Kenali Manfaat yang Diberikan Big Data di Era Industri 4.0

Big Data menciptakan revolusi di bidang IT, bahkan kini memasuki hampir setiap industri. Jenis-jenis Big Data yang ada saat ini menjadi kekuatan pendorong dominan di balik kesuksesan perusahaan dan organisasi di seluruh dunia. Salah satunya dalam bisnis, perusahaan bisa menemukan insight baru tentang tren dan apa yang pelanggan inginkan pada suatu produk atau layanan dari pengolahan Big Data. 

Konsep Big Data sebenarnya bukan hal yang rumit. Seperti namanya, Big Data mengacu pada data dalam jumlah besar dan kompleks hingga tak memungkinkan lagi untuk dikelola dengan tools software tradisional. Jumlah Big Data terus meningkat tiap menit, sehingga menjadi tantangan dalam hal analisis.

Big Data memang tentang volume. Namun, bukan jumlahnya yang penting, tapi olahan dengan data tersebut yang penting. Maka dari itu, simak lebih lanjut manfaat Big Data, jenisnya, dan klasifikasinya dalam bisnis saat ini.

1. Meningkatkan Kualitas Pelayanan dengan Lebih Baik

Big Data penting karena menjadi solusi untuk menyelesaikan sejumlah masalah umum yang dihadapi perusahaan. Dengan mengaplikasikannya, Big Data dapat mengumpulkan seluruh informasi terkait konsumen yang dapat menjadi panduan dalam memproduksi barang atau jasa sesuai dengan kebutuhan dan behaviour mereka. Big Data bukan lagi soal analisis segmen pasar, melainkan soal fakta di lapangan.

Dengan mengaplikasikan big data, artinya anda mengumpulkan seluruh informasi terkait pelanggan yang membeli produk anda. Mengerti pelanggan anda adalah cara bagaimana anda menyediakan produk yang sesuai dengan keinginan dan kebutuhan mereka. Mungkin analisis pasar yang anda miliki saat ini bisa mengatakan bahwa bisnis anda sudah menyasar pangsa pasar yang tepat. Namun dengan big data, fakta di lapangan yang berbicara. Terdapat 3 fitur utama yang sering digunakan dalam meningkatkan kualitas pelayanan menjadi tiga fitur dalam meningkatkan layanan mereka.

• Location Based Promotion, fitur ini sering kita temui jika memasuki tempat-tempat tertentu seperti mall, taman bermain, dan lainnya. Fungsi dari fitur ini adalah memberitahu promo-promo apa saja yang sedang terjadi didaerah yang kamu kunjungi melalui SMS.

• Mengurangi churn rate, customer churn rate adalah persentase pelanggan yang berhenti menggunakan layananmu. Namun dengan hadirnya Data Scientist dapat menggunakan analitik prediktif real-time untuk memprediksi kapan pelanggan kemungkinan mengganti provider mereka. Berbagai macam variabel seperti seberapa sering kamu SMS, telepon, dan juga tagihan rata-rata per bulan digunakan untuk proses tersebut. Agar para konsumen tidak berpindah menggunakan provider lainnya.

• Targeted marketing, kamu sering menelpon temanmu yang sedang berada di luar negri? Atau kamu pernah jalan-jalan ke Jepang dan menggunakan data roaming? Provider telekomunikasi kamu tahu itu loh. Dengan informasi ini, perusahaan telekomunikasi dapat memprediksi kebutuhan kamu di masa depannya. Kalau kamu sering jalan-jalan dan menggunakan data roaming, pastinya perusahaan akan menggunakan informasi tersebut untuk memberikan promosi data roaming dengan harga yang terjangkau. Kampanye marketing tersebut memudahkan hidupmu dan juga menghasilkan keuntungan bagi perusahaan. Win-Win solution!

Baca juga : Belajar Big Data: Karakteristik, Fungsi, Kelebihan dan Kekurangan Big Data

2.  Memahami Trend yang Terjadi

Saat ini, kegiatan marketing bergantung pada data untuk menganalisis dan memahami perilaku konsumen sekaligus memberikan wawasan yang jelas tentang produk atau layanan manakah yang paling populer. Alhasil, pemilik atau pengelola bisnis juga dapat mengambil keputusan lebih cepat dan tepat jika memahami tren pasar.

Informasi mengenai tren pasar juga bisa membantu suatu bisnis mengembangkan produk yang sedang populer dan disukai oleh konsumen. Contohnya adalah situasi pandemi yang memunculkan tren penggunaan hand sanitizer dan masker. Keberadaan big data di sini bisa membantu pebisnis untuk menganalisis jenis hand sanitizer atau masker apa yang dapat memancing ketertarikan konsumen.

3. Strategi Perusahaan Lebih Akurat

Dalam big data terdapat dua cara yang sangat efektif untuk menentukan kebiaasaan masyarakat dan juga mengumpulkan data yaitu data mining  dan machine learning.

Dalam bahasa Indonesia mining memiliki arti menambang. Data mining dapat diartikan sebagai suatu proses pengumpulan informasi dari data-data yang terdapat dalam big data. Di dalam big data, data-data yang tersimpan masih dalam bentuk yang beragam mulai dari yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Data Mining ini memiliki beberapa proses dalam menemukan data yang baru, tahapan-tahapan tersebut dimulai data yang masih raw hingga informasi yang telah diolah dan siap untuk digunakan.

Dengan memahami data mining, Kamu dapat memahami lebih jauh tentang data yang diamati. Jika Kamu mendalami skill ini nantinya Kamu bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Karna data mining  sendiri memiliki proses yang rumit mulai dari, tahap dimana data yang tidak terstruktur lalu disaring kembali hingga tahap visualisasi yang bertujuan memvisualisasikan dalam bentuk chart ataupun grafik membantu client  dalam memahami hasil data mining ini.

Machine Learning adalah mesin yang dikembangankan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa bantuan dari pembuatnya. Machine learning ini meliputi disiplin ilmu lainya seperti statistik, matematika dan data mining. Machine learning merupakan salah satu cabang dari terbentuknya artificial intelligence (AI). Di dalam sebuah AI banyak machine learning dibutuhkan untuk memperoleh data yang ada dan mempelajari data tersebut agar dapat melakukan tugas tertentu.

Pasti diantara Kamu masih bingung dengan machine learning, bagaimana cara mereka belajar dan megembangkan dirinya sendiri. Sama seperti manusia machine learning  memiliki teknik belajar yang beragam yaitu supervised learning dan unsupervised.

• Supervised Learning, teknik ini biasanya digunakan pada barang yang memiliki informasi yang lengkap. Machine learning akan memberikan barang tersebut label sesuai dengan kategori-kategori yang sama dan juga menempatkanya sesuai dengan kategori tersebut. Teknik ini bertujuan untuk memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman dari masa lalu.

• Unsupervised Learning, Sebaliknya dengan supervised, teknik ini digunakan saat informasi terkait barang tersebut tidak lengkap. Sehingga machine learning belum mempunyai acuan untuk melabeli barang. Teknik ini digunakan untuk mencari struktur ataupun pola-pola tertentu yang tidak memiliki label.

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnis

4. Mulai Rintis Karir Mu Bersama DQLab

DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.

Jadi apalagi yang ditunggu? Segera daftarkan diri Kamu ke DQLab dan raih mimpimu bersama.