Oleh: Virda Risyad

Big Data telah terbukti menghasilkan banyak keunggulan dari segi kompetitif untuk berbagai jenis bisnis. Dataset mentah digunakan untuk membuat model, menjalankan simulasi, dan mengubah titik data untuk melihat bagaimana setiap perubahan memengaruhi insights dan prediksi yang dihasilkan. Organisasi menerapkan hal ini untuk memungkinkan mereka untuk membuat keputusan empiris yang lebih baik.

Belakangan ini, buzzword Big Data menjadi sorotan di berbagai industri. Baik itu technical maupun non-technical users yang terkait dengan Big Data secara langsung dan tidak langsung, pasti pernah setidaknya mendengar istilah big data. Meskipun demikian, Anda harus menyadari beberapa kesalahpahaman yang terus-menerus beredar tentang buzzword populer ini.

Mari bedah beberapa mitos menyesatkan ini!

Mitos 1 = Big Data Adalah Jaminan ROI yang Tinggi dan Solusi Serba Ada

Pada umumnya, orang percaya bahwa teknologi secara automatis akan selalu memberikan hasil yang terbaik. Pernyataan ini salah karena, bahkan dengan teknologi, tidak mungkin bagi siapapun untuk bisa meramal semua faktor yang tidak terduga. Bahkan predictive analytics sekalipun tidak bisa sepenuhnya memprediksi apa yang akan menjadi masa depan bisnis Anda. Pada dasarnya, prediksi menggunakan Big Data adalah memprediksi melalui data historis yang notabene merupakan data yang berasal dari kejadian di masa lalu.

Kemudian, potensi akurasi dan hasil akhir dari prediksi dengan menggunakan big data sangat bergantung pada data scientists, analysts, engineers, staf pendukung, dan manajer bisnis. Apabila semua aspek ini dikombinasikan dengan big data analytics, perkiraannya akan menghasilkan solusi terbaik.

Akan tetapi, big data juga tidak dapat menjamin ROI yang lebih tinggi. Akan selalu ada probabilitas tidak terduga dalam predictive analytics meskipun dilakukan dengan real-time data. Namun, tim data dan business users dapat memodifikasi ROI dengan bantuan hasil diskusi beserta keputusan yang matang.

Kesimpulan yang bisa ditarik: big data hanyalah alat pendukung untuk formulasi prediksi dalam bisnis. Not an all-in-one solution.

Mitos 2 = Lebih Banyak Data, Lebih Baik

It depends. Oftentimes, more data is not the answer. Pada banyak kasus, sistem manajemen data yang mumpuni justru memiliki value yang lebih baik dibandingkan dengan volume data yang lebih banyak.

Banyak anggapan bahwa dengan menambahkan lebih banyak variabel data ke dalam proses analisis, Anda bisa mendapatkan akurasi yang lebih tinggi. Namun pada kenyataannya, tidak selalu demikian. Bahkan terkadang, tingkat akurasi yang tinggi akan menghasilkan model prediksi yang kurang tepat karena prediksi tersebut mungkin terlalu spesifik untuk satu kumpulan data tertentu. Hal tersebut akan membutuhkan banyak penyesuaian apabila fitur data berubah seiring waktu.

Dibandingkan dengan investasi demi memperoleh lebih banyak raw data, berinvestasi untuk good, clean data merupakan opsi yang lebih tepat. Make your existing data processes better.

Mitos 3= Sumber Daya Mesin Lebih Baik Daripada Sumber Daya Manusia

Kebanyakan orang berasumsi bahwa implementasi machine learning dan artificial intelligence ke dalam sistem data processing mereka akan langsung menghasilkan sebuah keajaiban. Bahkan tidak sedikit juga orang yang berpikir bahwa manusia lebih banyak memiliki keterbatasan dibandingkan dengan mesin. Pola pikir seperti ini sebenarnya sangat misleading. Karena pada kenyataannya, mesin berfungsi melalui perintah maupun program yang dibuat oleh manusia.

Kualitas machine learning maupun artificial intelligence sendiri sangat bergantung banyak pada manusia yang berdedikasi di balik data team. Maka dari itu, anggapan bahwa sumber daya mesin lebih baik dari sumber daya manusia merupakan sebuah pernyataan yang tidak valid.

Mitos 4=  Big Data is “BI on steroids”

Big Data is not a function of a single data set; it is a function of multiple data sets coming from multiple sources.

Terlepas dari apa yang mungkin Anda dengar, Big Data bukan hanya tentang banyaknya volume data. Sebuah model Big Data akan mencakup informasi dari subsurface data serta informasi yang berasal dari catatan GIS publik, email, materi edukasi dari Gartner atau Forrester, sesi obrolan antar engineers, maupun RSS feed dari sebuah blog.

BI merupakan salah satu data analytic tool, sedangkan, Big Data bisa dibilang merupakan bagian dari “komposisi” yang diolah di dalam BI itu sendiri.

Lalu Langkah Selanjutnya?

Apabila ternyata Big Data bukanlah magical fix yang Anda harapkan, hold your disappointment. Karena bisa dikatakan, big data is still worth the hype, but for those who can manage it appropriately. Karena realitanya, Big Data hanyalah salah satu dari banyak alat agar Anda bisa menjadi lebih baik dari segi kompetitif.

Sekarang, Anda bisa mulai mempelajari dan mengaplikasikan big data sebagai aset untuk masalah operasional harian Anda. Dan untuk memulai, yang Anda butuhkan hanyalah rasa ingin tahu, keterampilan analitis yang kuat, serta good data yang diperoleh melalui simple and cost-effective data cleaning tool seperti Delman Data Lab.