Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu

Sesuai namanya, big data didefinisikan sebagai kumpulan data yang berukuran sangat besar. Ukuran big data bisa sebesar terabyte bahkan petabyte. Sama seperti data pada umumnya, big data tetap membutuhkan analisis yang biasa disebut big data analytics.

Saat ini, dunia sedang memasuki masa perkembangan teknologi yang begitu pesat. Fenomena ini berbanding lurus dengan produksi data yang semakin besar dari waktu ke waktu. Produksi data yang begitu besar ini mendorong pengusaha untuk mengelola data agar dapat menghasilkan insight yang akan bermanfaat untuk proses pengambilan keputusan bisnis.

Hal ini didukung dengan banyaknya sumber data yang gratis dan mudah diakses sehingga perusahaan tidak perlu mengeluarkan banyak dana untuk membeli lisensi sumber data yang biasanya cukup mahal.

Pada dasarnya, big data dibagi menjadi tiga jenis, yaitu big data terstruktur, tidak terstruktur dan semi terstruktur. Big data terstruktur terdiri dari data yang dapat digunakan dalam bentuk aslinya. Contohnya catatan gaji karyawan. Sebagian besar komputer dan aplikasi modern diprogram untuk menghasilkan data terstruktur dalam format preset agar lebih mudah diproses.

Big data tidak terstruktur merupakan data tanpa format yang tepat. Contohnya teks manusia, hasil penelusuran Google, dan lain sebagainya. Big data tidak terstruktur membutuhkan waktu dan tahapan analisis yang lebih banyak dibandingkan dengan big data terstruktur karena data ini memerlukan proses untuk mengkonversi data tidak terstruktur menjadi data terstruktur.

Kumpulan data semi terstruktur adalah kombinasi data terstruktur dan tidak terstruktur. Kumpulan data ini bisa jadi memiliki struktur yang tepat namun tidak memiliki elemen penentu untuk filtering dan pemrosesan. Contohnya adalah data RFID dan XML. Setelah mengetahui jenis-jenis big data, lalu bagaimana cara memprosesnya? Sektor apa saja yang membutuhkan big data analytics dan apa gunanya big data untuk perkembangan bisnis? Yuk simak artikelnya sampai habis!

1. Pengertian Big Data Analytics

Big data analytics adalah proses penggalian informasi yang berguna dengan menganalisis berbagai jenis kumpulan data yang berukuran besar. Big data analytics digunakan untuk menemukan pola tersembunyi, tren pasar, dan preferensi konsumen untuk kepentingan pengambilan keputusan suatu perusahaan. Dalam proses big data analytics, ada beberapa langkah dan teknologi yang digunakan.

Pertama adalah data acquisition. Data acquisition memiliki dua komponen, yaitu identifikasi dan pengumpulan big data. Identifikasi big data dilakukan dengan menganalisis dua format data, yaitu born digital dan born analogue data. Born digital data adalah informasi yang ditangkap melalui media digital, seperti aplikasi komputer, smartphone, dan lain sebagainya.

Jenis data ini memiliki jangkauan yang terus berkembang karena sistem terus mengumpulkan berbagai jenis informasi dari user. Salah satu fungsi data born digital analogue adalah dapat melacak dan memberikan informasi demografis, misalnya Cookie, Analisis Web dan pelacakan GPS. Born analogue data adalah informasi yang berupa gambar, video, dan format lain yang berhubungan dengan unsur fisik dunia. Data ini harus dikonversi ke dalam format digital dengan menggunakan sensor, seperti kamera, rekaman suara, asisten digital, dan sebagainya.

Langkah kedua dalam proses data acquisition adalah pengumpulan dan penyimpanan data yang teridentifikasi sebagai big data. Karena teknik DBMS tidak dapat digunakan untuk mengelola big data, maka perlu adanya metode baru untuk mengumpulkan dan menyimpan big data. Metode tersebut adalah distributed storage dan Massive Parallel Processing (MPP).

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Beberapa Sektor yang Menggunakan Big Data Analytics

Big data analytics diperlukan oleh perbankan dan sekuritas untuk memantau pasar keuangan melalui monitor aktivitas jaringan dan pengolah natural language untuk mengurangi penipuan. Komisi Bursa dan Perdagangan menggunakan big data analytics untuk memastikan bahwa tidak ada perdagangan ilegal yang terjadi dengan cara memantau pasar saham.

Dalam sektor komunikasi dan media, big data analytics digunakan untuk menayangkan reportase peristiwa real-time di seluruh dunia pada beberapa platform, misalnya seluler, web dan TV secara bersamaan. Selain itu, industri musik juga menggunakan big data untuk mengawasi tren terbaru sehingga dapat digunakan oleh "autotuning software" untuk menghasilkan lagu yang menarik. Salah satu sektor paling menarik yang juga menggunakan big data analytics adalah sektor olahraga.

Sektor ini menggunakan big data analytics untuk memahami pola penayangan berbagai acara di wilayah tertentu dan memantau kinerja masing-masing pemain dan tim dengan analisis. Contoh acara olahraga yang menggunakan big data analytics adalah piala dunia kriket, piala dunia FIFA, dan Wimbledon.

Sektor perawatan dan kesehatan menggunakan big data analytics untuk mengumpulkan data kesehatan masyarakat agar dapat merespon lebih cepat jika ada masalah kesehatan pada seseorang dan mengidentifikasi penyebaran jenis virus baru secara global. Contoh nyata pengaplikasian big data analytics adalah analisis penyebaran virus COVID-19 di dunia.

Pada sektor pendidikan, big data analytics digunakan untuk memperbaharui dan meningkatkan literatur di berbagai bidang. Beberapa universitas di dunia menggunakan big data analytics untuk memantau dan melacak kinerja mahasiswa dan fakultas serta memetakan minat mahasiswa sesuai mata pelajaran yang berbeda melalui absensi kehadiran.

Big data analytics juga digunakan di sektor manufaktur untuk meningkatkan produktivitas dan manajemen pasokan sehingga perusahaan bisa mengalokasikan sumber daya produksi secara optimal dan menghasilkan keuntungan maksimal.

3. Kegunaan Big Data Analytics untuk Perkembangan Bisnis

Salah satu fungsi big data analytics untuk perkembangan bisnis adalah membantu manajemen untuk membuat keputusan yang lebih baik. Big data analytics disini berperan sebagai "penasehat" perencanaan strategis bagi perusahaan. Big data analytics akan membantu manajemen dan staf untuk meningkatkan kemampuan analitis dan keterampilan pengambilan keputusan.

Selain membantu mengambil keputusan, big data analytics juga dapat mengidentifikasi tren pasar. Fungsi lain dari big data analytics adalah membantu proses perekrutan "bibit unggul" yang dapat membantu meningkatkan performa bisnis. Big data analytics dapat membantu departemen human resource untuk memetakan profil pelamar kerja dengan cara menggabungkan data dari media sosial, profil perusahaan, dan database pencarian kerja sehingga proses filtering CV menjadi lebih mudah, cepat, dan efisien.

Big data tidak akan terlepas dari data science. Data science merupakan gabungan dari ilmu matematika, statistika, dan ilmu komputer yang dapat diterapkan di berbagai sektor. Di era revolusi industri 4.0 yang mengedepankan teknologi, semakin banyak orang yang mulai mendalami ilmu ini. Uniknya data science dapat dipelajari oleh siapapun, mulai dari mahasiswa hingga pekerja profesional.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Korelasi antara Big Data, Data Analytics, dan Data Analysis

Dalam era digital seperti sekarang ini, kamu hidup di tengah lautan data yang terus mengalir deras setiap detik. Data yang dihasilkan dari media sosial, transaksi online, sensor IoT, hingga sistem pelayanan publik ini disebut sebagai Big Data. Big Data bukan sekadar data dalam jumlah besar, tetapi juga memiliki karakteristik 5V meliptui Volume (jumlah), Velocity (kecepatan), Variety (keragaman), Veracity (kebenaran), dan Value (nilai).

Nah, disinilah kamu mulai melihat keterkaitannya dengan Data Analytics dan Data Analysis. Big Data adalah bahan mentahnya. Ia hanyalah tumpukan angka dan teks tanpa makna. Maka, untuk mengubah tumpukan data ini menjadi insight yang bernilai, dibutuhkan pendekatan dan metode khusus yang kita kenal sebagai Data Analytics.

Data Analytics merupakan proses yang membantu kamu menggali informasi tersembunyi dari Big Data. Sebuah upaya sistematis yang menggabungkan statistik, machine learning, dan pemodelan prediktif. Dari sinilah muncul Data Analysis, yang lebih spesifik merujuk pada proses mengeksplorasi, membersihkan, dan memvisualisasikan data untuk menemukan pola atau jawaban atas pertanyaan tertentu.

Jika diibaratkan, Big Data adalah hutan lebat, Data Analytics adalah peta dan alat navigasi, sedangkan Data Analysis adalah langkah-langkahmu saat menjelajahi hutan untuk menemukan jalur terbaik. Ketiganya saling terikat erat, membentuk fondasi penting dalam pengambilan keputusan berbasis data. Maka dari itu, jika kamu ingin menjadi bagian dari dunia data yang dinamis, memahami korelasi antara ketiganya adalah langkah awal yang tak bisa kamu lewatkan.

FAQ

1. Apa itu Big Data Analytics?

Big Data Analytics adalah proses menganalisis kumpulan data dalam jumlah besar dan kompleks untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas dan cepat.

2. Bagaimana Big Data Analytics dapat membantu perkembangan bisnisku?

Dengan Big Data Analytics, bisnis dapat:

• Mengetahui perilaku dan preferensi pelanggan

• Memprediksi tren pasar

• Meningkatkan efisiensi operasional

• Mengoptimalkan strategi pemasaran

Hasilnya, keputusan yang diambil lebih tepat sasaran dan berdampak pada peningkatan keuntungan.

3. Apakah usaha kecil juga bisa memanfaatkan Big Data Analytics?

Tentu bisa! Saat ini banyak tools Big Data yang terjangkau bahkan gratis untuk UMKM. Usaha kecil bisa memanfaatkan data pelanggan, media sosial, atau data transaksi untuk membuat strategi bisnis yang lebih efektif dan personal.

Jika kamu beneran ingin curi start dan siap buat karirmu melesat di dunia data, bergabunglah dengan Bootcamp Data Analyst with SQL and Python di DQLab! Di sini, kamu akan mendapatkan pelatihan intensif yang siap membawamu ke level berikutnya. Jangan lewatkan kesempatan ini, daftarkan dirimu sekarang! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan. Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data science!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

DQLab Data Science belajar data science Data Scientist Big Data excel