Apa itu Big Data dan Bagaimana Perubahannya Dengan Web3

Big data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang membentuk pengalaman online kita. Berikut adalah panduan untuk memahami cara penggunaannya.

Poin-poin Penting:

• Volume, kecepatan, variasi, dan keakuratan mendefinisikan makna dari big data, mencerminkan ukuran, kecepatan, keragaman, dan tantangan kualitas datanya.
• Big data dari sumber online, seperti analisis web dan media sosial, memberikan wawasan yang berharga, yang berdampak pada pengalaman pengguna dan keputusan bisnis.
• Pengumpulan data pengguna yang ekstensif menimbulkan masalah privasi, namun memerlukan langkah-langkah keamanan yang kuat dan kepatuhan terhadap peraturan.
• Desentralisasi Web3 dapat membentuk kembali manajemen dan kepemilikan data besar, meningkatkan privasi pengguna dan kontrol atas bagaimana data mereka digunakan.

Apa yang dimaksud dengan Big Data?

Big Data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang tidak dapat dengan mudah dikelola, diproses, atau dianalisis dengan alat pemrosesan data tradisional. Istilah ‘big data’ tidak hanya mencakup ukuran data tetapi juga kecepatan, variasi, dan kebenarannya.

Empat V dari Big Data

Karakteristik big data sering disebut sebagai ‘Empat V’:

Volume: Big data melibatkan pemrosesan data dalam jumlah besar. Ini bisa berupa data dalam ukuran petabyte atau exabyte, jauh melampaui kapasitas database tradisional.

Velocity (kecepatan): Ini mengacu pqada kecepatan data dihasilkan, dikumpulkan, dan diproses. Dengan munculnya teknologi seperti Internet of Things (IoT) dan aliran data waktu nyata, data dihasilkan dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Variety (variasi): Big data hadir dalam berbagai format, termasuk data terstruktur (seperti basis data), data tidak terstruktur (seperti teks dan gambar), dan data semi-terstruktur (seperti file XML). Berurusan dengan beragam jenis data ini merupakan tantangan dalam analisis big data.

Veracity (keakuratan): Ini mengacu pada keandalan dan keakuratan data. Dengan big data, sering kali terdapat campuran data yang dapat dipercaya dan tidak dapat dipercaya, dan untuk memahaminya diperlukan pertimbangan yang cermat terhadap kualitas data.

Selain Empat V, beberapa diskusi juga menyertakan karakteristik tambahan seperti nilai (kemampuan untuk mengubah data menjadi nilai) dan variabilitas (ketidakkonsistenan data).

Untuk Apa Big Data Digunakan?

Analisis big data sering kali melibatkan teknik analisis canggih, termasuk pembelajaran mesin, untuk mengekstrak wawasan dan pola yang bermakna dari kumpulan data yang luas dan kompleks.

Penggunaannya telah menjadi semakin penting di berbagai bidang, termasuk bisnis, perawatan kesehatan, keuangan, sains, dan banyak lagi, karena organisasi berusaha untuk mendapatkan wawasan yang berharga, membuat keputusan yang tepat, dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.

Sebagai contoh, big data telah membantu memprediksi datangnya Badai Sandy lima hari sebelumnya, dan banyak rumah sakit mengumpulkan dan menganalisis big data untuk meningkatkan layanan kesehatan.

Untuk Apa Big Data yang Dihasilkan Secara Online Digunakan?

Internet adalah sumber utama dari sejumlah besar data yang berada di bawah payung big data.

Seorang pengguna ponsel pintar diperkirakan menghasilkan sekitar 40 exabyte data setiap bulannya — melalui SMS, pesan, email, pencarian di Google, riwayat penelusuran, komentar di media sosial, riwayat belanja online, dan masih banyak lagi data lainnya. Saat ini, terdapat hampir 7 miliar ponsel pintar di seluruh dunia, dan hal ini merupakan jumlah data besar yang sangat mencengangkan.

Di bawah ini adalah beberapa cara bagaimana layanan media sosial, mesin pencari, dan platform online lainnya menggunakan data online:

Analisis Web

Situs web dan platform online menghasilkan banyak sekali data yang terkait dengan perilaku, preferensi, dan interaksi pengguna. Alat analisis web mengumpulkan dan menganalisis data ini untuk memberikan wawasan tentang tren pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna, dan menginformasikan keputusan bisnis.

Media Sosial

Platform media sosial adalah sumber utama data besar. Banyaknya konten yang dibuat oleh pengguna, interaksi, dan metrik keterlibatan memberikan informasi yang berharga bagi bisnis, pemasar, dan peneliti.

Mesin Pencari

Mesin pencari memproses dan menyimpan data dalam jumlah besar yang terkait dengan permintaan pencarian, perilaku pengguna, dan pengindeksan konten. Data ini sangat penting untuk meningkatkan algoritme pencarian dan memahami maksud pengguna.

E-commerce

Belanja online menghasilkan data yang luas tentang preferensi konsumen, riwayat pembelian, dan perilaku penelusuran. Peritel menggunakan data ini untuk pemasaran yang dipersonalisasi, sistem rekomendasi, dan manajemen inventaris.

Layanan Streaming

Platform yang menyediakan layanan streaming untuk musik, video, dan konten lainnya menghasilkan data dalam jumlah besar yang terkait dengan preferensi pengguna dan kebiasaan menonton. Data ini digunakan untuk merekomendasikan konten dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Keamanan siber

Internet juga merupakan medan pertempuran untuk keamanan siber, dan analisis data besar memainkan peran penting dalam mendeteksi dan mencegah ancaman siber. Menganalisis log jaringan, perilaku pengguna, dan data sistem membantu mengidentifikasi pola abnormal yang mengindikasikan adanya insiden keamanan.

Internet berfungsi sebagai ekosistem yang luas untuk menghasilkan, mentransmisikan, dan menyimpan big data. Interaksi antara big data dan internet telah mengubah cara bisnis beroperasi, individu berinteraksi secara online, dan informasi diproses dan digunakan di berbagai domain.

Mengapa Orang Peduli dengan Big Data?

Dampak big data di internet dapat memberikan implikasi positif dan negatif bagi pengguna, dan hal ini sangat bergantung pada bagaimana data dikumpulkan, dikelola, dan digunakan.

Di bawah ini adalah potensi kerugian dari big data di internet:

Masalah Privasi

Pengumpulan data pengguna secara ekstensif, terutama informasi pribadi, telah menimbulkan masalah privasi. Pengguna mungkin merasa tidak nyaman mengetahui bahwa aktivitas, preferensi, dan perilaku online mereka dilacak dan dianalisis.

Kerangka kerja regulasi (seperti GDPR di Eropa) dan meningkatnya kesadaran telah mendorong perusahaan untuk lebih transparan mengenai praktik pengumpulan data dan memberikan kontrol kepada pengguna atas data mereka. Akan tetapi, tantangan privasi tetap ada.

Risiko Keamanan

Volume besar data yang disimpan dan diproses menjadi target yang menarik bagi para penjahat siber. Pelanggaran data dapat menyebabkan tereksposnya informasi sensitif, sehingga membahayakan individu.

Organisasi berinvestasi dalam langkah-langkah keamanan siber untuk melindungi dari pelanggaran data. Enkripsi, otentikasi multi-faktor, dan audit keamanan reguler adalah beberapa strategi yang digunakan untuk meningkatkan keamanan data.

Bias Algoritmik

Analisis big data sering kali mengandalkan algoritme untuk membuat prediksi dan keputusan. Jika data yang digunakan untuk melatih algoritme ini bias, maka dapat menyebabkan hasil yang diskriminatif.

Berbagai upaya dilakukan untuk mengatasi bias algoritmik melalui peningkatan kualitas data, transparansi dalam pengambilan keputusan algoritmik, dan pemantauan berkelanjutan untuk mengidentifikasi dan mengoreksi bias.

Manipulasi dan Profiling Pengguna

Big data terkadang digunakan untuk membuat profil pengguna yang terperinci, sehingga memungkinkan iklan yang ditargetkan dan konten yang dipersonalisasi. Meskipun hal ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna, hal ini juga dapat mengarah pada manipulasi dan gelembung filter, tempat pengguna hanya terpapar dengan informasi yang sesuai dengan pandangan mereka.

Transparansi yang lebih besar dalam penggunaan data, mekanisme persetujuan pengguna, dan pedoman etika dapat membantu mengurangi risiko manipulasi dan pembuatan profil pengguna.

Kurangnya Pemahaman

Banyak pengguna mungkin tidak sepenuhnya memahami bagaimana data mereka dikumpulkan, diproses, dan digunakan. Kurangnya kesadaran ini dapat berkontribusi pada hilangnya kendali atas informasi pribadi.

Peningkatan komunikasi dan edukasi mengenai praktik data dapat memberdayakan pengguna untuk membuat keputusan yang tepat mengenai aktivitas online mereka dan data yang mereka bagikan.

Bagaimana Web3 Akan Mengubah Big Data?

Web3 mengacu pada visi generasi berikutnya dari World Wide Web, yang sering dikaitkan dengan teknologi terdesentralisasi dan blockchain. Meskipun konsep Web3 masih terus berkembang, konsep ini diharapkan memiliki beberapa implikasi untuk big data:

Desentralisasi

Teknologi terdesentralisasi seperti blockchain dan mata uang kripto menjadi ciri khas Web3. Hal ini dapat berdampak pada bagaimana data disimpan, dibagikan, dan diakses; beralih dari server pusat ke jaringan terdistribusi dan kepemilikan data oleh beberapa orang (misalnya Google dan Facebook), seperti di Web2.

Hal ini dapat mengubah cara pengelolaan big data. Alih-alih mengandalkan database terpusat, data dapat didistribusikan di seluruh jaringan node, memberikan keamanan dan transparansi yang lebih baik bagi pengguna.

Kepemilikan dan Privasi Data

Web3 bertujuan untuk memberikan kontrol yang lebih besar kepada pengguna atas data dan identitas digital mereka, dan pengguna dapat memiliki lebih banyak kepemilikan dan kontrol atas data yang mereka hasilkan.

Ketika individu mendapatkan kontrol yang lebih besar atas data mereka, mungkin akan ada perubahan dalam cara organisasi mengumpulkan, menyimpan, dan menggunakan data. Langkah-langkah privasi data yang ditingkatkan dapat memengaruhi jenis dan jumlah data yang tersedia untuk analisis data besar.

Kontrak Pintar dan Otomatisasi

Kontrak pintar, yang diaktifkan oleh teknologi blockchain, memungkinkan kontrak yang dijalankan sendiri dengan ketentuan perjanjian yang ditulis langsung ke dalam kode. Hal ini dapat mengotomatiskan proses dan transaksi tertentu.

Hal ini juga dapat merampingkan transaksi data, mengurangi intervensi manual, dan meningkatkan efisiensi proses yang berhubungan dengan data dalam konteks analisis data besar.

Interoperabilitas

Web3 membayangkan interoperabilitas yang lebih baik antara platform dan layanan yang berbeda, mendorong lingkungan digital yang lebih terhubung dan kolaboratif.

Interoperabilitas yang lebih baik dapat memfasilitasi integrasi beragam dataset dari berbagai sumber, berkontribusi pada pendekatan yang lebih komprehensif dan holistik terhadap analisis big data.

Penting untuk diingat bahwa pengembangan dan adopsi teknologi Web3 sedang berlangsung, dan dampak penuhnya terhadap big data akan menjadi lebih jelas seiring dengan semakin matangnya teknologi ini dan diadopsi secara luas.

Kesimpulan

Sangat penting untuk menyadari bahwa, meskipun ada potensi kerugian, big data juga membawa manfaat yang signifikan, seperti layanan yang lebih baik, rekomendasi yang dipersonalisasi, dan kemajuan dalam bidang-bidang seperti perawatan kesehatan dan penelitian.

Gerakan Web3 adalah pendukung perlindungan privasi dan detail pribadi pengguna, dengan sikap kritis terhadap big data dan bagaimana data tersebut saat ini digunakan pada era Web2. Mencapai keseimbangan antara memanfaatkan keuntungan dari data besar dan mengatasi tantangannya sangat penting untuk menciptakan lingkungan yang positif dan beretika bagi pengguna internet. Langkah-langkah regulasi, praktik terbaik industri, dan kesadaran pengguna memainkan peran penting dalam membentuk dampak big data di internet.

Uji Tuntas dan Lakukan Riset Anda Sendiri

Semua contoh yang tercantum dalam artikel ini hanya untuk tujuan informasi. Anda tidak boleh menafsirkan informasi atau materi lainnya sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, keamanan siber, atau nasihat lainnya. Tidak ada hal yang terkandung di sini yang merupakan ajakan, rekomendasi, dukungan, atau penawaran oleh Crypto.com untuk berinvestasi, membeli, atau menjual koin, token, atau aset kripto lainnya. Keuntungan atas pembelian dan penjualan aset kripto dapat dikenakan pajak, termasuk pajak keuntungan modal, di yurisdiksi Anda. Setiap deskripsi produk atau fitur Crypto.com hanya untuk tujuan ilustrasi dan bukan merupakan dukungan, undangan, atau ajakan.

Kinerja masa lalu bukan merupakan jaminan atau prediktor kinerja masa depan. Nilai aset kripto bisa naik atau turun, dan Anda bisa kehilangan semua atau sebagian besar dari harga pembelian Anda. Saat menilai aset kripto, penting bagi Anda untuk melakukan riset dan uji tuntas untuk membuat penilaian terbaik, karena pembelian apa pun menjadi tanggung jawab Anda sepenuhnya.