Tahukah Anda? Lebih dari 80 persen tontonan Netflix berasal dari rekomendasi berbasis big data analytics. Setiap klik, pencarian, dan kebiasaan menonton Anda dianalisi secara real-time untuk menghadirkan konten yang benar-benar relevan. Hasilnya? Pengalaman personal yang terasa natural, tapi sebenarnya dikendalikan oleh miliaran data.
Dan Netflix bukan satu-satunya. Kini, perusahaan dari berbagai sektor—ritel, keuangan, kesehatan, hingga manufaktur—berlomba-lomba memanfaatkan big data analytics sebagai pendorong inovasi dan efisiensi.
Apa Itu Big Data Analytics?
Big Data Analytics adalah proses menganalisis data dalam skala besar untuk menemukan pola, tren, dan insight yang berguna bagi pengambilan keputusan. Dengan bantuan teknologi seperti AI, machine learning, dan sistem pemrosesan data modern, data dari berbagai sumber—baik yang terstruktur maupun tidak—dapat diolah dengan cepat dan efisien. Dari sini, bisnis bisa memahami perilaku pelanggan, memprediksi arah pasar, dan menyusun strategi yang lebih tepat sasaran.
Bagaimana Big Data Analytics Bekerja?
Proses big data analytics dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber—mulai dari log aplikasi, transaksi digital, sensor IoT, hingga interaksi pengguna di media sosial. Data ini kemudian melalui tahap preprocessing: dibersihkan dari duplikasi atau error, lalu diorganisasi ke dalam format yang bisa dianalisis secara efisien. Di tahap ini, digunakan teknologi seperti data lake, ETL pipelines, dan cloud storage yang mampu menangani skala data yang besar dan beragam.
Setelah itu, data dianalisis menggunakan algoritma machine learning, statistik, dan pemodelan prediktif. Proses ini dilakukan di atas platform komputasi seperti spark atau sistem berbasis cloud, memungkinkan analisis berjalan cepat meskipun datanya kompleks. Hasil analisis divisualisasikan dalam bentuk dashboard atau insight otomatis yang dapat langsung digunakan untuk mendukung keputusan strategis.
Tipe-Tipe Data dalam Dunia Big Data
Data kini hadir dari berbagai arah—mulai dari transaksi digital hingga unggahan media sosial. Tapi, tidak semua data datang dalam bentuk yang rapi dan langsung bisa digunakan. Memahami perbedaan jenis-jenis data ini jadi langkah penting untuk tahu bagaimana cara mengolahnya secara tepat dalam konteks big data. Penasaran apa saja bentuk data yang termasuk dalam big data? Berikut tiga tipe utamanya.
Structured Data
Structured data adalah jenis data yang paling teratur, biasanya tersimpan dalam format tabel dengan baris dan kolom yang jelas. Contohnya termasuk data penjualan, catatan keuangan, atau informasi pelanggan dalam database relasional. Karena rapi dan konsisten, structured data mudah dikelola dan dianalisis menggunakan tools seperti SQL.
Semi-Structured Data
Data ini tidak seterstruktur data tabel, tetapi tetap memiliki elemen atau tag yang bisa dikenali. Contohnya meliputi file JSON, XML, atau bahkan email dengan header dan isi pesan. Semi-structured data memerlukan pemrosesan khusus, namun tetap memberikan banyak nilai dalam analisis big data.
Unstructured Data
Jenis data ini tidak memiliki format yang tetap atau pola yang konsisten. Contohnya adalah teks bebas, gambar, audio, video, dan unggahan media sosial. Karena sifatnya yang kompleks, unstructured data memerlukan teknologi lanjutan seperti machine learning atau natural language processing untuk bisa dianalisis secara efektif.
Dampak Big Data Analytics untuk Bisnis
Big data analytics bukan sekadar mengelola data berukuran besar—yang terpenting adalah bagaimana data tersebut diolah menjadi keputusan yang relevan dan berdampak. Di era digital, bisnis yang mampu memanfaatkan data secara cepat dan tepat akan lebih unggul. Dari efisiensi hingga personalisasi, berikut manfaat utama yang ditawarkan big data analytics bagi dunia usaha.
Pengambilan Keputusan Lebih Akurat
Big data membantu organisasi menggantikan asumsi dengan insight berbasis fakta. Dengan analisis yang tepat, keputusan bisnis dapat diambil berdasarkan data real-time dan historis yang mencerminkan kondisi pasar atau perilaku konsumen secara aktual.
Efisiensi Operasional
Dengan menganalisis data dari proses internal, perusahaan dapat mengidentifikasi area yang tidak efisien, memperbaiki alur kerja, dan meminimalkan pemborosan. Hasilnya, operasional menjadi lebih ramping dan responsif.
Personalisasi Pengalaman Pelanggan
Data pelanggan yang dianalisis secara mendalam memungkinkan perusahaan menciptakan pengalaman yang lebih relevan dan personal—baik dalam pemasaran, rekomendasi produk, maupun layanan pelanggan.
Deteksi Risiko dan Pencegahan Dini
Big data memungkinkan perusahaan mengidentifikasi pola-pola yang mengarah pada potensi risiko, seperti penipuan, gangguan rantai pasok, atau churn pelanggan. Ini memberi ruang untuk tindakan preventif sebelum masalah berkembang.
Inovasi Produk dan Layanan
Insight dari data bisa menjadi bahan bakar untuk menciptakan ide-ide baru. Dari feedback pelanggan hingga tren pasar, big data membantu perusahaan lebih cepat menangkap peluang inovasi yang relevan dengan kebutuhan konsumen.
Tips Memilih Data Center yang Tepat Untuk Big Data
Saat data tumbuh cepat dan terus mengalir dari berbagai sumber, perusahaan butuh data center yang bisa mengikuti ritme tersebut. Bukan hanya soal kapasitas, tapi juga soal bagaimana data bisa diakses, diproses, dan diamankan dengan cepat dan stabil. Data center yang tepat akan jadi fondasi kuat untuk mendukung kelancaran proses analitik big data.
Beberapa hal penting yang perlu diperhatikan antara lain kemampuan skalabilitas, kecepatan koneksi, sistem keamanan, dan dukungan integrasi dengan layanan cloud. Lokasi juga bisa berpengaruh, terutama untuk kebutuhan latency rendah atau kepatuhan terhadap regulasi data. Dengan memilih data center yang sesuai, perusahaan bisa menjalankan analitik dengan lancar tanpa harus khawatir soal performa atau keamanan data.
Baca Juga: Jangan Sampai Terlambat! Ini Cara Efektif Terapkan Data Breach Prevention untuk Bisnis Anda
Panduan Praktis Penerapan Big Data Analytics
Agar big data analytics bisa memberikan hasil yang maksimal, penerapannya perlu mengikuti alur yang terstruktur. Tidak cukup hanya mengumpulkan data—proses ini juga melibatkan pemilahan, pengolahan, hingga penerjemahan hasil analisis menjadi langkah nyata. Setiap tahap punya peran penting untuk memastikan data benar-benar berubah menjadi keputusan yang berdampak. Berikut ini langkah-langkah utama yang umumnya ditempuh dalam implementasi big data analytics.
1. Pengumpulan Data
Tahapan awal dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal seperti sistem ERP atau CRM, maupun eksternal seperti media sosial atau sensor IoT. Semakin luas sumber datanya, semakin kaya analisis yang bisa dilakukan.
2. Pembersihan dan Persiapan Data
Data mentah jarang langsung siap dianalisis. Proses ini meliputi pembersihan dari error atau duplikasi, serta penyesuaian format agar data konsisten dan siap masuk ke tahap selanjutnya.
3. Penyimpanan dan Pengelolaan Data
Data yang sudah rapi disimpan dalam platform seperti data lake atau data warehouse. Pengelolaan mencakup pengaturan akses, struktur penyimpanan, hingga integrasi sistem untuk mendukung analisis berkelanjutan.
4. Analisis Data
Tahapan inti di mana data diproses menggunakan teknik statistik, machine learning, atau pemodelan prediktif. Di sini, pola dan insight mulai muncul dan bisa dijadikan dasar keputusan.
5. Visualisasi dan Interpretasi
Hasil analisis disajikan dalam bentuk visual yang mudah dipahami, seperti dashboard atau laporan grafik. Visualisasi memudahkan tim non-teknis untuk menangkap insight secara cepat dan tepat.
6. Implementasi dan Monitoring
Insight yang didapat diaplikasikan ke dalam strategi atau operasional bisnis. Selanjutnya, dilakukan monitoring untuk melihat efektivitas dan menyesuaikan jika diperlukan.
Butuh solusi yang bisa menangani seluruh proses big data analytics secara end-to-end—dari pengumpulan hingga pemodelan machine learning? Oracle hadir dengan platform terintegrasi yang dirancang khusus untuk menjawab kebutuhan ini.
Oracle: Solusi Lengkap untuk Big Data Analytics Modern
Oracle menghadirkan solusi big data analytics yang dirancang untuk menjawab tantangan bisnis modern—mulai dari pengumpulan data, penyimpanan, pemrosesan, hingga analisis lanjutan dan machine learning—semuanya tersedia dalam satu platform yang terintegrasi dan siap skala. Dengan dukungan teknologi seperti Oracle Machine Learning (OML), AutoML, dan algoritma bawaan yang siap digunakan, Oracle memampukan tim data bekerja lebih cepat dan efisien. Fitur otomatisasi seperti backup, patching, hingga resource scaling membantu memangkas waktu operasional dan mengurangi beban teknis.
Hasilnya? Perusahaan dapat mengambil keputusan lebih cerdas, mempercepat inovasi, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih relevan—dengan fondasi data yang kuat dan dapat diandalkan.
Kenapa Oracle Jadi Andalan Big Data Analytics
Oracle dipercaya oleh banyak perusahaan global untuk mengelola dan memaksimalkan potensi big data mereka. Di sektor retail dan ecommerce, seperti Netflix dan Procter & Gamble, Oracle digunakan untuk membangun model prediktif yang membantu memahami tren dan perilaku konsumen. Di dunia kesehatan, Oracle mempermudah integrasi data dari berbagai sumber—mulai dari rekam medis hingga perangkat wearable—untuk meningkatkan kualitas layanan dan efisiensi operasional. Sementara di industri keuangan dan manufaktur, Oracle mendukung analitik canggih untuk mendeteksi risiko lebih awal dan menjaga performa sistem tetap optimal.
Infrastruktur cloud yang kuat, teknologi machine learning bawaan, serta integrasi yang mulus menjadikan Oracle bukan hanya sebagai penyedia tools, tapi mitra strategis dalam mendorong keputusan berbasis data yang lebih cepat, cerdas, dan berdampak.
Pelajari Produk Lebih Lanjut: Oracle
Implementasikan Solusi Big Data Analytics Anda Bersama MBT
Sebagai bagian dari CTI Group, Mega Buana Teknologi (MBT) siap mendampingi perusahaan dalam mengimplementasikan solusi big data analytics yang lengkap, aman, dan scalable. Didukung teknologi unggulan Oracle— MBT siap menawarkan pendekatan end-to-end, mulai dari konsultasi hingga implementasi di lingkungan on-premises, cloud, maupun hybrid.
Hubungi kami hari ini untuk memulai perjalanan transformasi data Anda dengan solusi yang efisien dan siap untuk masa depan.
Author: Danurdhara Suluh Prasasta
CTI Group Content Writer
