Big Data Analytics – Apa itu, mengapa itu penting dan bagaimana menerapkannya dalam bisnis

Berhasil di era digital saat ini memang sulit. Para pemimpin bisnis harus sangat menyadari pasar mereka – industri, kebutuhan pelanggan mereka, dan gangguan dan manfaat pasar yang selalu berubah. Satu-satunya cara untuk tetap berada di puncak peristiwa ini adalah melalui penggabungan analitik data besar .

Dengan meningkatnya adopsi teknologi baru seperti Machine Learning, Artificial Intelligence, dan Intelligent Automation, bisnis di seluruh industri telah mulai bereksperimen dengan beberapa aplikasi analitik data besar.

Dalam survei yang dilakukan oleh NewVantage Partners pada akhir tahun 2021 , ditemukan bahwa 91,7% eksekutif TI dan bisnis mengatakan bahwa mereka meningkatkan investasi data dan AI mereka, sementara 92,1% dari mereka melaporkan bahwa mereka mendapatkan hasil bisnis yang besar dari teknologi ini. . Sekarang, untuk menjadi bagian dari statistik ini, penting untuk menerapkan teknik analitik data besar terbaik.

Pada artikel ini, kita akan melihat dasar-dasar memulai dengan teknologi analitik data besar dalam bisnis Anda. Namun, sebelum itu, kami juga akan melihat apa itu analitik data besar dan mengapa itu penting untuk bisnis Anda.

Apa itu analitik data besar?

Analisis data besar adalah proses menemukan pola, tren, dan hubungan antara sejumlah besar data mentah, dengan tujuan membuat keputusan bisnis yang didukung data. Dengan masuknya data secara konstan dari berbagai titik kontak seperti perangkat pintar, penggunaan web, dan interaksi pelanggan, dll., insinyur data besar dapat menggunakan informasi dan mengubahnya menjadi wawasan bisnis utama.

Jenis analitik data besar

Data besar dapat dibagi menjadi tiga kategori utama. Ketiga jenis ini sangat penting tidak hanya dalam memahami cara kerja big data, tetapi juga dalam memulai penggabungan teknologi dalam bisnis. Berikut adalah ketiga jenis analitik data besar tersebut.

Data terstruktur – Kumpulan data ini diatur dengan dimensi yang ditentukan sesuai dengan parameter yang ditetapkan. Ini adalah angka nyata yang memudahkan arsitektur untuk menyortir dan mengumpulkan data.

Data tidak terstruktur – Data apa pun yang datang dengan model atau struktur yang tidak dikenal akan dikategorikan sebagai kumpulan data tidak terstruktur. Sulit untuk memproses dan kemudian menganalisis tipe data ini karena tidak memiliki kekhususan dalam struktur dan bentuk.

Data semi terstruktur – Tipe data ini adalah campuran dari tipe data terstruktur dan tidak terstruktur. Ini adalah salah satu yang belum diklasifikasikan ke dalam repositori tertentu tetapi terdiri dari tag atau informasi penting yang membedakan elemen dalam dataset.

Elemen kunci dari data besar

Teknologi ini berkisar pada beberapa fungsi dan komponen mulai dari:

Arsitektur data besar – Gudang data tradisional dimasukkan ke dalam arsitektur data besar untuk menyimpan data terstruktur. Selain itu, bisnis menggunakan data lake yang menyimpan beberapa kumpulan data dalam format asli dan biasanya dibangun di atas teknologi analitik data besar seperti database Hadoop, Spark , dan NoSQL.

Analisis data besar – Arsitektur data besar biasanya digunakan untuk aplikasi analisis yang dapat bervariasi dari pelaporan hingga analisis lanjutan seperti menemukan anomali. Pembelajaran mesin, khususnya, telah mendapat manfaat dari kehadiran data besar untuk menemukan pola yang mendikte bagan bisnis.

Integrasi data besar – Beberapa teknik integrasi diadopsi dalam data besar untuk menyiapkan informasi untuk tahap analisis seperti penemuan data, pembersihan, dan validasi. Elemen ini sangat penting dalam menentukan keberhasilan proyek data besar.

[ Baca Juga : Apa Itu Integrasi Data dan Mengapa Penting Bagi Bisnis Anda? ]

Tata kelola data besar – Tata kelola data yang efisien diperlukan untuk memastikan bahwa pengumpulan data konsisten dan sesuai dengan standar data dan peraturan privasi. Untuk mencapai hal ini, praktik manajemen kualitas data digabungkan pada setiap langkah individual dari integrasi data besar.

Sekarang setelah kita menyelesaikan dasar-dasar apa itu big data, mari kita lihat pentingnya analitik big data untuk bisnis Anda.

Keuntungan dari analitik data besar

Pentingnya analitik data besar mewakili perusahaan mapan dan startup. Untuk yang pertama, ini membantu memahami sejumlah besar kumpulan data, untuk yang terakhir, ini membantu dengan mempromosikan kelincahan dan kemampuan untuk mengambil keputusan yang berpusat pada data dengan cepat.

Memahami pelanggan

Aplikasi analitik data besar membantu memberikan gambaran lengkap tentang pelanggan mereka kepada bisnis. Apa yang membuat mereka bertindak, jenis produk apa yang mereka beli dan kapan, bagaimana mereka berinteraksi dengan bisnis, dan mengapa mereka memilih perusahaan/produk tertentu daripada yang lain.

Melalui serangkaian teknik analitik data besar yang tepat, bisnis dapat mengumpulkan data dari data internal, media sosial, data publik, dan log browser – kombinasi yang memberikan pandangan luar ke dalam terhadap ekspektasi pelanggan.

Menemukan tren

Mengidentifikasi dan melacak pola dan perilaku adalah serangkaian manfaat lain dari analitik data besar. Ini memberi tahu bisnis ke mana arah pertumbuhan mereka, apa permintaan produk mereka dan bagaimana hal itu berubah dari waktu ke waktu. Teknologi menghilangkan "naluri" dari prediksi tentang tren.

Alat data besar direkayasa untuk menyusun tren dari media sosial dan set media tradisional, pola perilaku pelanggan. Ini, pada gilirannya, menginformasikan bisnis di mana mereka harus memfokuskan energi mereka pada tingkat proaktif baik dalam hal iklan bertarget dan retensi pelanggan.

Memantau kompetisi

Secara tradisional, memahami gerakan persaingan terbatas pada aktivitas seperti membaca berita bisnis, berpura-pura menjadi pelanggan untuk mendapatkan wawasan tentang proses, dll. Namun, hari ini, Anda mendapatkan semua informasi yang Anda butuhkan tentang persaingan bahkan tanpa meninggalkan meja.

Google Trends dapat menunjukkan popularitas suatu merek, media sosial dapat memberi tahu tentang apa yang orang pikirkan tentang produk tersebut, dan situs web peringkat dan ulasan dapat menunjukkan di mana ketertinggalan merek tersebut. Semua ini tersedia melalui teknik analitik data besar yang sederhana.

Operasi yang lebih baik

Teknologi big data dibutuhkan untuk mengoptimalkan proses dan operasi bisnis. Dengan tergabung dalam setiap operasi bisnis yang membutuhkan banyak data seperti lini produksi, sistem pemesanan pelanggan, dll., teknologi ini digunakan untuk menentukan efisiensi, menemukan anomali, dan menyoroti saat proses perlu ditingkatkan.

Manfaat analitik data besar ini banyak digunakan di berbagai sektor seperti ritel , rantai pasokan , telekomunikasi , perawatan kesehatan , dan industri serupa lainnya.

Menyesuaikan model bisnis

Aplikasi analitik data besar telah digunakan oleh perusahaan untuk memperbarui produk mereka saat ini sambil menghasilkan produk dan lini bisnis baru. Dengan sekumpulan besar data pasar yang mereka miliki, bisnis dapat menentukan apa yang dicari pelanggan mereka dan bisnis mana yang memenuhi kebutuhan mereka. Informasi ini, pada gilirannya, digunakan untuk menentukan produk dan model bisnis baru.

Keuntungan analitik data besar yang kami bahas hanyalah penjelasan tingkat permukaan tentang bagaimana perusahaan menggunakan data besar. Ada sejumlah cara lain teknologi digunakan dalam startup global dan ekosistem bisnis yang mapan. Namun, untuk bisnis yang baru dalam domain, penting untuk dipahami bahwa manfaat ini hanya dapat terjadi jika Anda telah mengintegrasikan analitik data besar dengan benar dalam bisnis Anda.

Bagaimana cara memulai analitik data besar dalam bisnis Anda?

Bagian penting untuk mendapatkan semua banyak manfaat yang dijanjikan teknologi data besar adalah mengetahui cara memulai penggabungannya dalam model bisnis Anda.

Di Appinventiv, kami telah melihat proses ini terjadi setiap kali klien datang kepada kami mencari bantuan untuk membuat proyek data besar.

Proyek data besar muncul ketika seorang eksekutif bisnis yakin bahwa mereka kehilangan manfaat data besar. Keyakinan ini mengarahkan tim CMO dan CIO untuk bekerja sama di mana mereka menentukan dan membuat cakupan wawasan yang harus dikejar dan membuat arsitektur analitik di sekitar mereka. Selanjutnya, bisnis meluncurkan proyek TI kecil di mana tim CIO merekayasa sistem yang kompleks di mana mereka menangkap data mentah dan mengubahnya menjadi informasi terstruktur.

Sekarang, ketika para profesional analitik mulai menggunakan data untuk mana model big data dibuat, mereka mulai memperhatikan masalah dalam sistem dan siklus iterasi dimulai.

Kami telah menyaksikan situasi ini terjadi beberapa kali dalam perjalanan layanan analisis data kami .

Misalnya, ketika kami membuat platform analisis data untuk perusahaan telekomunikasi terkemuka di AS, langkah pertama kami adalah menyimpan dan menganalisis data mereka di cloud menggunakan teknologi Apache seperti Spark dan Hadoop. Untuk membuat wawasan data dapat diakses, kami menerapkan berbagai solusi BI melalui dasbor interaktif. Hasil?

Upaya kami menghasilkan 100% pemrosesan data konsumsi pelanggan dan 85% peningkatan kualitas dan aksesibilitas data.

Kembali untuk memulai dengan analitik data besar dalam bisnis, apa yang kami sarankan kepada klien kami adalah pertama, mulai dari yang sangat kecil. Ini bisa sekecil mengidentifikasi produk yang dilihat pelanggan mereka dan meninggalkan halaman – informasi yang dapat digunakan untuk mengirim email tindak lanjut atau pemberitahuan push.

Kedua, kami menyarankan pengambilan data dalam model satu kali daripada membuat proses untuk menangkap dan menganalisis data. Jika Anda mulai dengan menangkap data spesifik yang diperlukan untuk melakukan pengujian, Anda akan menemukan bahwa volume data mudah dikelola. Pada tahap ini, kami menyertakan insinyur analitik. Mereka dapat menyoroti data apa yang mereka butuhkan dan mana yang harus diabaikan untuk model data besar tertentu.

Setelah Anda menguasai dua tahap ini, Anda dapat beralih ke tahap adopsi data besar yang jauh lebih luas dalam bisnis. Memasukkan data besar melalui langkah-langkah kecil yang ditargetkan ini dapat menjadi cara tercepat dan termurah untuk dilakukan. Ini akan memberikan kejelasan kepada bisnis jika investasi besar dalam data besar akan terbukti bermanfaat atau bagaimana hal itu akan terbayar dalam jangka panjang. Tidak diragukan lagi mengapa data besar itu penting, tetapi sesuatu yang bermanfaat bagi orang lain mungkin tidak menguntungkan Anda dengan cara yang sama. Dengan menjalankan prototipe skala kecil ini, Anda akan dapat memutuskan apakah ada kebutuhan akan data besar dalam bisnis Anda.

Ketiga, penting untuk mengetahui tantangan yang terkait dengan penggabungan data besar. Mengetahui apa itu sebelumnya, akan membantu dalam mengambil keputusan yang diperhitungkan seputar ukuran proyek. Berikut adalah beberapa tantangan-

• Mengelola data – seiring pertumbuhan bisnis, demikian pula ukuran data yang harus dikumpulkan.
• Mempertahankan kualitas data – bisnis pada akhirnya menghabiskan banyak waktu untuk membersihkan data dan menyiapkan wawasan.
• Menjaga keamanan data – masalah privasi adalah bagian tak terelakkan dari data besar, terutama karena banyaknya data bisnis yang dikandungnya. Di sinilah pemeriksaan kepatuhan yang ketat muncul.

Meskipun ini menyoroti pendekatan paling aman dari penggabungan data besar dalam bisnis, mengetahui cara kerja analitik data besar sama pentingnya. Ini akan memberi Anda kerangka kerja tentang cara memulai. Mari kita lihat hal itu selanjutnya saat kita menyimpulkan artikel ini.

Bagaimana cara kerja analitik data besar?

Analisis data besar sebagian besar merupakan proses empat tahap yang digunakan oleh bisnis untuk mendapatkan data informasi sebagai hasilnya. Berikut tahapan-tahapan tersebut:

Pengumpulan data – Di sini data (terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur) dikumpulkan dari berbagai sumber dan disimpan di gudang data tempat alat BI dapat menganalisisnya. Biasanya, data tidak terstruktur yang sangat beragam diberi metadata masing-masing dan disimpan di danau data.

Pemrosesan data – Setelah data dikumpulkan dan disimpan, mereka diproses untuk mendapatkan hasil dari kueri. Untuk mencapai hal ini, tersedia dua opsi pemrosesan – pemrosesan batch, di mana kumpulan data besar dilihat dari waktu ke waktu dan pemrosesan aliran di mana kumpulan data kecil diproses.

Pembersihan data – Data, terlepas dari ukurannya, memerlukan pembersihan untuk meningkatkan kualitas data dan mendapatkan hasil yang lebih baik. Pada tahap ini, data diformat dalam konteks yang sama dan semua data duplikat yang tidak relevan dihilangkan dari sistem.

Analisis data – Ini adalah tahap di mana data yang dikumpulkan diubah menjadi wawasan. Beberapa metode analitik data yang paling populer termasuk – penambangan data , analitik prediktif , dan pembelajaran mendalam.

Membungkus!

Jadi, inilah semua yang perlu Anda ketahui tentang memulai analitik data besar. Meskipun pendekatan integrasi dapat bervariasi, hasil akhirnya harus sama – data besar harus menyelesaikan masalah bisnis dan tidak membuatnya rumit.

Jika Anda ingin menambahkan teknologi big data dalam bisnis Anda dan mencari dukungan untuk memulai, hubungi tim analisis data kami . Kami akan meminta Anda untuk mengidentifikasi area di mana data besar dapat paling bermanfaat dan bekerja pada penggabungannya.