Tantangan Big Data dan Ancamannya Bagi Perusahaan - Opencloud

Apakah Anda sudah cukup familiar dengan teknologi bernama big data? Istilah ini mungkin masih agak asing di telinga masyarakat Indonesia. Namun, ada beberapa tantangan big data yang perlu Anda antisipasi.

Era revolusi 4.0 telah mengenalkan kita tentang teknologi canggih bernama big data. Sebagai salah satu komponen penting dalam industri 4.0, teknologi big data dimanfaatkan oleh sebagian besar perusahaan untuk menganalisis data demi mendapatkan gambaran mengenai tingkah laku konsumen.

Strategi big data yang dijalankan dengan baik dapat merampingkan biaya operasional, mengurangi waktu untuk memasarkan, dan memungkinkan kehadiran produk baru.

Berikut adalah 11 tantangan big data yang harus diwaspadai oleh perusahaan:

1. Mengelola Volume Data yang Besar

Big data menurut definisinya biasanya melibatkan volume besar data yang disimpan dalam sistem dan platform yang berbeda. Tantangan pertama bagi perusahaan adalah mengonsolidasikan kumpulan data yang sangat besar yang dapat dikelola.

2. Menemukan dan Memperbaiki Masalah Kualitas Data

Algoritma analitik dan smart aplikasi buatan yang dibangun di atas big data dapat menghasilkan hasil yang buruk ketika masalah kualitas data menyusup ke dalam sistem big data.

Anda perlu memantau dan memperbaiki masalah kualitas data secara terus-menerus untuk memastikan kualitas data yang terkumpul terduplikasi dengan varian data kecil dan melaporkan kemungkinan kesalahan ketik.

3. Berurusan dengan Integrasi Data dan Kompleksitas Persiapan

Platform big data memecahkan masalah pengumpulan dan penyimpanan data dalam jumlah besar dari berbagai jenis. Ini membutuhkan pemeliharaan akses ke berbagai sumber data dan memiliki strategi integrasi big data khusus.

Beberapa perusahaan menggunakan data lake sebagai tempat penyimpanan semua kumpulan big data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, tanpa memikirkan bagaimana data yang berbeda akan diintegrasikan.

**4. Menskalakan Sistem Big Data Secara Efisien dan Hemat Biaya**

Foto: Freepik.com

Perusahaan akan memakan biaya yang banyak untuk menyimpan big data jika mereka tidak memiliki strategi untuk menggunakannya. Tim manajemen data harus merencanakan jenis, skema, dan penggunaan data sebelum menerapkan sistem big data. Data lake generik dengan struktur data yang sesuai dapat mempermudah penggunaan kembali data secara efisien dan hemat biaya.

5. Mengevaluasi dan Memilih Teknologi Big Data

Tim manajemen data memiliki berbagai macam teknologi big data untuk dipilih. Berbagai alat sering tumpang tindih dengan kemampuan mereka.

Mereka dapat memulai dengan mempertimbangkan kebutuhan saat ini dan masa depan untuk data dari streaming dan sumber batch. Selanjutnya, tim harus mulai mengevaluasi kemampuan persiapan data kompleks yang diperlukan dan sistem analitik lanjutan lainnya. Penting juga untuk merencanakan di mana data akan diproses.

6. Menghasilkan Wawasan Bisnis

Menghasilkan wawasan bisnis yang berharga dari aplikasi big data dalam organisasi memerlukan pertimbangan skenario, seperti membuat laporan berbasis KPI, mengidentifikasi prediksi, atau membuat berbagai jenis rekomendasi.

Upaya ini akan membutuhkan masukan dari campuran profesional analitik bisnis, ahli statistik, dan ilmuwan data dengan keahlian pembelajaran mesin.

7. Mempekerjakan dan Mempertahankan Pekerja dengan Keterampilan Big Data

Ilmuwan data adalah salah satu posisi yang paling banyak diminati pada tahun 2021. Salah satu strategi untuk mengatasinya adalah bermitra dengan perusahaan layanan pengembangan perangkat lunak yang telah membangun kumpulan talent.

Strategi lain adalah bekerja sama dengan divisi SDM (sumber daya manusia) untuk mengidentifikasi dan mengatasi kesenjangan apapun dalam big data talent yang ada.

8. Menjaga Biaya agar Tidak Lepas Kendali

Tantangan big data lainnya adalah banyak perusahaan menggunakan matriks konsumsi data yang ada untuk memperkirakan biaya infrastruktur big data baru mereka.

Salah satu masalahnya adalah perusahaan meremehkan permintaan semata-mata untuk sumber daya komputasi yang memperluas akses ke kumpulan data yang lebih kaya. Cloud khususnya memudahkan platform big data untuk menampilkan data yang lebih kaya dan lebih granular, sebuah kemampuan yang dapat menaikkan biaya karena sistem cloud akan berskala secara elastis untuk memenuhi permintaan pengguna.

Menggunakan model penetapan harga berdasarkan permintaan juga dapat meningkatkan biaya. Salah satu praktik yang baik adalah memilih harga sumber daya tetap dan memperhatikan penerapan kontrol terperinci atas query.

9. Mengatur Lingkungan Big Data

tantangan big data dan ancaman — Man look graphic chart, business analytics concept, big data processing icon, virtual reality interface, server room admin administrator, isometric illustration vector neon dark

Foto: Freepik.com

Masalah tata kelola data menjadi lebih sulit untuk diatasi karena aplikasi big data tumbuh di lebih banyak sistem. Masalah ini diperparah karena arsitektur cloud baru memungkinkan perusahaan untuk menangkap dan menyimpan semua data yang mereka kumpulkan dalam bentuk yang tidak teragregasi. Bidang informasi yang dilindungi dapat secara tidak sengaja menyusup ke berbagai aplikasi. Maka, perlu pengaturan lingkungan big data agar tetap terkontrol aktivitasnya.

10. Memastikan Konteks Data dan Kasus Penggunaan Dipahami

Perusahaan juga cenderung terlalu menekankan teknologi tanpa memahami konteks data dan penggunaannya untuk bisnis. Banyak upaya yang dilakukan untuk memikirkan penyimpanan data dan kerangka kerja keamanan, tetapi sangat sedikit pemikiran yang dimasukkan ke dalam pengguna dan kasus penggunaan yang aktif.

Tim perlu memikirkan siapa yang akan menyaring data dan bagaimana caranya. Mereka yang paling dekat dengan masalah bisnis perlu berkolaborasi dengan mereka yang paling dekat dengan teknologi untuk mengelola risiko dan memastikan keselarasan yang tepat.

11. Mengamankan Data

Mengamankan kumpulan big data adalah salah satu tantangan menakutkan dari sistem big data. Seringkali, perusahaan begitu sibuk dalam memahami, menyimpan, dan menganalisis kumpulan data mereka sehingga mereka mendorong keamanan data ke tahap selanjutnya. Ini seringkali bukan langkah yang tepat karena repositori data yang tidak terlindungi dapat menjadi tempat berkembang biaknya peretas jahat.

Perusahaan perlu merekrut lebih banyak profesional keamanan siber untuk menjaga data mereka. Langkah lain yang diambil untuk mengamankan big data meliputi enkripsi pemisahan data identitas dan kontrol akses implementasi keamanan titik akhir pemantauan keamanan real time.

Mungkin yang paling penting adalah perusahaan mencari tahu bagaimana dan mengapa big data penting bagi bisnis mereka sejak awal, kemudian menerapkannya dengan segala persiapan yang baik pula.

Tentang OpenCloud

Penawaran terbaik cloud hosting bagi bisnis Anda dapat Anda temukan di sini. Segala kebutuhan untuk migrasi, transfer, konfigurasi, dan monitoring data bisa Anda lakukan dengan mudah. Jangan ragu berkenalan dengan kami!

Sumber:

Foto utama: Freepik.com