Big data adalah istilah yang mendefinisikan kumpulan data yang terlalu besar atau kompleks yang melibatkan data terstruktur dan tidak terstruktur. Data dikumpulkan dari sejumlah sumber termasuk perangkat seluler, aplikasi seluler, email, server, basis data, dan cara lainnya. Data ini, ketika diformat, ditangkap, disimpan, dimanipulasi, dan kemudian dianalisis, dapat membantu perusahaan untuk mendapatkan wawasan penting dan berguna untuk, mempertahankan atau Mendapatkan pelanggan, meningkatkan pendapatan, dan meningkatkan operasi. Big Data ini memiliki kemampuan untuk menggali informasi dan dapat digunakan dalam proyek pembelajaran mesin dan aplikasi analitik canggih lainnya. Oleh karena itu, informasi besar dapat dirinci untuk pengalaman yang mendorong pilihan yang lebih baik dan langkah-langkah bisnis utama.

Big Data juga dikenal sebagai kumpulan dari sejumlah besar data yang dapat diproses menggunakan teknik komputasi tradisional. Pengujian tesis ini mengumpulkan sekumpulan besar data melibatkan berbagai alat, teknik berbeda, dan kerangka kerja berbeda untuk diproses.

The 8 V

Volume : Ukuran informasi penting. Dengan informasi yang sangat besar, Anda perlu memproses volume tinggi informasi yang tidak terstruktur dengan volume tinggi. Ini bisa menjadi informasi harga diri yang tidak jelas. Contoh, saluran informasi Twitter, aliran-klik pada halaman situs atau aplikasi portabel, atau sensor yang diberdayakan sensor. Untuk beberapa asosiasi, ini mungkin banyak informasi terabyte. Untuk orang lain, mungkin beberapa petabyte.

Velocity : Velocity adalah laju cepat di mana informasi diperoleh dan (mungkin) ditindaklanjuti. Biasanya, kecepatan informasi yang paling penting mengalir langsung ke dalam memori sebagai lawan disusun menjadi piringan. Beberapa item cerdas yang diberdayakan web bekerja terus menerus atau hampir konstan dan akan membutuhkan penilaian dan aktivitas yang berkelanjutan.

Variety (Ragam) : Ragam mengacu pada berbagai jenis informasi yang dapat diakses. Jenis informasi adat diatur dan sangat cocok dalam basis data sosial. Dengan naiknya informasi yang sangat besar, informasi datang dalam jenis informasi baru yang tidak terstruktur. Jenis informasi yang tidak terstruktur dan semi-terstruktur, misalnya, konten, suara, dan video memerlukan pra-pemrosesan tambahan untuk menyimpulkan pentingnya dan membantu metadata.

Viskositas : Viskositas menyinggung latensi sambil menjelajahi melalui pengumpulan informasi. Misalnya karena bermacam-macam sumber informasi, kecepatan arus informasi dan sifat beragam penanganan yang diperlukan.

Value (Nilai): Nilai mengacu pada harga yang dapat dipisahkan dari informasi spesifik dan bagaimana sistem Big Data dapat memperluas harga ini.

Virality: Virality mengukur kecepatan penyebaran informasi melalui suatu sistem.

Visualisasi : Visualisasi adalah istilah umum yang menggambarkan setiap dorongan untuk memungkinkan individu memahami pentingnya informasi dengan meletakkannya dalam pengaturan visual. Contoh, pola, dan hubungan yang mungkin tidak terdeteksi dalam informasi berbasis konten dapat ditemukan dan dirasakan kurang menuntut dengan pemrograman persepsi informasi.

Dan di hari ini orang-orang mulai mengakui dengan tepat berapa banyak informasi yang dihasilkan website yang mengumpulkan berbagai macam data seperti Google dan Facebook, begitu juga alah satunya dibidang perumah sakitan adalah data-data dari transaksi BPJS KESEHATAN yang bersumber dari VKLAIM dan EKLAIM

Berbagai informasi besar telah membuat kemajuan yang signifikan dibidang JKN dalam melakukan prediksi biaya perawatan pasien BPJS KESEHATAN, dengan prediksi tersebut dapat diketahui estimasi nilai klaim yang dapat dilakukan sehingga rumah sakit dapat melakukan perawatan pasien dengan lebih baik.

Proses prediksi dapat dilakukan melalui Software BPJSDataAnalytics pada aplikasi ini dapat menyediakan berbagai laporan dashboard bagi manajemen untuk melakukan tata kelola klaim BPJS Kesehatan di rumah sakit yang dipimping untuk menjadi lebih efektif dan efisien.