Praktik Terbaik Big Data: Membangun Fondasi yang Kuat untuk Kesuksesan Bisnis

Di era digital yang serba cepat ini, data telah menjadi aset yang tak ternilai harganya bagi organisasi di seluruh dunia. Istilah "big data" seringkali terdengar, namun implementasi yang efektif memerlukan pemahaman mendalam dan strategi yang terencana. Artikel ini akan membahas praktik terbaik dalam mengelola dan memanfaatkan big data untuk mencapai tujuan bisnis yang spesifik.

Memahami Esensi Big Data

Big data lebih dari sekadar volume data yang besar. Ini adalah ekosistem kompleks yang terdiri dari teknologi, metodologi, dan proses yang digunakan untuk menangkap, menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dalam jumlah besar dan beragam. Konsep ini muncul pada pertengahan 1990-an seiring dengan kemajuan teknologi digital yang memungkinkan organisasi menghasilkan data dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Awalnya, kumpulan data ini lebih kecil, terstruktur, dan disimpan dalam format tradisional. Namun, dengan pertumbuhan internet dan konektivitas digital, big data benar-benar lahir. Ledakan sumber data baru, mulai dari transaksi online dan interaksi media sosial hingga ponsel dan perangkat IoT, menciptakan kumpulan informasi yang berkembang pesat.

Lonjakan variasi dan volume data ini mendorong organisasi untuk menemukan cara baru untuk memproses dan mengelola data secara efisien. Solusi awal seperti Hadoop memperkenalkan pemrosesan data terdistribusi, di mana data disimpan di beberapa server atau "cluster", bukan pada satu sistem. Pendekatan terdistribusi ini memungkinkan pemrosesan paralel, yang berarti organisasi dapat memproses kumpulan data besar dengan lebih efisien dengan membagi beban kerja di seluruh cluster.

Alat yang lebih baru seperti Apache Spark, mesin analitik sumber terbuka, memperkenalkan komputasi dalam memori. Ini memungkinkan data untuk diproses langsung di memori utama sistem (RAM) untuk waktu pemrosesan yang jauh lebih cepat daripada pembacaan penyimpanan disk tradisional.

Menyelaraskan Big Data dengan Tujuan Bisnis Spesifik

Investasi dalam big data harus selalu didasarkan pada konteks bisnis yang kuat untuk menjamin keberlanjutan proyek dan pendanaan. Pertanyaan penting yang perlu diajukan adalah bagaimana big data mendukung dan memungkinkan prioritas bisnis dan TI utama. Contohnya termasuk memahami cara memfilter log web untuk memahami perilaku e-commerce, memperoleh sentimen dari media sosial dan interaksi dukungan pelanggan, dan memahami metode korelasi statistik dan relevansinya untuk data pelanggan, produk, manufaktur, dan rekayasa.

Mengatasi Kekurangan Keterampilan dengan Standar dan Tata Kelola

Salah satu kendala terbesar dalam memanfaatkan investasi big data adalah kurangnya staf dengan keterampilan yang diperlukan untuk menganalisis data. Risiko ini dapat dikurangi dengan memastikan bahwa teknologi, pertimbangan, dan keputusan big data ditambahkan ke program tata kelola TI. Standarisasi pendekatan akan memungkinkan Anda mengelola biaya dan memanfaatkan sumber daya. Organisasi yang menerapkan solusi dan strategi big data harus menilai kebutuhan keterampilan mereka sejak dini dan sering, dan secara proaktif mengidentifikasi potensi kesenjangan keterampilan. Hal ini dapat diatasi dengan melatih/melatih ulang sumber daya yang ada, mempekerjakan sumber daya baru, dan memanfaatkan perusahaan konsultan.

Mengoptimalkan Transfer Pengetahuan dengan Pusat Keunggulan

Gunakan pendekatan pusat keunggulan untuk berbagi pengetahuan, mengontrol pengawasan, dan mengelola komunikasi proyek. Apakah big data merupakan investasi baru atau berkembang, biaya lunak dan keras dapat dibagi di seluruh perusahaan. Memanfaatkan pendekatan ini dapat membantu meningkatkan kemampuan big data dan kematangan arsitektur informasi secara keseluruhan dengan cara yang lebih terstruktur dan sistematis.

Manfaat Terbesar: Menyelaraskan Data Tidak Terstruktur dengan Data Terstruktur

Menganalisis big data secara independen tentu saja berharga. Tetapi Anda dapat membawa wawasan bisnis yang lebih besar dengan menghubungkan dan mengintegrasikan big data kepadatan rendah dengan data terstruktur yang sudah Anda gunakan saat ini.

Baik Anda menangkap data pelanggan, produk, peralatan, atau lingkungan big data, tujuannya adalah untuk menambahkan lebih banyak poin data yang relevan ke ringkasan master dan analitis inti Anda, yang mengarah ke kesimpulan yang lebih baik. Misalnya, ada perbedaan dalam membedakan semua sentimen pelanggan dari sentimen hanya pelanggan terbaik Anda. Itulah sebabnya banyak yang melihat big data sebagai ekstensi integral dari kemampuan intelijen bisnis, platform gudang data, dan arsitektur informasi yang ada.

Merencanakan Laboratorium Penemuan Anda untuk Kinerja

Menemukan makna dalam data Anda tidak selalu mudah. Terkadang kita bahkan tidak tahu apa yang kita cari. Itu diharapkan. Manajemen dan TI perlu mendukung kurangnya arahan atau kurangnya persyaratan yang jelas ini. Pada saat yang sama, penting bagi analis dan ilmuwan data untuk bekerja sama dengan bisnis untuk memahami kesenjangan dan persyaratan pengetahuan bisnis utama. Untuk mengakomodasi eksplorasi data interaktif dan eksperimen algoritma statistik, Anda memerlukan area kerja berkinerja tinggi. Pastikan bahwa lingkungan sandbox memiliki dukungan yang mereka butuhkan—dan dikelola dengan benar.

Menyelaraskan dengan Model Operasi Cloud

Proses dan pengguna big data memerlukan akses ke berbagai sumber daya untuk eksperimen berulang dan menjalankan pekerjaan produksi. Solusi big data mencakup semua ranah data termasuk transaksi, data master, data referensi, dan data yang diringkas. Sandbox analitis harus dibuat sesuai permintaan. Manajemen sumber daya sangat penting untuk memastikan kontrol seluruh aliran data termasuk pra- dan pasca-pemrosesan, integrasi, peringkasan dalam database, dan pemodelan analitis. Strategi penyediaan dan keamanan cloud pribadi dan publik yang direncanakan dengan baik memainkan peran integral dalam mendukung perubahan persyaratan ini.

Membangun Fondasi Big Data yang Andal dan Terpercaya

Empat konsep kunci yang dapat membantu membentuk pendekatan yang unggul untuk big data:

1. Terbuka: Organisasi membutuhkan kebebasan untuk membangun apa yang mereka inginkan menggunakan alat dan solusi yang mereka inginkan. Lingkungan big data perlu dirancang agar terbuka dan mudah beradaptasi.
2. Cerdas: Big data memerlukan kemampuan data yang memungkinkan mereka memanfaatkan analitik cerdas dan teknologi AI dan ML untuk menghemat waktu dan upaya dalam memberikan wawasan yang meningkatkan keputusan bisnis dan mengelola infrastruktur big data secara keseluruhan.
3. Fleksibel: Analitik big data perlu mendukung inovasi, bukan menghalangi. Hal ini membutuhkan pembangunan fondasi data yang akan menawarkan akses sesuai permintaan ke sumber daya komputasi dan penyimpanan dan menyatukan data sehingga dapat dengan mudah ditemukan dan diakses.
4. Terpercaya: Agar big data bermanfaat, data tersebut harus terpercaya. Itu berarti sangat penting untuk membangun kepercayaan ke dalam data Anda—kepercayaan bahwa data tersebut akurat, relevan, dan terlindungi. Tidak peduli dari mana data itu berasal, data itu harus aman secara default dan strategi Anda juga perlu mempertimbangkan kemampuan keamanan apa yang diperlukan untuk memastikan kepatuhan, redundansi, dan keandalan.

Dengan mengikuti praktik terbaik ini, organisasi dapat membangun fondasi big data yang kuat dan tepercaya yang memungkinkan mereka untuk membuka nilai penuh dari data mereka dan mencapai tujuan bisnis mereka.