Apa Saja Jenis-Jenis Big Data: Ciri-ciri & Pengertiannya

Ringkasan: Big data terdiri dari empat jenis bernama data terstruktur, tidak terstruktur, semi-terstruktur, dan kuasi-terstruktur. Mari pelajari setiap tipe data besar secara detail di bawah ini!

Sebagian besar organisasi mengandalkan kumpulan data untuk mendapatkan wawasan dan mempelajari tentang pelanggan, industri, dan perusahaan mereka. Namun, ketika ukuran data bertambah, penanganan dan pemrosesan data menjadi sulit.

Kumpulan data ini disebut kumpulan data besar yang memiliki variasi data lebih besar dan sifatnya sangat besar. Big data dapat hadir dalam beberapa bentuk seperti terstruktur, tidak terstruktur, semi terstruktur, dan kuasi terstruktur.

Mari pelajari lebih lanjut tentang berbagai jenis kumpulan data besar dalam artikel di bawah ini.

Apa Jenis Big Data yang Populer?

Big data dikategorikan ke dalam empat jenis utama seperti yang disebutkan di bawah ini:

1. Data Terstruktur

Data terstruktur adalah jenis data yang memiliki format standar yang dapat dengan mudah diakses oleh perangkat lunak dan manusia. Umumnya berbentuk tabel dengan berbagai baris dan kolom yang menyorot atribut data.

Data terstruktur terdiri dari data kuantitatif seperti usia, nomor kontak, nomor kartu kredit, dan lain sebagainya. Karena bersifat kuantitatif, perangkat lunak dapat dengan mudah memprosesnya untuk mendapatkan wawasan yang berharga.

Untuk memproses struktur data, Anda tidak perlu memasukkan data ke metrik yang relevan. Selain itu, struktur data tidak perlu diubah dan diinterpretasikan secara mendalam untuk mendapatkan wawasan yang berharga.

Dimana Menggunakan Tipe Data Terstruktur?

• Mengelola data pelanggan
• Memelihara detail faktur
• Menyimpan database produk
• Merekam daftar kontak

Pro dan Kontra Data Terstruktur

2. Data Tidak Terstruktur: XML, JSON, YAML

Data tidak terstruktur adalah jenis data yang tidak terbatas pada model data tertentu dan struktur yang dapat diidentifikasi yang dapat dibaca oleh program komputer. Jenis data ini tidak diatur dengan cara yang ditentukan dengan benar dan tidak memiliki urutan atau format apa pun untuk memproses data.

Dibandingkan dengan data terstruktur, data jenis ini tidak dapat disimpan dalam bentuk baris dan kolom. Contoh umum dari data tidak terstruktur adalah database heterogen yang berisi kombinasi gambar, video, file teks, dll.

Dimana Menggunakan Tipe Data Tidak Terstruktur?

• Mengelola data audio dan video
• Menangani tanggapan survei terbuka
• Menangani postingan media sosial
• Mengelola dokumen bisnis

Pro dan Kontra Data Tidak Terstruktur

3. Data Semi Terstruktur

Data semi terstruktur adalah jenis data yang tidak terstruktur dengan baik tetapi sekaligus tidak seluruhnya tidak terstruktur. Data ini tidak melekat pada skema dan model data yang kaku. Selain itu, mungkin juga mengandung komponen yang tidak dapat dengan mudah dikategorikan atau diklasifikasikan.

Data semi terstruktur dicirikan oleh metadata dan tag yang memberikan informasi tambahan tentang semua elemen data. Misalnya, file XML dapat berisi tag yang menunjukkan struktur dokumen dan menyertakan tag tambahan yang menyediakan metadata tentang konten seperti tanggal atau kata kunci.

Dimana Menggunakan Tipe Data Semi-Terstruktur?

• Menganalisis halaman web melalui HTML
• Menggunakan data email untuk mendapatkan wawasan tentang pelanggan
• Mengkategorikan dan menganalisis video dan gambar

Kelebihan dan Kekurangan Tipe Data Sem-Terstruktur

4. Data Kuasi-Terstruktur

Data kuasi terstruktur adalah jenis data tekstual yang memiliki format data tidak menentu. Jenis data ini dapat diformat dengan alat analisis data yang berbeda. Ini mencakup data seperti data clickstream web.

Di mana Menggunakan Tipe data kuasi-terstruktur?

• Ini dapat digunakan untuk menganalisis data halaman web

Pro dan Kontra Tipe Data Kuasi-Terstruktur

Apa saja SubJenis Datanya?

Ada beberapa subtipe data yang tidak dianggap sebagai data besar namun penting untuk dianalisis. Asal data tersebut bisa dari media sosial, pencatatan operasional, event-triggered, atau geospasial. Hal ini juga dapat berasal dari sistem sumber terbuka, data yang dikirimkan melalui API, dan perangkat yang hilang atau dicuri.

Karakteristik Data Besar

Ada lima V yang mendefinisikan karakteristik big data. Karakteristik ini disebutkan di bawah ini:

• Volume: Karakteristik pertama dari big data adalah volume. Big data adalah “volume” data besar yang dikumpulkan dari beberapa sumber. Sumbernya mungkin mencakup prosedur bisnis, platform media sosial, mesin, interaksi manusia, dll.
• Veracity: Veracity dapat didefinisikan sebagai kualitas dan keakuratan data yang diberikan. Data yang diekstraksi mungkin memiliki beberapa elemen yang hilang atau mungkin tidak dapat memberikan wawasan yang berharga. Oleh karena itu, karakteristik ini berguna untuk mengidentifikasi kualitas data dan mendapatkan wawasan.
• Variasi: Variasi dapat didefinisikan sebagai keragaman berbagai tipe data. Data tersebut dapat diperoleh dari beberapa sumber data yang mungkin berbeda nilainya. Data yang dikumpulkan dapat terstruktur, tidak terstruktur, atau semi terstruktur. Variasi datanya bisa berupa PDF, email, foto, audio, dll.
• Nilai: Ini dapat didefinisikan sebagai nilai yang dapat diberikan oleh data besar. Menarik nilai dari data yang dikumpulkan adalah penting untuk mendapatkan wawasan berharga darinya. Organisasi dapat menggunakan alat analisis big data yang sama yang digunakan untuk mengumpulkan data untuk menganalisisnya.
• Kecepatan: Kecepatan mengacu pada kecepatan seberapa cepat data dihasilkan dan dipindahkan. Ini merupakan elemen penting bagi bisnis yang ingin datanya mengalir dengan cepat sehingga tersedia pada waktu yang tepat untuk mendapatkan wawasan. Data dapat mengalir dari berbagai sumber seperti mesin, ponsel cerdas, jaringan, dll. Setelah data dikumpulkan, data dapat dianalisis dengan cepat.

Sektor yang Menggunakan Big Data Setiap Hari

Big data dapat digunakan di berbagai industri termasuk kesehatan, pertanian, pendidikan, keuangan, dan sebagainya. Mari kita pelajari penerapan big data pada sektor-sektor berikut secara detail di bawah ini:

• Pendidikan: Di sektor pendidikan, guru dapat menganalisis kinerja siswa dan angka putus sekolah untuk mengoptimalkan kurikulum. Selain itu, ini juga dapat membantu dalam mengidentifikasi area peningkatan dengan menganalisis kinerja siswa.
• E-Commerce: Sektor e-niaga dapat menggunakan analisis data besar untuk memahami prosedur mana di perusahaan Anda yang berjalan dengan baik atau mana yang memerlukan perbaikan. Selain itu, Anda juga dapat mengidentifikasi jenis konten yang mendorong keterlibatan dan saluran mana yang menghasilkan lalu lintas tertinggi.
• Layanan Kesehatan: Dalam layanan kesehatan, data besar dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan dari penelitian biomedis dan memberikan rekomendasi obat yang dipersonalisasi kepada pasien setelah menganalisis data mereka. Selain itu, dengan memantau kondisi pasien secara real-time, mereka dapat mengirimkan peringatan kepada staf medis.
• Pemerintah: Pemerintah dapat menggunakan data besar untuk menganalisis data masyarakat secara massal dalam berbagai parameter. Misalnya, big data hasil sensus dianalisis untuk mengetahui jumlah pemuda di suatu negara atau jumlah pengangguran. Temuan ini dapat membantu mereka mengembangkan skema dan rencana untuk menargetkan kelompok masyarakat yang tepat.

Disarankan Baca: Alat Business Intelligence (BI) Teratas

Kesimpulan

Big data memudahkan bisnis memproses kumpulan data massal. Ketika data diurutkan, diatur, dan dianalisis secara massal, hal ini dapat membantu bisnis mendapatkan wawasan yang berharga. Semakin banyak industri yang mengandalkan analisis big data untuk memproses data kompleks dan memanfaatkan inferensi untuk keunggulan kompetitif mereka.

FAQ Terkait Jenis Big Data