OPINI: Virtualisasi Data Bawa Analitik ke Level Lebih Tinggi

Liputan6.com, Jakarta - Koneksi berkembang pesat di era transformasi digital. Diperkirakan, terdapat lebih dari 550 juta perangkat jaringan di Indonesia pada tahun 2020. Lebih dari 95 juta perangkat tersebut akan merupakan perangkat dengan modul machine-to-machine (M2M), di mana setiap perangkat mampu "berbicara" satu sama lain untuk melaksanakan perintah yang kita berikan.

Bayangkan sebuah skenario di mana jam alarm secara otomatis menginformasikan mesin kopi untuk mulai menyeduh secangkir kopi ketika alarm berbunyi. Ini adalah gambaran seperti apa Internet of Things (IoT) dalam keseharian kita. Pada kenyataannya ini bukan lagi sesuatu yang baru akan terjadi di masa depan karena ini sudah terjadi sekarang. 

Implementasi dan dampak dari IoT tidak hanya akan terbatas pada contoh-contoh seperti ini, karena dampaknya akan jauh lebih besar dan bahkan akan sejauh mengubah tatanan yang sudah ada.

Berdasarkan laporan McKinsey, IoT diperkirakan akan memiliki potensi dampak terhadap ekonomi dengan jumlah yang fantastis hingga US$ 11 triliun pada tahun 2025. Namun, hal ini tidak berhenti disitu.

Salah satu dampak terbesar dari konektivitas ini adalah besarnya jumlah data yang dihasilkan. Data pada dasarnya bisa dihasilkan dari apapun--misalnya ponsel yang kita gunakan, laptop hingga jam pintar--dan ini tumbuh secara eksponensial dari tahun ke tahun.

Di Indonesia, trafik IP diharapkan meningkat lima kali lipat sementara trafik data seluler diperkirakan meningkat 12 kali lipat dari 2015 hingga 2020. Namun, sangat sedikit organisasi yang telah memanfaatkan lebih jauh ketersediaan "big data" ini.

Sebagai contoh, industri minyak dan gas menggunakan 30.000 sensor untuk mengumpulkan data yang dibutuhkan dalam operasinya dan ternyata hanya 1 persen dari data tersebut yang akhirnya dianalisa lebih lanjut.

Mendapatkan Akses ke Data dan Membuatnya Lebih Bermakna

Pertanyaan selanjutnya adalah: Apa yang dapat kita lakukan untuk membuat big data ini menjadi lebih bernilai bagi pengguna maupun bisnis? Pebisnis tentunya akan menganalisa lebih jauh data yang dimilikinya untuk mendapatkan wawasan yang bisa digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan yang lebih baik.

Misalnya, sebuah perusahaan eksplorasi minyak yang secara terus menerus mengumpulkan data saat menganalisa lokasi pengeboran dengan tujuan agar bisa mendapatkan estimasi terbaik dari lokasi sumber minyak bumi.

Menurut teori, IoT memiliki potensi terbesar untuk memecahkan masalah global, tetapi pada kenyataannya aksesibilitas ke data telah menjadi tantangan yang serius. Saat ini, banyak bisnis dengan beberapa cabang operasi kewalahan menyatukan semua data yang mereka miliki ke dalam satu wadah agar bisa dianalisa lebih jauh hanya karena perbedaan lokasi dari sumber data yang ada. Solusi untuk masalah ini adalah virtualiasi data.

Solusi ini membantu perusahaan untuk dengan mudah mengaskses data di manapun data berada dan dari berbagai sumber yang ada seperti alat sensor, kamera video, dan sumber data dari pihak ketiga. Aplikasi virtualisasi data juga memberikan respon lebih cepat sehingga mampu mengubah kebutuhan intelijen bisnis secara konstan.

Contoh Implementasinya di Industri

Jadi di mana letak nilai dari virtualisasi data tersebut? Sebuah studi dari Forrester Company, yang melihat bagaimana perusahaan dari berbagai industri menggunakan Cisco Data Virtualization Solution, menemukan bahwa virtualisasi data membantu organisasi farmasi global meningkatkan kualitas data dan menghemat waktu untuk mengembangkan proyek hingga 50 persen.

Sementara itu, organisasi non-profit global mampu mencapai 25 persen time-to-market lebih cepat untuk program dan inisiatif baru. Sementara, perusahaan yang bergerak di bidang entertainment global mampu meningkatkan pengalaman pelanggannya serta meningkatkan pendapatan perusahaan hingga lebih dari US$ 21 juta melalui pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik menggunakan wawasan data.

Akses menuju data telah menjadi penggerak kunci dalam big data analytics. Virtualisasi data memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengidentifikasi dan mengakses data penting, memperkenankan pengguna untuk menggunakan data tersebut sebagai bahan bakar untuk setiap inisiatif analitik yang dijalankan sebuah organisasi.

Pada akhirnya, ini akan memberikan wawasan yang sangat dibutuhkan bisnis serta memberdayakan mereka agar bisa mengambil keputusan secara lebih baik untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat biaya sekaligus menciptakan produk dan jasa baru.

(Cas)