Source: Midjourney

Secara definisi Big Data mengacu pada sekumpulan data yang berukuran sangat besar dan begitu kompleks mulai dari volume, variety, velocity dan lain lain sehingga jika menggunakan perangkat lunak sederhana atau basis data tradisional maka pengolahan data yang sangat besar ini tidak dapat dilakukan. Mengimplementasikan Big Data Analytics tentunya akan memberikan berbagai manfaat seperti pengambilan keputusan, akurasi, efisiensi operasional, hingga personalisasi layanan pelanggan. Namun demikian, menerapkan teknologi Big Data juga tentunya memerlukan investasi yang tidak sedikit. Hal ini akan mempengaruhi infrastruktur, tambahan sumber daya, maupun perubahan proses dalam bisnis yang dijalankan. Dengan biaya yang tidak sedikit, perusahaan perlu melakukan mengevaluasi apakah mereka benar-benar membutuhkan Big Data pada proses bisnis mereka atau cukup dengan sistem pengolahan data yang sudah ada.

Dalam artikel yang diterbitkan oleh cio.com yang merupakan publikasi teknologi bisnis yang dikelola oleh Foundry yang sebelumnya bernama IDG. Dalam artikel tersebut dikatakan bahwa beberapa survei menunjukkan tingginya tingkat kegagalan proyek Big Data diakibatkan oleh perencanaan yang tidak matang atau tidak selaras dengan tujuan bisnis. Dalam artikel tersebut juga menunjukan sebuah survei InfoChimps yang menemukan 55% proyek Big Data gagal memberikan hasil yang diharapkan. Penyebab umumnya seperti tidak adanya sasaran bisnis yang jelas, kurangnya dukungan manajemen, anggaran yang tidak memadai serta data yang kurang memadai. Oleh sebab itu untuk menilai apakah suatu perusahaan perlu menerapkan Big Data atau tidak harus melalui beberapa tahapan berikut ini:

  1. Identifikasi Tujuan Bisnis

Langkah pertama sebelum menerapkan Big Data adalah memastikan inisiatif ini selaras dengan tujuan strategis perusahaan. Perusahaan harus tahu masalah apa yang ingin diselesaikan atau keputusan apa yang ingin ditingkatkan melalui data. Studi Capgemini menunjukkan bahwa perusahaan yang sukses dengan Big Data memiliki tujuan bisnis yang jelas sejak awal—misalnya meningkatkan pengalaman pelanggan, mendeteksi fraud, atau melakukan prediksi perawatan mesin.

  1. Evaluasi Ketersediaan dan Karakteristik Data

Setelah tujuan ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengevaluasi ketersediaan dan jenis data. Big Data relevan bila volume, variasi, dan kecepatan data melebihi kemampuan alat tradisional. Jika data masih kecil dan homogen, pendekatan konvensional cukup. Namun, bila data melimpah seperti log transaksi jutaan pelanggan atau data sensor real-time, arsitektur Big Data diperlukan untuk efisiensi.

  1. Evaluasi Infrastruktur Teknologi

Perusahaan perlu menilai apakah infrastruktur IT-nya mampu menangani skala data besar. Jika tidak, perlu investasi pada teknologi seperti Hadoop, Spark, NoSQL, atau cloud computing. Infrastruktur tradisional bisa menjadi hambatan besar, sementara solusi cloud memberi fleksibilitas dan efisiensi biaya. Penilaian ini membantu menentukan apakah penerapan Big Data layak dilakukan.

  1. Kesiapan Perusahaan

Keberhasilan Big Data sangat bergantung pada kesiapan sumber daya manusia dan budaya organisasi. Diperlukan tim seperti data scientist, data engineer, dan analis bisnis. Menurut Aldosari et al. (2023), faktor seperti manajemen puncak, pelatihan, dan infrastruktur IT sangat berpengaruh terhadap adopsi Big Data. Jika ada kesenjangan kompetensi, perusahaan perlu melakukan pelatihan atau konsultasi eksternal.

  1. Tata Kelola dan Keamanan Data

Aspek tata kelola dan keamanan data menjadi faktor krusial. Big Data sering melibatkan data sensitif sehingga perusahaan harus patuh pada regulasi seperti GDPR atau UU Perlindungan Data Pribadi. Data governance mencakup kontrol akses, kualitas data, dan etika penggunaannya. Menurut IBM, strategi tata kelola yang baik dapat meningkatkan kepercayaan, keamanan, dan privasi data perusahaan.

  1. Analisis Biaya dan Manfaat

Sebelum mengadopsi Big Data, perusahaan harus menganalisis biaya dan potensi manfaatnya. Biaya mencakup investasi infrastruktur, software, dan SDM, sementara manfaat bisa berupa peningkatan pendapatan, efisiensi, atau insight strategis. Studi BARC menunjukkan bahwa organisasi yang berhasil memanfaatkan Big Data rata-rata mengalami peningkatan pendapatan 8% dan penurunan biaya hingga 10%.

  1. Pengambilan Keputusan dan Penyusunan Roadmap

Jika hasil evaluasi menunjukkan kesiapan yang cukup, perusahaan dapat menyusun roadmap implementasi Big Data secara bertahap—mulai dari pengadaan teknologi hingga pelatihan tim. Roadmap ini harus memiliki milestone yang terukur agar manfaat Big Data benar-benar terwujud. Jika belum siap, adopsi sebaiknya ditunda hingga kondisi mendukung.

 

Kesimpulan

Penerapan Big Data tidak bisa dilakukan secara terburu-buru tanpa perencanaan matang. Perusahaan harus terlebih dahulu memastikan keselarasan dengan tujuan bisnis, mengevaluasi ketersediaan data, infrastruktur teknologi, kesiapan sumber daya manusia, serta aspek tata kelola dan keamanan data. Selain itu, analisis biaya dan manfaat perlu dilakukan untuk menilai kelayakan investasi. Dengan perencanaan yang terukur dan roadmap yang jelas, Big Data dapat menjadi alat strategis yang mendorong efisiensi, inovasi, dan keunggulan kompetitif bagi perusahaan.

Penulis: 

Samson Ndruru, S.Kom., M.Kom.

Daftar Pustaka:

  1. Aldossari, S., Mokhtar, U. A., & Abdul Ghani, A. T. (2023). Factor influencing the adoption of Big Data Analytics: A systematic literature and experts review. Sage Open, 13(4), 21582440231217902.
  2. (2016, 11 Agustus). Benefits of big data analytics: Increased revenues and reduced costs. Diakses pada 26 Mei 2025, dari https://barc.com/big-data-benefits/
  3. Eastwood, B. (2013, 22 Juli). Big data ROI will take time, clear goals and talent. Diakses pada 26 Mei 2025, dari https://www.cio.com/article/288904/big-data-big-data-roi-will-take-time-clear-goals-and-talent.html
  4. Ghaleb, E. A., Dominic, P. D. D., Singh, N. S. S., & Naji, G. M. A. (2023). Assessing the big data adoption readiness role in healthcare between technology impact factors and intention to adopt big data. Sustainability, 15(15), 11521.
  5. Murray, J. (2019, 7 Mei). How to make big data cost effective for startups. Diakses pada 26 Mei 2025, dari https://medium.com/primalbase/how-to-make-big-data-cost-effective-for-startups-d0eab00249b8
  6. (n.d.). Big data privacy: Four ways your data governance strategy affects security, privacy and trust. Diakses pada 26 Mei 2025, dari https://www.sas.com/en_us/insights/articles/data-management/big-data-privacy-four-ways.html