Sumber Big Data: Dari mana asalnya?

Big Data adalah istilah yang mencakup semua yang mengacu pada akumulasi data dalam kumpulan besar yang digunakan di dunia korporat global saat ini. Ini adalah kumpulan data terorganisir, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur yang dikumpulkan oleh bisnis.

Data besar memerlukan penyimpanan data dan solusi pemrosesan. Akibatnya, sistem ini merupakan komponen penting dari banyak arsitektur manajemen data. Selain itu, mereka sering digunakan bersama dengan alat yang membantu analitik data besar dan platform aplikasi.

Pada tahun 2001, Doug Laney, seorang analis terkenal di dunia, mengidentifikasi tiga elemen kunci dari data besar – 3 Vs. Mereka:

• Volume
• Kecepatan
• Variasi

Saat ini, data besar telah diperluas untuk memasukkan istilah 'nilai' dan integritas.

Kuantitas data besar yang dibutuhkan perusahaan tidak sesuai dengan volume data tertentu. Namun, mereka diukur menggunakan petabyte, terabyte, atau exabyte. Unit pengukuran ini memperhitungkan kumpulan besar data besar yang dikumpulkan dari waktu ke waktu.

Pentingnya Big Data

Perusahaan bergantung pada data besar untuk meningkatkan layanan pelanggan, pemasaran, penjualan, manajemen tim, dan banyak operasi rutin lainnya selama analisis mereka. Mereka mengandalkan data besar untuk berinovasi produk dan solusi perintis. Data besar adalah kunci untuk membuat keputusan berdasarkan informasi dan data yang dapat memberikan hasil nyata. Merek-merek tersebut bertujuan untuk meningkatkan laba dan ROI dengan data besar sambil memantapkan diri sebagai pemimpin pasar di segmennya masing-masing.

Dengan demikian, big data memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan dibandingkan pesaing yang belum menggunakan big data.

Beberapa contoh bagaimana big data membantu perusahaan adalah:

• Membantu perusahaan untuk menyempurnakan strategi/kampanye periklanan dan pemasaran mereka.
• Tingkatkan keterlibatan konsumen dan tingkat konversi prospek mereka.
• Ini membantu untuk mempelajari perubahan perilaku pembeli perusahaan, pelanggan dan pasar.
• Menjadi lebih responsif terhadap pasar dan kebutuhan pelanggan.

Bahkan peneliti medis menggunakan data besar dalam mengidentifikasi faktor risiko dan gejala penyakit. Dokter juga sangat bergantung pada data besar untuk meningkatkan diagnosa penyakit dan kerangka pengobatan. Mereka juga mengandalkan data dari situs media sosial, survei, catatan kesehatan digital, dan sumber lain dari lembaga pemerintah.

Sumber Utama Big Data:

Sebagian besar data besar dihasilkan dari tiga sumber daya utama:

• Data mesin
• Data sosial, dan
• Data transaksional.

Selain itu, perusahaan juga menghasilkan data secara internal melalui keterlibatan pelanggan langsung. Data ini biasanya disimpan di firewall perusahaan. Kemudian diimpor secara eksternal ke dalam sistem manajemen dan analitik.

Faktor penting lainnya yang perlu dipertimbangkan tentang sumber data besar adalah apakah itu terstruktur atau tidak terstruktur. Data tidak terstruktur tidak memiliki model penyimpanan dan pengelolaan yang telah ditentukan sebelumnya. Oleh karena itu, dibutuhkan lebih banyak sumber daya untuk mengekstrak makna dari data yang tidak terstruktur dan membuatnya siap untuk bisnis.

Sekarang, kita akan melihat tiga sumber utama big data:

1. Data Mesin

Data mesin dihasilkan secara otomatis, baik sebagai respons terhadap peristiwa tertentu atau jadwal tetap. Artinya, semua informasi dikembangkan dari berbagai sumber seperti sensor pintar, log SIEM, perangkat medis dan perangkat yang dapat dikenakan, kamera jalan, perangkat IoT, satelit, desktop, ponsel, mesin industri, dll. Sumber-sumber ini memungkinkan perusahaan melacak perilaku konsumen. Data yang diekstraksi dari sumber mesin tumbuh secara eksponensial seiring dengan perubahan lingkungan eksternal pasar. Sensor yang merekam jenis data ini meliputi:

Dalam konteks yang lebih luas, data mesin juga mencakup informasi yang dibuat oleh server, aplikasi pengguna, situs web, program cloud, dan sebagainya.

2. Data Sosial

Ini berasal dari platform media sosial melalui tweet, retweet, suka, unggahan video, dan komentar yang dibagikan di Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In, dll. Data ekstensif yang dihasilkan melalui platform media sosial dan saluran online menawarkan wawasan kualitatif dan kuantitatif tentang setiap aspek penting dari interaksi merek-pelanggan.

Data media sosial menyebar seperti api dan menjangkau basis audiens yang luas. Ini mengukur wawasan penting tentang perilaku pelanggan, sentimen mereka tentang produk dan layanan. Inilah sebabnya mengapa merek yang memanfaatkan saluran media sosial dapat membangun hubungan yang kuat dengan demografi online mereka. Bisnis dapat memanfaatkan data ini untuk memahami target pasar dan basis pelanggan mereka. Ini pasti meningkatkan proses pengambilan keputusan mereka.

3. Data Transaksional

Seperti namanya, data transaksional adalah informasi yang dikumpulkan melalui transaksi online dan offline di berbagai titik penjualan. Data tersebut mencakup detail penting seperti waktu transaksi, lokasi, produk yang dibeli, harga produk, metode pembayaran, diskon/kupon yang digunakan, dan informasi terukur terkait lainnya yang terkait dengan transaksi.

Sumber data transaksional antara lain:

• Perintah pembayaran
• Faktur
• Catatan penyimpanan dan
• tanda terima elektronik

Data transaksional adalah sumber utama intelijen bisnis. Ciri khas data transaksional adalah time print-nya. Karena semua data transaksional menyertakan cetakan waktu, data ini sensitif terhadap waktu dan sangat fluktuatif. Dengan kata sederhana, data transaksional akan kehilangan kredibilitas dan pentingnya jika tidak digunakan pada waktunya. Dengan demikian, perusahaan yang menggunakan data transaksional dengan segera dapat menguasai pasar.

Namun, data transaksional menuntut sekelompok ahli yang terpisah untuk memproses, menganalisis, dan menafsirkan, mengelola data. Selain itu, jenis data seperti itu adalah yang paling menantang untuk ditafsirkan bagi sebagian besar bisnis.

Bagaimana Cara Kerja Big Data Analytics?

Perusahaan perlu bekerja di sekitar aplikasi analitik, bermitra dengan ilmuwan data, dan terlibat dengan analis data lain untuk mengekstrak wawasan yang relevan dan valid dari data besar. Selain itu, mereka harus memiliki pemahaman yang lebih baik tentang semua data yang tersedia. Terakhir, tim analitik juga perlu mengklarifikasi apa yang ingin mereka ekstrak dari data.

Tim perlu mengurus:

• Pembersihan,
• pembuatan profil,
• Transformasi,
• Validasi kumpulan data.

Ini adalah beberapa langkah awal yang paling penting yang diambil dalam analisis data.

Setelah semua data besar disiapkan dan dikumpulkan untuk interpretasi, kombinasi ilmu data tingkat lanjut dan disiplin analitik diterapkan melalui berbagai alat pembelajaran mesin. Ini akan membantu menghasilkan hasil yang mengarah pada pertumbuhan dan perkembangan bisnis.

Beberapa langkah tambahan yang ideal untuk analisis data besar adalah:

• Cabang pembelajaran yang mendalam dari data
• Penambangan data
• Analisis streaming
• Pemodelan prediktif
• Analisis statistik
• Penambangan teks

selain itu, ada berbagai cabang analitik yang digunakan dalam mengekstraksi wawasan dari data besar. Model-model analitik tersebut adalah sebagai berikut:

1. Analisis Pemasaran

Ini memberikan informasi berharga untuk meningkatkan kampanye pemasaran merek, penawaran promosi, dan penjangkauan konsumen lainnya.

2. Analisis Perbandingan

Ini melihat metrik perilaku pelanggan dan memungkinkan keterlibatan waktu nyata dengan pelanggan sehingga perusahaan dapat membandingkan merek, produk, layanan, dan kinerja bisnis dengan pesaing mereka. Analisis ini membutuhkan jenis data berikut:

• Data demografi
• Data transaksi
• Data perilaku web
• Data teks konsumen dari survei, formulir umpan balik, dll.

Jika Anda seorang pemula dan ingin mendapatkan keahlian dalam big data, lihat kursus big data kami.

3. Analisis Sentimen

Ini berfokus pada umpan balik pelanggan pada produk atau layanan tertentu, kepuasan pelanggan, dan petunjuk untuk meningkatkan di bidang ini.

4. Analisis Media Sosial

. Analisis ini adalah tentang tanggapan orang atas platform media sosial mengenai pilihan dan preferensi mereka atas layanan atau produk tertentu. Analisis ini membantu bisnis mengidentifikasi kemungkinan masalah dan menargetkan audiens yang tepat untuk semua kampanye pemasaran mereka.

Apa yang Harus Dilakukan Bisnis untuk Menggali Wawasan Berharga dari Big Data?

Nilai bisnis nyata diekstraksi dari kapasitas data besar untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Perusahaan harus bertujuan untuk mengembangkan strategi analisis yang kohesif, komprehensif, dan berkelanjutan. Mereka juga harus fokus untuk membedakan diri mereka sendiri di industri melalui keputusan yang mendukung karyawan dan pengembangan bisnis.

Analisis data besar adalah tugas yang membutuhkan banyak sumber daya dan waktu. Meskipun memiliki teknologi tercanggih, perusahaan sering kesulitan dengan analisis data besar karena ahli data besar yang terampil dan berkualitas. Dan karenanya perlu mempekerjakan spesialis yang dapat memberi mereka wawasan yang berorientasi pada pertumbuhan. Di sinilah Anda dapat membuat perbedaan. Dengan memperoleh keterampilan dan pengetahuan big data yang kompeten, Anda dapat menjadi aset berharga bagi organisasi mana pun.

Kursus sertifikasi profesional adalah cara terbaik untuk meningkatkan keterampilan. Misalnya, Program PG Eksekutif upGrad dalam Pengembangan Perangkat Lunak – Spesialisasi dalam Big Data secara khusus dikuratori oleh pakar industri untuk membantu pelajar memperoleh keterampilan yang relevan dengan industri. Dalam kursus 13 bulan ini, siswa belajar pemrosesan data dengan PySpark, penyimpanan data, pemrosesan waktu nyata, pemrosesan data besar di cloud. Tidak hanya itu, mereka juga mulai mengerjakan proyek dan tugas industri.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad.

Kesimpulan

Big data adalah tulang punggung bisnis di industri modern. Analisis data besar membantu perusahaan membuat strategi pertumbuhan untuk masa kini dan masa depan. Ini sangat penting untuk mempelajari grafik pasar dan kebutuhan pelanggan.

Dinamika fundamental big data tidak lagi menjadi pertimbangan keterlibatan data saja. Gambaran yang lebih besar adalah untuk mengidentifikasi cara-cara yang kredibel untuk meningkatkan produksi data di tahun-tahun berikutnya untuk mendapatkan wawasan yang lebih luas dan lebih dapat diandalkan.