Apakah Big Data dan Data Terstruktur Bisa Berjalan Seirama?

Di era digital saat ini, istilah Big Data dan data terstruktur kerap muncul dalam berbagai pembahasan teknologi, terutama dalam dunia Data Science. Banyak orang menganggap keduanya berada di jalur yang berbeda. Big Data seolah identik dengan data tidak terstruktur, sementara data terstruktur dianggap sebagai pendekatan konvensional yang mulai ditinggalkan. Namun, pemisahan pandangan semacam ini kerap menimbulkan kesalahpahaman dalam memahami hubungan keduanya.

Faktanya, Big Data dan data terstruktur bukan dua konsep yang saling bertentangan. Keduanya memiliki peran masing-masing dan bisa saling melengkapi dalam proses analisis data science modern. Justru di banyak industri, integrasi antara data terstruktur dan Big Data menjadi kunci utama dalam menghasilkan insight yang komprehensif dan berdampak nyata bagi pengambilan keputusan. Tapi, benarkah keduanya tidak bisa berjalan seirama? Simak penjelasan berikut sahabat DQLab untuk lebih memahami soal kedua konsep ini dalam data science!

1. Memahami Data Terstruktur dan Big Data

Data terstruktur merupakan jenis data yang paling mudah dikenali dan diproses oleh sistem komputer. Data ini memiliki format yang tetap dan terorganisir dalam baris dan kolom, layaknya tabel dalam database relasional. Setiap entri memiliki tipe data yang jelas dan terprediksi, seperti angka, teks, tanggal, atau kode kategori. Contoh paling umum adalah data pelanggan, data transaksi penjualan, atau catatan logistik, yang disimpan dalam sistem manajemen basis data seperti MySQL, PostgreSQL, atau Oracle. Karena keteraturannya, data terstruktur memungkinkan proses pencarian, analisis statistik, dan visualisasi dilakukan secara efisien.

Sementara itu, Big Data muncul sebagai konsep ketika dunia digital mulai menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar, dengan kecepatan tinggi, dan dalam berbagai format. Konsep Big Data dikenal dengan karakteristik 3V yakni Volume (jumlah data sangat besar), Velocity (data dihasilkan dengan sangat cepat), dan Variety (beragam format: teks, gambar, video, sensor, log sistem, dsb).

Di sinilah perbedaan mencolok dengan data terstruktur terlihat: Big Data mencakup data yang tidak selalu rapi atau mudah diklasifikasikan, seperti unggahan media sosial atau rekaman kamera pengawas. Namun, penting untuk dicatat bahwa data terstruktur bukanlah antitesis dari Big Data, melainkan bagian dari keseluruhan lanskap Big Data itu sendiri.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Peran Data Terstruktur dalam Ekosistem Big Data

Meskipun Big Data sering diasosiasikan dengan data yang tidak terstruktur, faktanya, data terstruktur tetap menjadi tulang punggung bagi banyak sistem informasi modern. Data ini bersifat fundamental dalam operasional harian bisnis. Baik itu dalam sistem ERP (Enterprise Resource Planning), sistem keuangan, hingga laporan penjualan dan pelanggan. Keberadaan data terstruktur memungkinkan perusahaan untuk menjaga akuntabilitas, menyusun strategi berdasarkan tren masa lalu, dan merancang perencanaan berdasarkan data historis yang terpercaya. Karena formatnya yang konsisten, data terstruktur juga menjadi dasar bagi banyak algoritma machine learning dan business intelligence (BI).

Dalam konteks Big Data, data terstruktur berperan sebagai fondasi yang stabil di tengah arus informasi yang terus mengalir dari berbagai sumber. Ketika perusahaan mulai menggabungkan berbagai jenis data seperti data sensor dari perangkat IoT atau komentar pengguna dari media sosial, mereka tetap membutuhkan data terstruktur sebagai referensi utama.

Sebagai contoh, untuk menganalisis sentimen pelanggan secara menyeluruh, perusahaan perlu mengaitkan opini dari media sosial (data tidak terstruktur) dengan profil pelanggan dan histori pembelian mereka (data terstruktur). Dengan kata lain, data terstruktur menyediakan konteks penting yang memperkaya interpretasi terhadap data tidak terstruktur yang kompleks.

3. Teknologi yang Memfasilitasi Keduanya

Seiring berkembangnya kebutuhan untuk mengolah data dalam berbagai format, teknologi juga beradaptasi untuk menjembatani dunia data terstruktur dan Big Data. Salah satu pendekatan yang populer adalah penggunaan platform data lake dan data warehouse, atau bahkan penggabungannya dalam bentuk data lakehouse. Konsep ini memungkinkan perusahaan menyimpan data dalam satu wadah besar, tanpa harus mengonversi semua data ke format relasional terlebih dahulu. Dengan demikian, baik data transaksi (terstruktur) maupun data log aktivitas pengguna (semi-terstruktur atau tidak terstruktur) dapat dianalisis secara bersamaan.

Selain itu, banyak tools dan framework modern yang mendukung pemrosesan data lintas format. Misalnya, Apache Hive dan Google BigQuery memungkinkan pengguna menjalankan query SQL pada data berukuran sangat besar, termasuk pada file semi-terstruktur seperti JSON atau Avro. Sementara Apache Spark menyediakan API untuk pemrosesan data terstruktur melalui konsep DataFrame, sekaligus mampu menangani pemrosesan paralel atas data tidak terstruktur. Integrasi ini membuka peluang bagi para data scientist untuk melakukan analitik canggih tanpa batasan format data, mempercepat waktu pengambilan keputusan dan meningkatkan fleksibilitas dalam eksplorasi data.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Kapan Keduanya Digunakan Bersamaan?

Kolaborasi antara data terstruktur dan Big Data kerap terlihat dalam berbagai studi kasus industri, di mana keputusan strategis harus didasarkan pada data yang kaya dan menyeluruh. Misalnya, dalam industri e-commerce, analisis pembelian pelanggan tidak hanya mengandalkan data transaksi yang tersimpan dalam bentuk terstruktur, tetapi juga membutuhkan pemahaman atas ulasan produk, klik pengguna, dan interaksi di media sosial. Dengan menggabungkan kedua jenis data ini, perusahaan bisa mendapatkan wawasan lebih dalam bukan hanya apa yang dibeli, tetapi juga mengapa konsumen tertarik atau kecewa terhadap suatu produk.

Contoh lain bisa dilihat dalam dunia perawatan kesehatan. Catatan medis pasien biasanya disimpan dalam format terstruktur, seperti hasil tes laboratorium, resep obat, dan data demografis. Namun, ketika data dari wearable device, rekaman MRI, atau catatan dokter dalam bentuk teks turut dimasukkan ke dalam analisis, maka pemanfaatan data tidak terstruktur menjadi penting.

Penggabungan kedua jenis data ini memungkinkan pengembangan sistem deteksi penyakit dini berbasis AI yang lebih akurat, karena mampu melihat pola dari informasi yang tidak tersedia dalam tabel-tabel konvensional. Inilah bukti nyata bahwa sinergi antara data terstruktur dan Big Data bukan hanya mungkin, tetapi juga krusial untuk inovasi masa depan.

Big Data dan data terstruktur bukanlah dua kubu yang saling meniadakan. Justru, keduanya dapat berjalan seirama dan saling melengkapi. Data terstruktur memberikan keandalan dan kecepatan analisis, sedangkan Big Data menghadirkan kompleksitas dan cakupan yang lebih luas.

Di tangan praktisi data yang tepat, keduanya bisa dikombinasikan untuk menghasilkan keputusan bisnis yang lebih tajam dan berbasis bukti. Kuncinya ada pada teknologi yang digunakan dan strategi manajemen data yang matang.

FAQ

1. Apakah data terstruktur termasuk dalam kategori Big Data?

Ya, data terstruktur dapat menjadi bagian dari Big Data apabila volumenya sangat besar, dihasilkan dengan cepat, atau berasal dari berbagai sumber. Meskipun Big Data sering diasosiasikan dengan data tidak terstruktur, data terstruktur tetap memiliki peran penting dalam ekosistem Big Data, terutama sebagai fondasi analisis dan pengambilan keputusan.

2. Mengapa perusahaan perlu menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur?

Karena penggabungan keduanya memberikan wawasan yang lebih komprehensif. Data terstruktur menyediakan informasi yang rapi dan mudah dianalisis, sementara data tidak terstruktur memberikan konteks dan kedalaman, seperti opini pelanggan atau perilaku pengguna. Ketika digabungkan, keduanya memungkinkan perusahaan memahami apa yang terjadi sekaligus mengapa hal itu terjadi.

3. Teknologi apa yang bisa digunakan untuk mengolah data terstruktur dan tidak terstruktur secara bersamaan?

Beberapa teknologi yang umum digunakan adalah Apache Spark, Google BigQuery, dan konsep data lakehouse yang menggabungkan keunggulan data lake dan data warehouse. Platform ini memungkinkan pengolahan data dalam berbagai format secara efisien, baik untuk kebutuhan analitik sederhana maupun model machine learning yang kompleks.

Masih banyak jenis data lain yang juga membutuhkan ilmu ini untuk membantu operasional bisnis. Salah satunya data science dalam analisis data terstruktur. Kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid