuat jalur bisnis baru – meskipun dalam industri yang sama, b) Agar berguna, data harus digunakan bersama (diantara organisasi), c) apakah sebuah perusahaan merencanakan inisiatif tunggal yang besar atau yang lebih kecil dengan jumlah banyak, tim senior harus secara aktif berencana untuk mengambil keuntungan dari peluang yang dihasilkan.
Dari manakah
sumber big data diperoleh?
Sumber Big Data Baru :
Digitalisasi Industri
Media/Entertainment : Industri
media/ entertainment berpindah ke perekaman, produksi dan pengiriman digital
dalam beberapa tahun terakhir dan saat ini mengumpulkan konten dalam jumlah
yang besar.
Healtcare: Industri
perawatan kesehatan secara cepat berpindah ke perekaman medis elektronik dan
image.
Life Sciences : Biaya yang
rendah pada sequencing gen dapat menghasilkan puluhan terabyte informasi
yang harus dianalisa untuk mencari variasi genetik dan efektivitas pengobatan
yang potensial
Video Surveillance: Video
surveilans masih transisi dari CCTV ke kamera IPTV dan sistem perekaman, dimana
organisasi dapat menganalisis pola perilaku (keamanan dan peningkatan
pelayanan).
Transportasi,
Logistik, Retail, Utilities dan Telekomunikasi:
Data sensor
yang dihasilkan pada tingkat percepatan dari transceiver GPS, pembaca tag RFID
dan ponsel (rekaman data panggilan [CDR]), data yang digunakan untuk
mengoptimalkan operasi dan mendorong operasional intelijen bisnis (BI) untuk
mewujudkan peluang bisnis langsung.
D.
CONTOH
MANFAAT BIG DATA
Beberapa contoh manfaat big data yang dapat disebutkan
:
- Perusahaan ritel dapat
menggunakan informasi dari social media seperti Facebook, Twitter, Google+
untuk menganalisis bagaimana perilaku, persepsi pelanggan terhadap suatu
produk atau brand dari perusahan.
- Perusahan manufaktur dapat
memantau kondisi peralatan setiap saat (real-time), sehingga dapat
memperkirakan waktu terbaik untuk mengganti peralatan. Karena mengganti
terlalu cepat akan merugikan/buang-buang uang atau kalau terlambat akan
menyebabkan produksi terganggu karena kerusakan peralatan.
- Perusahaan manufaktur juga bisa memantau produk
yang baru launching melalui social sedia untuk mengetahui apakah ada isu after-sales sehingga dapat mencegah kegagalan
garansi yang menyebabkan publikasi besar yang dapat merusak citra produk
dan perusahaan.
- Perusahaan periklanan dapat
menggunakan informasi dari social media untuk mengetahui tanggapan
terhadap promosi/iklan yang baru diluncurkan.
- Rumah sakit dapat merekam
catatan medis pasien sehingga big data tersebut bisa digunakan untuk
menganalisis kecenderungan sakit pasien
- Pemerintahan dapat menggunakan
informasi dari social media untuk mengetahui tingkat kepuasan masyarakat
terhadap pemerintah
- Jasa Keuangan dapat menggunakan
analisis big data untuk melihat aplikasi asuransi yang dapat segera
diproses, dan mana yang perlu divalidasi dengan dilakukan kunjungan oleh
agen asuransi
- Jasa Perbankan dapat
menggunakan rekaman transaksi nasabah untuk mengetahui kemungkinan adanya
kegiatan kejahatan seperti pencucian uang, atau juga untuk merekam catatan
kebiasaan karyawan dalam rangka mendeteksi kemungkinan fraud.
·
Tim olahraga dapat menggunakan big data untuk tracking penjualan tiket, mengetahui kondisi
pemain dan probabilitas akan mengalami cedera dan bahkan strategi bermain dari
tim.
BAB III
PENUTUP
A.
KESIMPULAN
Berdasar
uraian diatas, dapat ditarik kesimpulan bahwa Big Data itu adalah limpahan data
dengan volume dan ragam yang melampaui kapasitas sistem manajemen data
konvensional, yang terbentuk dari meluasnya penggunaan internet maupun
pemanfaatan teknologi informasi yang semakin canggih, dan memiliki tiga ciri
khas : volume, variety,
velocity.
DAFTAR PUSTAKA
- https://id.wikipedia.org/wiki/Big_data
- http://www.apaitubigdata.com/p/apa-itu-big-data.html
- http://datascience.or.id/2015/08/15/konsep-big-data/
- http://sis.binus.ac.id/2015/07/30/sumber-dan-manfaat-big-data/
- http://noviardisyamsuir.blogspot.co.id/2016/03/contoh-big-data-di-berbagai-bidang.html
- http://adhityaibarda.blogspot.co.id/2014/03/big-data.html
- http://www.teknologi-bigdata.com/2013/12/memahami-definisi-big-data.html
Langganan:
Postingan (Atom)