BIG DATA
Tugas ini dibuat sebagai pengganti Ujian Akhir Semester mata kuliah Regulasi Telekomunikasi
Oleh: Ulianna Sitorus (11209079)
FAKULTAS REKAYASA INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM 2013
Bab I Pendahuluan
I.1 Latar Belakang Saat ini kondisi Indonesia tengah menuju era big data. Hal ini dikarenakan berkembangnya industri teknologi dan meningkatnya konsumsi pengguna internet di Indonesia yang membuat trafik data membengkak. Semakin tingginya penggunaan internet di Indonesia, semakin banyak pula data yang akan disimpan oleh penyedia layanan. Milyaran gigabyte dari data jutaan pengguna di simpan setiap harinya oleh penyedia layanan. Pertumbuhan data yang terjadi bukan hanya dari jenis data terstruktur, melainkan data tidak terstruktur. Data yang tak terstruktur itu dinilai tak memiliki hierarki relasional dan tidak cocok dengan database tradisional. Data tidak terstruktur ini mencakup semua yang ada, mulai dari data foto Facebook hingga pelacakan dari jutaan RFID di sektor retail.
Indonesia ICT Institute mengadakan survei terhadap 100 responden di Jabotabek. Berdasarkan survei tersebut, didapatkan hasil bahwa Big Data dipahami sebagai data yang besar (32%) dan data itu berasal dari sosial media (28%) ataupun log file (23%). Mayoritas responden mengaku sudah memanfaatkan Big Data (73%) dan akan memanfaatkannya (19%). Mayoritas responden juga melihat bahwa Big Data akan terus tumbuh (100%) di Indonesia, dengan alasan berdasar faktor pertukaran informasi/data yang makin besar dan meningkat, aplikasi-aplikasi baru seperti media sosial maupun application store, log file seiring penambahan pengguna, aplikasi maupun pertukaran informasi.
Menyimpan dan mengelola data yang besar ini merupakan tantangan. Segala sektor mulai membutuhkan storage berkapasitas besar. Salah satu faktor pendorong Big Data di Indonesia adalah kian tingginya adopsi dari cloud computing. Sehingga, tinggal menunggu waktu saja untuk meledak. Hal itu terjadi, bukan hanya karena didorong pertumbuhan pengguna sosial media, namun juga data enterprise dari data klien, produk, hingga transaksi perdagangan.
Indonesia ICT Institute mengatakan secara tidak sadar tren Big Data sudah akrab dengan para pengguna selama ini. Contoh nyatanya adalah semakin banyak pengguna yang terkoneksi Facebook, Twitter, dan jejaring sosial lainnya untuk berkomunikasi. Indonesia menempati peringkat keempat dunia untuk pengguna Facebook (50,5 juta) dan Twitter (19,5 juta). Selain di jejaring sosial, pengguna internet di Indonesia juga termasuk aktif di sejumlah forum, salah satunya Kaskus (3,7 juta member dengan 463,6 miliar posting). Dengan jumlah pengguna telepon seluler mencapai 262,6 juta (melebihi jumlah penduduk yang 237,5 juta jiwa) dan pengguna data/internet dari lima penyelenggara seluler mencapai 115,7 juta pengguna, bukan tak mungkin trafik komunikasi yang sudah menjadi Big Data akan semakin membludak di kemudian hari. Berdasarkan kondisi tersebut, Big Data bukan hanya menjadi peluang bisnis yang besar tapi juga bisa menjadi bencana apabila penyedia infrastruktur dan operator telekomunikasi gagal atau terlambat mengantisipasi. I.2 Rumusan Masalah 1.
Bagaimana pemahaman masyarakat mengenai Big Data ?
2.
Apa saja yang termasuk sumber Big Data di Indonesia ?
I.3 Tujuan Penelitian 1.
Mengetahui pemahaman masyarakat mengenai Big Data
2.
Melihat apa yang menjadi sumber Big Data di Indonesia
I.4 Manfaat Penelitian 1.
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi informasi untuk dapat mengetahui pemahaman publik mengenai Big Data, sumber Big Data di Indonesia, serta hal-hal yang terkait dengan Big Data
Bab II Pembahasan II.1 Pengertian Big Data Big Data didefinisikan sebagai sebuah masalah domain dimana teknologi tradisional seperti relasional database tidak mampu lagi untuk melayani. Dalam laporan yang dibuat oleh McKinseyGlobal Institute (MGI), Big Data adalah data yang sulit untuk dikoleksi, disimpan, dikelola maupun dianalisa dengan menggunakan sistem database biasa karena volumenya yang terus berlipat. Tidak semua data bisa diakategorikan sebagai Big Data. Big Data memiliki 3 karateristik, yaitu : 1. Volume Volume data yang besar pada pada big data ini meningkat seiring dengan berkembangnya teknologi internet. Jutaan orang memproduksi data video yang ada di youtube, status di facebook, foto di instagram dll. Banyaknya data yang di produksi telah menghasilkan begitu besar volume data yang tersimpan secara format digital di internet. 2. Velocity Volume data yang banyak tersebut bertambah dengan kecepatan yang begitu cepat sehingga sulit bagi kita untuk mengelola hal tersebut. 3. Variety Data yang begitu banyak dan cepat tersebut memiliki jenis yang bermacammacam. Ada teks, gambar, video, foto, animasi, dan lebih banyak lagi jenis data yang lain. II.2 Fungsi dan Peran dari Big Data Big Data memiliki beberapa peranan penting bagi perusahaan, yaitu : 1.
Meningkatkan Sales Untuk mengetahui dan menilai produk-produk seperti apa yang perlu di ciptakan dan di produksi oleh perusahaan agar konsumen menyukai dan membeli produk yang di buat perusahaan, perusahaan memerlukan beberapa data. Biasanya data yang bisa di gunakan untuk meningkat kan sales perusahaan, di antaranya apa yang di sukai, siapa yang di sukai, bagaiaman perasaan saya, berada dimana saya,
bersama siapa saya, apa yang telah saya beli, apa saja yang ingin saya beli, mimpi apa yang ingin saya miliki, dan hal-hal lainnya.
2.
Costumer Relationship Salah satu cara perusahaan untuk membina loyalitas para kostumer mereka terhadap brand milik perusahaan, adalah dengan memberikan memberikan ucapan selamat ulang tahun atau terkadang juga kita akan mengirimkan penawaran promo produk meskipun kita sudah lama tidak menggunakan produk mereka. Ini bagian dari proses Customer Relathionship Management (CRM). Hal ini bisa menyebabkan pembelian kembali oleh kostumer terhadap brand dari perusahaan.
Data ini biasanya di tolak ukur dari kapan kita ulang tahun, artis favorit kita, barang jenis kesukaan kita, atau hal-hal yang kita suka. Data ini dijadikan patokan oleh perusahaan untuk membina hubungan yang dekat dengan konsumen brand mereka. Sehingga konsumen bisa menjadi hero bagi brand perusahaan di antara brand-brand produk lainnya.
3.
Employee Relation Sumber Daya Manusia (SDM) adalah aset terbesar bagi perusahaan. Meningkatkan loyalitas dari karyawan terhadap perusahaan adalah suatu keharusan bagi perusahaan saat ini.
Salah satu cara yang bisa dilakukan adalah dengan mengumpulkan data-data tingkat kepuasan dan ketidak puasan dari karyawannya. Data-data tersebut kemudian akan dianalisa menjadi sebuah nilai yang berharga bagi perusahaan, karena dengan begitu perusahaan bisa meningkatkan kinerja dari karyawannya denganprogram-pogramyang disediakan oleh perusahaan. Hal ini biasanya menjadi tugas dari Departemen SDM (Sumber Daya Manusia ) untuk melakukan percancangan program yang memberikan benefit bagi tingkat kepuasan kerja karyawan dan meningkatnnya produktivitas. Pada akhirnya peranan penting Big Data memberikan informasi bagi perusahaan untuk melakukan inovasi dalam
menjalan
bisnis
mereka.
Hanya
tinggal
bagaimana
perusahaan
untuk
mengumpulkan dan mengolah Big Data. II.3 Tahap Implementasi di Indonesia Beragam bentuk informasi baru yang muncul secara akhir-akhir ini mendorong trend Business Analytic baru yang berbeda dari pendekatan Analytic tradisional, yaitu: 1. Data Web dan Social Media seperti data log clickstream yang merekam perilaku
konsumen
di
Internet,
ataupun
interaksi
konsumen
dalam
memproduksi konten web di media sosial seperti Facebook, Twitter, LinkedIn dan blog. 2. Data Machine-to-Machine seperti data sensor, metering, dan perangkat smart micro-devices lain yang dikenal sebagai bagian dari fenomena “Internet of Things”. 3. Big Transaction Data seperti klaim layanan kesehatan, transaksi konsumen di Point-of-Sales, log Call Data Record (CDR) di industri telekomunikasi, log transaksi ritel layanan finansial (transaksi ATM, kartu debit/kredit). 4. Human Generated data seperti catatan agen Call Centre, rekaman aduan pelanggan, email, dokumen bisnis, data survey hingga catatan medis elektronik. Bentuk tipe informasi baru seperti ini membutuhkan tipe Analytic lebih lanjut berupa analisa-analisa statistik dalam Data Mining ataupun Text Mining, atau yang biasa disebut sebagai Predictive Analytic. Gabungan antara Big Data dan Predictive Analytic sering diringkas dalam istilah yang lebih popular: Big Data Analytic. IBM meluncurkan hasil studi (http://www.ibm.com/2012bigdatastudy) tentang strategi pengadopsian Big Data Analytic yang dilakukan bersama dengan University of Oxford dengan mensurvey 1061 perusahaan dari berbagai belahan dunia. Survey ini menemukan bahwa 28 persen dari perusahaan tersebut sedang
melakukan aktifitas piloting ataupun implementasi big data. Studi tersebut menggaris bawahi bahwa adopsi big data terdiri atas 4 fase, sebagai berikut:
“Educate”. Fase ini fokus pada pengumpulan pengetahuan dan observasi market
“Explore”. Setelah menyelesaikan fase edukasi, perusahaan menyusun strategi dan roadmap berbasis kebutuhan dan tantangan bisnisnya
“Engage”. Selama fase ketiga ini, bisnis melakukan pilot inisiatif big data untuk memvalidasi value dan kebutuhan-kebutuhannya.
“Execute”. Perusahaan pada fase keempat ini telah menerapkan dua atau lebih
inisiatif
big
data
dan
akan
melanjutkan
dengan
inisiatif analytics lanjutannya.
Langkah-langkah dalam merancang serta mengimplementasikan Big Data : 1. Identifikasi Strategis Kebutuhan Manajemen Big Data dalam Strategi Bisnis 2. Penyusunan Strategi Teknologi Big Data Analytic: Cetak Biru Arsitektur Teknologi
(Hadoop/In-Memory Databases/Real-Time Analytic/Massive
Parallel Processing Database Appliance) & Evaluasi Pemilihan Produk 3. Penyusuan Roadmap implementasi Big Data Analytic yang selaras dengan kebutuhan Strategi Bisnis. 4. Permodelan Big Data Governance yang meliputi aspek data quality assurance, information lifecycle management, data privacy issue, master data integration & business process integration 5. Permodelan Data dalam sistem Big Data 6. Manajemen Proyek & Prosedur Pengembangan Sistem Big Data Analytic 7. Implementasi pengembangan sistem Big Data Analytic. II.4 Tren Teknologi Peningkatan jumlah data tidak akan pernah selesai. Badan riset IDC mengestimasikan bahwa jumlah data tumbuh sekurang-kurangnya 50% per tahun atau berlipatganda setiap 2 tahun. Dan yang lebih mengejutkan lagi, diestimasikan bahwa 90% dari seluruh data yang ada di bumi sekarang diciptakan pada 2 sampai
3 tahun terakhir ini. Tidak terbayangkan besarnya ledakan data yang akan terjadi di depan mata kita. Ledakan jumlah dan jenis data yang terjadi membuat pendekatan tradisional dalam pengelolaam data bagi perusahaan tidak lagi memadai. In-memory computing (IMC) menjadi jalan keluar bagi sejumlah perusahaan agar dapat memetik manfaat dari peledakan data yang sering disebutkan sebagai trend “Big Data” ini. Jika mengelola data dalam volume yang begitu besar secara tradisional, yaitu dengan diskelektronik, sejumlah masalah akan timbul. Aplikasi yang digunakan menjadi sangat lamban karena infrastruktur yang ada sudah tidak memadai lagi, dan menarik data dari lautan data yang begitu besar menjadi terlalu berat. Sebelum teknologi IMC, satu satunya cara untuk menyelesaikan masalah ini adalah dengan dengan menambahkan server dan lisensi database. Namun, langkah langkah ini bukanlah solusi yang tepat karena selain biayanya sangat mahal, pengelolaan data menjadi semakin rumit dan masalah masalah baru akan timbul. IMC memungkinkan aplikasi menjalankan advanced queries atau transaksi yang kompleks dengan dataset yang sangat besar secara kilat – sebelumnya hal ini tidak mungkin dengan arsitektur tradisional. IMC memungkinkan data dalam volume yang begitu besar disimpan di DRAM utama komputer, dan bukan lagi di disk elektronik
tanpa
mengorbankan
ketersediaan,
konsistensi
ataupun
integritas data. Infrastruktur yang ada dioptimasikan dan kini aplikasi mampu menarik data dalam hitungan milidetik. Implikasinya terhadap bisnis cukup luar biasa. IMC membuka peluang bagi perusahaan untuk memenuhi kebutuhan bisnis dalam kadar yang sebelumnya tidak terbayangkan. Pelayanan ke klien dan vendor dapat dilakukan secara real-time, korelasi atau pola untuk membantu menemukan peluang dan ancaman bisnis dapat dideteksi secara instan dan memperhitungkan jutaan kejadian. Tidak heran bahwa dalam laporan IDC dikatakan bahwa pada tahun 2013, IMC menjadi “mainstream”, dan bahwa perusahaan yang tidak memberdayakan teknologi IMC akan dikalahkan pesaing mereka.
II.5 Supply & Demand Masih
banyak
perusahaan
yang
belum
mengembangkan
dan
mengimplementasikan strategi Big Data, padahal saat ini industi sedang mengalami perkembangan yang pesat. Akibatnya, perusahaan-perusahaan saat ini masih bekerja secara tradisional, yang akhirnya membuat tumpukan data semakin bertambah. Padahal jika perusahaan teliti, ada potensi tersembunyi yang bisa diangkat dari kumpulan big data tersebut. Ini menjadi hal penting dalam menentukan langkah perusahaan di masa depan. Penyedia layanan Business analytics SAS dan Source Media pun melakukan survei kepada 339 profesional bidang manajemen data tentang penggunaan teknologi manajemen data di perusahaan mereka.
Hasil survei menunjukkan baru sedikit organisasi yang memanfaatkan data produk, pelanggan dan sumber data lainnya. Hanya ada 12% perusahaan yang saat ini memiliki strategi penanganan big data dalam operasional sehari-hari.
Beberapa alasan yang menyebabkan mereka tidak memanfaatkan big data mereka secara maksimal adalah:
21% tidak tahu banyak tentang big data.
15% tidak mengerti tentang manfaat big data.
9% kekurangan dukungan bisnis.
9% kekurangan kualitas data yang baik dalam sistem yang dimiliki.
II.6 Model Bisnis Kehadiran era Big data membawa berbagai implikasi dalam dunia bisnis, salah satunya
adalah
kemunculan business
model baru.
Terdapat
tiga business
model baru yang mengoptimalkan hadirnya data digital dengan volume, variety dan velocity (3v) yang terus meningkat secara signifikan.
Business model yang pertama menggunakan Big data untuk melakukan differensiasi dalam value preposition yang ditawarkan oleh produknya. Dengan melakukan analisis terhadap perilaku konsumen ketika bernavigasi di dalam websitenya, apa saja yang dilihat oleh setiap konsumen selama proses tersebut dan bagaimana setiap konsumen terpengaruh oleh promosi, review dan bahkan layout website
yang
berbeda, Perusahaan
dapat mengembangkan
seperangkat
algoritma untuk memprediksi preferensi setiap konsumen. Mereka menggunakan data tersebut untuk memberikan penawaran dan rekomendasi yang berbeda untuk setiap konsumen.
Big data baru dapat memberikan nilai tambah ketika sudah dikonversi menjadi business insights yang kontekstual, sesuai dengan kebutuhan spesifik pengguna data. Dengan fakta bahwa 85% dari seluruh data digital yang ada di dunia merupakan jenis data baru yang belum terstruktur (Meyer, 2011), terdapat kebutuhan yang besar terhadap jasa untuk menganalisis Big data dan mengubahnya
menjadi business
insights yang
kontekstual.
Inilah value
preposition dari business model yang kedua. Sebagai contohnya, hari ini terdapat sejumlah bisnis yang menawarkan jasa untuk menganalisis konten social media sebagai salah satu jenis data baru di era Big data.
Sedangkan Business membutuhkan business
model yang insights dari
ketiga Big
menjembatani data
dan
pihak
pihak yang
yang mampu
menyediakannya. Bisnis ini membuka marketplace dan saluran distribusi baru, termasuk melalui komputasi awan, untuk mempertemukan pihak yang mampu menganalisis Big data serta mengubahnya menjadi business insights dengan konsumen yang membutuhkan konten tersebut.
II.7 Kajian Strategis Kian berkembangnya Big Data membuat industri data center sangat menjanjikan. Lembaga riset IDC memprediksi tingkat permintaan layanan data center di Tanah Air rata-rata tumbuh 22 persen setiap tahunnya. Jika pada tahun 2009, nilai permintaan hanya US$ 71,5 miliar, maka di 2015 kelak nilainya bisa menjadi US$
293 miliar. Ada permintaan besar terhadap kebutuhan next generation data center di Indonesia, terutama dalam menghadapi pertumbuhan eksponensial atas data dan lalu lintas jaringan yang tumbuh pesat di segmen mobile computing.
Saat ini sudah ada beberapa pemain di bisnis data center ini, diantaranya adalah IBM, Indosat, dan Biznet. PT DCI Indonesia sendiri adalah mitra bisnis Equinix, yakni perusahaan data center dari Amerika Serikat. Dengan mitranya itu, DCI Indonesia pun berkeinginan menghadirkan data center kelas tier 4 di Indonesia, di mana tier ini biasa digunakan perusahaan internet global, seperti Google dan Facebook.
Banyaknya pemain di industri data center menjadi suatu hal yang pantas karena nilai pasar yang menggiurkan. Berdasarkan data Frost&Sullivan tahun 2011, nilai pasar data center mencapai Rp 9,4 triliun, yang meliputi managed service, perangkat keras, dan jaringan. Hambatan yang akan dihadapi kemudian adalah bagaimana membangun data center. Karena dalam pembangunan data center ini terdapat spesifikasi bangunan yang khusus yang harus dipenuhi. Pembangunan gedung harus memperhitungkan bencana alam yang kemungkinan terjadi. Pemilihan lokasi juga harus diperhitungkan. Keberadaan data center harus mudah dijangkau, dan mempunyai dukungan listrik dan konektivitas yang cukup. Selain itu, masalah keamanan sangat perlu diperhatikan, yakni tidak boleh sembarang orang yang masuk ke data center.
Bab III Penutup
III.1 Kesimpulan
Dikatakan dalam sebuah riset yang dilakukan di wilayah Jabodetabek dengan sampel 100 orang pengguna layanan data, mayoritas responden mengerti dnegan apa yang dimaksud dengan cloud computing (67%), menggunakan layanan data/internet (100%) serta berintreaksi dengan surat elektronik, layanan messenger, dan tergabung dalam media sosial (90%), melakukan transaksi online (52%), mengunduh/melihat layanan video seperti di youtube (83%), namun hanya 36% yang sering menggugah file video ke Youtube. Pemahaman tentang Big Data itu sendiri cukup beragam. Responden memaknai Bidg Data itu adalah data yang besar (32%) dan data itu berasal dari sosial media (28%) ataupun log file (23%). Responden yang sudah memanfaatkan Big Data adalah sebesar 73% dan akan memanfaatkannya sebesar 19%. Pertumbuhan Big Data ini akan terus terjadi seiring dengan pertukaran informasi/data yang semakin besar dan meningkat, aplikasi-aplikasi media sosial maupun application store baru yang semakin bertambah, dan log file seiring dengan penambahan pengguna. Berdasarkan data laporan penyelenggara telekomunikasi hingga kuartal III, jumlah pengguna telepon seluler saat ini mencapai 262,6 juta pengguna. Pengguna data/internet mencapai 115,7 juta pengguna. Peledakan Big Data di Indonesia tidak hanya sekedar wacana, melainkan hanya permasalahan waktu apabila tidak diantisipasi. Penguasaan Big Data akan menjadi faktor penentu kemenangan bisnis. Saat ini sudah ada regulasi baru mengenai Penyelenggara Sistem dan Transaksi Elektronik sebagai penjabaran dari Undang-Undang No 11 tahun 2008 tentang informasi dan transaksi elektronik, yaitu Peraturan Pemenritah No. 82/2012.
Salah satu aturan adalah kewajiban menempatkan pusat data di Indonesia. Menurut PP ini, Penyelenggara Sistem dan Transaksi Elektronik untuk pelayanan publik wajib menempatkan Pusat data dan Pusat Pemulihan Bencaa di wilayah Indonesia untuk kepentingan penegakan hukum, perlindungan, dan penegakan kedaulatan negara terhadap data warga negaranya. III.2 Saran 1. Perlunya memeberikan edukasi yang lebih kepada publik mengenai Big Data 2. Masalah infrastruktur, privasi, dan keamanan kualitas dalam menghadapi ledakan data perlu diperhatikan. 3. Peraturan Pemenritah No. 82/2012 yang telah dikeluarkan pemerintah perlu ditindaklajuti atura teknis dalam Peraturan Menteri dengan terlebih dulu melakukan konsultasi dengan seluruh stakeholders.
Daftar Pustaka
http://bigdata.blogdetik.com/ http://inet.detik.com/read/2013/04/30/172631/2234397/319/belum-dimengerti-big-datamasih-jadi-anak-tiri www.facebook.com/microsoftindonesia/note
