Pengukuran investasi Teknologi Big Data (Astari Retnowardhani,PhD)

Istilah big data digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang sangat luas dalam volume, kecepatan, dan variasi sehingga memerlukan teknologi khusus dan metode analitik untuk ekstraksi nilai. Big data mewakili keterkaitan data yang berpotensi berasal dari sumber yang heterogen, sehingga tidak hanya mencakup data terstruktur, seperti database, tetapi juga data tidak terstruktur, seperti gambar, email, data GPS, dan informasi yang diambil dari jejaring sosial (Snijders et al., 2012). ).

Big data semakin menjadi faktor strategis dalam produksi, persaingan pasar, dan pertumbuhan, mengingat evolusi berkelanjutan dari model bisnis dan pasar di era modern (Zillner et al., 2014). Peningkatan progresif dalam ukuran dataset terkait dengan kebutuhan analisis satu set data untuk mengekstraksi informasi tambahan dibandingkan dengan yang dapat diperoleh dengan menganalisis rangkaian kecil, dengan jumlah total data yang sama. Penambangan data adalah seperangkat teknik dan metodologi yang memiliki objek pengetahuan, yang berasal dari data dalam jumlah besar (melalui metode otomatis atau semi-otomatis), dan penggunaan pengetahuan ini secara ilmiah, industri, atau operasional (Xintong et al., 2014). Teknologi analisis data sedang diintegrasikan ke dalam banyak aspek kehidupan sehari-hari (sensor, biometrik, otomatisasi rumah, komunikasi, perawatan kesehatan, dll.).

Fitur-fitur big data dengan apa yang disebut 10 v, yang mengacu pada volume, kecepatan, variasi, kebenaran, validitas, variabilitas, viralitas, visualisasi, viskositas, dan nilai.

Rantai nilai (supply chain) yang terkait dengan big data didasarkan pada serangkaian langkah progresif. Setiap mata rantai mewakili hubungan dengan tahap sebelumnya dan selanjutnya, dengan nilai tambah tambahan yang penting secara ekonomi dan hukum (pada tingkat kontraktual dan, jika sesuai, dalam kasus litigasi).

Pengukuran big data (big data valuation) mempertimbangkan dampaknya terhadap marjinalitas ekonomi dan keuangan. Data biasanya memiliki nilai inkremental pada parameter penilaian kunci. IVS 210 dan pendekatan biaya, pendapatan, atau pasarnya berlaku untuk penilaian data besar. Nilai data dapat dinilai dengan mempertimbangkan, misalnya, biaya untuk mereproduksinya (membangun database), kemungkinan sewa (dan royalti terkait), atau bahkan nilai pasar dari data yang sebanding. Data dapat diproduksi sendiri atau dibeli, menjadi aset yang semakin berharga. Penciptaan nilai bersama menghubungkan generator data di sepanjang rantai pasokan digital.

Daftar Pustaka:

Moro-Visconti, Roberto (2022). The Valuation of Digital Intangibles, Technology, Marketing, and the Metaverse.  Second Edition, Palgrave Macmillan