Berbagai Proyek Big Data Rentan Gagal dan BigBox Punya Solusinya

Tahukah Anda bahwa proyek big data dan analitik mengalami rasio kegagalan mencapai 85%? Begitu fakta yang dinyatakan oleh Gartner, Inc, sebuah perusahaan riset asal Amerika Serikat (AS) di sektor teknologi. Sementara itu, nama-nama besar seperti NASA dan PayPal pernah menelan pil pahit kegagalan akibat pengolahan data. Naasnya, kegagalan ini bukan seratus persen dikarenakan teknologinya.

NASA menderita kerugian sebesar 125 juta USD saat Mars Orbiter hilang pada 1999. Permasalahannya adalah pada ketidakcocokan data kecil yang mengakibatkan kesalahan yang mahal dan fatal. Kru teknik Orbiter menggunakan satuan pengukuran bahasa Inggris, tetapi NASA menggunakan sistem metrik. Sedang PayPal mau tidak mau harus membayar otoritas AS sebesar 7,7 juta USD lantaran gagal melakukan penyaringan data dengan tepat. Sehingga sekitar 500 transaksi PayPal senilai 44 ribu USD ditemukan melanggar peraturan. Hal ini membuat perusahaan AS dilarang melakukan bisnis dengan individu atau organisasi dalam daftar hitam.

Dari kedua contoh ini, kita paham bahwa pengolahan big data bukanlah hal yang sepele. Proyek big data sendiri sebetulnya adalah inisiatif yang dilakukan oleh organisasi untuk mengumpulkan, mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan sejumlah besar data yang kemudian biasa kita sebut big data. Tujuannya, antara lain mendapatkan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan kinerja bisnis. Proyek big data biasanya melibatkan penggunaan teknologi dan teknik yang canggih untuk menangani volume data yang besar, kecepatan data yang tinggi, dan akurasi data yang kompleks.

Proyek big data tidak terlepas dari manajemen data, mulai dari dokumentasi yang rapi, format data yang koheren, literasi data yang kaya, dan sumber daya manusia yang kompeten. Kesemuanya, akan bermuara pada solusi big data yang komprehensif yang menjamin perihal regulasi terkait keamanan data, terutama penggunaan data pribadi. Maka sebagai perusahaan yang saat ini berkonsentrasi terhadap proses digitalisasi bangsa, Telkom menghadirkan BigBox sebagai solusi proyek big data di Indonesia.

Komponen Utama Proyek Big Data

Hal pertama yang sangat penting sebagai komponen proyek big data adalah menyangkut pengumpulan data. Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk transaksi bisnis, media sosial, sensor Internet of Things (IoT), log server, perangkat mobile, dan lainnya. Proyek big data juga seringkali berurusan dengan data dalam jumlah besar yang tidak dapat dikelola dengan alat dan metode tradisional. Sehingga butuh infrastruktur yang memadai dalam menyimpan dan mengelolanya.

Terkait penyimpanan, teknologi seperti Hadoop Distributed File System (HDFS), database NoSQL yang berbasis dokumen, dan penyimpanan cloud digunakan untuk menyimpan data dalam skala besar. Sistem penyimpanan harus dapat diskalakan untuk menangani peningkatan volume data seiring waktu. Kemudian, pada proses pengolahan data, dibutuhkan teknologi pemrosesan yang dapat digunakan mengolah data besar dalam waktu yang wajar, cepat jika perlu. Beberapa proyek juga membutuhkan pemrosesan data secara realtime untuk memberikan wawasan atau tindakan langsung. Hal ini tentu tidak terlepas dari data yang kelak dijadikan sebagai acuan analisis.

Setidaknya ada dua hal dalam analisis data, yang pertama adalah teknik analitik, termasuk analitik deskriptif, prediktif, dan preskriptif untuk memahami data dan memprediksi tren masa depan. Kedua adalah pemanfaatan machine learning dan AI, di mana algoritma pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan sering digunakan untuk analisis yang lebih mendalam dan prediksi yang lebih akurat. Dengan analisis yang mendalam, maka kita akan mendapatkan gambaran visual dari data atau biasa disebut dengan visualisasi data. Visualisasi data disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami oleh pengguna dalam sebuah dashboard yang interaktif yang dapat membantu pemangku kepentingan untuk memantau metrik kinerja dan memberikan wawasan secara realtime.

Wawasan inilah yang kemudian dapat dijadikan sebagai landasan dalam pengambilan keputusan. Teranglah, hal ini pun sangat bermanfaat dalam menentukan strategi bisnis. Informasi dari big data dapat membantu mengoptimalkan operasi dan meningkatkan layanan pelanggan.

Tantangan dan Solusi Utama Proyek Big Data

Tantangan utama dalam proyek big data tentu saja adalah kualitas data. Data yang tidak terstruktur, tidak lengkap, atau mengandung kesalahan dapat menghasilkan analisis yang tidak akurat. Data yang tercecer atau terserak karena sumbernya yang beragam dengan format yang berbeda juga membuat proses integrasi dan pembersihan data menjadi payah. Sehingga dibutuhkan implementasi proses pembersihan data yang ketat untuk memastikan data yang digunakan adalah yang berkualitas tinggi. Di samping juga perlu menerapkan standar format data dan alat integrasi data untuk mengurangi kerumitan dalam menggabungkan data dari berbagai sumber tadi.

Tantangan selanjutnya adalah berhubungan dengan infrastruktur teknologi yang kurang memadai. Banyak organisasi masih menggunakan sistem lama yang tidak kompatibel dengan teknologi big data modern. Sehingga sulit untuk mengukur skalabilitas karena ketidakmampuan menangani volume dan kecepatan data yang besar dan berdampak pada kinerja yang buruk. Maka, perlu juga dipertimbangkan untuk berinvestasi dalam infrastruktur yang dapat diskalakan dan mendukung teknologi big data modern seperti cloud computing. Dan memastikan bahwa sistem baru ini dapat diintegrasikan dengan sistem yang ada tanpa mengganggu operasi bisnis.

Tidak bisa dipungkiri kalau digital talent seperti Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer yang kurang berpengalaman adalah tantangan yang dapat menghambat kemajuan proyek big data. Ditambah pula manajemen proyek yang kurang efektif dan tidak terorganisir akibat kurangnya dukungan dan keterlibatan manajemen. Bukan tidak mungkin, proyek big data menjadi kehilangan arah dan prioritas.

Tetapi, saat ini Anda tidak perlu khawatir memikirkan hal-hal di atas. Tantangan-tantangan tersebut bisa terpecahkan dengan solusi big data yang ditawarkan oleh BigBox. BigBox menyediakan infrastruktur dan orang-orang andal di belakangnya, dan dengan memegang ISO 27001 terkait keamanan dan privasi data, Anda tidak perlu ragu dengan peraturan dan regulasi. Dengan memilih platform solusi big data terbaik BigBox, Anda bisa mengelola bisnis menjadi lebih efektif dan efisien, serta membangun data menjadi wawasan dan landasan pengambilan keputusan-keputusan bisnis di masa yang akan datang.

Big Data telah menjadi salah satu aspek penting dalam transformasi digital di Indonesia. Pastikan Anda segera berkonsultasi dan manfaatkan percobaan gratis atas fitur-fitur yang ada di BigBox yang sesuai dengan kebutuhan Anda, di sini.- hzr