Pengertian dan Cara Kerja Big Data Analytics
Big Data Analytics dapat digunakan untuk berbagai hal, mari pahami lebih lanjut kehebatan Big Data Analytics!
Table of Contents
Dalam era digital saat ini, kumpulan data telah menjadi komoditas yang tak ternilai bagi organisasi di berbagai sektor. Dalam usaha untuk memanfaatkan potensi data yang luas ini, disiplin ilmu data science muncul sebagai metode yang kuat untuk menganalisis, menginterpretasi, dan mengambil keputusan berdasarkan produksi data yang melimpah.
Big Data Analytics, yang merupakan bagian integral dari data science, memungkinkan organisasi untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis himpunan data yang besar untuk mendapatkan wawasan berharga yang dapat membantu mereka mencapai tujuan bisnis dan mengambil keputusan yang lebih baik. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep Big Data Analytics secara komprehensif hingga penerapannya!
Apa itu Big Data dan Fungsinya?
Big Data adalah istilah yang merujuk pada jumlah data yang dihasilkan oleh berbagai sumber dan dalam berbagai format sehingga cenderung sangat besar secara ukuran dibandingkan biasanya. Big Data ini memiliki berbagai format, seperti data terstruktur, data semi-terstruktur, dan data tidak terstruktur. Misalnya, dalam Excel biasa dapat diklasifikasikan sebagai data terstruktur dengan format baris dan kolom. Sebaliknya, email termasuk dalam kategori semi-terstruktur, dan gambar serta video Anda termasuk dalam data tidak terstruktur.
Sumber data yang menghasilkan big data dapat mencakup perusahaan, organisasi, perangkat IoT (Internet of Things), platform media sosial, situs web, sensor, dan sistem lainnya. Oleh karena Big Data cenderung lebih kompleks dari data pada umumnya maka tidak dapat disimpan, diproses, atau dianalisis menggunakan alat tradisional sebab tidak efisien dan efektif. Kemudian fungsi utama dari Big Data sendiri sebagaimana fungsi data pada umumnya, yaitu untuk dikumpul, disimpan, dikelola, dianalisis, hingga diambil wawasan (insight) yang berharga dalam rangka pembuatan keputusan.
Apa yang dimaksud dengan Big Data Analytics?
Big Data Analysis merupakan penggunaan teknik analitik tingkat lanjut terhadap Big Data yang mencakup data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, dari berbagai sumber, dan dalam ukuran berbeda bisa dari terabyte hingga zettabyte.
Big Data Analysis melibatkan proses pengolahan Big Data untuk mendapatkan wawasan berharga seperti mengidentifikasi pola tersembunyi, korelasi yang tidak diketahui, tren pasar, preferensi pelanggan dan masih banyak lagi. Dengan menggunakan Big Data Analysis, kita dapat memperoleh berbagai keuntungan, seperti pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik dan dapat mencegah aktivitas penipuan.
Bagaimana Cara Kerja dari Big Data Analytics?
1. Identifikasi Masalah
Siklus hidup Big Data Analytics dimulai dengan kasus bisnis terkait menentukan alasan dan tujuan di balik analisis. Tentu ini penting sebelum kita ingin mengumpulkan data hingga menganalisisnya, kita harus tau terlebih dahulu masalah atau persoalan apa yang ingin dijawab melalui insight yang akan dihasilkan nantinya sehingga dapat membantu mengarahkan kita dalam proses Big Data Analytics kedepannya.
2. Mengumpulkan Data (Collect Data)
Setelah kita mengetahui masalahnya, kita dapat lebih mudah menentukan data apa saja yang diperlukan sehingga memudahkan untuk menjawab masalah tersebutnya nantinya. Para profesional data akan mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti klik internet, log server web, cloud, aplikasi seluler, konten media sosial, teks dari email pelanggan dan tanggapan survey, catatan ponsel hingga data mesin ditangkap oleh sensor yang terhubung ke Internet of Things (IoT). Seringkali data yang dikumpulkan ini memiliki struktur yang berbeda, entah data terstruktur, data semi-struktur dan data tidak terstruktur.
3. Persiapan Data (Data Preparation)
Setelah data dikumpulkan dan disimpan pada gudang data atau data lake, profesional data harus mengatur, mengonfigurasi, dan mempartisi data dengan benar untuk kueri analitik. Persiapan dan pemrosesan data yang menyeluruh menghasilkan kinerja yang lebih tinggi dari kueri analitik.
Kita juga perlu membersihkan data untuk meningkatkan kualitasnya. Tim data akan menggunakan perangkat lunak dan sebagainya untuk mencari kesalahan atau ketidakkonsistenan, seperti duplikasi atau kesalahan pemformatan, dan mengatur serta merapikan data.
4. Analisis Data (Data Analysis)
Data yang telah disiapkan sebelumnya akan diproses untuk dianalisis dengan menggunakan berbagai teknik analisis, seperti analisis statistik, Machine Learning, Data Mining, visualisasi data dan lain sebagainya. Hasil dari teknik analisis ini nantinya akan diinterpretasikan dalam rangka untuk mengidentifikasi pola, tren, korelasi, dan wawasan yang bermakna dari data tersebut.
Apa Manfaat Big Data Analytics?
1. Manajemen Risiko
Banco de Oro, sebuah bank di Filipina yang menggunakan analitik Big Data untuk mengenali kasus penipuan dan ketidaksesuaian. Dengan menerapkan analitik Big Data, perusahaan ini dapat menyusutkan daftar tersangka dan mengidentifikasi akar permasalahan.
2. Pengembangan dan Inovasi Produk
Rolls-Royce yang merupakan salah satu produsen mesin jet terbesar untuk maskapai penerbangan dan angkatan bersenjata di seluruh dunia, menggunakan analitik Big Data untuk menganalisis seberapa efisien desain mesin dan jika perlu perbaikan.
3. Pengambilan Keputusan Lebih Cepat dan Lebih Baik Dalam Organisasi
Starbucks menggunakan Big Data Analytics untuk membuat keputusan strategis. Misalnya, perusahaan memanfaatkannya untuk memutuskan apakah lokasi tertentu cocok untuk gerai baru atau tidak. Mereka akan menganalisis beberapa faktor berbeda, seperti populasi, demografi, aksesibilitas lokasi, dan lainnya sebagainya.
4. Tingkatkan Pengalaman Pelanggan
Delta Air Lines memanfaatkan analisis Big Data guna meningkatkan pengalaman pelanggan. Mereka secara aktif memonitor pesan di platform media sosial, khususnya tweet, untuk memperoleh wawasan tentang pengalaman pelanggan terkait perjalanan, keterlambatan, dan lainnya. Melalui analisis Big Data, perusahaan ini dapat mengidentifikasi tweet yang bersifat negatif dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk memperbaiki situasi tersebut. Dengan menangani masalah secara terbuka dan memberikan solusi yang memadai, hal ini membantu Delta Air Lines dalam membangun hubungan yang baik dengan pelanggan.
Teknik Big Data Analytics
1. Analisis Deskriptif
Teknik analisis deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran yang komprehensif tentang data yang ada. Dalam analisis ini, data dianalisis dan diinterpretasikan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan statistik yang relevan. Contohnya termasuk ringkasan statistik (rata-rata, median, modus dsb), visualisasi data, dan metode pengelompokan atau segmentasi data. Tujuan utama dari analisis deskriptif adalah memberikan pemahaman yang mendalam tentang data yang ada dan membuat data tersebut dapat dipahami dengan lebih baik.
2. Analisis Diagnostik
Analisis diagnostik digunakan untuk mengidentifikasi penyebab atau faktor yang berkontribusi terhadap suatu kejadian atau masalah. Dengan menggunakan teknik ini, data dikaitkan dengan informasi kontekstual lainnya untuk mengungkapkan hubungan sebab-akibat. Contohnya termasuk analisis penyebab akar masalah, analisis tren, dan analisis sebab-akibat. Analisis diagnostik membantu dalam memahami mengapa suatu kejadian atau masalah terjadi dan memberikan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan.
3. Analisis Prediktif
Analisis prediktif melibatkan penggunaan teknik statistik dan machine learning untuk memprediksi hasil masa depan atau kejadian berdasarkan pola dan tren yang ditemukan dalam data historis. Tujuan utama analisis prediktif adalah untuk melakukan peramalan dan prediksi yang akurat. Contoh penerapannya adalah prediksi permintaan pasar, prediksi risiko kredit, atau prediksi kemungkinan kejadian tertentu berdasarkan data historis.
4. Analisis Preskriptif
Analisis preskriptif menggabungkan analisis prediktif dengan langkah-langkah tindakan yang diusulkan. Dalam analisis ini, hasil dari analisis prediktif digunakan untuk memberikan rekomendasi tindakan yang optimal dalam situasi yang diberikan. Hal ini memungkinkan pengambil keputusan untuk menentukan strategi yang paling baik untuk mencapai tujuan bisnis. Contoh penerapannya termasuk optimisasi harga, optimalisasi rantai pasokan, atau pengoptimalan alokasi sumber daya.
Bagaimana Penerapan Big Data Analytics?
1. Akuisisi dan Retensi Pelanggan
Data konsumen dapat membantu upaya pemasaran perusahaan, yang dapat bertindak berdasarkan tren untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Misalnya, mesin personalisasi untuk Amazon, Netflix, dan Spotify yang menggunakan Big Data Analytics dapat memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik dan menciptakan loyalitas pelanggan.
2. Iklan yang Ditargetkan
Data personalisasi dari berbagai sumber seperti pembelian sebelumnya, pola interaksi, dan riwayat tampilan halaman produk, ketika dikelola dengan Big Data Analytics dapat membantu menghasilkan kampanye iklan bertarget yang menarik bagi pengguna di tingkat individu dan dalam skala yang lebih besar.
3. Pengembangan Produk
Big Data Analytics dapat memberikan wawasan mengenai produk untuk menginformasikan tentang kelayakan produk, keputusan pengembangan produk, pengukuran kemajuan usaha, dan mengarahkan peningkatan ke arah yang sesuai dengan pelanggan bisnis.
4. Optimalisasi Harga
Optimalisasi harga merujuk pada pendekatan bisnis yang menggunakan dan menganalisis data dari berbagai sumber untuk menentukan harga produk atau layanan yang dapat memaksimalkan pendapatan perusahaan. Dalam konteks Big Data Analytics, optimalisasi harga melibatkan penggunaan data yang tersedia dari berbagai sumber, seperti data penjualan historis, data perilaku pelanggan seperti daya beli, data pesaing, data pasar, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi harga. Kemudian data tersebut diolah dengan Big Data Analytics dalam rangka menentukan harga yang di satu sisi menguntungkan dan tetap memperhatikan keinginan konsumen alias harga optimal.
5. Analisis Rantai Pasokan dan Saluran
Melalui Big Data Analytics dapat membantu menganalisis data terkait rantai pasok dalam rangka mengoptimalkan jaringan pemasok B2B dan rute, manajemen inventaris, hingga pemberitahuan potensi penundaan pengiriman.
6. Manajemen Risiko
Big Data Analytics dapat mengidentifikasi risiko baru dari pola data untuk strategi manajemen risiko yang efektif. Misalnya ketika menemukan transaksi anomali dapat ditindaklanjuti dalam rangka mencegah ataupun menindaklanjuti penipuan atau kejahatan lainnya.
7. Perawatan Kesehatan
Dengan bantuan riwayat medis pasien, Big Data Analytics dapat digunakan untuk memprediksi seberapa besar kemungkinan mereka memiliki masalah kesehatan. Dengan demikian, Big Data Analytics dapat membantu dokter untuk mendiagnosis suatu penyakit secara efektif dan efisien.
Kesimpulan
Big Data merupakan sejumlah data dalam jumlah besar yang dapat dianalisis lebih lanjut melalui Big Data Analytics dalam rangka memberikan insight bagi keputusan bisnis. Cara Kerja dari Big Data Analytics sendiri terdiri dari identifikasi masalah, mengumpulkan data (Collect Data), persiapan data (Data Preparation) hingga analisis data (Data Analysis).
Manfaat Big Data Analytics sangat banyak, contohnya manajemen risiko, pengembangan dan inovasi produk, pengambilan keputusan lebih cepat dan lebih baik dalam organisasi hingga tingkatkan pengalaman pelanggan. Terdapat 4 teknik Big Data Analytics, yaitu analisis deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif.
Terakhir kita juga membahas contoh penerapan Big Data Analytics, mulai dari akuisisi dan retensi pelanggan, iklan yang ditargetkan hingga manajemen risiko dan perawatan kesehatan.Tentunya anda sudah menyadari betapa luar biasanya Big Data Analytics.
Jika Anda tertarik mempelajari Big Data Analytics lebih lanjut hingga #JadiTalentaData handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!