Pada artikel sebelumnya, pembahasan konsep dan karakteristik 4V Big Data pada perguruan tinggi baru pada Volume dan Velocity. Nah pada artikel kali ini akan dibahas kelanjutannya yakni aspek V ke tiga dan ke empat yakni Variety dan Veracity sebagai berikut.
- Variety: Keberagaman Data di Perguruan Tinggi
Variety menunjukkan keberagaman jenis, format, dan sumber data. Perguruan tinggi memiliki karakteristik data yang sangat beragam. Data akademik biasanya tersimpan dalam bentuk terstruktur seperti tabel basis data, sedangkan dokumen penelitian, video pembelajaran, rekaman kuliah, foto kegiatan, dan dokumen administrasi dapat berbentuk data tidak terstruktur.
Data perguruan tinggi dapat dikelompokkan menjadi beberapa bentuk, antara lain:
- Structured data, seperti data mahasiswa, nilai, dosen, mata kuliah, dan keuangan.
- Semi-structured data, seperti data JSON, XML, log aplikasi, dan data dari berbagai API.
- Unstructured data, seperti dokumen, PDF, foto, video, audio, hasil penelitian, dan konten media sosial.
Selain berbeda bentuk, data juga berasal dari berbagai sistem. Perguruan tinggi dapat memiliki sistem informasi akademik, kepegawaian, keuangan, perpustakaan, LMS, penelitian, penerimaan mahasiswa baru, alumni, dan sistem layanan lainnya.
Permasalahan muncul ketika setiap sistem berjalan sendiri-sendiri dan menggunakan standar data yang berbeda. Kondisi tersebut dapat menyebabkan silo data, yaitu data tersimpan secara terpisah sehingga sulit diintegrasikan dan dianalisis secara menyeluruh.
Sebagai contoh, data mahasiswa pada sistem akademik mungkin menggunakan format tertentu, sedangkan data yang sama pada sistem keuangan atau perpustakaan memiliki struktur yang berbeda. Jika tidak ada integrasi, pimpinan akan kesulitan memperoleh satu sumber informasi yang konsisten.
Karena itu, Variety mendorong perguruan tinggi untuk membangun integrasi data, interoperabilitas sistem, standardisasi data, dan arsitektur data institusi. Dengan integrasi tersebut, berbagai sumber data dapat dimanfaatkan secara bersama untuk menghasilkan informasi yang lebih komprehensif.
- Veracity: Menjamin Kebenaran dan Kualitas Data
Karakteristik keempat adalah Veracity, yaitu tingkat kebenaran, keakuratan, konsistensi, kelengkapan, dan keandalan data. Aspek ini sangat penting dalam pengelolaan data perguruan tinggi karena keputusan yang dibuat berdasarkan data yang salah dapat menghasilkan kebijakan yang tidak tepat.
Sebagai contoh, kesalahan data mahasiswa dapat terjadi karena perbedaan penulisan identitas, data ganda, data yang belum diperbarui, atau kesalahan input. Kesalahan data akademik juga dapat menyebabkan ketidaksesuaian dalam transkrip, laporan akademik, atau berbagai kebutuhan pelaporan institusi.
Kualitas data juga menjadi sangat penting ketika perguruan tinggi melakukan pelaporan kepada pihak eksternal. Data yang dilaporkan harus sesuai dengan kondisi sebenarnya, konsisten antarperiode, dan dapat dipertanggungjawabkan.
Dalam konteks ini, perguruan tinggi perlu menerapkan data governance yang mengatur siapa yang bertanggung jawab terhadap data, bagaimana data dibuat dan diperbarui, bagaimana data divalidasi, serta bagaimana keamanan dan akses data dikelola.
Beberapa langkah yang dapat dilakukan antara lain:
- Menetapkan standar dan definisi data institusi.
- Melakukan validasi data secara berkala.
- Menghilangkan data ganda (data deduplication).
- Melakukan pembersihan data (data cleansing).
- Menetapkan pemilik atau penanggung jawab data (data owner/data steward).
- Mengintegrasikan data antarunit dan sistem.
- Menerapkan pengendalian akses dan keamanan data.
Dengan demikian, Veracity memastikan bahwa data yang dimiliki perguruan tinggi bukan hanya banyak, tetapi juga berkualitas dan dapat dipercaya.
Penerapan 4V untuk Pengambilan Keputusan Perguruan Tinggi
Keempat karakteristik 4V memiliki hubungan yang erat dengan kebutuhan pengambilan keputusan di perguruan tinggi. Data dalam jumlah besar (Volume) dapat dikumpulkan dari berbagai sistem dan sumber (Variety), kemudian diproses dengan cepat (Velocity) dengan tetap memastikan kualitas dan kebenarannya (Veracity).
Apabila keempat aspek tersebut dikelola dengan baik, perguruan tinggi dapat mengembangkan sistem pengambilan keputusan berbasis data atau data-driven decision making.
Sebagai contoh, pimpinan perguruan tinggi dapat menggunakan data untuk mengetahui:
- perkembangan jumlah mahasiswa dari tahun ke tahun;
- program studi dengan pertumbuhan atau penurunan jumlah mahasiswa;
- tingkat kelulusan dan masa studi;
- mahasiswa yang memiliki risiko terlambat lulus;
- tingkat kehadiran mahasiswa dan dosen;
- efektivitas pembelajaran;
- kinerja penelitian dan publikasi;
- kebutuhan sumber daya manusia;
- pemanfaatan sarana dan prasarana;
- kualitas pelayanan akademik dan administrasi.
Dengan demikian, keputusan tidak hanya berdasarkan intuisi atau pengalaman, tetapi juga didukung oleh bukti dan informasi yang diperoleh dari data.
Tantangan Implementasi Big Data di Perguruan Tinggi
Meskipun memiliki banyak manfaat, implementasi Big Data di perguruan tinggi tidak terlepas dari berbagai tantangan. Salah satu tantangan utama adalah sistem informasi yang masih terfragmentasi. Banyak unit dapat memiliki aplikasi sendiri sehingga data belum terintegrasi secara optimal.
Selain itu, terdapat tantangan berupa keterbatasan infrastruktur, kompetensi sumber daya manusia, kualitas data, keamanan informasi, perlindungan privasi, serta belum optimalnya tata kelola data.
Perguruan tinggi juga perlu memperhatikan bahwa semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin besar pula tanggung jawab institusi untuk menjaga keamanan dan kerahasiaannya. Data mahasiswa, dosen, tenaga kependidikan, dan berbagai data akademik harus dikelola dengan prinsip keamanan, akses terbatas, dan penggunaan sesuai kebutuhan.
Oleh karena itu, implementasi Big Data tidak dapat hanya dipandang sebagai proyek teknologi informasi. Big Data harus menjadi bagian dari strategi transformasi digital dan tata kelola perguruan tinggi yang melibatkan pimpinan, unit akademik, unit teknologi informasi, unit administrasi, dosen, tenaga kependidikan, dan pemangku kepentingan lainnya.