Unstructured Data di Era Big Data: Potensi Tersembunyi dan Tantangan
Era digital telah menghadirkan fenomena big data, di mana data dalam jumlah besar dihasilkan setiap detik dari berbagai sumber seperti media sosial, sensor IoT (Internet of Things), transaksi bisnis, dan integrasi sistem informasi lainnya. Salah satu tantangan terbesar yang dihadapi dalam analisis big data adalah keberadaan unstructured data, yaitu data yang tidak memiliki format atau model yang baku seperti teks, gambar, video, atau data suara. Data semacam ini mewakili 80-90% dari seluruh data yang dihasilkan dan dikumpulkan, namun pemanfaatannya masih belum optimal. Dalam dunia bisnis dan penelitian, unstructured data menyimpan potensi besar untuk mengungkap fakta tersembunyi yang mungkin tidak terlihat dari structured data saja. Artikel ini akan mengulas bagaimana analisis unstructured data dari big data dapat mengungkap fakta yang tersembunyi, serta tantangan yang dihadapi dalam mengelola dan menganalisis data ini. (Widiyas Hidhayanto, 2024)
Unstructured Data: Definisi dan Karakteristik
Secara sederhana dan ringkas agar mudah dimengerti, definisi Unstructured data adalah  data yang tidak tersimpan dalam format tabel seperti pada structured data. Data ini dapat berupa teks bebas, gambar, video, suara, log sistem, hingga rekaman transaksi yang belum terstruktur. Teks bebas seperti postingan media sosial, chat, email, dan catatan pelanggan adalah contoh sehari-hari unstructured data yang sering kita temui.  Karakteristik utama unstructured data adalah tidak adanya format, kerangka, struktur, atau skema yang jelas, sehingga sulit diakses, dianalisis, dan diintegrasikan ke dalam sistem yang umumnya dirancang untuk data terstruktur. Contoh unstructured data dalam sistem terintegrasi antara lain: catatan medis yang berupa teks bebas dari dokter, log aktivitas pengguna pada aplikasi mobile/web, teks keluhan pelanggan melalui media sosial, dan rekaman percakapan bebas, foto peristiwa yang terjadi, dan sebagainya.
Potensi Unstructured Data untuk Mengungkap Fakta
Data yang tidak terstruktur sering kali menyimpan informasi yang kaya dan mendalam. Misalnya, analisis teks bebas dari keluhan pelanggan dapat memberikan wawasan lebih jauh tentang masalah-masalah yang dihadapi, perasaan pelanggan, serta peluang inovasi yang tidak muncul dari data numerik. Beberapa cara bagaimana unstructured data dapat digunakan untuk mengungkap fakta antara lain dengan cara analisis sentimen melalui Natural Language Processing (NLP), pengelanan pola atau objek dalam data gambar atau video, dan analisis log aktivtas.
Analisis Sentimen melalui Natural Language Processing (NLP) pada data teks seperti ulasan produk atau komentar media sosial dapat mengungkap perasaan dan pendapat konsumen yang sesungguhnya tentang produk atau layanan. Potensi tersembunyi juga terdapat pada Teknologi seperti computer vision memungkinkan pengenalan pola atau objek dalam data gambar dan video yang dapat mengungkap anomali atau peluang yang belum terlihat sebelumnya. Selain itu, data log dari sistem operasi atau aplikasi dapat juga diolah untuk mengidentifikasi pola penggunaan, potensi masalah keamanan, atau ketidaksesuaian performa.
Teknologi dan Teknik Analisis Unstructured Data
Ada beberapa teknik dan teknologi yang memungkinkan analisis unstructured data, contohnya: Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML), computer vision, dan text mining. Namun, tidak menutup kemungkinan adanya teknik dan teknologi lain yang dapat digunakan, serta potensi berkembangnya teknik dan teknologi baru yang nantinya akan semakin memudahkan analisis unstructured data.
Natural Language Processing (NLP) adalah cabang kecerdasan buatan yang dirancang untuk memahami, menganalisis, dan menghasilkan bahasa manusia. Ini memainkan peran penting dalam menganalisis teks seperti artikel berita, postingan media sosial, atau percakapan pelanggan.
Algoritma machine learning digunakan untuk mendeteksi pola dan klasifikasi dalam unstructured data. Deep learning, sebagai salah satu cabang ML, digunakan secara ekstensif dalam analisis gambar, suara, dan video.
Computer Vision merupakan teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami dan menganalisis konten visual seperti gambar dan video, dengan aplikasi di berbagai bidang seperti pengenalan wajah, pengawasan, dan analisis radiologi.
Text Mining merupakan teknik yang digunakan untuk mengekstraksi informasi dari teks bebas dengan mengidentifikasi pola kata, hubungan antar kata,n dan frekuensi kemunculan kata untuk menemukan fakta tersembunyi.
Tantangan Analisis Unstructured Data
Kita sepatutnya menyadari Meskipun potensi unstructured data sangat besar, terdapat beberapa tantangan yang perlu diatasi, antara lain: skalabilitas dan volume data, kualitas dan validasi data, kompleksitas dalam integrasi, serta kepatuhan dan privasi.
Skalabilitas dan volume data akan menjadi tantangan dalam analisis unstructured data. Â Unstructured data yang dihasilkan dalam jumlah yang sangat besar dan cepat akan memerlukan infrastruktur komputasi yang besar untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data tersebut.
Begitu pula terkait kualitas dan validitas data, bahwa tidak semua unstructured data memiliki kualitas yang baik. Misalnya, data dari media sosial mungkin mengandung spam, data yang tidak relevan, atau informasi yang menyesatkan, maka tidak serta-merta tidak dapat langsung digunakan.
Kompleksitas dalam Integrasi data juga menjadi tantangan dalam analisis unstructured data. Menggabungkan unstructured data dengan structured data untuk analisis yang lebih holistik memerlukan upaya integrasi data yang kompleks. Ini mencakup pemetaan antar format data yang berbeda dan penanganan metadata yang tidak standar.
Dalam mengolah data seperti catatan medis atau percakapan pelanggan, perlindungan privasi dan kepatuhan terhadap regulasi tentang privasi data dan perlindungan data menjadi tantangan yang tidak bisa diabaikan.
Â
Kesimpulan
Unstructured data memiliki potensi besar untuk mengungkap fakta tersembunyi yang tidak dapat dilihat dari structured data saja. Teknologi seperti NLP, machine learning, computer vision dan teks mining memungkinkan kita untuk menganalisis dan mengekstrak nilai dari unstructured data yang melimpah. Namun, tantangan dalam hal skalabilitas, kualitas data, integrasi, dan kepatuhan privasi harus diatasi untuk memanfaatkan potensi penuh data ini. Di masa depan, integrasi antara structured dan unstructured data akan menjadi kunci dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berbasis data, terutama dalam lingkungan bisnis dan penelitian.
Â
Widiyas Hidhayanto
widiyas_hid@yahoo.com
Principal Consultant WIDINA management
Strategy, Costing, Finance, Accounting, Operation, Kaizen-Lean, Marketing, Information System
Â
NEXT EVENTS