Kebutuhan manusia untuk mengukur realitas yang dihadapinya menjadi kebutuhan atas sebuah data. Pengukuran dasar panjang dan lebar menjadi awal dari peradaban manusia. Kemampuan untuk merekam informasi merupakan salah satu garis demarkasi antara masyarakat primitif dan modern. Perkembangan bahasa tulisan tidak saja membuat manusia mampu mengukur sebuah realitas, merekamnya untuk kemudian dipelajari kembali. Pengukuran dan merekamnya merupakan tonggak awal dari penciptaan data. Pondasi dari apa yang disebut dengan datafikasi. Data memungkinkan manusia mereplikasi aktivitas-aktivitas seputar kehidupannya seperti arsitek dapat mempelajari catatan dimensi rancangan bangunan sebelumnya, atau ahli pertanian mempelajari berapa hasil panen dari lahan pertanian.
Dari pengenalan angka, matematika berperan dalam membantu manusia dalam melakukan tabulasi hingga menganalisa data. Salah satu cabang dari ilmu matematika bernama statistika memungkinkan proses analisa dapat menghasilkan prediksi-prediksi masa depan yang sangat diperlukan dalam proses perencanaan.
Statistika memperkenalkan teknik sampling data, di mana tanpa perlu mengetahui keseluruhan populasi untuk mengukur realita populasi tersebut, namun lewat keacakan pengambilan data maka kita sudah mendapatkan informasi yang merepresentasikan keseluruhan populasi tersebut. Pengambilan data (data mining) pun dilakukan dengan disiplin proses mulai dari kuesioner sampai kontrol mutu. Korelasi, contoh lainnya, adalah perangkat statistika menghasilkan informasi yang sangat berguna dalam melihat hubungan antara dua titik data, dan memberikan rekaan/probabilitas kemungkinan kejadian pada titik data yang lain.
Revolusi teknologi informasi (TI) dapat diartikan sebagai teknologi yang memungkinkan manusia mengolah data-data menjadi informasi secara cepat dan akurat. Data-data tersebut dikonversi dalam bahasa biner “0” dan “1” sehingga dapat dipahami dan diolah oleh sebuah mesin komputer. Revolusi lebih lanjut dari TI ini adalah digitizing. Sebuah proses mengonversi bentuk analog ke dalam bentuk digital.
Amazon menjadi motor dari ambisi digitizing bentuk teks yang analog menjadi digital. Halaman teks dipindai dan diubah ke dalam format gambar digital. Mengaitkan dengan model bisnis Amazon sebagai toko buku on-line, Amazon meyakinkan penerbit-penerbit buku untuk juga mencetak buku dalam format-format digital. Sehingga dengan algoritma tertentu, pengguna Amazon dapat mencari topik, judul dan pengarang buku yang diinginkan. Pustaka digital seperti Alexandria, juga merupakan salah satu bentuk dari proses digitizing ini yang berisi kumpulan jutaan naskah/teks digital.
Dalam bentuk digital, selanjutnya komputer dapat melakukan indexing terhadap data text. Sehingga mempermudah pengguna untuk melakukan proses pencarian melalui algoritma khusus seperti halnya yang dilakukan oleh mesin pencari Google. Dari kumpulan data-data pencarian terhadap suatu topik tertentu oleh pengguna search engine yang direkam dalam server Google, memungkinkan Google melakukan datafikasi sehingga menghasilkan informasi-informasi baru seperti pola penyebaran virus influenza H1N1 berdasarkan pola pencarian kata kunci seputar virus dan flu periode pandemik H1N1.
Pergeseran peradaban dari masyarakat industri menjadi masyarakat informasi membawa implikasi luar biasa dalam perkembangan teknologi dan industri data dan informasi. Kebutuhan terhadap kemudahan akses informasi membuat telepon pintar, notebook, personal computer hingga TV pintar berada di setiap sudut aktivitas manusia modern.
Kemunculan platform toko virtual hingga media sosial makin marak seiring semakin hebatnya broadband internet. Interaksi manusia dengan toko virtual, Facebook, Instagram sampai Twitter meninggalkan data-data yang luar biasa besar jumlahnya. Data-data personal dalam halaman-halaman profile. Transaksi keuangan dengan toko virtual. Kesukaan terhadap berita/informasi/produk tertentu lewat “like” di halaman Facebook. Atau sentiment publik terhadap sebuah peristiwa. Adalah sedikit contoh dari data-data yang melimpah dalam era baru ini. Fenomena yang dikenal kemudian dengan “Big Data”.
Keterhubungan antar pengguna dalam Facebook di dunia, misalnya, dapat dianalisa lebih lanjut menjadi sebuah analisa hubungan sosial (social network analysis). Jutaan tweet yang di-upload tiap harinya di platform Twitter dapat dianalisa pola pikiran para twuips, pola penyebaran/interaksi dan pengaruhnya hingga kesukaan atau kebencian mereka terhadap suatu hal. Analisa atas informasi kesukaan atau kebencian ini selanjutnya berkembang menjadi disiplin analisa sentiment yang menjadi formulasi baru untuk mengukur umpan balik (feedback) publik dalam merespon sesuatu.
Perkembangan perangkat keras dan internet memungkinkan manusia mengubah lokasi menjadi data lewat teknologi Global Positioning System (GPS). Geo-lokasi yang berisi obyek manusia dan alam memiliki informasi penting seperti posisi gunung, sungai, bangunan dan lain-lain. Agar informasi-informasi lokasi ini menjadi bermanfaat dalam pengolahan lebih lanjut maka muncul kebutuhan untuk mengubahnya menjadi data.
Datafikasi lokasi ini memerlukan metode pengukuran yang memiliki standarisasi data tertentu. Dan sebuah instrumen untuk memonitor dan merekam data tersebut. Standarisasi data tersebut dikenal kemudian dengan koordinat longitude dan altitude, dan instrumen GPS menjadi awal dari upaya manusia untuk memetakan lokasi dalam bentuk data lewat bantuan satelit. Kemampuan untuk mengumpulkan informasi geo-lokasi menjadi sangat penting di masa sekarang. Karena informasi ini memungkinkan kita untuk dapat memprediksi kemana seseorang akan pergi, sehingga untuk penting untuk targeting dalam iklan. Atau kegunaan untuk memetakan kemacetan dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Paradigma awal tentang data, pengolahan data menjadi lewat statistika dengan teknik sampling, mulai bergeser dalam era “Big Data”. N=all hampir dimungkinkan dalam konteks “Big Data” di mana data-data dapat ditangkap dengan cepat secara digital sehingga langsung diproses untuk kepentingan analisis. Big Data memungkinkan mengumpulkan data-data tanpa melalui rangkaian proses seperti riset konvensional pada umumnya yang menggunakan kuesioner dan tenaga surveyor. Informasi-informasi bersifat prediksi apa yang akan terjadi di masa mendatang pun menjadi lebih kaya terhadap data dan proses data mining bersifat kontinu. Kebutuhan-kebutuhan baru terhadap Big Data ini mendorong kemunculan perusahaan-perusahaan Data Analytics.
Meskipun demikian, sebagai tools dan resources yang menghasilkan data dan informasi baru, masih ada banyak pekerjaan rumah terkait Big Data. Teknik bagaimana menangkap, membersihkan, menganalisis kelimpahan data tersebut menjadi informasi yang berguna bagi kepentingan perencanaan dan evaluasi.
Arief Adi Wibowo
Are You A Strategic Thinker? 