Apa Itu Big Data Analytics?
Sebelum membahas lebih jauh mengenai analytics, mari bahas terlebih dahulu apa itu big data. Big data merupakan istilah khusus yang digunakan untuk data yang melebihi kapasitas pemrosesan database konvensional.
Hal itu karena data itu berjumlah telalu besar, bergerak terlalu cepat, dan tidak sesuai dengan kemampuan struktural dari arsitektur database tradisional.
Big data disiapkan oleh perusahaan-perusahaan besar, firma ataupun organisasi. Data-data ini diambil, diolah, dan digunakan oleh perusahaan untuk kepentingan tertentu.
Nah, keseluruhan proses untuk mengumpulkan, merapikan, menganalisis big data yang disebut dengan big data analytics.
Banyak manfaat dari big data analytics khususnya untuk perusahaan. Salah satunya adalah untuk mengidentifikasi kesempatan-kesempatan baru.
Contohnya, jika ada sponsored post yang lewat di timeline Instagram kamu dengan preferensi yang sesuai denganmu. Pasti kamu akan langsung membukanya kan?
Nah, kesempatan baru ini yang dimanfaatkan oleh perusahaan dengan menggunakan big data. Selain mereka diuntungkan, customer pun juga senang karena ada rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan dan kesukaan mereka.
Jadi, big data analytics dapat dikatakan dapat menguntungkan dua pihak, pihak customer dan perusahaan. Selain itu, ada juga keuntungan lain dari big data, lho! Apa saja itu?
- mengurangi biaya produksi
- mempercepat mengambil keputusan
- mempermudah pembuatan produk baru sesuai dengan keinginan dan ekspektasi target market
Cara Kerja Big Data Analytics
Tidak ada satu aplikasi khusus yang bisa membuat big data terkumpul secara sendirinya. Hal ini dilakukan dengan beberapa cara serta gabungan dari beberapa aplikasi atau software untuk bisa mengumpulkan semuanya.
Jadi, bagaimana cara kerja dari big data analytics?
1. Machine learning
Untuk mengumpulkan data, mesin yang berbasis AI digunakan sebagai mesin pencarian. Mesin ini dengan cepat mencari serta mempelajari data yang akan diambil.
Secara otomatis mesin akan menghasilkan model lain yang bisa menganilisis data lebih besar, kompleks, akurat, serta penyampaian yang lebih cepat lagi.
2. Data management
Sebelum memberikan data ke dalam perusahaan, data harus dikaji ulang dan dipastikan kepada instansi terkait.
Hal ini diperlukan agar data yang digunakan merupakan data yang berkualitas tinggi dan bukan merupakan data palsu yang dibuat-buat.
3. Data mining
Teknologi data mining berfungsi agar para data analyst memeriksa data berskala besar untuk menemukan pola-pola di dalam sebuah data. Hasil dari analisis ini dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan rumit perusahaan.
Dengan adanya teknologi data mining, para analyst dapat masuk ke dalam berbagai data, menandai hal-hal penting, serta membuat data menjadi salah satu solusi untuk mempengaruhi pengambilan keputusan.
4. Hadoop
Merupakan nama salah satu teknologi yang digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah yang sangat besar. Hadoop sendiri merupakan open-source-software yang dapat digunakan untuk menyampaikan data secara cepat.
5. In-memory analytics
Dengan menganalisis data menggunakan teknologi memori dalam sistem, para data analyst bisa mendapatkan insight sebuah data secara cepat.
Teknologi ini dapat menganalisis secara cepat, membuat algoritma baru, menciptakan model baru serta menghapus analisa yang dianggap keliru.
Teknologi ini diklaim bukan hanya dapat mempengaruhi pengambilan keputusan sebuah perusahaan, tetapijuga menciptakan berbagai skenario sebagai bahan pembelajaran.
6. Predictive analytics
Teknologi prediksi ini menggunakan data, alogritma statistik, teknik machine-learning untuk mengidentifikasi outcomes berdasarkan riwayat data yang pernah digunakan.
Predictive analytics akan menghasilkan prediksi-prediksi yang akan terjadi di masa depan, sehingga para perusahaan akan lebih percaya diri dengan keputusan apa yang akan mereka ambil nantinya.
7. Text mining
Dengan teknologi ini, data analyst dapat menganalisa dari tulisan yang berada di web, kolom komentar, buku, dan bagian web lainnya yang berbasis teks.
Biasanya text mining akan dipasang dalam blog, Twitter, survey, bahkan email untuk menemukan topik terhangat yang dapat menciptakan relasi perusahaan kepada (calon) pelanggannya.
Nah , begitulah kira-kira pemahaman sekilas mengenai Big Data Analytics. Semoga bermanfaat
Sumber: Glints
0 Komentar