Pernahkah Anda mendengar istilah "Big Data" dan "Data Science"? Kemungkinan besar, iya. Sejak awal era 2000-an, dua istilah ini memang sering sekali muncul di berbagai diskusi.

Namun faktanya, keduanya sering digunakan secara kurang tepat, bahkan maknanya pun sering disalahpahami. Banyak yang mengira "Big" dalam Big Data hanya berarti ukurannya yang masif. Padahal, ceritanya jauh lebih dalam dari itu. Mari kita bedah bersama agar lebih jelas.

Membedah Konsep: Apa Itu Big Data dan Data Science?

Sebelum melangkah jauh, penting untuk menyamakan persepsi. Keduanya saling terkait, tetapi merupakan dua hal yang berbeda.

1. Big Data: Lebih dari Sekadar Ukuran
   
   
   Big Data tidak hanya merujuk pada volume data yang luar biasa besar. Konsep ini berdiri di atas pilar yang dikenal sebagai 5V:

• Volume: Ukuran data yang sangat besar.
• Variety (Keragaman): Data yang datang dalam berbagai format, mulai dari yang terstruktur (tabel) hingga tidak terstruktur (dokumen, audio, video).
• Velocity (Kecepatan): Laju data yang dihasilkan dan bertambah dengan sangat cepat.
• Veracity (Ketidakpastian): Kualitas dan akurasi data yang terkadang tidak bisa dipastikan sepenuhnya.
• Value (Nilai): Manfaat atau nilai yang bisa diekstrak dari kumpulan data tersebut.

Sederhananya, Big Data adalah tentang mengelola kumpulan data super besar yang beragam dan terus bertumbuh untuk menemukan nilai di dalamnya.

2. Data Science: Seni Menggali Makna dari Data
   
   
   Jika Big Data adalah "gudang"-nya, maka Data Science adalah kegiatan untuk "mengolah isi gudang" tersebut. Dahulu, aktivitas ini mungkin lebih dikenal sebagai statistik terapan (Applied Statistics).
   Seiring ledakan teknologi, Data Science berkembang pesat. Kegiatannya kini mencakup pengembangan model prediktif, machine learning, hingga kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Orang yang ahli dalam bidang ini disebut sebagai Data Scientist.

Seberapa Besar Dampaknya di Kehidupan Kita?

Nah, setelah tahu definisinya, pertanyaan selanjutnya adalah: seberapa penting semua ini? Jawabannya sedikit berbeda, tergantung dari sudut pandang kita.

1. Bagi Individu dan Pekerja
   Secara individu, kita mungkin tidak merasakan langsung pengelolaan Big Data. Namun, kita adalah pengguna setia dari hasil olahan Data Science. Setiap teknologi baru yang kita nikmati, mulai dari desain produk, penentuan harga, hingga fitur aplikasi, kemungkinan besar merupakan hasil analisis data. Teknologi AI yang membantu kita sehari-hari? Itu adalah buah kerja keras Data Scientist.
   Bagi pekerja, dampaknya mulai lebih terasa. Banyak profesi kini harus berurusan dengan data instansi yang skalanya sudah masuk kategori Big Data. Berbagai aplikasi dan sistem AI yang mempermudah pekerjaan kita juga merupakan produk nyata dari Data Science.

2. Bagi Instansi: Fondasi Pengambilan Keputusan
   Di sinilah peran Big Data dan Data Science terasa paling signifikan. Di era kompetisi ketat, setiap keputusan bisnis yang diambil tanpa landasan data ibarat berjalan dengan mata tertutup. Mengapa data menjadi begitu vital? Karena data bisa menjawab pertanyaan-pertanyaan krusial seperti:

• Produk apa yang sedang ramai di pasar?
• Stok barang apa yang perlu ditambah untuk bulan depan?
• Campaign marketing mana yang paling efektif?
• Apakah regulasi baru sudah sesuai dengan kebutuhan masyarakat?
• Proses internal mana yang perlu diperbaiki agar lebih efisien?

Setiap jawaban dari pertanyaan di atas menjadi jauh lebih akurat jika didasarkan pada analisis data.

Pengelolaan yang Tepat adalah Kunci!

Pada akhirnya, memiliki Big Data saja tidak cukup. Untuk bisa mengambil keputusan yang benar, diperlukan sistem penanganan data yang baik dan mumpuni.

Menurut kerangka Data Management Body of Knowledge (DMBOK)2^nd Edition, kegiatan Big Data dan Data Science berada di puncak piramida. Ini berarti, untuk sampai ke sana, ada banyak fondasi yang harus dibangun terlebih dahulu, mulai dari arsitektur data hingga business intelligence.

Jadi, apakah pengelolaan Big Data dan Data Science itu penting? Jawabannya, sangat penting. Bagi kita sebagai individu, dampaknya mungkin tidak terlihat langsung, tapi manfaatnya kita rasakan setiap hari. Namun bagi perusahaan dan instansi, ini bukan lagi pilihan, melainkan sebuah keharusan untuk bertahan dan berkembang di era digital.

Referensi:
Data Management Body of Knowledge 2^nd Edition (DAMA-DMBOK)