10 Kasus Penggunaan dan Aplikasi Analisis Big Data Teratas untuk Industri Global

Tahukah Anda betapa pentingnya data bagi organisasi dan apa dampaknya? Jutaan organisasi di seluruh dunia sangat bergantung pada data. Data dapat dianggap sebagai mata uang dalam lanskap digital saat ini karena, tanpa data, akan sangat sulit bagi bisnis untuk tumbuh dan berkembang. Informasi ini hadir dalam berbagai bentuk di sekitar kita, mulai dari rincian kontak Anda hingga data pemerintah yang sangat rahasia. Data adalah aset yang sangat penting bagi bisnis sehingga mereka dapat menginvestasikan jutaan dolar untuk melindunginya dari ancaman eksternal dan kehilangan data yang tidak terduga. Oleh karena itu, kami yakin dapat menyatakan bahwa kehilangan data bagi suatu organisasi dapat menjadi bencana besar. Namun, kini muncul pertanyaan mengapa data begitu penting dan apa sebenarnya big data itu?

Melalui blog ini, kita akan mengungkap dunia big data yang kompleks termasuk kasus penggunaannya di berbagai industri global. Selain itu, kami akan mengeksplorasi bagaimana analisis big data dapat membantu sektor-sektor ini. Big data adalah kekuatan utama di balik revolusi digital global, oleh karena itu penting untuk memahami sifat dan penerapannya. Selain itu, kita harus memahami topik rumit ini secara sederhana. Namun sebelum kita masuk ke topik ini, kita perlu memahami apa itu skala big data dan keberadaannya di pasar.

• Berdasarkan berbagai penelitian dan studi, industri big data global diperkirakan akan mencapai valuasi sebesar USD 268,4 miliar pada tahun 2026.
• Perusahaan masih menghasilkan data dalam jumlah besar setiap tahunnya; pada tahun 2025, diperkirakan jumlah keseluruhan data yang dihasilkan, disimpan, dan digunakan di seluruh dunia akan melebihi 180 zettabytes.
• Pada tahun 2023, 91,9% perusahaan memperoleh keuntungan nyata dari upaya data dan analisis mereka.

Seperti yang telah kita lihat, lingkungan kita dipenuhi dengan sejumlah besar data. Selain itu, jumlah data yang sudah ada bertambah setiap hari sebesar jutaan zettabytes. Jadi, mari selami secara spesifik untuk memahami big data dan kasus penerapannya untuk perusahaan internasional.

Dasar-dasar Big Data dan Analisis Big Data

Big data mengacu pada sekumpulan besar data tidak terstruktur yang belum dianalisis dan disederhanakan. Data ini dihasilkan dengan volume yang sangat tinggi dan kecepatan yang sangat tinggi. Selain itu, data ini akan semakin besar jika tidak diproses tepat waktu. Data ini dapat dihasilkan dari berbagai media seperti:

• Informasi dikumpulkan dari situs jejaring sosial seperti Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn, dan lain-lain
• Informasi dari beberapa toko online yang menunjukkan pola pembelian dan interaksi pelanggan
• Berbagai jenis informasi, termasuk data sensus, kriminal, ekonomi, pendidikan, kesehatan, dan lingkungan, tersedia dari lembaga publik dan pemerintah.
• Data Transportasi: rincian tentang kapasitas, merek dan model kendaraan, ketersediaan, dan jarak tempuh, serta aspek data transportasi lainnya.
• Data dari Mesin Pencari: Mesin pencari memiliki database informasi yang luas.

Sekarang setelah kita memahami dasar-dasar data dan berbagai sumber yang dapat menghasilkannya, mari kita mendalami dasar-dasar analisis big data.

Mengenal Analisis Big Data

Seperti yang telah ditunjukkan sebelumnya, big data hanyalah sejumlah besar data tidak terstruktur yang perlu diproses dan dilihat. Tindakan mengatur, menilai, dan mengubah sejumlah besar data tidak terstruktur menjadi informasi berguna dikenal sebagai analisis data besar. Analisis big data sangat penting untuk menyoroti berbagai pola dan temuan yang mungkin ditemukan dari sejumlah besar data. Wawasan yang berasal dari data besar ini dapat membantu bisnis merancang dan menerapkan serangkaian strategi secara efektif dan tetap selangkah lebih maju dari para pesaingnya di era persaingan yang ketat ini. Banyak jenis organisasi berbeda yang mungkin menggunakan data ini untuk membuat strategi pemasaran atau meningkatkan operasi.

Kasus Penggunaan Analisis Big Data untuk Berbagai Industri

1. Ritel dan E-commerce

Karena banyak situs web yang melayani penjualan barang dan jasa secara online, data yang dikumpulkan dari situs web ini sangatlah besar. Data ini dapat berisi informasi penting seperti tren pembelian konsumen, fluktuasi harga, permintaan dan penawaran, tren periklanan, pengembalian dan penggantian, masukan penjual, dan banyak lagi data lainnya. Selain itu, data ini dapat berisi berbagai pola dan wawasan tersembunyi yang mungkin tidak terlihat oleh organisasi sebelumnya.

Dengan bantuan analisis data besar, e-commerce, dan organisasi ritel dapat mengembangkan produk yang memiliki permintaan tinggi. Selain itu, mereka dapat merilis produk tersebut ke pasar pada saat peak season untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal. Selain itu, organisasi juga dapat mengambil langkah maju dengan menyediakan layanan dan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi dan sangat dipersonalisasi. Mereka dapat meningkatkan perjalanan pelanggan dan mengatasi peristiwa penting, seperti keluhan pelanggan, dan churn pelanggan.

2. Perbankan dan Jasa Keuangan

Bank membuat rekening baru setiap hari dan melakukan satu miliar transaksi setiap hari. Oleh karena itu, bagi bank dan lembaga keuangan lainnya, sangat penting untuk memantau data ini dengan cermat. Tidak dapat disangkal bahwa sejumlah besar penipuan dan aktivitas ilegal terjadi setiap hari. Oleh karena itu, bank dan organisasi keuangan lainnya harus memeriksa sejumlah besar data untuk mengidentifikasi tindakan yang tidak biasa atau melanggar hukum yang dapat membahayakan sistem keuangan.

Hal ini membantu bank menjaga sistem keuangan yang baik dan sehat serta melindungi mereka dari aktivitas penipuan. Selain itu, bank dapat membuat dan melaksanakan rencana manajemen risiko menyeluruh yang dapat melindungi bank dari bahaya yang tidak dapat diantisipasi. Selain itu, bank dapat memperkenalkan lebih banyak produk investasi, memperbarui produk yang sudah ada, atau menghentikan produk yang tidak memberikan imbal hasil tinggi.

3. Perjalanan & Pariwisata

Dunia telah menyaksikan lonjakan pariwisata secara tiba-tiba pasca-Covid. Karena itu, industri perjalanan & pariwisata terus berkembang pesat. Setelah pesawat terbang, bus, taksi, kereta api, serta jalan raya dan jalur laut merupakan moda transportasi yang paling banyak digunakan. Sumber-sumber ini dapat menghasilkan sejumlah besar data yang dapat mengungkapkan lokasi wisata terpopuler, statistik waktu puncak perjalanan, dan jumlah pengunjung. Banyak perusahaan perjalanan dan pariwisata dapat memanfaatkan sejumlah besar data ini untuk meningkatkan dan mengoptimalkan paket liburan mereka sesuai tren pasar.

Selain itu, banyak maskapai penerbangan dan perusahaan kereta api swasta juga dapat mengoptimalkan tarif mereka dan menerapkan skema penetapan harga yang lebih efektif. Selain itu, hotel-hotel di seluruh dunia dapat menggunakan analisis prediktif untuk mengantisipasi permintaan musiman dan lebih mempersiapkan diri menghadapi lonjakan atau penurunan pariwisata yang tiba-tiba. Hal ini tidak hanya menguntungkan industri perjalanan dan pariwisata tetapi juga wisatawan di seluruh dunia.

4. Penerbangan

Anda pasti sudah banyak mendengar tentang kotak blok yang coba diakses oleh tim investigasi setelah setiap kejadian. Sebuah “kotak hitam” hanyalah sebuah perangkat yang mencatat data penerbangan penting. Ini bisa berupa arah penerbangan, kecepatan, ketinggian, tingkat pendakian dan penurunan, rencana penerbangan, dan konfigurasi pesawat. Itu juga dapat merekam berbagai tindakan kru sepanjang penerbangan. CVR (Cockpit Voice Recorder) juga merekam semua percakapan kru dan pengontrol lalu lintas udara. Karena ribuan penerbangan beroperasi di seluruh dunia setiap hari, data yang dicatat oleh block box sangatlah besar.

Maskapai penerbangan dapat menganalisis data ini dan mengamati pola untuk menganalisis kinerja berbagai sistem dan komponen pesawat. Selain itu, mereka dapat menggunakan data kecelakaan untuk merumuskan langkah-langkah keselamatan yang lebih ketat dan menerapkan daftar periksa yang akan meminimalkan risiko kecelakaan. Oleh karena itu, hal ini tidak hanya akan membuat perjalanan udara menjadi aman tetapi juga menjamin fungsi pesawat secara optimal.

5. Otomotif

Produsen mobil global saling bersaing untuk menciptakan kendaraan baru yang tidak hanya memiliki fitur-fitur terkini tetapi juga mengungguli pesaingnya. Industri otomotif, yang menggabungkan beberapa industri berbeda, memiliki banyak kegunaan untuk analisis data besar, baik untuk strategi pemasaran atau penelitian dan pengembangan. Industri otomotif, yang merupakan komponen penting dari ekosistem publik dan swasta yang didukungnya, menghasilkan sejumlah besar data setiap hari.

Data ini dapat digunakan untuk melacak dan memantau kinerja mobil, memeriksa kebutuhan kendaraan, atau mencari tahu mengapa pelanggan mengeluh. Selain itu, data ini dapat memprediksi tren pasar manufaktur, penjualan, dan teknologi bisnis otomotif.

6. Kesehatan

Sektor layanan kesehatan adalah industri besar yang menghasilkan sejumlah besar data yang penting untuk penelitian, perusahaan asuransi, fasilitas medis, pemerintah, dan individu. Data ini dapat berupa catatan pasien, riwayat kesehatan, catatan asuransi, dan lain sebagainya. Selain itu, ini dapat menyoroti berbagai tren yang menunjukkan penyebaran virus atau penyakit.

Analisis data besar, bila digunakan dengan benar, dapat menganalisis blok data yang sangat besar dan memungkinkan peneliti medis mendapatkan pasokan medis dari seluruh dunia selain menciptakan program pengobatan yang lebih sukses dan terfokus. Selain itu, data ini dapat digunakan untuk memprediksi wabah pandemi atau epidemi guna mengendalikan keganasannya.

7. Pemerintahan dan Penegakan Hukum

Lembaga penegak hukum dan organisasi pemerintah sangat bergantung pada data karena data merupakan salah satu aset paling penting bagi mereka. Berbagai sumber, seperti kamera tubuh, rekaman CCTV, satelit, skema publik, registrasi, sertifikasi, dan media sosial, dapat menghasilkan data ini. Selain itu, lembaga pemerintah juga dapat membeli data dari organisasi swasta yang pada akhirnya dapat menghasilkan database yang sangat besar.

Analisis big data dalam hal ini dapat digunakan untuk memprediksi penipuan konsumen, pergeseran politik, dan melacak keamanan perbatasan. Selain itu, pemerintah di seluruh dunia dapat melacak dan memantau kinerja berbagai skema dan program kesejahteraan. Dengan bantuan analisis data besar, berbagai badan keamanan dan intelijen dapat melacak aktivitas teror atau kriminal, meningkatkan pengawasan, dan memprediksi ancaman keamanan secara real time. Hal ini dapat sangat bermanfaat dalam menghentikan kejahatan dan mencegah pelanggaran keamanan.

8. Minyak, Gas & Energi Terbarukan

Kita semua sangat menyadari bahwa pemanfaatan yang berlebihan akan menghabiskan sumber daya yang paling berharga, yaitu minyak dan gas. Analisis data besar memiliki beberapa penerapan di sektor energi. Hal ini dapat berkisar dari memberikan pendekatan baru terhadap inovasi hingga menggunakan sensor data untuk melacak dan memantau sumber daya baru.

Selain itu, analisis big data dapat memberikan manfaat besar bagi industri energi dalam beberapa cara. Berbagai kilang dan organisasi energi dapat melacak dan memantau kinerja berbagai peralatan energi dan jaringan pipa. Selain itu, mereka dapat secara efektif mengelola pemeliharaan peralatan prediktif di lokasi terpencil dan perairan dalam. Beberapa data berguna yang dapat disediakan oleh teknologi ini di bidang energi terbarukan mencakup peta deforestasi, analisis biaya-manfaat dari berbagai metode produksi energi, dan wawasan data geografis untuk pembangunan fasilitas energi terbarukan.

9. Pertanian

Di seluruh dunia, petani memanfaatkan berbagai teknik pertanian untuk menghasilkan beragam komoditas. Hal ini dapat mencakup produk makanan yang belum diolah, seperti buah-buahan, sayuran, rempah-rempah, dan tanaman berharga lainnya. Salah satu faktor kunci yang mempengaruhi pertanian adalah cuaca. Elemen penting lainnya dalam pertanian termasuk rotasi tanaman dan kesuburan tanah.

Wawasan data geospasial untuk pengembangan fasilitas energi terbarukan, evaluasi biaya-manfaat berbagai teknik produksi energi, dan peta deforestasi hanyalah beberapa dari data berharga yang dapat ditawarkan teknologi ini di bidang energi terbarukan. Industri pertanian dapat memanfaatkan kekuatan analisis data besar dan dapat menghasilkan produksi pertanian dalam jumlah besar.

Baca selengkapnya: Layanan Analisis Big Data: Mengungkap Rahasia Menuju Kesuksesan

10. Konsultasi Bisnis dan Manajemen

Setiap bisnis bertujuan untuk mencapai pertumbuhan yang lebih tinggi dan menetapkan tolok ukur baru secara terus-menerus. Tantangan paling umum yang dihadapi oleh bisnis baru adalah kurangnya wawasan dan data. Bisnis yang tidak memiliki sumber daya untuk menganalisis data kompleks dan mendapatkan hasil yang dapat ditindaklanjuti sering kali kalah dalam persaingan kompetitif.

Dengan rangkaian kemampuannya yang luas, analisis big data dapat menjadi keahlian dalam manajemen proses bisnis dan penyederhanaan. Bisnis dapat melakukan lebih banyak hal dengan wawasan data termasuk membuat pilihan yang lebih fokus, berdasarkan data, dan cerdas.

Menyimpulkan

Singkatnya, big data menjadi landasan era digital saat ini dan berdampak pada beragam bisnis di seluruh dunia dari berbagai industri. Penggunaannya yang luas, mulai dari pemerintahan dan pertanian hingga ritel dan perawatan kesehatan, menunjukkan kekuatan revolusionernya. Analisis data besar membantu bisnis membuat keputusan yang bijaksana, mengoptimalkan operasi, dan memperoleh pengetahuan mendalam. Penggunaan teknologi ini sangatlah penting seiring dengan meningkatnya jumlah data yang dihasilkan di seluruh dunia. Ekspanensi eksponensial pasar big data menyoroti pentingnya hal ini. Secara keseluruhan, bisnis global terus berinovasi dan berhasil mengatasi tantangan lingkungan bisnis yang rumit saat ini.

FAQ

Q1 Bagaimana organisasi dapat menangani persyaratan skalabilitas Big Data Analytics?

Jawaban: Dengan menggunakan solusi berbasis cloud yang menyediakan sumber daya komputasi elastis, organisasi dapat mengelola kebutuhan skalabilitas dalam Big Data Analytics.Hal ini menjamin kinerja optimal dengan memungkinkan mereka meningkatkan atau menurunkan skala sebagai respons terhadap kebutuhan pemrosesan.

Q2 Bagaimana organisasi dapat memastikan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data di Big Data Analytics?

Jawaban: Memastikan kepatuhan mencakup penerapan langkah-langkah seperti menganonimkan data sensitif, mendapatkan persetujuan yang diperlukan, dan sering mengevaluasi prosedur data.Organisasi harus menginformasikan diri mereka sendiri tentang setiap modifikasi peraturan perlindungan data untuk memastikan kepatuhan terhadap persyaratan hukum.

Q3 Bagaimana Big Data Analytics berkontribusi pada pemasaran yang dipersonalisasi?

Jawaban: Analisis Big Data menganalisis preferensi, tindakan, dan demografi konsumen untuk memungkinkan pemasaran bertarget.Menggunakan data ini untuk menginformasikan aktivitas pemasaran yang lebih fokus dan relevan akan meningkatkan keterlibatan konsumen dan tingkat konversi.