Teroopong – Big Data memiliki lima karakteristik utama yang dikenal sebagai 5V: kecepatan (velocity), volume, nilai (value), variasi (variety), dan kebenaran (veracity). Memahami konsep 5V ini membantu para ilmuwan data dalam memaksimalkan manfaat data dan memungkinkan organisasi untuk lebih fokus pada kebutuhan pelanggan.
Awalnya, konsep Big Data hanya mencakup 3V: volume, kecepatan, dan variasi. Seiring perkembangan waktu, nilai dan kebenaran ditambahkan ke dalam konsep ini, membantu ilmuwan data lebih efektif dalam mengkomunikasikan karakteristik penting dari Big Data.
Meskipun organisasi tidak diharuskan mengikuti panduan data terkait 5V secara khusus, memahami karakteristik utama Big Data sangat penting untuk mengekstrak nilai secara efektif dan membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas.
Pengertian Big Data
Big Data adalah gabungan dari berbagai jenis data—baik terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur—yang dikumpulkan oleh organisasi untuk diproses dan diekstraksi guna mendapatkan wawasan yang berguna. Data ini digunakan dalam proyek pembelajaran mesin, pemodelan prediktif, dan aplikasi analitik lainnya.
Dengan memanfaatkan Big Data, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan, serta menjalankan kampanye pemasaran yang lebih personal dan terukur. Contohnya, melalui analisis Big Data, perusahaan dapat memahami perilaku pelanggan lebih baik, yang kemudian dapat digunakan untuk menyempurnakan strategi pemasaran guna meningkatkan keterlibatan dan konversi pelanggan.
Karakteristik Big Data 5V
Berikut ini lima karakteristik utama Big Data yang dikenal sebagai 5V:
1. Volume
Volume merujuk pada ukuran dan jumlah data yang dikumpulkan. Semakin besar volume data, semakin besar kemungkinannya dianggap sebagai Big Data. Konsep Big Data ini terus berkembang seiring dengan kemajuan teknologi dan daya komputasi.
Misalnya, perusahaan yang mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar dapat memperoleh wawasan tentang perilaku pelanggan, preferensi produk, dan tren pasar, yang dapat digunakan untuk meningkatkan operasi dan pengambilan keputusan bisnis.
2. Velocity
Kecepatan merujuk pada seberapa cepat data dihasilkan dan diproses. Kecepatan ini sangat penting bagi perusahaan yang membutuhkan data secara real-time untuk membuat keputusan bisnis yang cepat dan tepat.
Misalnya, dalam industri keuangan, data pasar harus diproses secara real-time untuk mengambil keputusan investasi yang tepat, karena setiap detik dapat berpengaruh besar terhadap keuntungan.
3. Variety
Variety mencerminkan kemampuan untuk menangkap berbagai jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur seperti gambar, video, suara, file log, dan lain sebagainya. Data ini dapat memberikan wawasan baru bagi bisnis jika diproses dengan alat analitik yang tepat.
Dengan kemampuan ini, organisasi dapat mengambil manfaat dari informasi baru dan menemukan pola-pola berharga yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan strategi bisnis.
4. Veracity
Veracity berkaitan dengan kualitas dan keakuratan data yang dikumpulkan. Data yang tidak akurat atau tidak lengkap dapat menyebabkan kesalahan yang serius. Oleh karena itu, tingkat kepercayaan terhadap data yang dikumpulkan menjadi sangat penting.
Misalnya, dalam bidang medis, jika informasi tentang obat yang dikonsumsi pasien tidak akurat, ini dapat menimbulkan risiko serius bagi pasien.
5. Value
Nilai (value) adalah elemen yang paling penting dalam konteks bisnis. Jika Big Data tidak dapat menghasilkan nilai yang bermanfaat dalam waktu yang tepat, maka data tersebut tidak berguna. Oleh karena itu, proyek Big Data harus selalu dirancang untuk menghasilkan nilai tertentu sejak awal.
Nilai yang dihasilkan bergantung pada kemampuan tim analisis dan peneliti dalam merancang dan mengimplementasikan solusi berbasis data.
Kesimpulan
Awalnya, Big Data dikenal dengan tiga karakteristik utama: Volume, Velocity, dan Variety. Namun, seiring berkembangnya teknologi dan peningkatan kebutuhan industri, dua karakteristik tambahan, yaitu Veracity dan Value, ditambahkan, menjadikan konsep ini dikenal sebagai 5V.
Pemahaman tentang 5V Big Data sangat penting dalam merancang arsitektur data yang efektif. Di era yang semakin berpusat pada data ini, analisis Big Data berada di garis depan inovasi, dan organisasi yang mampu memanfaatkan potensi Big Data akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan.
