Big data

Apa Itu Big Data?

data analytics indonesia
source freepik.com

Big Data, salah satu topik yang populer di dunia IT dalam kurun 5 tahun terakhir ini. Hampir semua orang membicarakan big data, dengan jargon yang umut sering kita dengar, “data adalah emas baru, data lebih berharga dari minyak”. Big data juga hangat diperbincangkan di berbagai sektor,baik itu industri, akademisi maupun pemerintah.

Berbicara tentang teknologi memang tidak ada habisnya. Bagi kamu yang mengikuti perkembangan tentang teknologi saat ini, mungkin familiar dengan istilah Big Data Indonesia. Apakah  kamu sudah familiar dengan istilah big data? Sebenernya apa saja manfaat yang diberikan sehingga big data begitu booming? Kita akan baha satu persatu disini.

Big Data

Big data adalah istilah yang menggambarkan tentang volume besar data, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur yang membanjiri bisnis sehari-hari. Yang penting disini bukan tentang seberapa banyak atau seberapa besar jumlah data, namun apa yang bisa perusahaan lakukan dengan data tersebut, itulah yang terpenting. Big data dapat dianalisis demi kebutuhan pemahaman yang mengarah kepada keputusan dan tindakan bisnis strategis yang lebih baik.

Big data bisa dibilang sebagai sebuah konsep tentang kemampuan kita untuk mengumpulkan (collect data), menganalisa (analytics), dan mengerti jumlah data yang cukup besar yang datang setiap harinya.

Video ini akan memberikan anda insight lebih tentang Data

source TED

Istilah “big data” seperti yang sudah dijelaskan diatas, mengacu pada data yang besar, cepat atau kompleks akibatnya sulit dan bahkan tidak mungkin untuk diproses menggunakan metode tradisional. Tindakan mengakses dan menyimpan sejumlah informasi untuk proses analitik sudah ada sejak lama. Namun untuk konsep big data momentumnya ada di awal tahun 2000-an ketika analis industri Doug Laney mengartikulasikan tentang definisi big data yang sekarang biasa disebut sebagai tiga V. penjelasan tentang tiga V adalah:

Volume

Perusahaan atau organisasi mengumpulkan datanya dari berbagai sumber, termasuk data transaksi bisnis, data perangkat pintar (IoT), data peralatan industri, video, media sosial dan sebagainya. Pada zaman dahulu, penyimpanan pasti akan menjadi sebuah masalah. Namun penyimpanan yang lebih murah pada platform seperti Data Lake dan Hadoop telah meringankan beban. 

Velocity

adanya pertumbuhan internet of Things, data mengalir ke bisnis dengan kecepatan yang sebelumnya belum pernah terjadi dan harus ditangani dengan tepat waktu. Tag RFID, sensor dan smart meter memaksa kebutuhan organisasi untuk menangani torrent data dalam waktu yang hampir bersamaan.

Varietas

Data hadir dalam semua jenis format. Dari data yang tidak terstruktur seperti data numerik dalam database tradisional hingga data dokumen teks, email, video, audio, data ticker saham dan data terstruktur seperti transaksi keuangan.

Big Data, ada dua dimensi tambahan yang perlu dipertimbangkan

1. Variabilitas

Dalam big data selain kecepatan dan varietas data yang meningkat, aliran data yang tidak dapat diprediksi. Data sering berubah dan sangat bervariasi. Ini adalah sebuah tantangan, tetapi bisnis perlu tahu kapan sesuatu hal yang sedang tren di media sosial, dan bagaimana mengelola beban puncak data harian, musiman, dan yang perlu dipicu oleh peristiwa.

2. Kebenaran

Seperti yang kita ketahui, bisnis perlu menghubungkan dan mengorelasikan hubungan, hierarki, dan berbagai hubungan data. Jika tidak, maka data mereka dapat dengan cepat akan lepas kendali. Veracity mengacu pada kualitas data. Karena data berasal dari begitu banyak sumber berbeda, tidak mudah untuk menautkan, mencocokan membersihkan, dan mengubah data di seluruh sistem.

Sejarah perkembangan big data

Sekitar tahun 2005, orang orang mulai menyadari bahwa ada banyak data yang dihasilkan pengguna melalui sosial media seperti Facebook, YouTube, dan layanan online lainnya. Sebuah open-source software untuk mengumpulkan dan menganalisa data yaitu Hadoop, dikembangkan pada tahun yang sama. Dan NoSQL juga mendapatkan popularitas selama ini.

Pengembangan software open-source untuk data, seperti Hadoop dan yang lebih baru, Spark memiliki peranan penting dalam pertumbuhan data karena Hadoop dan Spark membuat data besar menjadi lebih mudah digunakan dan lebih menghemat biaya penyimpanan. Semenjak tahun-tahun itu, volume data terus meningkat. Pengguna terus menghasilkan data dalam jumlah besar, tetapi itu bukan hanya manusia yang melakukannya.

Dengan munculnya Internet of Thing (IoT), lebih banyak objek dan perangkat yang terhubung ke internet. Produsen pun melakukan pengumpulan data tentang pola penggunaan pelanggan dan kinerja produk. Munculnya machine learning juga telah menghasilkan lebih banyak data.

Big Data Penting, mengapa?

Pentingnya big data tidak tergantung kepada seberapa besar atau seberapa banyak data yang anda miliki, akan tetapi pentingnya big data itu tergantung dari apa yang anda lakukan dengan data tersebut. Data bisa diambil dari sumber apapun dan menganalisanya menganalisanya untuk menemukan jawaban yang menungkinkan.

  1. Pengurangan biaya
  2. Pengurangan waktu
  3. Pengembangan produk baru dan penawaran yang dioptimalkan, serta
  4. Pengambilan keputusan yang cerdas. 

Saat anda menggabungkan big data dengan analitik berkekuatan tinggi, anda bisa menyelesaikan pekerjaan-pekerjaan yang berkaitan dengan bisnis, seperti:

  • Menentukan masalah, kegagalan, dan menentukan akar penyebab kegagalan hampir secara realtime.
  • Menghasilkan kupon di titik penjualan berdasarkan kebiasaan pelanggan membeli.
  • Menghitung ulang seluruh daftar risiko dalam hitungan menit.
  • Mendeteksi perilaku mencurigakan atau perilaku curang sebelum mempengaruhi bisnis organisasi anda.
Baca juga : Big Data Analytics | Pengertian dan Penjelasan Manfaat Big Data Analaytics

Big data di dunia hari ini

Big data, dan cara organisasi mengelola dan memperoleh wawasan darinya mengubah cara dunia menggunakan informasi bisnis. Mari kita lebih lanjut mempelajari tentang dampak big data.

Pengaruh data dalam kehidupan sehari-hari ini sudah pernah dibahas dalam sebuah Ted Talk oleh Charlie Stryker. Tonton videonya di bawah ini:

source TED

Contoh Penggunaan Big Data

Kami akan memberikan contoh beberapa hal yang dianggap sebagai big data, diantaranya adalah:

1. Penggunaan internet

Setiap harinya kita semua terhubung dengan internet. Anda juga pasti sering menggunakan search engine seperti Google untuk mencari informasi atau berita bukan? Data-data hasil pencarian anda juga merupakan data yang disimpan oleh Google dan search engine lainnya.

2. Penggunaan smartphone

Di era digital sekarang hampir semua orang memiliki smartphone atau tablet. Sebenarnya smartphone kami itu memiliki jumlah data yang sangat besar. Smartphone menyimpan record telefon dan sms anda. Tak hanya itu, aplikasi-aplikasi yang ada di smartphone anda tentunya juga mengumpulkan banyak data untuk keperluan bisnis mereka. Aplikasi GPS seperti waze dan Google Maps pastinya juga mengumpulkan data-data yang yang terhubung dengan koordinat lokasi kamu.

3. Media Sosial

Media sosial pastinya sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Update story dan status yang anda upload ke sosial media adalah bagian dari data. Berdasarkan fakta yang kami peroleh bahwa setiap harinya ada lebih dari 400 juta tweets yang masuk ke twitter dan 72 jam video YouTube diupload dalam setiap menitnya.

Fungsi Big Data untuk Perkembangan Bisnis

Ada beberapa manfaat big data dalam dunia bisnis, diantaranya adalah:

Customer Relationship Management (CRM)

Anda mungkin sudah melakukan beberapa upaya CRM untuk menjaga hubungan dengan customer bisnis anda. Ada beberapa tools CRM diluar sana seperti Zoho atau Bitrix24 yang bisa membantu anda dan perusahaan mengelola kegiatan CRM. tools ini membantu anda mempermudah dan lebih efisien dalam mengumpulkan dan menggunakan data.

Mayoritas layanan CRM biasanya bersifat online dan membantu anda dalam melacak penjualan, leads, dan conversion rate. Tak hanya itu, anda juga bisa melacak komplain dari customer, riwayat pembelian customer, jenis-jenis customer, dan informasi yang lebih spesifik tentang customer.

Meningkatkan efisiensi operasional

Perlu diketahui bahwa saat ini, data digunakan di berbagai elemen bisnis. Di call center, sistem CRM yang dilengkapi dengan analytics dapat meninjau beberapa sumber data secara langsung untuk memberikan saran penawaran yang dapat diberikan kepada pelanggan.

Di dunia kesehatan, analitik yang diintegrasikan ke dalam aplikasi pemeliharaan kesehatan dapat meningkatkan hasil dengan menghadirkan saran yang diinformasikan kepada dokter untuk langkah selanjutnya yang perlu dipertimbangkan dalam merawat pasien.

Perusahaan asuransi, yang sejak dulu sudah mengumpulkan data customernya daka mendapatkan manfaat yang signifikan dari pengenalan big data. Analisa khusus industri bisa membantu perusahaan asuransi mempercepat proses klaim serta mengurangi biaya dan dapat menemukan potensi penipuan dengan menggunakan solusi yang didukung analitik yang bisa menentukan apakah klaim bisa diproses secara otomatis atau harus ditindaklanjuti untuk ditinjau oleh expert dulu.

Meningkatkan UX Untuk Pengguna Mobile

Penggunaan smartphone tentunya membuat semuanya menjadi lebih mudah dan cepat. Dengan kemampuan pengambilan keputusan dan kecerdasan langsung di smartphone anda, berkat ini anda bisa menerapkan proses bisnis baru yang akan mengubah cara bisnis anda sebelumnya. Karena sekarang dunia berubah dengan begitu cepat, begitu juga informasi merupakan sebuah hal yang sangat cepat berubah. Smartphone memungkinkan dalam pengumpulan data secara real time dan memberikan insights.

Sebagai contoh, perusahaan pengiriman atau expedisi dengan truk di lapangan dapat meningkatkan operasionalnya dengan menggunakan tools yang dapat mengantisipasi kondisi lalu lintas di sepanjang jalan rute tertentu dan waktu tertentu atau membuat rute tertentu bilamana ada informasi kemacetan atau kecelakaan yang baru saja terjadi bahkan informasi yang dimasukan oleh pengemudi.

Mendorong inovasi

Big data bisa membantu anda dalam berinovasi dengan mempelajari hubungan antara manusia, lembaga, entitas, dan proses, selanjutnya menentukan cara baru untuk menggunakan pengetahuan baru tersebut. Anda bisa menggunakan data insight untuk meningkatkan keputusan dalam pertimbangan dan perencanaan.

Memperhatikan tren dan apa yang sedang diinginkan oleh pelanggan pada produk dan layanan baru. Perusahaan besar menggunakan data untuk mengantisipasi keinginan pelanggannya. Para perusahaan tersebut menggunakan data dengan melihat bagaimana pelanggan mereka menggunakan produk mereka.

Berdasarkan dari analisa data tersebut, perusahaan akan mengembangkan inovasi baru untuk produk dan layanan. Selain itu beberapa perusahaan lain juga menggunakan data dan analytics dari berbagai channel seperti focus groups dan social media.

Dengan menggunakan data, anda juga bisa menentukan harga untuk sebuah produk dan layanan.

Sebagai contoh, salah satu perusahaan yang benar-benar menggunakan data untuk memperbesar perusahaannya adalah JD.com yang bila di indonesia lebih terkenal dengan JD.id. Richard Liu sebagai CEO JD.id mengatakan dia memiliki visi bahwa suatu hari perusahaannya tidak akan memerlukan tenaga manusia.

Untuk membangun perusahaan agar lebih unggul dibandingkan dengan kompetitor, JD.id berencana akan menggunakan big data, artificial intelligence (AI), Internet of Things, dan robot.

Perusahaan JD.id telah bekerjasama dengan perusahaan AI di China dalam melakukan retail research. Proses ini dilakukan untuk mempelajari pola belanja pelanggan mereka baik yang online maupun offline. Perusahaan JD.id juga mempunyai rencana untuk menggunakan blockchain dalam proses pembayarannya

Masih banyak lagi rencana JD.id untuk menggabungkan semua teknologi terbaru ini demi kepuasan pelanggan mereka, bahkan JD.id sudah membuka gerai tanpa kasir pertama di indonesia yang berlokasi di PIK avenue.

Anda perlu scan QR Code di aplikasi JD.id saat hendak belanja. Lalu anda bisa memilih barang yang ingin dibeli. Semua produk di toko sudah dilengkapi dengan Radio Frequency Identification (RFID) yang akan memberitahu mereka bahwa barang apa saja yang sudah anda ambil dan bawa. Untuk proses pembayarannya perlu dilakukan scan wajah anda di mesin Facial Recognition mereka.

Canggihnya lagi di JD.id, hasil belanja anda akan di charge ke kartu kredit yang terhubung dengan aplikasi JD.id.

Tantangan Dalam Menggunakan Big Data

Meskipun big data memberi banyak kemudahan dalam kehidupan dan bisnis, bukan berarti tidak ada tantangan dalam penggunaanya. Salah satu kesalahan yang sering terjadi adalah perusahaan atau organisasi hanya menggunakan data tanpa melibatkan manusia. Padahal diperlukan campur tangan manusia dalam mempelajari data tersebut untuk bisa digunakan dengan baik dan benar.

Anda bisa mengetahui lebih banyak tentang tantangan dalam menggunakan big data di video di bawah ini:

source TED

Yang paling perlu diingat, big data adalah informasi yang terkumpul dalam jumlah besar. Volume data terus meningkat setiap tahunnya, meskipun sudah ada tools yang bisa membantu untuk menyimpan data-data ini. Kenyataannya masih banyak organisasi dan perusahaan yang kesulitan menampung data-datanya.

Share :

Daftar Isi

More Posts

Graph Database

Apa Saja Keunggulan Graph Database Keunggulan Graph database, sebelum kesana kami akan menjelaskan terlebih dahulu secara singkat tentang graph database. Database Grafik atau lebih familiar

Share :

Graph Database

Neo4J | Berkenalan dengan Graph Database Graph database adalah database yang dirancang untuk memperlakukan hubungan antara data sama pentingnya dengan data itu sendiri. Ini dimaksud

Share :

Data Modeling

Data Modeling, Menyederhanakan Kumpulan Data yang Rumit Data Modeling adalah salah satu skill yang harus dikuasai jika kamu ingin menjadi data scientist. Data scientist dituntut

Share :
Send Us A Message

PT ADI Analytics Indonesia

Your trusted data driven technology advisor and implementation partner

We help organization’s transformation journey to be a data driven organization through digital optimization and digital transformation

Grand Aries Niaga Blok G1-2T - Jakarta 11620 - Indonesia

Follow Us

Copyright ADI Analytics 2022