Manusia mampu menghasilkan 2,5 exabytes tiap harinya
- Detail
- Ditulis oleh Leila
- Kategori: Berita
- Dilihat: 2372
![Joe F. Hair](/images/stories-2019/profjoehair-bigdata102019.jpg)
Selasa (8/10), Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Gadjah Mada (FEB UGM) menggelar guest lecture di Gedung Pusat Pembelajaran lantai 8. Mengangkat tema "Big Data and Business Analytics: Its Impact on Business", fakultas menggandeng Dr. Joe F. Hair, Jr. dan Dr. Bob G. Wood dari University of South Alabama sebagai pembicara. Acara ini diselenggarakan sebagai respon akan semakin maraknya penggunaan big data dalam setiap lini kehidupan, termasuk dalam dunia bisnis.
Dalam sesi pertama, Joe mengutip ucapan Tom Peters dalam bukunya Triving on Chaos (1991) yang menyebutkan bahwa manusia tenggelam dalam informasi dan kelaparan akan pengetahuan. Diperkirakan dalam tiga tahun mendatang, manusia akan menghasilkan lebih banyak data dibandingkan dalam 1.000 tahun terakhir dan hampir semuanya bersifat digital. Big data dapat dimaknai sebagai data sets yang sangat besar dan kompleks serta sulit untuk ditangkap, diproses, disimpan, dicari, dan dianalisis menggunakan sistem database konvensional.
Pada 2014 silam jumlah informasi sebesar 4,4 zettabytes dan diperkirakan akan mencapai 44 zettabytes pada 2020 mendatang. Zettabytes merupakan ukuran kapasitas penyimpanan yang setara dengan 1 sextillion byte. Satu zettabyte diperkirakan sama dengan 1.000 exabytes atau satu miliar terabytes. Menariknya, manusia mampu menghasilkan 2,5 exabytes tiap harinya. Angka ini turut disumbang oleh adanya kenaikan data dari transaksi online, biaya pengumpulan dan penyimpanan data yang murah, meningkatnya user interfaces, adanya teknik analisis baru, hingga pengaruh marketplace global.
Di sisi lain, hanya 5% dari data yang mampu terkonversi menjadi informasi. Padahal data analytics tentu sangat berperan dalam pembentukan decision models dengan adanya kontribusi dari machine learning dan artificial intelligence. Oleh karena itu, data analytics skills sangat dibutuhkan untuk merespon perkembangan teknologi yang semakin masif.
Sesi kedua dilanjutkan dengan pemaparan materi mengenai analisis statistik dengan historical perspective. Dalam pemaparannya, ia menjelaskan perihal sejarah ditemukannya basic statistics hingga berbicara mengenai big data yang saat ini menjelma menjadi data analytics.
"Saat ini, tidak perlu lagi tidak perlu lagi menjadi ahli statistik yang terlatih atau tahu bagaimana cara menulis program komputer," katanya.
Ia menjelaskan, saat ini yang dibutuhkan adalah pemahaman mengenai bagaimana mendesain pembelajaran, memilih metode yang tepat, menerapkan asumsi dan aturan praktis, serta mengidentifikasi dan menangani "red flags" dalam suatu hasil.
Sumber: Leila Chanifah Z dan Sony Budiarso