Memahami Bagaimana Data dan API Memberdayakan Ekonomi Generasi Berikutnya
Dalam dua artikel Seri Edukasi sebelumnya, kita membahas blockchain dan smart contract sebagai infrastruktur baru yang sangat aman dan reliabel untuk mentransfer dan menyimpan nilai. Seperti komputer tanpa internet, smart contract berbasis blockchain memiliki nilainya sendiri, seperti membuat dan menukar token. Namun, mereka menjadi lebih kuat secara eksponensial ketika terhubung secara eksternal ke data yang luas dan cepat serta ekonomi API yang mengakar di luar ekosistem blockchain (off-chain).
Smart contract dapat menjadi bentuk dominan dari perjanjian digital di semua pasar besar jika mereka berhasil memanfaatkan wadah data besar yang dihasilkan oleh penyedia data, API web, sistem perusahaan, penyedia cloud, perangkat IoT, sistem pembayaran, blockchain lain, dan banyak lagi.
Dalam artikel ini, kami akan membahas lebih dalam tentang data dan API, khususnya:
- Apa itu data dan bagaimana cara data mendorong perekonomian data?
- Bagaimana data diproduksi?
- Bagaimana data dipertukarkan melalui API?
- Apa itu analisis Big Data?
Memahami rangkuman penuh ekonomi data off-chain menetapkan dasar untuk artikel berikutnya di mana kita akan mengeksplorasi cara menghubungkan smart contract dengan aman dan reliabel ke sumber daya ini menggunakan infrastruktur tambahan yang dikenal sebagai ‘oracles’.
Data dan Ekonomi Data
Data
Data adalah karakteristik atau informasi yang diperoleh melalui observasi, seperti mengukur suhu di luar, menghitung lokasi mobil, atau mendokumentasikan interaksi pengguna dengan aplikasi online. Dengan sendirinya, data mentah tidak terlalu berharga atau dapat diandalkan; data tersebut membutuhkan data lain untuk mengontekstualisasikannya dan konformasi untuk memastikan validitas dan/atau kebenarannya.
Metadata
Metadata adalah “data tentang data” yang sebagian besar terdiri dari informasi dasar untuk memudahkan pelacakan dan pengerjaan data. Contohnya, waktu pengiriman sms, lokasi geografis dari pembacaan suhu, atau durasi panggilan telepon adalah semua metadata yang membantu mengindeks dan memberi arti pada data.
Pembersihan Data
Selain itu, data perlu diproses dan dibersihkan supaya cukup reliabel untuk digunakan oleh aplikasi yang sangat penting. Proses pembersihan melibatkan penghapusan outlier, melihat ketidakakuratan, dan mengabaikan informasi yang tidak relevan; misalnya membandingkan suhu saat ini dengan suhu historis untuk melihat dan mencegah penggunaan outlier.
Ekonomi Data
Ekonomi data adalah ekosistem ekonomi di mana semua jenis data dikumpulkan, disempurnakan, dan dipertukarkan dengan cara yang menghasilkan wawasan yang berharga. Wawasan ini kemudian digunakan untuk memaksimalkan produktivitas masyarakat — database kesehatan bersama untuk menyimpan uji klinis untuk lebih memahami kondisi medis atau perusahaan swasta yang melacak operasi internalnya untuk mengidentifikasi dan memperbaiki inefisiensi.
Pertumbuhan ekonomi data membuka kemungkinan baru seputar otomatisasi di mana data mengarah langsung ke pemicu tindakan ekonomi tanpa perantara manusia. Misalnya, membuat aplikasi yang melakukan pembayaran barang setelah tiga data terkonfirmasi: barang sampai (data GPS), barang dalam keadaan baik (data IoT), dan sudah lolos bea cukai (web API).
Produksi Data
Data adalah produk sampingan dari suatu proses atau peristiwa. Dibutuhkan input (tindakan) untuk menghasilkan, teknik ekstraksi (pengukuran) untuk merekam, dan teknik agregasi (analisis) untuk memberikan makna. Karena akses ke input tertentu dan teknik ekstraksi / agregasi dapat dibatasi dalam aksesibilitas, tidak semua data dibuat dengan sama dan tidak semua orang memiliki kemampuan untuk membuat kualitas data yang sama.
Beberapa cara paling umum untuk mengambil data baru dan asli meliputi yang berikut ini:
- Formulir (Input Manual) — data diambil oleh pengguna secara manual mengisi formulir publik atau pribadi, seperti berpartisipasi dalam survei, menandatangani dokumen, dan terlibat dalam forum sosial.
- Aplikasi / Situs Web (Izin Penggunaan) — data diambil oleh pengguna yang menyetujui syarat dan ketentuan aplikasi atau situs web, yang umumnya memberikan persetujuan hukum untuk melacak metrik data tertentu seperti aktivitas khusus aplikasi, kebiasaan menjelajah, dan terkadang bahkan infromasi profil umum (jenis kelamin, usia, dll).
- Internet of Things (Real-time Monitoring) — data yang diambil oleh perangkat yang dilengkapi dengan sensor dan aktuator yang mengirimkan data melalui Internet, termasuk smart phones, peralatan smart home, perangkat kesehatan yang dapat dikenakan, barang yang dilacak RFID, dan banyak lagi.
- Proses Kepemilikan / Pengalaman Individu (Kepemilikan) — data yang diambil melalui kepemilikan perusahaan atas proses bisnis (memiliki paten atau menjadi market leader) atau dari pengalaman pribadi unik seseorang.
- Riset dan Analisis (Kombinasi dan Interpretasi) — data diambil dengan mengambil set data yang ada dan memberikan beberapa interpretasi asli kepada mereka: pemeriksaan silang terhadap data historis, referensi silang terhadap set data lain, teknik penyaringan dan perhitungan baru, dll.
Ada juga reseller data, yang membeli data secara massal dari agregator data atau perusahaan berharga dan kemudian menjualnya kembali ke pengguna akhir. Meskipun lebih mahal, reseller data memproses data terlebih dahulu agar sesuai dengan filter atau format yang dibuat secara khusus.
Pertukaran data
Jika data akan menjadi blok bangunan inti untuk aplikasi generasi berikutnya, maka industri memerlukan pasar untuk membeli dan menjual data daripada hanya mengandalkan produksi in-house. Membeli data bisa jauh lebih murah daripada memproduksi data. Misalnya, membuat algoritme mobil yang dapat mengemudi sendiri memerlukan banyak data tentang deteksi objek, klasifikasi objek, pelokalan objek, dan pergerakan prediktif. Untuk mendapatkan data ini, pengembang dapat memproduksinya secara internal dengan berkendara jutaan kilometer atau cukup membelinya secara eksternal melalui API.
Application Program Interface(API) adalah sekumpulan instruksi tentang bagaimana aplikasi eksternal dapat mengakses kumpulan data dan / atau layanan tertentu dalam sistem Anda. API adalah metode standar untuk membeli dan menjual data dan layanan saat ini. Aplikasi ride-sharing populer Uber menggunakan API GPS untuk data lokasi (MapBox), API SMS untuk data message (Twilio), dan API Pembayaran (Braintree) untuk data pembayaran yang digunakan untuk mengelola fungsi umum aplikasi daripada membangun masing-masing layanan ini dari awal.
API biasanya dimonetisasi melalui paket langganan di mana pengguna akhir membayar per penggunaan (terukur), menggunakan paket bulanan standar (berlisensi), atau menyetujui beberapa bentuk paket penagihan. Hal ini menciptakan insentif uang bagi penyedia data untuk menghasilkan data, sementara pengguna akhir mengkonsumsinya tanpa perlu menyediakan infrastruktur mereka sendiri. Ini juga menetapkan kontrak yang mengikat secara hukum antara penyedia API dan pengguna yang membayar untuk mencegah aktivitas berbahaya seperti membajak data dan menjualnya kembali tanpa izin, serta untuk meminta pertanggungjawaban penyedia data terhadap standar kinerja tertentu.
Terdapat berbagai open API dan gratis untuk diakses siapa saja termasuk Open Weather Map untuk data cuaca, Skyscanner Flight Search untuk data status penerbangan, dan GDELT untuk perilaku dan kepercayaan manusia di seluruh dunia. Selain itu, pemerintah di seluruh dunia membuat semakin banyak data tersedia melalui open API sebagai bagian dari inisiatif open data mereka.
Namun, open API tidak dapat diandalkan seperti API yang dibayar karena open API tidak memiliki insentif keuangan dan kontrak hukum yang terkait dengan kontrol kualitas dan kinerja latensi. Sebagian besar data berkualitas tinggi diperoleh melalui API yang dibayar, yang umumnya memiliki akses ke sumber data utama, memiliki infrastruktur yang penuh, mempekerjakan tim pemantauan sepanjang waktu, dan terus berinovasi untuk bersaing dengan penyedia data lain untuk bisnis.
Infrastruktur dan Analisis Big Data
Manusia telah terkagum oleh gagasan sistem pemrograman dengan cara di mana mereka dapat belajar dan meningkatkan diri. Pembelajaran difasilitasi dengan mengambil tindakan, menerima hasil, menganalisisnya dengan data historis, dan mendapatkan wawasan baru tentang cara melakukannya yang lebih baik di masa depan untuk mencapai tujuan tertentu. Dengan demikian, telah terjadi megatren seputar pembangunan infrastruktur yang dapat mengambil data dalam jumlah besar, memfilternya, mengkategorikannya, dan mendapatkan wawasan yagn dalam dari hasilnya.
Facebook, Google, dan Amazon di Barat bersama dengan Alibaba, Tencent, dan Baidu di Timur telah menjadi raksasa teknologi karena aplikasi internet mereka yang banyak digunakan menghasilkan waduk data yang sangat besar dari para penggunanya. Data ini membentuk dasar untuk analisis data terbaik dunia, khususnya perangkat lunak artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML). Teknologi ini memberikan wawasan luas tentang perilaku konsumen, tren sosial, dan praktik market.
Pada saat yang sama, perangkat lunak manajemen bisnis membantu perusahaan lebih memahami operasi mereka sendiri. Perusahaan seperti SAP, Salesforce, dan Oracle telah membangun perangkat lunak Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), dan Cloud Management yang membantu perusahaan mengelola proses bisnis internal mereka dengan mengumpulkan semua data dan sistem mereka untuk menghasilkan wawasan penting.
Komputasi dan penyimpanan di cloud juga menjadi semakin populer sebagai cara untuk mendapatkan akses yang lebih reliabel dan luas ke infrastruktur digital. Komputasi cloud memungkinkan banyak pengguna yang berbeda untuk berbagi infrastruktur untuk menyimpan dan memproses data, menghilangkan kebutuhan mereka masing-masing untuk menyediakan dan menjalankan sistem mereka sendiri. Ini telah meningkatkan proses backend aplikasi, meningkatkan sharing antar sistem, dan mengurangi biaya untuk mengakses perangkat lunak AI / ML. Misalnya, pengguna Google Cloud dapat memanfaatkan BigQuery, Software-as-a-Service untuk analisis berskala petabyte data dengan kemampuan ML secara langsung.
Menuju Revolusi Industri Keempat
Saat kami menggabungkan AI / ML, perangkat lunak manajemen bisnis, dan infrastruktur cloud, semua ini menghasilkan alat yang lebih baik untuk meningkatkan wawasan yang diperoleh dari data. Penambahan lebih lanjut ke tren ini adalah edge computing, jaringan telekomunikasi 5G, dan bioteknologi, yang semakin membuka lingkungan data real-time dan terhubung secara biologis. Sistem ini terus-menerus menggerakkan sistem ekonomi menuju pengambilan keputusan berdasarkan data real-time dengan lebih sedikitnya upaya dari manusia, terutama karena data diproduksi dan dibagikan dengan cara yang mulus dan lebih sering. Faktanya, banyak yang menyebut megatren ini sebagai Revolusi Industri Keempat.
Bacaan Lebih Lanjut
Pelajari lebih lanjut dengan membaca artikel berikutnya dalam seri Edukasi tentang “Masalah Oracle”. Follow kami di Twitter untuk mendapatkan pemberitahuan tentang rilis artikel yang akan datang dan bergabunglah dengan Telegram kami untuk berita terbaru di Chainlink.
