Kehebohan Besar di Sekitar Analisis Data Besar

“Informasi adalah minyak abad ke-21, dan analitik adalah mesin pembakaran”

Pernyataan mantan Wakil Presiden Eksekutif, Riset & Penasihat Gartner Peter Sondergaard ini menandakan kekuatan yang dimiliki oleh analitik dalam menjadikan data besar lebih bermakna, berwawasan luas, dan relevan dengan konteks bisnis saat ini. Dunia saat ini didorong oleh aliran data yang sangat banyak dari sumber terstruktur dan tidak terstruktur yang tak terhitung jumlahnya.

“Big data” ini mendorong sebagian besar inovasi teknologi abad ke-21 seperti Cloud Computing, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Blockchain, Internet of Things (IoT), dll. Sementara data itu sendiri adalah tulang punggung intelijen bisnis , dalam bentuk mentahnya hanya seekor gajah di dalam ruangan. Untuk benar-benar bekerja dengan pesonanya, ia harus ditambang dan diproses untuk mengumpulkan pola tertentu dan wawasan yang bermakna.

• Definisi
• Sejarah
• Pentingnya
• Penggunaan Big Data Analytics di Industri
• Bagaimana itu bekerja?
• Jenis
• Pro dan kontra
• Video
• Perbedaan
• Pertumbuhan Bisnis menggunakan Ilmu Data
• Alat dan Teknologi
• Perangkat Lunak Analisis Data
• Tren

Apa itu Big Data Analytics dan Mengapa Sangat Relevan dalam Konteks Saat Ini?

Dalam definisi yang paling komprehensif, analitik data besar pada dasarnya adalah analitik canggih yang melibatkan alat dan aplikasi kompleks, algoritme statistik, dan pemodelan prediktif yang didorong oleh sistem analitik berkinerja tinggi. Sederhananya, analitik adalah proses menganalisis kumpulan data besar dan kompleks secara cermat yang dikumpulkan dari berbagai sumber seperti jejaring sosial, platform digital, data internet, log web, survei pelanggan, catatan penjualan, data IoT yang ditangkap oleh sensor, dll.

Tujuan utama analitik adalah untuk memperoleh informasi penting seperti preferensi pelanggan, pola dan korelasi data tersembunyi, dan tren pasar saat ini untuk membantu organisasi membuat keputusan bisnis yang terinformasi.

Organisasi di seluruh dunia menyadari pentingnya menjalankan aplikasi analitik untuk menafsirkan pergerakan melalui perusahaan dalam berbagai bentuk dan silo. Aplikasi di seluruh analitik data besar membantu analis dan ilmuwan data, ahli statistik, dan profesional pemodelan prediktif untuk secara ahli menganalisis semua bentuk data yang belum dimanfaatkan yang mengambang di seluruh organisasi.

Integrasi dan analisis kritis dari data perusahaan terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur memungkinkan organisasi memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan memanfaatkannya untuk membuat keputusan bisnis strategis.

Sejarah dan Evolusi Big Data dan Analitik

Konsep data besar awalnya diperkenalkan di suatu tempat di pertengahan tahun sembilan puluhan dan mengacu pada peningkatan volume data. Pada awal 2000-an, istilah ini diperluas untuk mencakup keragaman dan kecepatan dalam pembuatan data.

Akibatnya, tiga dimensi kunci dari data besar diidentifikasi – volume (jumlah data yang dikumpulkan), variasi (jenis data yang dikumpulkan), dan kecepatan (kecepatan pemrosesan data). Ini kemudian dikenal sebagai 3V data besar – volume, variasi, dan kecepatan – sebuah konsep yang dipopulerkan secara luas oleh Gartner pada tahun 2000-an.

Ini telah mencapai tingkat yang berbeda dengan diperkenalkannya kerangka kerja Hadoop pada tahun 2006. Diluncurkan sebagai kerangka kerja pemrosesan terdistribusi sumber terbuka Apache, Hadoop memungkinkan organisasi untuk menjalankan aplikasi data besar yang kompleks pada platform berkerumun yang dibangun menggunakan perangkat keras komoditas.

Karena Hadoop dan teknologi terkait terus matang dan berkembang dalam ekosistem, analitik canggih menghasilkan lebih banyak kecepatan dan kelincahan, memungkinkan organisasi untuk tetap berada di depan kurva kompetitif.

Pentingnya Analisis Big Data untuk Organisasi Global

Analisis data tingkat lanjut mencakup perangkat lunak dan solusi yang sangat terspesialisasi yang didukung oleh sistem komputasi berbasis cloud yang kuat. Hal ini memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan data perusahaan dengan cara yang benar; memvalidasi model data yang ada; dan memanfaatkan informasi baru untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas – pada gilirannya memaksimalkan keuntungan.

Ini membantu organisasi memperoleh nilai dalam hal:

• Peningkatan peluang pertumbuhan
• Peningkatan efisiensi operasional
• Inisiatif go-to-market yang ditingkatkan
• Layanan pelanggan yang unggul
• Mengurangi biaya penyimpanan data dalam jumlah besar
• Pengambilan keputusan yang cepat dan instan menggunakan analitik dalam memori
• Peluncuran produk dan layanan baru yang ditargetkan sesuai dengan kebutuhan pelanggan
• Peningkatan keunggulan kompetitif di pasar

Analisis Data Besar: Kasus Penggunaan Industri Pada Umumnya

• Perbankan & Layanan Keuangan

  Ini memungkinkan bank dan lembaga keuangan untuk membuat keputusan keuangan yang baik dengan memberikan wawasan analitis yang kuat tentang volume besar data pelanggan yang tidak terstruktur.

Baca Juga: Cara Menggunakan Big Data Analytics untuk Meningkatkan Industri Keuangan

• Manufaktur

  Analytics membantu produsen menghemat biaya dan meningkatkan pendapatan dengan memberikan wawasan mendalam tentang rantai pasokan yang kompleks, sistem IoT, serta kesehatan dan pemeliharaan peralatan.

• Kesehatan

  Pengelolaan catatan kesehatan pasien, informasi asuransi kesehatan, dan data kesehatan pasien lainnya dapat menjadi luar biasa mengingat besarnya informasi yang tersedia.

  Penerapan analitik tingkat lanjut memungkinkan profesional perawatan kesehatan untuk mengumpulkan wawasan berguna yang kemudian dapat digunakan untuk memberikan diagnosis dan pilihan pengobatan yang lebih cepat.

• Eceran

  Kepuasan pelanggan adalah kunci kesuksesan ritel yang penting dan pelanggan saat ini menjadi lebih menuntut dalam hal kebutuhan pribadi dan preferensi merek mereka. Dengan memanfaatkan data besar dan analitik, pengecer sekarang dapat mempelajari perilaku pembelian konsumen dan memprediksi tren pembelian utama yang memungkinkan mereka mengirimkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi dan dengan demikian meningkatkan indeks kepuasan pelanggan.

• Pemerintah

  Sebagian besar lembaga pemerintah terutama lembaga penegak hukum sering ditantang untuk meningkatkan produktivitas sambil mempertahankan anggaran yang ketat. Alat analisis data besar membantu lembaga pemerintah dengan merampingkan operasi inti dan memberikan wawasan komprehensif yang memfasilitasi pengambilan keputusan yang cepat dan akurat.

Kerja Aktual dari Big Data Analytics

Dunia tempat kita tinggal adalah gudang data yang besar. Ada triliunan petabyte data yang dihasilkan setiap hari dan merek memanfaatkan wawasan dari data ini untuk meningkatkan penawaran produk dan layanan mereka dan dengan demikian meningkatkan pengalaman pelanggan. Teknologi tidak hanya sangat mempengaruhi cara kita hidup dan melakukan aktivitas sehari-hari; itu lebih jauh memungkinkan pengumpulan dan analisis informasi yang sistematis yang mampu mengubah hidup kita secara dramatis.

Pertimbangkan ini:

hampir setiap individu menggunakan smartphone dan terhubung ke internet melalui beberapa perangkat atau yang lain. Media sosial telah menjadi pengubah permainan dalam cara orang berinteraksi dengan keluarga, teman, rekan kerja, dan merek yang mereka gunakan setiap hari. Interkonektivitas yang kompleks ini telah memicu ledakan data besar-besaran di seluruh saluran digital dan sosial. Merek mengumpulkan data besar ini, menerapkan analitik lanjutan, dan mengekstrak wawasan terkait yang memungkinkan mereka melayani konsumen dengan lebih baik.

Teknologi seperti Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin telah menciptakan paradigma kepuasan pelanggan yang lebih baru dengan membantu merek menciptakan pengalaman berbelanja yang lebih personal.

Organisasi menyebarkan untuk mempelajari perilaku dasar manusia dan pola kehidupan intrinsik untuk meningkatkan produk dan layanan mereka sehingga berdampak pada setiap aspek kehidupan kita.

Jenis Analisis Big Data

Analisis data besar dapat secara luas diklasifikasikan ke dalam jenis berikut, dan algoritme memainkan peran yang sangat penting dalam memastikan keberhasilan penerapan jenis analisis yang tepat yang relevan dengan kebutuhan utama organisasi.

• Analisis Prediktif

  Seperti namanya, jalur masa depan diprediksi terlebih dahulu dengan menjawab pertanyaan kritis 'mengapa' dan 'bagaimana' yang mengungkapkan pola data tertentu. Teknologi Machine Learning yang canggih diterapkan untuk belajar di mana saja saat pola data baru muncul dengan sendirinya.

• Analisis Diagnostik

  Ini melibatkan mempelajari data masa lalu dan mengidentifikasi penyebab terjadinya peristiwa tertentu. Analitik diagnostik – juga disebut analitik perilaku – mengidentifikasi dan menghilangkan celah analitis dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti setelah menjawab pertanyaan 'mengapa' dan 'bagaimana' secara sistematis.

• Analisis Preskriptif

  Jenis ini berfokus pada analisis spesifik berdasarkan seperangkat aturan dan rekomendasi tetap untuk menentukan model analitis yang jelas untuk bisnis. Analitik preskriptif memfasilitasi otomatisasi pengambilan keputusan – heuristik canggih dan jaringan saraf diterapkan pada algoritme analitik yang ada untuk memberikan rekomendasi tentang tindakan terbaik yang mampu mencapai hasil bisnis yang diinginkan.

• Analitik Deskriptif

  Jenis ini melibatkan penambangan data yang masuk ke perusahaan dan menerapkan analitik untuk mendapatkan deskripsi berdasarkan jenis data yang dikumpulkan. Analitik deskriptif menjawab pertanyaan 'apa yang terjadi' untuk memberikan gambaran umum tingkat tinggi tentang lanskap bisnis.

Manfaat dan Tantangan Terkait dengan Big Data Analytics

Menerapkan solusi yang kuat telah menjadi komponen integral dari strategi bisnis dan perusahaan di seluruh dunia menuai banyak sekali keuntungan dari analisis data. Namun, sebelum benar-benar menjalankan implementasi penuh, penting untuk memahami beberapa manfaat dan tantangan yang terkait dengan penerapannya.

Manfaat

• Pengambilan keputusan yang disempurnakan didukung oleh wawasan bisnis berbasis data
• Peningkatan produktivitas dan efisiensi operasional melalui alat dan teknologi analitik data besar yang canggih
• Mengurangi biaya operasi karena peningkatan efisiensi
• Layanan pelanggan yang unggul dicapai dengan menggunakan wawasan data untuk meluncurkan produk baru dan mengirimkan rekomendasi yang dipersonalisasi
• Deteksi penipuan yang mudah terutama di industri sensitif informasi seperti perbankan dan perawatan kesehatan
• Peningkatan pertumbuhan dan pendapatan organisasi karena pengambilan keputusan yang unggul dan layanan pelanggan yang ditingkatkan
• Inovasi terfokus melalui wawasan yang tepat waktu dan cepat tentang tren pasar global

Tantangan

• Kurangnya bakat dengan keahlian yang diperlukan dan biaya tinggi yang terlibat dalam perekrutan dan pelatihan profesional data yang berkualitas (ilmuwan data, analis data, pakar)
• Masalah yang berkaitan dengan kualitas data yang timbul dari penerapan analitik pada data yang tidak akurat dan tidak relevan dalam format yang tidak tepat
• Masalah kepatuhan karena ketidakmampuan untuk memenuhi standar industri dan peraturan pemerintah yang berkaitan dengan data pribadi yang sensitif
• Risiko yang berkaitan dengan keamanan siber terutama terkait dengan penyimpanan data sensitif yang dapat diretas
• Teknologi yang berkembang pesat dalam ekosistem global membuat investasi sebelumnya hampir menjadi usang
• Biaya tinggi yang berkaitan dengan infrastruktur TI (pusat data, bandwidth jaringan, ), pemeliharaan perangkat keras, kepegawaian, dll.
• Masalah yang berkaitan dengan integrasi sistem perusahaan lama yang menggabungkan kumpulan data tertutup dengan platform analitik tingkat lanjut

(Unduh Whitepaper: 5 Cara Mengubah Data Besar Menjadi Nilai Besar)

Big Data atau Ilmu Data atau Analisis Data? Apakah Ada Perbedaan?

Ledakan data besar-besaran terutama selama dekade terakhir telah membuka pandangan baru di bidang seperti analitik data dan ilmu data, dan analitik data besar biasanya dikaitkan dengan ilmu data. Sementara terminologi ini digunakan secara bergantian, setiap konsep berfungsi dengan cara yang unik dalam lanskap teknologi data.

Ketiga konsep tersebut relevan dalam bidang data dan sangat berdampak pada operasi bisnis global secara signifikan. Organisasi bergerak cepat dari produk-sentris ke data-sentris – menggunakan setiap informasi pelanggan dan pasar yang tersedia untuk meningkatkan produk dan layanan mereka, menyediakan layanan pelanggan yang unggul, dan mengalahkan persaingan.

Bagaimana Anda Bisa Menumbuhkan Bisnis Anda Menggunakan Ilmu Data?

Munculnya teknologi zaman baru seperti IoT, AI, dan ML telah menyederhanakan analitik data besar dan implementasi ilmu data di seluruh industri. Ilmu data bermanfaat bagi semua jenis organisasi – terlepas dari ukuran dan bisnisnya – dalam beberapa cara yang nyata.

• Memungkinkan kepemimpinan untuk membuat keputusan bisnis yang terinformasi
• Membantu memvalidasi keputusan bisnis penting dengan memberikan wawasan data yang mendalam
• Mengidentifikasi tren pasar utama untuk tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan
• Meningkatkan efisiensi operasional dan produktivitas bisnis
• Memungkinkan penerapan rencana tindakan berisiko rendah dengan data yang diaktifkan

Alat dan Teknologi Analisis Data Besar Teratas

Itu tidak menggabungkan satu solusi atau teknologi tunggal. Faktanya, ini adalah kombinasi dari beberapa alat dan teknologi canggih yang bekerja bersama-sama untuk mendapatkan nilai maksimum dari data yang dianalisis.

Saat ini, para profesional menggunakan arsitektur danau dalam Hadoop yang berfungsi sebagai brankas utama untuk menyimpan data mentah yang masuk. Manajemen data sangat penting dalam proses analitik data dan data yang dikumpulkan harus disimpan dengan baik, terorganisir, diformat dan dikonfigurasi dengan benar, dan dipartisi untuk mencapai kinerja terbaik. Data yang disimpan kemudian siap untuk dianalisis menggunakan perangkat lunak analitik canggih yang dilengkapi dengan alat untuk hal-hal berikut:

Data Mining – menyaring kumpulan data besar untuk mengungkap pola untuk pemrosesan dan analisis lebih lanjut

Analisis Prediktif – membangun model data lanjutan yang memperkirakan perilaku pelanggan di masa mendatang

Machine Learning – melatih mesin untuk belajar secara real time untuk menganalisis kumpulan data yang lebih besar dan kompleks

Analisis dalam memori – menganalisis data yang sangat banyak dari memori sistem untuk menguji skenario yang lebih baru dan membuat model data yang layak

Text Mining – menganalisis data tekstual dari buku, survei, internet, dan sumber data berbasis teks lainnya

(Baca Juga: Alat Analisis Data Besar Teratas yang Perlu Dipertimbangkan untuk Bisnis)

Perangkat Lunak Analisis Data untuk 2020 dan Selanjutnya

Di bawah ini adalah daftar beberapa perangkat lunak analitik data teratas yang kemungkinan akan digunakan oleh sebagian besar organisasi di tahun-tahun mendatang.

1. Apache Hadoop – solusi open source untuk penyimpanan dan pemrosesan kumpulan data besar dalam kluster komputasi yang sangat kompleks
2. IBM Watson – platform analitik cloud berkemampuan AI untuk kecerdasan prediktif otomatis dan penemuan data
3. Google Analytics – alat analisis web berbasis dasbor paling populer untuk melacak dan melaporkan lalu lintas situs web
4. SAP Business Intelligence Platform – solusi intelijen bisnis canggih untuk memantau metrik pelanggan utama untuk menganalisis perilaku pelanggan
5. Zoho Analytics – platform analisis data bisnis kolaboratif untuk menghasilkan laporan untuk sampai pada keputusan berdasarkan data
6. GoodData – sistem berbasis cloud ujung-ke-ujung dengan analitik tertanam untuk menyediakan solusi analitik data khusus industri
7. IBM Analytics – alat analitik data preskriptif dan prediktif untuk memberikan wawasan berbasis bukti untuk mendukung pengambilan keputusan penting

Tren Big Data dan Analisis: Apa yang Ada di Depan?

2019 menyaksikan operasionalisasi sistem perusahaan dengan analitik yang sebagian besar didorong oleh kerangka kerja otomatisasi. Perkembangan penting lainnya adalah konsolidasi massal vendor yang menyediakan solusi big data, sehingga pasar hanya terbuka bagi para inovator dan pengubah permainan sejati. Integrasi AI dan ML dengan solusi analitik data tradisional mencapai tingkat yang signifikan untuk mendorong efisiensi operasional di seluruh rantai nilai bisnis.

Sementara tren ini terus berkembang, ada kemajuan mendalam tertentu yang diantisipasi untuk berdampak besar pada dunia.

1. Adopsi IoT dan kembar digital yang berkembang:

Analisis data IoT terus meroket dengan kecepatan luar biasa, dengan munculnya konsep kembar digital yang mencapai adopsi lebih cepat di antara organisasi. Kembar digital hanyalah replika digital dari objek fisik, sistem, dan orang; dan didukung oleh data yang dikumpulkan sensor waktu nyata. Mengekstrak nilai dari semua data ini memerlukan integrasi ke platform data canggih dan di sinilah kembar digital akan menciptakan peluang bisnis yang sangat besar di masa depan.

2. Analisis tambahan:

Masa depan adalah milik aliran data yang ditingkatkan di mana sistem analitik akan menerapkan teknologi AI dan ML untuk mendahului wawasan utama. Gartner memprediksi munculnya 'ilmuwan data warga' dengan analitik tambahan, membuat pengguna dengan mudah meminta data menggunakan Natural Language Processing (NLP).

3. Monetisasi data gelap:

Gartner mendefinisikan data gelap sebagai informasi bisnis rutin yang dikumpulkan, diproses, dan dicatat murni untuk memenuhi standar kepatuhan; dan biasanya memakan ruang penyimpanan yang besar. Tahun-tahun mendatang akan menyaksikan organisasi memanfaatkan data gelap mereka dengan mendigitalkan catatan perusahaan analog dan mengintegrasikan data ini ke dalam platform analitik mereka untuk mendapatkan wawasan bisnis terkait.

4. Optimalisasi biaya cloud dengan menerapkan cold storage:

Masa depan adalah semua tentang sistem cloud yang dioptimalkan biaya dengan organisasi yang bergerak menuju penyimpanan data dingin seperti Nearline dan Coldline Google dan Azure Cool Blob untuk menyimpan data historis dan tidak terpakai yang mengarah ke penghematan sebanyak 50% pada biaya penyimpanan data5.

5. DataOps:

Permintaan akan alat integrasi dan tata kelola bersama dengan kompleksitas yang melekat pada saluran data yang ada telah menyebabkan munculnya DataOps. DataOps menggabungkan metodologi DevOps dan Agile di seluruh siklus hidup analitik data besar dan menerapkan mekanisme otomatis untuk pengujian dan pengiriman guna memberikan wawasan yang berkualitas.

Pikiran Akhir

Babak evolusi selanjutnya dalam data besar dan analitik sudah muncul di hadapan dunia. Organisasi cepat dalam mengadopsi teknologi, alat, dan konsep baru yang menjanjikan peningkatan kualitas data, metrik yang lebih berwawasan, dan analitik prediktif berbasis fakta yang mampu mendorong keputusan bisnis yang terinformasi. Transformasi digital akan merevolusi strategi data besar dan organisasi akan berinvestasi dalam platform dan solusi yang melayani berbagai kasus penggunaan bisnis. Data akan menjadi lebih besar dari kehidupan di tahun-tahun mendatang dan analitik akan memainkan peran penting dalam membentuk jalur masa depan dalam ekosistem digital yang saling terhubung secara padat.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Dampak Analisis Data Besar di eCommerce

Mengapa Teknologi Ilmu Data Lebih Besar dari Analisis Data Besar

Manfaat Analisis Data dalam Penjualan Yang Harus Diketahui Setiap CMO

Bagaimana Big Data Analytics Dapat Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Alat Analisis Data Besar Paling Populer di Pemasaran

Manfaat Big Data Analytics di Perbankan dan Layanan Keuangan