Analisis Big Data: Mengapa itu penting?

Volume data yang besar dianalisis menggunakan analitik data besar untuk menemukan pola, korelasi, dan wawasan lainnya yang belum ditemukan. Dengan teknologi saat ini, Anda dapat dengan cepat menganalisis data dan memperoleh wawasan darinya, sedangkan proses ini akan memakan waktu lebih lama dan kurang efektif dengan alat intelijen bisnis yang lebih konvensional.

Sumber daya terpenting perusahaan adalah datanya. Data selalu terjaga. Sejumlah besar data dihasilkan setiap detik dari semua situs web, ponsel, sensor, dan perangkat lainnya. Apakah data berguna atau tidak, kami biasanya menyimpannya untuk digunakan nanti. Kami menghasilkan lebih dari 2,5 triliun byte data setiap hari, jika kami melihat statistiknya. Meskipun ada banyak masalah data besar dalam kasus ini, bisnis telah menemukan bahwa kesuksesan berasal dari pemahaman tentang cara mendapatkan wawasan dari data.

Perkembangan dan sejarah analitik data besar

Gagasan data besar telah ada untuk sementara waktu, dan sebagian besar perusahaan sekarang menyadari bahwa dengan menangkap semua data yang masuk ke operasi mereka (mungkin dalam waktu nyata), mereka dapat menggunakan analitik untuk mengekstraksi nilai signifikan darinya. Saat mengadopsi metode canggih seperti kecerdasan buatan, ini sangat benar. Tetapi bahkan di tahun 1950-an, jauh sebelum istilah "data besar" diciptakan, perusahaan menggunakan analitik dasar (pada dasarnya, menelusuri angka secara manual dalam spreadsheet) untuk menemukan pola dan wawasan.

Kecepatan dan efisiensi adalah dua keunggulan utama analitik data besar. Bisnis biasa mengumpulkan data, menjalankan analitik, dan mengungkap pengetahuan yang mungkin digunakan untuk menginformasikan keputusan di masa depan hanya beberapa tahun yang lalu. Perusahaan sekarang dapat mengumpulkan data secara real-time dan menganalisis data besar untuk membuat pilihan dengan cepat dan dengan pengetahuan yang lebih baik. Organisasi mendapatkan keunggulan kompetitif yang tidak mereka miliki sebelumnya dengan mampu beroperasi lebih cepat sambil mempertahankan ketangkasan mereka.

Analitik data besar: Mengapa penting?

Organisasi dapat memanfaatkan data mereka dan menggunakan analitik data besar untuk menemukan peluang baru. Ini menghasilkan keputusan perusahaan yang lebih bijak, operasi yang lebih efektif, profitabilitas yang lebih besar, dan klien yang lebih bahagia. Bisnis yang menggabungkan data besar dengan analitik canggih mendapat manfaat dalam berbagai cara, termasuk:

1. Biaya rendah: Dalam hal biaya penyimpanan data dalam jumlah besar, teknologi data besar seperti analitik berbasis cloud dapat memangkas biaya tersebut secara drastis (misalnya, data lake). Selain itu, analitik data besar membantu bisnis menemukan cara untuk beroperasi lebih efektif.
2. Pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih baik : Bisnis dapat dengan cepat mengevaluasi informasi dan membuat keputusan yang cepat dan terdidik karena kecepatan analitik dalam memori dan kapasitas untuk memeriksa sumber data baru, seperti streaming data dari IoT.
3. Membuat dan mempromosikan barang dan jasa baru . Bisnis dapat memberi pelanggan apa yang mereka inginkan, kapan pun mereka menginginkannya dengan menggunakan analitik untuk menentukan permintaan dan tingkat kepuasan mereka. Analitik data besar memberi lebih banyak bisnis peluang untuk menciptakan barang baru mutakhir yang memenuhi keinginan klien mereka yang terus berubah.

Bagaimana Big Data & Smart Analytics Bekerja?

Teknologi Kunci

Analitik data besar mencakup berbagai teknologi. Data besar, tentu saja, dapat memperoleh manfaat dari analitik tingkat lanjut, tetapi dalam praktiknya, berbagai teknologi bersatu untuk memaksimalkan nilai data Anda. Angka-angka kunci tercantum di bawah ini:

Komputasi awan

Komputasi awan, model pengiriman berbasis langganan, menawarkan skalabilitas, pengiriman cepat, dan efisiensi TI yang diperlukan untuk analitik data besar yang sukses. Organisasi dari semua ukuran menganggapnya menarik karena menghilangkan banyak hambatan praktis dan anggaran untuk mengintegrasikan persyaratan TI dengan tujuan bisnis yang berubah.

Manajemen data

Sebelum dapat dievaluasi dengan sukses, data harus berkualitas tinggi dan dikelola dengan baik. Sangat penting untuk memiliki prosedur berulang untuk membuat dan menegakkan standar kualitas data karena data terus masuk dan keluar dari organisasi. Setelah data dapat dipercaya, perusahaan harus membuat program manajemen data induk untuk menyatukan seluruh perusahaan.

Penambangan Data

Jenis teknologi ini dikenal membantu para ahli dengan data besar dalam menemukan pola di antara data. Informasi ini juga digunakan untuk analitik lebih lanjut - terutama dalam menjawab pertanyaan dan pertanyaan bisnis yang kompleks. Perangkat lunak Penambangan Data juga membantu untuk beralih melalui kebisingan data yang kacau dan berulang, menyoroti yang relevan, dan menggunakan informasi yang sama untuk menilai hasil. Mereka juga mempercepat kecepatan membuat keputusan.

Penyimpanan data

Teknologi ini termasuk Data Lake dan Data Warehouse. Agar pengguna bisnis dan ilmuwan data dapat mengakses dan menggunakan data sesuai kebutuhan, penting untuk dapat menyimpan sejumlah besar data yang terorganisir dan tidak terstruktur. Data lake dengan cepat menyerap sejumlah besar data mentah yang belum diproses dalam format aslinya. Ini sempurna untuk pengarsipan data besar yang tidak terstruktur seperti suara, audio streaming, dan konten gambar dari media sosial. Dalam database pusat, gudang data menyimpan banyak data terstruktur. Banyak bisnis menggunakan kedua teknik penyimpanan yang saling melengkapi.

Dalam Analisis Memori

Anda dapat dengan cepat menindaklanjuti wawasan yang Anda peroleh dari data Anda dengan memeriksanya di memori sistem, bukan dari hard drive Anda. Teknologi ini memudahkan organisasi untuk tetap gesit dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Ini juga memungkinkan mereka untuk menjalankan skenario analitik berulang dan interaktif. Teknologi ini mampu menghapus persiapan data dan latensi pemrosesan analitik untuk menguji skenario baru dan membuat model.

Pembelajaran mesin

Sekarang dimungkinkan untuk secara cepat dan otomatis membuat model yang dapat menganalisis data yang lebih besar dan lebih rumit serta memberikan jawaban yang lebih cepat dan lebih akurat — bahkan dalam skala yang sangat besar. Pembelajaran mesin adalah subset khusus AI yang mengajarkan mesin cara belajar. Selain itu, dengan membuat model yang akurat, perusahaan memiliki peluang yang lebih baik untuk menemukan kemungkinan yang menguntungkan atau mencegah ancaman yang tidak teridentifikasi.

Baca lebih lanjut: Outsourcing Big Data Analytics: Tingkatkan Pengambilan Keputusan Bisnis Anda dengan Analytics

Analisis Prediktif

Data, algoritme statistik, dan teknik pembelajaran mesin semuanya digunakan oleh teknologi analitik prediktif untuk menghitung kemungkinan peristiwa di masa mendatang berdasarkan data historis. Semuanya bermuara pada memberikan prediksi terbaik tentang apa yang akan terjadi di masa depan sehingga perusahaan dapat merasa lebih yakin bahwa mereka membuat keputusan bisnis terbaik yang memungkinkan. Analitik prediktif sering digunakan di bidang deteksi penipuan, risiko, operasi, dan pemasaran.

Kesimpulan

Perusahaan sudah mulai mendapatkan nilai komersial dari data dalam ekonomi berbasis data kami. Dengan diperkenalkannya Internet of Things, analitik yang lebih baik dan konektivitas yang diperluas telah memungkinkan bisnis memanfaatkan peluang berbasis data yang sangat besar. Solusi data besar membantu bisnis dalam meningkatkan kesadaran situasional, membuat keputusan yang lebih bijak, dan mendapatkan keunggulan kompetitif.

Panggilan untuk bertindak !