Sektor pemerintahan maupun swasta saat ini sangat mengandalkan big data untuk berbagai kepentingannya. Sesuai dengan namanya, big data melibatkan pemrosesan data dalam skala masif. Karena itu, diperlukan perangkat yang mampu menjalani tugas berat ini. Spesifikasi dari segi RAM dan CPU pun perlu dipenuhi oleh komputermu.
Peran RAM dalam Memproses Big Data
Sebuah RAM memiliki fungsi untuk menyimpan data secara temporer agar sistem perangkat bisa memrosesnya dengan cepat. Kalau dianalogikan dengan proses otak manusia, kapasitas memori ini mirip dengan attention span. Ketika ukuran memori ini lebih besar, kamu bisa menambah volume tugas yang dihadapi, meskipun tentunya ada limitasi tersendiri.
Sistem memori ini berbeda dengan sistem penyimpanan data komputer yang biasa. Dengan menggunakan sistem memori ini, proses retrieval bisa dilakukan langsung karena kamu tidak perlu melakukan penyortiran data. Dengan adanya RAM, kamu bisa melakukan analisis secara langsung sehingga pemrosesan tidak memakan waktu terlalu lama.
Perlu dipahami bahwa tugas-tugas pemrosesan big data pun memiliki tingkat kompleksitasnya sendiri-sendiri. Semakin kompleks jenis data yang kamu olah, semakin besar kapasitas memori yang kamu perlukan.
Proses analisis di memori operasional menggabungkan aplikasi analitik dan database di berbagai server. Penggunaan memori operasional seperti ini penting jika kamu sedang menangani analisis data yang sifatnya real-time.
Memahami Big Data
Big data merupakan serangkaian data dengan ukuran yang lebih besar dan kompleksitas yang jauh lebih tinggi daripada bentuk data yang tradisional. Kamu tidak bisa menggunakan software pemrosesan data yang biasa ketika menangani big data karena ukuran dan kompleksitasnya.
Meskipun susah untuk diolah, karena tuntutan spesifikasi perangkat seperti RAM yang besar, big data bisa menyelesaikan berbagai permasalahan yang sebelumnya tidak bisa kita tangani. Berikut merupakan beberapa contoh penggunaan big data dalam kehidupan kita:
1. Pengembangan produk
Perusahaan multinasional sekarang menggunakan big data untuk mengantisipasi permintaan konsumen. Mereka membuat model prediktif untuk produk dan layanan baru dengan melakukan analisis terhadap produk-produk mereka yang lama dan yang baru.
Selain itu, model prediktif juga dibangun melalui analisis tren di media sosial, percobaan di pasar, hingga survei terhadap pelanggan. Hasilnya, perusahaan bisa merancang produk yang sekiranya akan lebih diminati oleh pasar. Hal ini membuat proses perancangan produk menjadi lebih efisien.
2. Memprediksi permasalahan
Bayangkan jika kita bisa memprediksi kapan sebuah mesin atau layanan akan mengalami permasalahan. Kemampuan untuk mengantisipasi permasalahan ini akan membuat kegiatan operasional lebih efisien dan juga mengurangi kerugian baik secara material maupun non-material.
Big data bisa membantu kamu memprediksi masalah dengan cara mengidentifikasi indikator-indikator permasalahan. Ketika sistem mendeteksi tanda-tanda bahwa masalah akan muncul, maka tindakan preventif bisa dilakukan.
3. Layanan konsumen
Big data juga bermanfaat dalam proses meningkatkan layanan konsumen. Kamu bisa mengumpulkan informasi dari media sosial, kunjungan website konsumen, riwayat panggilan, dan sumber-sumber data lainnya.
Dengan data-data tersebut, kamu bisa merancang strategi yang tepat untuk menangani konsumen. Bahkan, perusahaan menggunakan big data untuk merancang layanan konsumen yang lebih personal. Perusahan yang bisa melakukan layanan semacam ini akan memiliki tingkat retensi pelanggan yang lebih besar.
4. Masalah keamanan
Keamanan sebuah sistem bisa juga ditingkatkan dengan memanfaatkan big data. Teknologi ini membantu kamu mengidentifikasi pola data yang mengindikasikan terjadinya fraud atau pelanggaran hukum. Dengan begitu, kamu bisa mencegah terjadinya security breach atau pelanggaran keamanan.
Bagi sebuah institusi, baik pemerintahan maupun swasta, kemampuan melindungi keamanan sistem merupakan sebuah kewajiban. Kegagalan untuk melindungi data akan membuatnya kehilangan legitimasi di mata konsumen maupun stakeholder yang lain.
5. Efisiensi operasional
Sebuah tantangan lain bagi institusi adalah memastikan bahwa kegiatan operasionalnya berjalan dengan efisien. Big data bisa dimanfaatkan untuk memastikan efisiensi operasi. Dengan menganalisis data operasional, kamu bisa memprediksi kapan permintaan produk akan meningkat dan kapan akan cenderung menurun.
Eksekutif perusahaan bisa membuat keputusan mengenai produk apa yang sebaiknya diproduksi dalam waktu tertentu, dan kapasitas produksi yang dibutuhkan dalam kurun waktu tersebut.
Spesifikasi yang Dibutuhkan untuk Analisis Big Data
Seorang data scientist yang sehari-harinya harus menangani data dalam ukuran besar disarankan untuk menggunakan komputer dengan kapasitas memori setidaknya 8GB. Dengan kapasitas sebesar itu, kamu bisa melakukan tugas-tugas dasar yang dibutuhkan. Meskipun begitu, jenis tugas yang bisa kamu selesaikan terbatas.
Kalau kamu masih memiliki ruang untuk meningkatkan kapasitas RAM, maka kamu bisa meningkatkannya ke 16GB. Pada tingkat ini, kamu bisa menyelesaikan sebagian besar tugas yang dibutuhkan, termasuk membuat model analisis dari big data yang kamu proses.
Ada beberapa orang yang terus menambahkan kapasitas memorinya hingga 32GB, dan memang sebagian data scientist membutuhkan perangkat komputer dengan spesifikasi tersebut.
Meskipun begitu, 32GB merupakan ukuran RAM yang sudah termasuk overkill bagi kebanyakan orang. Jika kamu menginginkan kinerja yang efektif, lebih baik untuk melakukan upgrade pada CPU maupun GPU kamu karena akan berpengaruh besar bagi kinerja pengolahan big data.
