Mengenal Tentang Big Data Analytics dan Aplikasinya Dalam Berbagai Bidang

11 Oktober 2021

Dalam berbagai kegiatan, analisa data bisa digunakan dan memiliki efek positif. Contoh saja jika kepala desa ingin membuat acara kemerdekaan 17 Agustus, jika mempunyai data rata–rata warga acara Agustusan bisa disesuaikan dengan selera warga. Mulai dari perlombaan yang akan diselenggarakan, panggung hiburan dan pesta makan bersama akan lebih lancar untuk dikelola.

Kebutuhan data dengan konteks di atas merupakan bentuk kecil dalam implementasi penggunaannya, sekarang bagaimana dengan menggambarkan sebuah data dengan hal yang lebih besar. Bayangkan pemerintah Indonesia ingin menerapkan peraturan baru untuk masyarakat. Tanpa ada data masyarakat yang mendetail, peraturan tersebut bisa meleset jauh. Disinilah peranan Big Data Analytics menjadi sangat penting.

big data analytics

Apa Itu Big Data Analytics?

Arti Big Data Analytics adalah konsep pengolahan data dalam jumlah besar. Biasanya jumlah data ini dilihat dalam kapasitas memory digital. Dalam analisis data besar, jumlah memori ini bisa capai puluhan terabyte untuk kebutuhan sekali analisa. Jika analisa yang dilakukan melibatkan beberapa tahapan, jumlah data akan naik secara signifikan.

Karena sulitnya mengolah data secara besar, penggunaan teknologi menjadi lebih umum. Sebelum ada bantuan dari sisi teknologi, pengolahan data besar benar – benar dilakukan secara manual. Hasilnya, proses menjadi lambat dan bisa makan beberapa tahun. Hal ini sudah jelas dilihat dari proses pengumpulan data pemerintahan jika ingin contoh kongkret.

Pemerintah akan mendelegasikan kepala daerah tingkat bawah untuk kumpulkan data masyarakat. Atasan dari kepala daerah tersebut akan mengumpulkan data tersebut dan melakukan agregat per daerah. Dari kepala daerah tingkat atas, data akan diambil oleh kementerian yang bersangkutan dan proses analisa dimulai.

Proses manual ini tentu tidak memungkinkan untuk perusahaan – perusahaan biasa. Hanya perusahaan besar yang bisa membayar tinggi tim research dan pengumpul data saja yang akan lakukan analisa data besar ini. Untuk perusahaan biasa dan kecil, analisa yang mereka kumpulkan biasanya dengan ukuran data lebih kecil.

Untungnya teknologi sekarang sudah makin mumpuni. Data – data bisa diproses otomatis dengan coding, pengambilan bisa lewat internet dan proses analisa juga lebih detail berkat AI. Jadi tidak heran jika banyak perusahaan startup bisa melakukan analisa data besar lebih mudah di era sekarang.

Big data di era modern sekarang ini biasanya melibatkan perilaku manusia dengan pemantauan kebiasaan. Contoh saja data pengeluaran, data lokasi orang tinggal, data berapa lama orang bekerja dan bahkan trend posting di social media bisa menjadi data untuk analisa.

Jika jumlah individu yang diambil datanya ini sampai ratusan juta orang, Anda bisa lihat partern, pola dan gambaran jelas tentang pasar. Untuk usaha, hal ini bisa jadi sumber inspirasi dan data untuk menyusun strategi bisnis yang jitu.

Jenis Big Data Analytics

Untuk kebutuhan tertentu, Anda akan kumpulkan data – data yang berbeda dan melakukan pengolahan yang berbeda juga. Hal ini juga sama dengan urusan analisa data besar. Pada bagian ini, mari bahas 4 jenis Big Data Analytics yang umum digunakan berikut ini:

1. Descriptive Analytics

Descriptive Analytics adalah teknik analisa data besar yang berguna menguak pola perilaku target pasar. Model analisa ini membuat data terlihat simpe dan mudah dibaca. Rata – rata analisa menggunakan data pada periode lama yang berkala berubah seiring berjalannya waktu. Dari perubahan ini, Anda bisa lihat perubahan pola data dan mengambil kesimpulan dari situ.

Walaupun lebih sering digunakan untuk cari trend dengan data masa lalu, model analisa ini juga mampu berikan informasi yang lebih detail. Karena bentuknya yang detail, informasi yang digunakan bisa membantu penyusunan prediksi keuntungan perusahaan, besaran profit dan ekspektasi sales.

Contoh model analisa ini adalah summary statistics, clustering dan market basket analysis yang berbasis asosiasi aturan tertentu. Untuk contoh kongkrit penggunaan analisa ini, silahkan lihat Dow Chemical Company. Secara singkat, perusahaan ini menggunakan data operasi masa lampaunya untuk planning penggunaan fasilitas. Hal inilah yang membuat office dan labs dari Dow Chemical Company menjadi lebih efisien per tahunnya.

2. Diagnostic Analytics

Sesuai namanya, Diagnostic Analytics adalah model yang berusaha melakukan diagnosis masalah. Model bertujuan mengambil data detail soal penyebab suatu masalah. Jika penyebab bisa digali, Anda pasti bisa menghindarinya di masa depan.

Para peneliti data akan gunakan teknik seperti drill-down, data mining, data recovery, churn reason analysis dan customer scoring analysis untuk menggali penyebab tersebut.  Dalam dunia bisnis, analisa ini umumnya digunakan untuk cari alasan mengapa pelanggan pergi atau tidak lagi membeli produk. Jika mendapatkan penyebabnya, strategy baru bisa disusun untuk mencegah penyebab tersebut dan mempertahankan pelanggan setia.

3. Predictive Analytics

Jenis Big Data Analystics lebih digunakan untuk analisa kejadian di masa depan. Menggunakan data – data yang ada, sesorang bisa buat prediksi akurat soal masa depan. Apalagi jika data spesifik dan jumlahnya banyak. Umumnya, dua faktor tersebut sudah cukup untuk memprediksi sesuatu secara akurat.

Model ini lebih sering digunakan untuk kebutuhan bisnis dan ekonomi. Menggunakan data – data masa lampau, pattern akan terlihat. Dari pattern ini, variable – variable akan dihitung dan penyesuaian dilakukan. Hasilnya, analisis akan menunjukkan gambaran kondisi kedepan dengan besaran akurasi tertentu. Jika akurasi tinggi, hasil tersebut bisa digunakan untuk bahan pengambilan keputusan dan persiapan tertentu.

Contoh hal ini adalah PayPal yang menggunakan data penggunaan dana dari individu untuk membuat gambaran pola. Jadi jika di masa depan ada pengeluaran yang tidak sesuai dengan pola tersebut, PayPal bisa siaga untuk kebocoran dana atau pencurian akun.

4. Presciptive Analytics

Model analisa ini adalah yang paling kompleks dan paling jarang digunakan. Masalahnya, model Big Data Analystics ini menggunakan Descriptive Analytic yang dipadukan dengan Predictive Analytics. Selain berusaha melihat situasi di masa depan dengan data masa lalu, Prescriptive Analytics berusaha menganalisis pengambilan keputusan untuk hadapi kondisi itu. Pengambilan keputusan ini akan gunakan pola dari Descriptive Analytics.

Data yang digunakan juga lebih besar. Tidak hanya data dari internal (besaran provit, sales) tapi juga data eksternal (social media insight, brand perception) akan digunakan. Dari sini, data akan lebih sulit diolah. Namun, hasilnya akan sangat berguna dalam mengambil keputusan yang paling baik.

Mengapa Menggunakan Big Data Analytics?

Manfaat Big Data Analytics bisa dibilang berkali – kali lebih banyak daripada analisa bisnis biasa. Menggunakan kemampuan teknologi, data dari berbagai sumber bisa didapat dalam jumlah banyak. Dalam studi statistik, makin banyak variabel dan jumlah data yang dilibatkan, akurasi analisa akan makin kuat. Menggunakan hasil analisa akurat ini, berbagai manfaat pasti bisa dirasakan. Mari lihat berbagai manfaat itu dalam bagian berikut ini:

1. Membantu Mengelola Resiko

Menggunakan analisa akurat dari data besar, perusahaan bisa menjalankan bisnis dengan risiko kecil. Setiap ingin mengambil keputusan, perusahaan bisa membaca hasil Predictive Analytics untuk baca situasi di masa mendatang. Dari sini, perusahaan bisa ambil keputusan untuk menghindari atau memanfaatkan situasi tersebut.

Perusahaan yang bisa menata keputusan sesuai prediksi akurat pasti tidak akan mengalami kegagalan. Risiko memang masih ada. Setiap analisa prediksi pasti memiliki tingkatan error walaupun hanya di bawah 1%. Walaupun begitu, hal ini lebih baik daripada menentukan keputusan bisnis tanpa data yang kuat. Pengurangan resiko bisa tingkatkan kemampuan perusahaan hasilkan provit dan berkembang lebih cepat.

2. Menjadi Sumber Pengembangan Produk Baru

Inovasi produk juga bisa dilakukan dengan menggunakan data besar. Contoh saja saat brand Indofood ingin membuat rasa mie instant baru. Mereka akan analisa pasar apa yang sedang trend dan populer di masyarakat. Dari trend ini, rasa unik seperti mie rasa ayam geprek dihasilkan.

Rasa ini bersumber dari popularitas kuliner ayam geprek di masyarakat era itu. Selain itu, trend tantangan makan pedas seperti Fire Noodle asal Korea juga hit di social media. Perpaduan data ini hasilkan inovasi seri Hype Abis Ayam Geprek yang tidak hanya super pedas tapi juga memiliki cita rasa ayam geprek.

3. Membuat Pengambilan Keputusan Lebih Cepat dan Akurat

Penggunaan analisa data besar akan melibatkan teknologi perhitungan komputer otomatis. Jika menggunakan platform dan program yang tepat, perhitungan bisa dilakukan dalam hitungan detik. Selain itu, banyak perusahaan besar membuat algoritma untuk mengambil user data secara otomatis.

Jika perhitungan dan pengambilan data bisa berjalan cepat, jumlah hasil analisa yang dihasilkan juga tinggi. Para perusahaan besar bisa lihat hasil analisa situasi pelanggan tiap jamnya dan membuat strategi berdasarkan hal tersebut. Jika akurasi analisa tinggi, keputusan akan lebih efektif. Karena keputusan bisa dihasilkan cepat, perusahaan jadi lebih fleksibel dan adaptif terhadap perubahan di pasar.

4. Meningkatkan Pelayanan Customer

Dalam bisnis jasa, layanan pelanggan adalah hal utama. Menggunakan analisa data besar, perusahaan bisa membuat simulasi dan program – program layanan yang paling mengena bagi pelanggan. Contoh saja pada website YouTube. Customer di sini adalah user yang datang menonton. Jika layanan YouTube baik, para pengunjung akan luangkan banyak waktu di platform ini dan hasilkan uang dari iklan yang ditonton.

Untuk memastikan pelayanan pengunjung baik, YouTube membuat algoritma rekomendasi yang sangat canggih. Algorithm ini mengambil data tontonan pengunjung, search history di Google, banyak waktu luang menonton video dan juga jenis video yang ditonton. Dari informasi ini, video rekomendasi baru akan ditawarkan di halaman depan. Jika pelanggan selalu menemukan konten video menarik, mereka pasti akan luangkan lebih banyak waktu di platform ini.

5. Mempermudah Mapping Supplier Network

Big Data Analystics juga penting untuk multi-level production. Perusahaan yang memiliki alur produksi dari olahan bahan mentah sampai ke pasaran pasti butuh data yang kompleks untuk maping network supplier.

Tiap layer produksi akan membutuhkan supplier berbeda. Setiap supplier padahal butuh analisa sendiri – sendiri untuk memastikan kualitas bahan baku. Selain itu tiap layer produksi harus selaras agar alur kinerja lebih efisien. Untuk proses ini, data yang bergerak akan sulit diamati dan hasilkan kebingungan dalam ambil keputusan.

Jika menggunakan analisa data besar dengan cloud system, informasi akan dikelompokkan dan langsung masuk algoritma. Dari sini, AI dan machine learning akan mengatur informasi agar lebih mudah diolah. System analisa otomatis akan diaplikasikan dari situ dan hasilkan info yang mudah digunakan. Tanpa teknologi data besar ini, keputusan untuk network supplier bisa saling bertolak belakang dan makin runyam.

Relasi Big Data Analytics dengan Teknologi

Manfaat di atas sayangnya tidak bisa dinikmati tanpa dukungan teknologi yang mumpuni. Big Data di era sekarang membutuhkan sistem cloud dan server yang baik. Jadi tidak aneh jika platform big data menjadi hal penting dalam banyak perusahaan saat ini.

Sebagai contoh saja Anda bisa lihat platform Big Data Analytics dengan Google. Google sudah membayangkan sistem analisa dengan basis data besar sejak tahun 2011. Platform ini berbasis BigQuery Architecture.

Dari bahasan artikel Medium.com, platform besar seperti Google membuat jasa cloud base analytics untuk bisnis lebih mudah diakses. Dalam platform ini juiga, Anda akan temukan Machine Learning dan AI untuk bantu Anda lakukan analisa data dalam hitungan detik. Jadi tidak aneh jika banyak usaha mendaftar ke platform Google Cloud sekarang ini.

Tentu platform lain untuk Big Data masih banyak yang lain. Anda hanya perlu tentukan mana yang paling pas untuk kebutuhan Anda. Banyak perusahaan bahkan membuat system custom dengan basis platform lain. Contoh saja seperti Amazon Web Service yang lebih fokus sediakan analisa data besar untuk bisnis toko online.

Berbagai Fitur yang Harus Ada Dalam Tool Big Data Analytics

Untuk memastikan Anda tidak salah pilih platform analisa data besar, coba cari aspek – aspek dalam list berikut ini:

1. Kemudahan Pembaharuan Database dan Migrasi Data

Big Data Analystics melibatkan bisa sampai kapasitas ribuan terabyte. Jika harus migrasi data ke server baru ataupun cloud base system lain, pastikan platform mudah melakukannya. Perpindahan data harus aman juga. Jangan sampai hanya karena memindah server, ada sebagian data corrupt dan tidak bisa dipakai.

2. Fitur Otomatis Untuk Mempermudah Penggunaan

Platform harus memiliki sistem otomatis untuk ambil data, mengelola data dan analisa. Hal ini penting untuk mempermudah penggunaan. Tidak perlu lagi memasukkan data secara manual ataupun melakukan pengolahan data untuk persiapan analisa terlebih dahulu. Biarkan program yang melakukannya dan Anda cukup tunggu hasil analisa untuk ambil keputusan bisnis.

3. Menyediakan AI dan Machine Learning

Machine Learning untuk Big Data Analytics merupakan keharusan saat ini. Data yang banyak dan kompleks tidak akan mudah diolah. Jika menggunakan tenaga manusia, analisa ini akan makan waktu. Tapi menggunakan AI dan machine learning, dalam hitungan detik pasti beres.

4. Memiliki Pengamanan Data yang Advance

Dalam mengambil data user, hal seperti nama, email, nomor telepon dan bahkan akun rekening bisa terambil. Perusahaan harus lindungi informasi ini baik dari orang dalam dan orang luar. Data tidak boleh bocor selama digunakan untuk analisa karena hal itu adalah bentuk kepercayaan pelanggan. Karena alasan ini, coba pilih platform dengan sistem keamanan data yang tinggi.

5. Fitur Bussiness Aplication Platform

Platorm data besar juga harus lebih mudah diintegrasi dan customizable. Untuk keperluan bisnis, setiap perusahaan pasti punya platform aplikasi tersendiri. Aplikasi ini adalah sistem ambil data dan pengelola analisa custom yang khusus. Jika platform data besar tidak bisa digunakan dengan aplikasi custom ini, percuma saja punya data banyak. Karena itu, pastikan pilih platform big data yang kompatibel dengan perusahaan Anda.

6. Memiliki Tool Networking dan Komunikasi

Teknologi Big Data Analytics juga harus memiliki alat komunikasi build-in. Hal ini contohnya pada Google Workspace. Dalam sistem Big Data Google, build in fitur komunikasi seperti Gmail, Google Docs, Google Drive dan Google Meet sudah tersedia. Alat komunikasi akan mempermudah penyusunan proyek dan check up analisa. Tidak perlu lagi harus gunakan platform lain untuk keperluan analisa data besar dan komunikasi jika sudah seperti ini.

Baca juga: Kehadiran Google Data Center di Indonesia Tingkatkan Ekonomi Digital

Berbagai Contoh Aplikasi Big Data Analytics

Dari bahasan manfaat dan penggunaan teknologinya di atas, Anda sekarang memiliki gambaran lebih jelas akan peran Big Data Analystics. Bagi Anda yang ingin mempelajari analisis data besar ini lebih baik, sangat disarankan membaca soal contoh kasus dan aplikasinya di dunia nyata. Berikut adalah beberapa contoh kongkret menarik yang bisa Anda coba gali lebih baik untuk research:

1. Amazon: Marketing Iklan dan Rekomendasi Sesuai Kebiasaan Pembelian

Contoh penggunaan Big Data Analytics yang satu ini tentu sudah jelas. Amazon adalah perusahaan marketplace besar internasional. Mereka melayani ratusan ribu pelanggan setiap harinya. Data dari para pengunjung tersebut tentu bisa dimanfaatkan.

Amazon menggunakan data tersebut untuk membuat pola perilaku pembelian para pengunjung. Amazon juga mengambil user data dari akun pengunjung yang terikat dengan search history Google. Jadi tidak aneh jika Amazon bisa gunakan data kebiasaan pembelian untuk rekomendasi iklan. Iklan ini nantinya link kembali ke Amazon agar pengunjung kembali belanja jika tertarik produk atau harga di iklan tersebut.

2. General Electrics: Mencari Solusi Desain Pesawat yang Hemat Bahan Bakar dan Eco Friendly

General Electrics adalah perusahaan pembuat pesawat terbang. Untuk melakukan inovasi design, mereka harus memiliki data kuat seputar penerbangan. Data analisa penerbangan yang detail biasanya sampai ratusan gigabyte untuk sekali penerbangan melintasi samudra Atlantik.

Untuk meningkatkan akurasi data, pihak General Electronics memastikan semua pesawat mereka mengirimkan data tersebut. Pesawat yang beroperasi buatan perusahaan ini ada ribuan sekarang. Jumlah data yang terkumpul pasti sangat banyak. Dari data besar tersebut, mereka dengan mudah membuat desain mesin yang hemat bahan bakar dan lebih eco friendly tiap tahunnya.

3. RapidSOS: Membantu Polisi dengan Menyediakan Data Relevant Dalam Keadaan Darurat

Contoh Big Data Analytics yang lebih berhubungan dengan keamanan masyarakat adalah dari RapidSOS. Perusahaan ini mengelola aplikasi untuk kebutuhan darurat. Saat pengguna tidak bisa hubungi polisi dengan mudah, aplikasi ini bisa mengirimkan sinyal ke 911 secara otomatis.

Selain mengirimkan sinyal pertolongan dan hubungi polisi, aplikasi juga mengirimkan informasi akurat seputar penggunanya. Data ini berupa track record lokasi, informasi pribadi dan juga berbagai aspek lain yang mempermudah polisi melakukan pekerjaannya. Banyak kasus menjadi lebih mudah dipecahkan berkat adanya data tambahan dari aplikasi RapidSOS.

4. Netflix: Investasi dan Pengembangan Program Tayangan Berdasarkan Data

Dalam dunia hiburan, Big Data juga digunakan untuk membuat pengaturan layanan pelanggan yang baik. Netflix berusaha mengambil data tontonan pelanggan mereka dan membuat maping tayangan yang populer.

big data analytics

Dari semua tayangan yang populer, detail kembali diambil polanya. Mulai dari pembuat tayangan, teman tayangan, aktor yang berperan di situ, durasi tayangan dan berbagai data lain akan diolah untuk menunjukan tayangan apa yang masuk trend.

Jika sudah memiliki data trend, Netflix bisa melakukan investasi ke tayangan yang memiliki potensi populer. Selain itu, Netflix bisa buat tayangan orginal dengan berbagai aspek populer dari hasil analisa. Jadi tidak aneh jika Netflix saat ini memiliki banyak tayangan hit dan semakin berkembang cepat koleksi film populernya.

Tertarik Gunakan Big Data Analytics?

Dari penjelasan di atas, Anda sekarang lebih tahu soal Big Data Analytics. Dalam berbagai aspek, konsep olah data ukuran besar selalu berguna. Mulai dari bisnis, sarana pemerintahan dan organisasi komunitas, semua bisa manfaatkan data besar ini.

Walaupun secara teknis pengolahannya bisa complex, Anda bisa mulai belajar mengenainya dari banyak sumber. Penggunaan data besar bisa dimulai dari hal kecil yang skalanya diperbesar secara perlahan. Banyak penyedia jasa pengumpul data bisa Anda gunakan untuk percepat besaran skala data ini.

Jika Anda tertarik, banyak platform menawarkan layanan data besar ini. Contoh saja Google, Sisense, Microsoft, Amazon dan IBM adalah beberapa contoh penyedia-nya. Silakan research, platform mana yang paling cocok untuk kebutuhan Anda. Baca – baca review dan diskusikan dengan tim. Semoga keperluan data besar Anda bisa lebih lancar dengan platform bantu tersebut!

Baca juga: Keunggulan & Cara Memanfaatkan Google Cloud yang Wajib Diketahui

Author Profile

Albi Panatagama

Marketing and Public Relations Terralogiq Premier Partner Google Maps Platform

|

Share this post on

Related Article

Leave a Reply

Name

Email

Comments