Halo Wow Friends. Hari ini kita akan kembali membahas mengenai Big Data Management; kalau kemarin ini kita sudah sama-sama melihat apa itu Big Data Management dan bagaimana itu berbeda dengan Data Storage, tentu kita sudah mulai dapat melihat bahwa ada 3 V yang sangat penting dalam Big Data Management, yaitu “Volume” (ukuran), “Velocity” (kecepatan), dan “Variety” (keragaman). Big Data Management akan selalu berhubungan dengan 3 hal tersebut karena ukuran data yang besar harus di proses dengan cepat dan baik sehingga keragaman data terjaga dan dapat di presentasikan dengan baik untuk kemajuan dan kepentingan perusahaan.
Kalau begitu, apa saja sih yang sebenarnya menjadi suatu tantangan dalam Big Data Management? Dalam artikel kali ini, kita akan coba melihat beberapa poin penting yang menjadi tantangan-tantangan utama dalam Big Data Management.
1. Kebutuhan dalam kecepatan
Bukan, ini bukan game atau film Need For Speed yang ada di konsol ataupun di layar lebar beberapa waktu yang lalu. Seperti yang kita tahu, visualisasi membantu perusahaan unuk dapat memahami dan menganalisa data lebih baik sehingga dapat mengambil keputusan yang baik juga bagi perusahaannya; hal ini dilakukan dengan mempelajari data dalam jumlah besar dan setiap detail nya, dalam waktu yang tergolong singkat. Tentunya, kecepatan memproses atau mengurus data-data tersebut akan semakin sulit dengan banyaknya detail yang harus diperhatikan dan dipelajari. Hal ini akan sangat mempersulit pengolahan data dan membuat pengolahan data menjadi lambat. Beberapa solusi yang saat ini ada yaitu dengan melalui peningkatan dari sisi perangkat keras yang digunakan dalam mengolah data, atau juga menggunakan sistem grid computing, atau mungkin kalau di era sekarang ini solusi cloud juga bisa menjadi jawaban untuk kebutuhan ini. Kecepatan pengolahan data sangatlah penting karena ini akan menjadi salah satu penentu bagi perusahaan untuk terus dapat bersaing di pasar yang ketat.
2. Pengertian data
Salah satu kunci untuk dapat memaksimalkan big data dengan baik adalah dengan mengerti setiap jenis data ataupun kategori data yang sudah terkumpul. Penting bagi seseorang yang bertugas dalam mengurus dan mengolah data yang dalam jumlah besar ini untuk mengerti apa data yang dikumpulkan, darimana data itu berasal, siapa pengguna data itu, dan juga mengerti profil general siapa yang secara langsung terlibat (baik pengguna atau pemberi data) dalam data yang di olah tersebut. Terkadang ini menjadi hal yang sangat sulit untuk diketahui namun ini sangat penting agar data yang diolah dapat di interprestasi kan dengan baik, benar, dan akurat, dan menjadi data yang bermanfaat bagi perusahaan.
3. Kualitas Data
Kualitas data menjadi sesuatu yang penting untuk diperhatikan dalam proses big data management. Seperti yang kita tahu, big data management penting bagi suatu perusahaan karena dari sana tim manajemen dari suatu perusahaan mendapat insight (pengetahuan) lebih mengenai perusahaannya baik dari sisi operasional, penjualan, ataupun pangsa pasar yang di tujukannya. Maka dari itu kualitas data haruslah baik agar manajemen dapat mengambil keputusan dengan baik dan sesuai dengan data yang akurat. Salah satu hal yang perlu diperhatikan dalam pengumpulan data adalah validasi dan relevansi data. Beberapa data yang dimiliki suatu perusahaan mungkin sudah terlalu lama sehingga tidak lagi relevan dengan pangsa pasar dan keadaan perusahaan saat ini; hal ini dapat berakibat fatal apabila manajemen salah menimbang data yang tersedia bagi mereka dalam mengambil keputusan.
4. Visualisasi dan Interpretasi data
Tak kalah pentingnya lagi adalah visualisasi dan interpretasi dari data itu sendiri. Yang perlu untuk diketahui dalam visualisasi data adalah data yang sudah di proses harus dapat ditampilkan secara ringkas dan mudah dimengerti. Tentu saja tidak ada gunanya apabila data yang sudah di proses pun pada akhirnya tidak dapat dimengerti oleh para pengambil keputusan dikarenakan oleh presentasi yang buruk yang dilakukan dari pihak yang melakukan pengolahan data; pihak ini tentunya dapat berupa manusia ataupun perangkat lunak. Hal ini terlihat mudah, tapi sangat penting untuk diperhatikan. Salah satu contohnya adalah seandainya dari data yang sudah diolah, ada sebagian kecil data yang perlu diperhatikan secara lebih; mungkin ada baiknya apabila presentasi data ini dilakukan secara terpisah dari sekumpulan data yang sudah di proses sehingga data ini langsung dapat diterima dan diperhatikan secara khusus oleh para pengambil keputusan di perusahaan anda.
Nah, dengan seiring berkembangnya teknologi dan industry-industri yang ada di era sekarang ini, semakin diperlukan lah pengolahan data yang baik dan benar agar para perusahaan dapat bersaing dengan baik di pangsa pasar yang semakin ketat sekarang ini. Pembelajaran mengenai berbagai sistem dan perangkat lunak yang dapat membantu dalam pengolahan data akan dapat sangat membantu agar kinerja dan proses operasional perusahaan saudara juga semakin baik. Tertarik untuk mengerti lebih banyak mengenai Big Data? Tetap kunjungi blog kami
