Data batas, juga dikenal sebagai data tepi, adalah data yang berada di luar silo atau database data tradisional, sehingga menjadi sumber wawasan yang sulit. Hal ini sering kali ditemukan di persimpangan sistem yang berbeda, dan dapat muncul dari berbagai sumber, seperti aktivitas pengguna, log perangkat, sensor IoT, atau pesan kesalahan tingkat kode. Data batas biasanya merupakan data “besar” karena frekuensi atau volume titik data yang dikumpulkan, dan bisa sangat berharga bila digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memprediksi hasil di masa depan.
Pengumpulan dan penyimpanan data batas dapat menjadi tantangan karena banyaknya variasi dan sumber – tipe terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur yang semuanya berada di luar database tradisional. Kuantitas dan kecepatannya dapat membuat pemrosesan dan memastikan keakuratan yang konsisten menjadi tugas yang sulit. Selain itu, ketika data batas dikumpulkan atau dikirimkan dari sistem atau perangkat eksternal dengan keamanan yang meragukan, langkah-langkah keamanan yang tepat harus diterapkan dan data ditangani dengan sangat hati-hati untuk menghindari pelanggaran.
Data batas berbeda dari data transaksi, yang terletak dalam satu sistem dan sering kali mewakili satu peristiwa. Sebaliknya, data batas biasanya mewakili lusinan peristiwa di berbagai sistem yang mungkin terkait. Hal ini membuat analisisnya menjadi tantangan yang unik karena diperlukan wawasan yang lebih terperinci untuk membuat observasi yang bermakna.
Organisasi dapat memperoleh wawasan penting dari data batas mereka jika dianalisis secara efektif. Hal ini memungkinkan perusahaan tidak hanya mendapatkan wawasan prediktif tentang pelanggan, namun juga memberikan informasi dalam pengambilan keputusan mengenai layanan pelanggan, inovasi produk, perkiraan sumber daya, serta keamanan dan manajemen risiko.
Terlepas dari kompleksitasnya, solusi big data telah membuat penerapan data batas yang penting menjadi lebih mungkin dilakukan. Melalui analisis prediktif dan pembelajaran mesin, hal ini dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan menantang dan peluang untuk perbaikan dan inovasi. Insinyur data, profesional TI, dan ilmuwan data semuanya memainkan peran penting dalam memanfaatkan kekuatan data batas.
