Big Data
Pengelolaan data yang beragam dengan jumlah yang
sangat besar membutuhkan suatu cara yang efektif untuk mengolahnya, terlebih
jika informasi yang dihasilkan dari data tersebut dibutuhkan untuk membantu
membuat keputusan bagi pemangku kebijakan. Diperlukan cara yang cepat dan tepat
untuk dapat mengolah data tersebut menjadi informasi. Oleh karena itu prinsip
Big Data sangat cocok diterapkan, dimana prinsip Big Data yaitu untuk dapat mengelola
data yang sangat banyak dan beragam, serta mengolahnya menjadi informasi yang
dibutuhkan dalam waktu yang sangat singkat.
Pengertian
Data
(R. Kelly Rainer,
2011) Data, menunjuk pada deskripsi dasar akan benda,event, aktivitas, dan transaksi yang terdokumentasi,
terklasifkasi,dan tersimpantetapi tidak terorganisasi untuk dapat memberikan suatu arti yang spesifk.
Berdasarkan pengertian di
atas, data merupakan hal paling mendasarr yang dibutuhkan perusahaan yang dapat diperoleh dari proses-proses operasional sehari-hari maupun sumber luar yang akan diolah menurut keinginan perusahaan .
Bagaimana Metode analisis Big Data ?
Di era Informasi ini, tidak
ada kesulitan untuk mendapatkan data. Kuncinya terletak pada memilah-milah
volume data yang tersedia untuk bisnis dan organisasi yang dibuat, dengan
demikian menafsirkan implikasinya dengan benar. Mungkin, beberapa metode
analisis statistik dapat membantu menemukan beberapa keputusan yang terbaik.
Berikut adalah lima metode
analisis statistik mendasar yang dapat kita mulai, bersama dengan hal-hal yang
harus kita perhatikan.
1. MEAN
Lebih dikenal sebagai
rata-rata, rata-rata aritmatika adalah jumlah dari daftar angka dibagi dengan
jumlah item dalam daftar. Dengan menggunakan metode mean, kita dapat menentukan
tren keseluruhan kumpulan data atau
memperoleh snapshot cepat data kita. Metode ini menawarkan keuntungan
perhitungan yang sederhana dan cepat.
Hal-hal yang harus diperhatikan
Jika digunakan sendiri,
rerata adalah alat yang berbahaya, dan dalam beberapa set data, itu juga
terkait erat dengan mode dan median. Ingat, dalam kumpulan data dengan
distribusi miring atau angka outlier yang tinggi, berarti sama sekali tidak
memberikan jenis akurasi yang dibutuhkan untuk keputusan yang bernuansa baik.
2. DEVIASI STANDAR
Ini adalah ukuran dari
penyebaran data di sekitar rata-rata. Sementara standar deviasi yang tinggi
berarti data menyebar luas dari rata-rata, sinyal deviasi rendah yang
kebanyakan data selaras dengan rata-rata. Metode analisis statistik ini berguna
untuk menentukan dispersi titik data dengan cepat.
Hal-hal yang harus diperhatikan
Mirip dengan mean, standar
deviasi juga menipu jika diambil sendiri. Misalnya, jika data memiliki banyak pola
yang aneh seperti kurva yang tidak normal, standar deviasi tidak akan memberi
kita semua informasi yang diperlukan.
3. REGRESI
Hubungan antara variabel
dependen dan penjelas dimodelkan menggunakan metode regresi. Garis regresi
membantu menentukan apakah hubungan itu kuat atau lemah, serta tren dari waktu
ke waktu.
Hal-hal yang harus diperhatikan
Regresi tidak terlalu
bernuansa dan pola yang aneh pada scatterplot (dan juga alasannya) sangat
penting. Misalnya, titik data terpencil dapat mewakili produk dengan penjualan
tertinggi. Sifat garis regresi sedemikian rupa sehingga kita tergoda untuk
mengabaikan outlier ini.
4. PENENTUAN VOLUME SAMPEL
Sampel melakukan pekerjaan
dengan baik ketika kumpulan data besar dan tidak ingin mengumpulkan informasi
dari setiap elemen dataset. Kuncinya terletak pada menentukan ukuran yang tepat
untuk sampel menjadi akurat.
Hal-hal yang harus diperhatikan
Saat menganalisis variabel
baru yang belum diuji dalam kumpulan data, kita harus mengandalkan asumsi
tertentu, yang mungkin sepenuhnya tidak akurat. Jika kesalahan seperti itu
masuk ke penentuan ukuran sampel kita, itu dapat mempengaruhi sisa analisis
data statistic kita.
5. PENGUJIAN HIPOTESIS
Metode ini adalah tentang menguji apakah premis tertentu
benar untuk set data kita. Hasil tes ini signifikan secara statistik jika
hasilnya tidak mungkin terjadi secara acak.
Hal-hal yang harus diperhatikan
Metode analisis statistik ini menambah banyak wawasan pada
portofolio pengambilan keputusan kita.
Contoh Studi Kasus Penggunaan
Analisis Big Data
Implementasi kasus analisis Big data
lebih dominan pada bidang bisnis suatu organisasi. Berikut contoh beberapa
kasus studi Big Data :
1. Google
Big
Data dan Big Business berjalan beriringan,ini pertama seri di mana akan
memeriksa berbagai kegunaan dunia perusahaan terkemuka membuat jumlah digital
yang tak ada habisnya informasi yang diproduksi dunia setiap hari.
2. GE
General
Electric - pusat kekuatan harfiah dari sebuah perusahaan yang terlibat di
hampir setiap bidang industri, telah meletakkan dasar apa yang dengan megahnya
disebut Industri Internet untuk beberapa waktu sekarang.
3. Cornerstone
Karyawan
adalah aset terbesar bisnis dan juga terbesar biaya. Jadi mengenai formula yang
tepat untuk memilihnya, dan menjaga mereka, sangat penting. Satu perusahaan menawarkan
solusi unik untuk membantu orang lain mengatasi tantangan ini adalah
Cornerstone. Saya akan memberikan gambaran singkat tentang apa yang mereka
lakukan, dan mengapa ini merupakan contoh data besar yang penting - tetapi
kontroversial - analisis yang mendorong pertumbuhan bisnis.
4. Microsoft
Sejak
didirikan pada tahun 1975 oleh Bill Gates dan Paul Allen, Microsoft telah
menjadi pemain kunci di hampir setiap jurusan maju dalam penggunaan komputer,
di rumah dan dalam bisnis
5. Facebook
Facebook
- itu adalah jejaring sosial terbesar di dunia oleh yang sangat besar margin,
dan kebanyakan dari kita terbiasa menggunakannya untuk berbagi rincian kehidupan
kita sehari-hari dengan teman dan keluarga kita. Bukan rahasia lagi sekarang
kami juga membaginya dengan pengiklan mereka, tetapi itu belum menunda sebagian
besar dari kita menggunakannya! Jadi, inilah singkat tentang bagaimana Facebook
telah menjadi salah satu perusahaan paling sukses di dunia dalam mengumpulkan
data kita dan mengubahnya menjadi laba dan mengapa beberapa orang berpikir
praktik bisnisnya kadang-kadang melampaui harapan.
Daftar Pustaka
Marr,
Bernard. 2015. Big Data Case Study
Collection. https://www.bernardmarr.com/img/bigdata-case-studybook_final.pdf
https://www.codepolitan.com/mengenal-big-data
https://media.neliti.com/media/publications/233736-studi-implementasi-sistem-big-data-untuk-857db2bd.pdf
https://media.neliti.com/media/publications/233736-studi-implementasi-sistem-big-data-untuk-857db2bd.pdf
