Big Data merupakan sekumpulan data yang sangat besar dan memiliki karakteristik yang berbeda jika dibandingkan dengan data biasa/ tradisional. Karakteristik big data membuat perubahan besar terhadap pandangan pada data-data tersebut.
Karakteristik big data dikenal dengan istilah populer 3V, 4V atau 5V dalam big data. Dalam perkembangannya, karakteristik ini berkembang menjadi 7V, 17V, hingga 42V dalam big data. Beberapa karakteristik yang perlu kita ketahui adalah Volume, Velocity, Variety, Varicity, Value, Variablility dan Visualization.
Pandangan dan perlakuan yang tepat terhadap big data tentu akan sangat penting untuk keperluan penggunaan dan pemanfaatan big data di bidang bisnis maupun bidang lainnya.
Karakteristik Big Data yang Perlu Diketahui
Untuk mengenal dengan baik apa itu big data maka kita bisa mempelajarinya melalui karakteristik big data itu sendiri. Jadi, kita tidak akan salah dalam melakukan analisis terhadap data-data perusahaan yang sudah terkumpul dan bisa mendapatkan manfaat big data secara optimal.
Big data memiliki karakteristik yang dikenal dengan istilah populer: 5V dalam big data. Huruf V tersebut akan semakin bertambah seiring dengan tingkat kedalaman dan pengetahuan terkait big data tersebut.
Awalnya karakteristik big data dikenal dengan 3V dalam big data, ciri-ciri yang membedakannya dengan kumpulan data biasa atau tradisional ini berkembang menjadi 3V, 4V, 5V, 7V, 17V, hingga 42 V.
3V dalam Big Data
Pada awalnya karakteristik big data hanya tersedia tiga saja yang lebih dikenal dengan istilah 3V dalam big data.
Karakteristik-karakteristik tersebut adalah
- volume
- velocity
- variety
4V dalam Big Data
Karena ketiganya kurang dapat menggambarkan big data, maka karakteristik tersebut bertambah satu lagi menjadi 4V dalam big data. Penambahan bagian dalam karakteristik dari big data kali ini adalah varicity.
Sehingga, 4V dalam big data adalah:
- volume
- velocity
- variety
- varicity
5V dalam Big Data
Selanjutnya, istilah 5V dalam big data tidak lama pun muncul. Kali ini, terjadi penambahan satu lagi karakteristik yang disebut dengan value. Banyak yang mengatakan bahwa kemunculan karakteristik yang satu ini merupakan karakteristik yang paling penting dari yang lainnya.
Dengan demikian, 5V dalam big data adalah:
- volume
- velocity
- variety
- varicity
- value
Tentu saja perkembangan big data tidak sampai di situ saja. Penambahan karakteristik ini tidak akan berhenti sejalan dengan perkembangan data itu sendiri. Karena semakin lama big data tentu akan semakin bertambah banyak dan membutuhkan ukuran tersendiri untuk menggambarkan dan memilahnya.
7V dalam Big Data
Selanjutnya kembali terjadi penambahan menjadi 7V dalam big data. Karakteristik yang bertambah adalah variability dan visualization.
17V dalam Big Data
Selanjutnya 5V dalam big data terus berkembang dan hingga mendapatkan angka 17. Tentu saja banyak sekali karakteristik baru yang membantu memberikan penggambaran terhadap data-data yang disimpan oleh suatu perusahaan demi kepentingan bisnisnya.
Dari 7V dalam big data terjadi penambahan karakteristik antara lain volality, virality, viscosity, venue, vagueness, verbosity, voluntariness, vocabulary, validity, dan versatility.
42V dalam Big Data
Perkembangan terkini pada karakteristik big data adalah 42V, yang dicetuskan oleh Tom Shafer.
Big data mendapatkan penambahan karakteristik antara lain: valor, vane, vanilla, varifocal, varmint, vastness, vaticination, vault, veil, verdict, versed, version control, vet, vexed, viability, vibrant, victual, virtuosity, vivify, voice, voodoo, voyage, dan vulpine.
Semua tambahan tersebut memberikan kemudahan dan kejelasan terhadap suatu data di big data.
Karakteristik Big Data dan Penjelasannya
Berikut ini adalah penjelasan dari masing-masing karakteristik utama big data yang harus kita pahami.
Velocity
Pada big data, velocity berarti kecepatan dalam melakukan generate, akses, dan pemrosesan pada data. Sebuah kumpulan data yang sangat banyak tersebut tentu harus dapat dinikmati oleh semua orang yang ada di dunia. Kecepatan ini mengacu pada proses yang dilakukan setiap detiknya sehingga setiap orang yang melakukan akses terhadap big data mendapatkan kecepatan akses yang sama.
Contoh nyatanya adalah proses pencarian menggunakan search engine Google. Ketika Anda mencari sebuah kata kunci tertentu, maka google harus mencari dan mencocokkan kata kunci yang Anda masukkan dengan database big data dengan cepat. Kemudian Google akan menampilkan hasil pencarian tersebut pada Anda.
Veracity
Veracity merujuk pada tingkat kevalidan suatu data yang tersimpan di database tersebut. Sehingga kebenarannya dapat diandalkan dan bisa memberikan pengaruh positif pada penerapan penggunaan data tersebut dengan baik. Karakteristik yang satu ini tentu sangat penting karena dalam bisnis kevalidan ini dapat mempengaruhi arah bisnis itu sendiri.
Volume
Sama seperti namanya volume berhubungan dengan kuantitas atau jumlah data yang tersimpan dalam big data. Masalah ukuran besarnya tentu data dalam big data tidak perlu diragukan lagi. Karena bagaimanapun data ini akan terus berkembang dan bertambah seiring berjalannya waktu.
Variety
Variety merupakan salah satu dari 5V dalam big data yang menjelaskan tipe dan variasi dari data-data yang tersimpan di big data. Dalam big data tersendiri terdapat tiga tipe dan variasi yang tersedia, yaitu data terstruktur, data semi terstruktur, dan data tidak terstruktur.
Kategori data yang termasuk ke dalam data terstruktur adalah data yang memiliki semua elemen akses secara lengkap. Sehingga peletakan dan pengkategorian kata tersebut bisa jelas dan bisa berubah menjadi format tertentu.
Sedangkan data yang masuk kategori semiterstruktur adalah data dengan skema tertentu yang memiliki ciri khas sehingga bisa terorganisir dengan rapi. Kategori data ini memudahkan penggunanya untuk mencari dan mengelola datanya melalui big data.
Lalu untuk kategori data tidak terstruktur adalah suatu data yang tidak mendapatkan identifikasi dengan baik. Sehingga semuanya acak dan tentu saja letak data ini di big data sulit untuk Anda cari keberadaannya.
Varicity
Jumlah data yang ada di big data sangatlah besar. Oleh karena itu, dalam data-data tersebut juga memiliki karakteristik untuk sulit diverifikasi kebenarannya. Keluasan data dan keberagaman dalam big data menjadi alasan kuat mengapa proses verifikasi tersebut menjadi masalah.
Variability
Variability merupakan karakteristik big data yang merujuk pada keberagaman tipe data yang tersimpan. Misalnya saja tipe data teks, gambar, audio, dan bahkan video sekalipun bisa Anda temukan di big data. Hal ini tentu menjadi alasan yang kuat terkait ukuran big data yang sangat besar tersebut.
Visualization
Visualization merupakan cara pengguna dalam memvisualkan data-data yang besar dan kompleks tersebut menjadi data yang mudah dipahami. Contohnya adalah grafik dan diagram yang dibuat berdasarkan big data.
Penutup
Itulah ulasan terkait karakteristik big data yang membedakannya dengan data lainnya yang sangat beragam dan terus berkembang meliputi:
- 3V dalam big data
- 4V dalam big data
- 5V dalam big data
- 7V dalam big data
