Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume besar data yang diproses secara terus menerus. Data ini diperoleh dari berbagai sumber seperti aplikasi, media sosial, transaksi bisnis, dan berbagai sistem informasi lainnya. Salah satu aspek penting dari Big Data yang jarang dibahas adalah veracity. Veracity Big Data adalah kemampuan untuk menilai keakuratan, keandalan, dan kesahihan data yang digunakan.

Pada dasarnya, keakuratan data adalah kunci untuk memproses data yang baik. Beberapa hal yang dapat mempengaruhi keakuratan data meliputi ketidakakuratan input manusia, proses konsolidasi data yang buruk, dan proses penyimpanan data yang tidak baik. Keakuratan data juga dipengaruhi oleh keandalan platform yang digunakan penyimpanan dan pemrosesan data. Platform yang buruk dapat menyebabkan kesalahan dalam proses data.

Kesenjangan dalam veracity dapat menyebabkan kerugian yang signifikan dalam bisnis, terutama keputusan yang salah dan biaya pengolahan ulang. Oleh karena itu, penting untuk mengelola keakuratan dan kesahihan data.

Beberapa Cara Untuk Meningkatkan Veracity Big Data

1. Menerapkan artificial intelligence dan machine learning untuk mengurangi kesalahan manusia dalam pengumpulan dan pengolahan data.
2. Menggunakan teknologi yang tinggi untuk membuat aplikasi atau platform yang memiliki tingkat keakuratan yang baik.
3. Memperbarui proses penyimpanan data untuk memungkinkan pengumpulan data yang lebih mudah dan aman.
4. Melakukan pemahaman data dengan menggunakan analisis kecerdasan buatan untuk mendapatkan keakuratan yang lebih baik dan memperkecil kesalahan manusia dalam analisis.
5. Memastikan bahwa data terintegrasi dengan sistem bisnis yang berbeda, terutama untuk data yang sangat sensitif.

Baca juga : Mengenal Karakteristik Big Data: Volume, Kecepatan, dan Keberagaman Data

Beberapa kepentingan keandalan data dalam konteks Big Data 

1. Mencegah kesalahan penilaian

Keandalan data sangat penting dalam mencegah kesalahan penilaian yang dapat berdampak pada keputusan yang salah. Dengan data yang akurat dan dapat diandalkan, keputusan yang diambil akan lebih tepat dan efektif.

2. Meningkatkan efisiensi bisnis

Data yang tidak teratur dan kurang terpercaya dapat menghambat efisiensi bisnis. Keandalan data memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang tepat saat membuat strategi bisnis dan mengalokasikan sumber daya.

3. Menjaga keamanan data

Data yang tidak dipercaya dapat membawa resiko keamanan yang besar untuk organisasi. Keandalan data dapat membantu organisasi untuk meminimalkan risiko keamanan dengan memastikan bahwa data yang diperoleh benar-benar sah.

4. Memperbaiki kualitas produk

Dalam konteks produktivitas dan kualitas produk, keandalan data merupakan faktor penting. Dengan memperoleh data yang tepat dan terpercaya, organisasi dapat memperbaiki kualitas dan memberikan produk yang lebih baik kepada pelanggan.

5. Meningkatkan kepuasan pelanggan

Kepuasan pelanggan adalah faktor penting dalam dunia bisnis. Dengan memperoleh data yang akurat dan dapat diandalkan, perusahaan dapat memahami pelanggan dalam cara yang lebih baik dan memenuhi kebutuhan mereka dengan lebih baik.

6. Meningkatkan efektivitas pemasaran

Data yang akurat dan terpercaya sangat penting dalam pemasaran. Dengan memahami pelanggan dan perilaku mereka, organisasi dapat membuat kampanye pemasaran yang lebih efektif dan efisien.

7. Memungkinkan penelitian yang lebih baik

Keandalan data juga penting dalam penelitian dan pengembangan. Dengan memperoleh data yang tepat dan terpercaya, penelitian dapat dilakukan dengan lebih efektif dan mengarah pada hasil yang lebih akurat.

8. Meningkatkan kualitas proses bisnis

Data yang tepat dan dapat diandalkan juga dapat membantu organisasi meningkatkan kualitas proses bisnis. Dengan memperoleh data yang akurat, organisasi dapat mengidentifikasi kesalahan dan mengoptimalkan proses mereka, sehingga mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.

Baca juga : Hadoop vs Sistem Database Tradisional: Mengapa Anda Perlu Memilih Hadoop untuk Big Data

Dalam era Big Data ini, veracity sangat penting untuk memproses data dengan benar. Tanpa veracity, Big Data tidak akan memiliki nilai dan dapat menimbulkan kerugian yang signifikan. Oleh karena itu, penting untuk memperhatikan veracity saat memulai inisiatif Big Data. Veracity atau keandalan data merupakan salah satu dari empat dimensi utama dalam konsep Big Data. Keandalan data sangat penting dalam pengambilan keputusan terkait bisnis, pemerintahan, penelitian, dan lain sebagainya.