Layanan Analisis Big Data: Mengungkap Rahasia Menuju Kesuksesan

Data tidak diragukan lagi merupakan salah satu sumber daya organisasi yang paling penting dan berharga. Apa pun yang memberikan informasi berguna memenuhi syarat sebagai data. Nilai data terus meningkat sebagai akibat dari pesatnya perkembangan dunia dan perkembangan teknologi baru. Menyadari dampak dan pentingnya data, banyak organisasi telah menginvestasikan jutaan dolar untuk menyimpan dan melindunginya dari potensi ancaman. Selain itu, peningkatan permintaan data secara tiba-tiba di seluruh dunia telah memunculkan pusat data dan fasilitas data khusus. Topik tentang mengapa dan betapa pentingnya data bagi organisasi sedang diangkat dan blog ini bertujuan untuk menjawabnya.

• Saat ini terdapat sekitar 44 zettabytes data di dunia digital, dan jumlah ini diperkirakan akan terus bertambah dengan cepat.
• Sejumlah penelitian dan survei menunjukkan bahwa 94% perusahaan percaya bahwa data dan analitik akan sangat penting bagi kinerja mereka dan transformasi digital perusahaan mereka.
• Organisasi yang didorong oleh wawasan konsumen mempunyai peluang 23 kali lebih tinggi untuk memperoleh pelanggan baru dan peluang 6 kali lebih tinggi untuk mempertahankan pelanggan tersebut.
• Ada banyak keuntungan menerapkan proyek big data, termasuk peningkatan pengambilan keputusan strategis (69%), peningkatan pengendalian proses operasional (54%), dan peningkatan pengetahuan konsumen (52%).Noe#24kmk12345

Fakta dan angka di atas dengan jelas mendefinisikan esensi dan pentingnya data dalam lanskap digital saat ini. Sekarang mari kita pahami apa sebenarnya analisis big data untuk memupuk pengetahuan kita.

Memahami Analisis Big Data

Proses yang menantang dalam menganalisis data dalam jumlah besar untuk menemukan informasi yang dapat membantu bisnis dalam membuat keputusan bijak tentang operasi mereka, seperti pola tersembunyi, korelasi, tren pasar, dan preferensi pelanggan, dikenal sebagai analisis data besar. Organisasi dapat menganalisis kumpulan data dan mendapatkan wawasan baru menggunakan teknologi dan proses analisis data. Pertanyaan dasar mengenai kinerja dan operasi bisnis ditangani oleh pertanyaan intelijen bisnis (BI). Analisis tingkat lanjut, yang mencakup aspek-aspek seperti model prediktif, algoritme statistik, dan analisis bagaimana-jika yang didukung oleh sistem analisis, merupakan bagian dari analisis data besar.

Pentingnya Layanan Big Data Analytics

Layanan analisis data besar sangat penting karena memungkinkan bisnis menggunakan data mereka untuk menemukan area yang perlu dioptimalkan dan ditingkatkan. Di semua sektor korporasi, peningkatan efisiensi akan menghasilkan operasional yang lebih cerdas secara keseluruhan, keuntungan yang lebih besar, dan pelanggan yang puas. Analisis data besar membantu bisnis dalam memangkas biaya dan menciptakan barang dan jasa unggul yang berfokus pada klien.

Analisis data membantu menghasilkan wawasan yang meningkatkan cara masyarakat kita beroperasi. Analisis data besar dalam industri layanan kesehatan sangat penting untuk melacak dan menganalisis catatan pasien individu serta untuk memantau hasil pada tingkat global. Big data membantu kementerian kesehatan di pemerintahan masing-masing negara dalam memutuskan cara menangani vaksinasi selama pandemi COVID-19 dan menghasilkan strategi untuk mencegah wabah pandemi di masa depan.

Keunggulan dan Manfaat Layanan Big Data Analytics

Meningkatkan Efisiensi dan Kinerja Secara Keseluruhan

Berbagai alat layanan analisis data besar dapat meningkatkan efektivitas operasional secara signifikan. Teknologi Big Data terhubung dengan pelanggan atau klien dan mengumpulkan komentar mendalam mereka untuk mengumpulkan sejumlah besar data pelanggan yang dapat digunakan. Selera pelanggan, pola pembelian, dan wawasan tersembunyi relevan lainnya kemudian dapat diekstraksi dari data ini melalui analisis dan interpretasi, sehingga memungkinkan bisnis untuk mengembangkan barang dan jasa yang disesuaikan dengan kebutuhan. Big Data Analytics dapat menemukan dan memeriksa tren pasar terkini, memberi Anda keunggulan dibandingkan pesaing Anda. Layanan ini memiliki kemampuan untuk mengotomatiskan prosedur dan proses yang berulang, sehingga membebaskan waktu penting bagi pekerja manusia dalam proses tersebut.

Meningkatkan Pendapatan Sambil Mempertahankan Konsumen Loyal

Pengumpulan dan analisis data pelanggan berskala besar adalah salah satu tujuan utama layanan analisis data besar. Jejak digital pelanggan akan menunjukkan banyak hal tentang kebiasaan pembelian, preferensi, permintaan, dan banyak lagi. Dengan bantuan data konsumen ini, dimungkinkan untuk menciptakan produk dan layanan yang secara khusus memenuhi permintaan berbagai kategori pelanggan. Sebuah perusahaan akan menarik klien dalam jumlah yang lebih besar jika semakin dipersonalisasi. Loyalitas pelanggan didorong oleh personalisasi dan barang serta layanan berkualitas tinggi. Pelanggan akan kembali kepada Anda berkali-kali jika Anda menyediakan produk berkualitas tinggi dengan harga yang adil dan kompetitif, serta menawarkan fitur atau diskon individual.

Memungkinkan Pengambilan Keputusan Bisnis yang Lebih Baik

Analisis dan teknologi Big Data sangat mampu menambang database besar untuk mendapatkan data mendalam yang dapat diubah menjadi rencana dan strategi perusahaan yang berguna. Karena inovasi bergantung pada realisasi ini, layanan analisis big data terbukti dapat membawa perubahan besar bagi bisnis Anda. Pengetahuan yang Anda peroleh dapat diterapkan untuk menyesuaikan strategi perusahaan, menciptakan barang dan jasa baru (yang dapat memecahkan masalah klien tertentu), meningkatkan layanan pelanggan, meningkatkan efisiensi karyawan, dan mengembangkan metode penjangkauan merek yang baru. Selain itu, berbagai tren, pola, dan wawasan yang dikumpulkan dari data dapat memberikan informasi berharga yang dapat digunakan untuk merumuskan strategi yang lebih disesuaikan dan berpusat pada bisnis.

Peningkatan Fokus pada Lingkungan Lokal

Hal ini sangat penting terutama bagi perusahaan kecil yang melayani konsumen di lingkungan sekitar. Bahkan jika perusahaan Anda beroperasi di lingkungan yang terbatas, penting untuk memahami pesaing Anda. Pasar lokal dapat dipindai dan dianalisis menggunakan teknik data besar, yang kemudian dapat memberi Anda wawasan yang memungkinkan Anda melihat tren regional yang melibatkan vendor dan pelanggan. Dengan menawarkan produk dan layanan yang sangat disesuaikan di pasar lokal khusus Anda, Anda dapat memanfaatkan wawasan ini untuk mencapai keunggulan kompetitif.

Operasi Bisnis yang Efisien

Menggunakan layanan analisis data besar dapat meningkatkan semua jenis aktivitas bisnis. Ini membantu optimalisasi proses perusahaan untuk menghasilkan penghematan biaya, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan kebahagiaan klien. Administrasi SDM dan perekrutan mungkin akan meningkat. Organisasi dapat mengurangi kerugian finansial dan menghindari kemungkinan bahaya terhadap operasi mereka dengan meningkatkan deteksi penipuan, manajemen risiko, dan perencanaan keamanan siber. Meningkatkan proses fisik adalah salah satu kegunaan analisis big data yang paling menarik dan bermanfaat. Big data dan ilmu data, misalnya, dapat digunakan untuk membuat jadwal pemeliharaan prediktif guna menurunkan biaya perbaikan dan waktu henti sistem dan peralatan penting.

Kasus Penggunaan Analisis Big Data

Deteksi Penipuan

Analisis data besar dapat membantu perusahaan mengidentifikasi penipuan dengan lebih cepat. Bisnis dapat mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar mengenai transaksi dan aktivitas klien melalui analisis data besar untuk menemukan pola atau kelainan yang dapat mengarah pada aktivitas penipuan. Sistem manajemen data yang kuat yang dapat mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam jumlah besar diperlukan bagi bisnis yang ingin menggunakan analisis data besar untuk mendeteksi penipuan. Untuk mengungkap kemungkinan situasi penipuan, mereka juga harus memeriksa data menggunakan teknik analitik tingkat lanjut seperti algoritma pembelajaran mesin dan pemodelan prediktif.

Optimasi Rantai Pasokan Otomatis

Aliran barang dan jasa yang efektif dan lancar dijamin oleh rantai pasokan yang optimal. Dengan mengumpulkan, mengevaluasi, dan mengambil tindakan terhadap statistik rantai pasokan yang luas, analisis big data memainkan peran penting dalam proses ini. Bisnis dapat menentukan area transportasi, manajemen inventaris, dan pemrosesan pesanan dalam rantai pasokan mereka yang memerlukan perbaikan dengan menganalisis data. Analisis big data dapat membantu perusahaan menemukan akar penyebab keterlambatan pengiriman dan menyarankan rute alternatif untuk meningkatkan efisiensi. Analisis data besar juga dapat membantu organisasi dalam memperkirakan permintaan dan optimalisasi rantai pasokan. Bisnis dapat memperkirakan permintaan di masa depan dengan menganalisis data sebelumnya mengenai tren permintaan, perilaku konsumen, dan kondisi pasar.

Pemantauan Keamanan Jaringan

Salah satu aspek terpenting dalam menjaga keamanan jaringan adalah menjaga data sensitif dan mencegah serangan siber. Dengan mengevaluasi sejumlah besar data yang berkaitan dengan aktivitas jaringan dan mengidentifikasi potensi risiko keamanan secara real-time, analisis big data dapat membantu bisnis dalam melindungi jaringan mereka dengan lebih baik. Bisnis dapat menemukan masalah karena algoritma mutakhir dan pendekatan pembelajaran mesin dapat mengumpulkan, menganalisis, dan melihat tren dalam data log, lalu lintas jaringan, dan perilaku pengguna. Hal ini memungkinkan dunia usaha untuk menghindari serangan siber sebelum menimbulkan kerugian yang signifikan. Dunia usaha dapat melindungi keamanan aset berharga mereka dan mencegah peretasan dengan memanfaatkan wawasan berbasis data untuk meningkatkan postur keamanan mereka.

Diagnostik & Perencanaan Perawatan Kesehatan

Diagnostik dan perencanaan pengobatan dalam layanan kesehatan telah diubah oleh analisis data besar. Profesional layanan kesehatan dapat membuat rencana perawatan individual dan sistem diagnostik otomatis dengan mengevaluasi data pasien dan meningkatkan hasil pasien. Kesehatan pasien secara real-time juga dapat dipantau menggunakan teknologi yang dapat dikenakan. Prosedur layanan kesehatan dapat diotomatisasi dan disederhanakan dengan mengintegrasikan teknologi seperti sistem pendukung keputusan klinis, catatan kesehatan elektronik, dan algoritma pembelajaran mesin. Analisis data besar juga dapat membantu praktisi layanan kesehatan dalam meningkatkan perawatan pasien dan menurunkan biaya yang terkait dengan penilaian atau perawatan yang buruk. Mereka dapat membuat program pengobatan individual yang memenuhi kebutuhan spesifik setiap pasien dengan memanfaatkan analisis data untuk menemukan pola dan tren dalam data pasien. Hal ini dapat meningkatkan hasil akhir pasien dan mengurangi kemungkinan biaya masuk kembali ke rumah sakit yang mahal.

Membungkus

Seperti yang dapat kita simpulkan dari blog ini, data adalah salah satu aset utama bagi organisasi mana pun di seluruh dunia. Teknologi dan pendekatan modern diperlukan karena banyaknya jumlah data, yang ditentukan oleh kecepatan, keragaman, dan kompleksitasnya. Pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan analisis data telah menjadi sumber daya penting untuk mengelola lingkungan berbasis data ini. Keuntungan ekstraksi data sangat besar. Wawasan berbasis data mengubah pendekatan strategis perusahaan dengan meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan serta efisiensi dan kinerja. Selain itu, pengaruh analisis data terhadap keputusan di pemerintahan, layanan kesehatan, dan berbagai industri lainnya melampaui batas-batas organisasi.

Analisis Big Data menunjukkan kemampuannya di berbagai bidang. Hal ini memiliki dampak yang signifikan dalam segala hal, mulai dari mendeteksi tren penipuan hingga menyederhanakan rantai pasokan, meningkatkan keamanan jaringan, dan mentransformasi layanan kesehatan. Kumpulan data yang sangat besar dapat diproses dan digunakan untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, yang mengubah keadaan dan memungkinkan dunia usaha dan sektor untuk mengambil keputusan yang lebih baik, berjalan lebih efisien, dan pada akhirnya, berhasil. Big Data Analytics adalah aset strategis bagi masyarakat modern, yang membawa era baru inovasi berbasis data dan pemecahan masalah. Ini bukan hanya sebuah alat.

Baca selengkapnya: 86% Perusahaan Beralih ke Perusahaan Analisis Big Data untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

FAQ

Q1 Apa saja 4 jenis analisis big data?

Menjawab:

Analisis Diagnostik

Salah satu jenis analisis data besar paling canggih yang dapat Anda terapkan untuk memeriksa data dan konten adalah analisis diagnostik. Anda dapat menjawab pertanyaan “Mengapa hal itu terjadi?” dengan analitik semacam ini dengan menggunakan pengetahuan yang Anda kumpulkan. Oleh karena itu, Anda dapat memahami penyebab perilaku dan kejadian tertentu yang berkaitan dengan perusahaan tempat Anda bekerja, kliennya, staf, barang, dan lainnya dengan mempelajari data.

Analisis Deskriptif

Salah satu jenis analisis paling populer yang digunakan oleh bisnis untuk memantau tren saat ini dan kinerja operasional adalah analisis deskriptif. Ini adalah salah satu tahap awal analisis data mentah, memberikan pernyataan tentang sampel dan pengukuran melalui operasi matematika dasar. Jenis analitik lainnya dapat digunakan untuk mengetahui lebih banyak tentang penyebab tren yang Anda temukan dengan analitik deskriptif.

Analisis Preskriptif

Analisis preskriptif menggunakan berbagai simulasi dan metodologi untuk menemukan ide guna meningkatkan prosedur perusahaan berdasarkan temuan dari analisis deskriptif dan prediktif. Laporan ini memberikan rekomendasi untuk langkah terbaik perusahaan selanjutnya berdasarkan wawasan data.

Analisis Prediktif

Sesuai dengan namanya, fokus analisis data semacam ini adalah menciptakan prediksi tentang hasil potensial berdasarkan wawasan data. Ini menggunakan berbagai teknik dan model prediktif yang canggih, termasuk pembelajaran mesin dan pemodelan statistik, untuk mendapatkan hasil terbaik.

Q2 Apa saja contoh data besar?

Jawaban: Big data berasal dari berbagai sumber, termasuk database pelanggan, sistem pemrosesan transaksi, dokumen, email, rekam medis, log clickstream di internet, aplikasi seluler, dan jejaring sosial.Ini juga mencakup data yang dihasilkan oleh mesin, seperti file log jaringan dan server, serta data dari sensor pada mesin industri, perangkat internet of things, dan mesin manufaktur. Lingkungan data besar sering kali mencakup data eksternal tentang konsumen, pasar keuangan, kondisi cuaca dan lalu lintas, informasi geografis, penelitian ilmiah, dan banyak lagi selain data dari sistem internal. Aplikasi data besar sering kali menggunakan data streaming yang diproses dan dikumpulkan secara terus menerus, termasuk file gambar, video, dan audio.

Q3 Bagaimana big data disimpan dan diproses?

Jawaban: Data lake sering digunakan untuk menyimpan data besar.Meskipun data lake dapat menangani berbagai tipe data dan sering kali didasarkan pada cluster Hadoop, layanan penyimpanan objek cloud, database NoSQL, atau platform data besar lainnya, gudang data sering kali dibangun di atas database relasional dan hanya menyimpan data terstruktur. Danau data pusat dapat digabungkan dengan platform lain, seperti database relasional atau gudang data, di banyak lingkungan data besar, yang menggabungkan banyak sistem dalam desain terdistribusi. Untuk kebutuhan analitik tertentu, data dalam sistem big data mungkin dibiarkan dalam keadaan belum diproses dan kemudian disaring dan distrukturkan. Dalam kasus lain, data tersebut diproses terlebih dahulu menggunakan perangkat lunak untuk persiapan dan penambangan data agar siap untuk aplikasi yang dijalankan secara rutin.