Assalamu‘alaikum wr. wb.
Hello guys! Jika sebelumnya sudah pernah membahas tentang apa itu Big Data, kali ini kita akan membahas tentang Penerapan Big Data dalam Bisnis dan bahkan Industri.
Sumber Artikel : Simplilearn.com, Bigdataanalyticsnews.com, dan Mongodb.com (Blog)
Setiap organisasi bisnis, baik kecil maupun besar, membutuhkan data dan wawasan yang berharga. Ketika menyangkut pemahaman tentang audiens target dan preferensi pelanggan Anda, big data memainkan peran yang sangat penting. Ini bahkan membantu Anda untuk memperkirakan kebutuhan mereka. Data yang tepat perlu disajikan secara efektif dan dianalisis dengan baik. Hal ini dapat membantu organisasi bisnis mencapai berbagai tujuan.
Apa saja Big Data dalam Bisnis?
Secara sederhana, Big Data adalah gabungan dari semua proses dan alat yang terkait dengan penggunaan dan pengelolaan set data besar. Konsep Big Data lahir dari kebutuhan untuk memahami tren, preferensi, dan pola dalam basis data besar yang dihasilkan ketika orang berinteraksi dengan berbagai sistem dan satu sama lain. Dengan Big Data, organisasi bisnis dapat menggunakan Analitika, dan mencari tahu pelanggan yang paling berharga. Ini juga dapat membantu bisnis menciptakan pengalaman, layanan, dan produk baru.
Mengapa Big Data penting bagi Bisnis?
Sebelum platform dan alat big data dikembangkan, banyak organisasi hanya bisa menggunakan sebagian kecil data mereka dalam aplikasi operasional dan analitika. Sisanya sering diabaikan sebagai dark data, yang diproses dan disimpan tetapi tidak digunakan lebih lanjut. Proses manajemen big data yang efektif memungkinkan bisnis untuk lebih baik memanfaatkan aset data mereka.
Kemampuan untuk melakukannya memperluas jenis analitika data yang dapat dijalankan perusahaan dan nilai bisnis yang bisa didapat. Big data menciptakan peluang yang lebih besar untuk pembelajaran mesin, analitika prediktif, penambangan data, analitika streaming, penambangan teks, dan disiplin analitika data ilmiah dan canggih lainnya. Dengan menggunakan disiplin tersebut, aplikasi analitika big data membantu bisnis memahami pelanggan dengan lebih baik, mengidentifikasi masalah operasional, mendeteksi transaksi curang, dan mengelola rantai pasokan, antara lain.
Jika dilakukan dengan baik, hasil akhirnya termasuk kampanye pemasaran dan periklanan yang lebih efektif, perbaikan proses bisnis, peningkatan pendapatan, pengurangan biaya, dan perencanaan strategis yang lebih kuat — semua itu dapat menghasilkan hasil keuangan yang lebih baik dan keunggulan kompetitif atas pesaing bisnis. Selain itu, big data berkontribusi pada terobosan dalam diagnosis dan pengobatan medis, penelitian ilmiah dan inisiatif kota pintar, penegakan hukum, dan program pemerintah lainnya.
Berikut beberapa contoh aplikasi Big Data yang memengaruhi kehidupan sehari-hari masyarakat.
- Transportasi
- Periklanan dan Pemasaran
- Perbankan dan Layanan Keuangan
- Pemerintah
- Media dan Hiburan
- Meteorologi
- Kesehatan
- Keamanan Siber
- Pendidikan
- Dan lain-lain.
1. Dialog dengan Konsumen
Saar ini, konsumen cerdas dan memahami prioritas mereka. Sebelum melakukan pembelian, konsumen mencari informasi dan membandingkan berbagai pilihan. Mereka bahkan berkomunikasi dengan bisnis melalui saluran media sosial dan menuntut perlakuan khusus. Sebenarnya, sebagian besar pelanggan ingin diucapkan terima kasih atas pembelian produk dari sebuah perusahaan.
Big Data memungkinkan sebuah organisasi bisnis untuk membuat profil pelanggan tersebut secara menyeluruh. Ini memungkinkan bisnis untuk terlibat dalam percakapan satu lawan satu secara real-time dengan konsumen. Di masa persaingan yang ketat, ini bukanlah kemewahan. Anda perlu memperlakukan pelanggan sesuai dengan keinginan mereka.
Sebagai contoh, saat seorang pelanggan memasuki bank. Ketika seorang pelanggan masuk ke tempat usaha, petugas dapat menggunakan Big Data untuk memeriksa profilnya secara real-time. Petugas dapat mengetahui preferensi dan keinginan pelanggan tersebut. Ini memungkinkan dia untuk menyarankan produk dan layanan yang relevan kepada pelanggan.
Big Data juga memainkan peran penting dalam mengintegrasikan ruang belanja fisik dan digital. Seorang pengecer online dapat dengan mudah menyarankan tawaran pada operator seluler. Ini dapat dilakukan berdasarkan konsumen yang cenderung menggunakan media sosial lebih intens.
2. Pengembangan Ulang Produk
Big Data adalah salah satu cara terbaik untuk mengumpulkan dan menggunakan umpan balik. Ini membantu Anda memahami bagaimana pelanggan mempersepsikan layanan dan produk Anda. Dengan demikian, Anda dapat membuat perubahan yang diperlukan dan mengembangkan kembali produk Anda. Ketika Anda menganalisis teks media sosial yang tidak terstruktur, ini memungkinkan Anda untuk menemukan umpan balik umum dari pelanggan Anda. Anda bahkan dapat memecah umpan balik tersebut berdasarkan lokasi geografis dan kelompok demografis yang berbeda.
Selain itu, Big Data memungkinkan Anda untuk menguji berbagai variasi desain berbantuan komputer berkualitas tinggi dalam hitungan detik. Misalnya, Anda dapat mengumpulkan informasi tentang waktu pemrosesan, biaya pengaruh bahan, kinerja, dan lainnya. Ini memungkinkan Anda untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi berbagai proses produksi.
3. Melakukan Analisis Risiko
Keberhasilan tergantung pada banyak faktor yang berbeda. Ini bukan hanya tentang bagaimana Anda menjalankan perusahaan. Faktor-faktor ekonomi dan sosial memainkan peran penting dalam menentukan prestasi Anda. Karena Big Data mengarah pada analitik prediktif, ini memungkinkan Anda untuk menganalisis dan memindai umpan media sosial dan laporan surat kabar. Dengan demikian, Anda dapat tetap selalu terkini tentang tren dan perkembangan terbaru di industri.
4. Keamanan Data
Alat Big Data memungkinkan Anda untuk memetakan seluruh lanskap data di seluruh perusahaan. Ini memungkinkan Anda untuk menganalisis segala jenis ancaman internal. Dengan informasi ini, Anda dapat menjaga informasi sensitif tetap aman. Ini dilindungi dengan cara yang sesuai dan disimpan sesuai dengan persyaratan regulasi.
Karena itu, sebagian besar industri telah fokus pada Big Data untuk memastikan keamanan dan perlindungan data. Ini bahkan lebih penting dalam organisasi yang berurusan dengan informasi keuangan, informasi kartu kredit dan debit, dan praktik lainnya.
5. Menciptakan Aliran Pendapatan Baru
Big data memberikan Anda wawasan dari analisis pasar dan konsumen. Namun, data ini tidak hanya berharga bagi Anda tetapi juga untuk pihak lain. Anda dapat menjual data tren non-personalis kepada industri besar yang beroperasi di sektor yang sama.
Tidak diragukan lagi bahwa Big Data akan terus memainkan peran penting dalam berbagai industri di seluruh dunia. Ini tentu dapat memberikan keajaiban bagi sebuah organisasi bisnis. Untuk mendapatkan lebih banyak manfaat, penting untuk melatih karyawan Anda tentang manajemen Big Data. Dengan manajemen Big Data yang tepat, bisnis Anda akan menjadi lebih produktif dan efisien. Salah satu sumber belajar semacam itu adalah Program Pasca Sarjana dalam Ilmu Data dari Simplilearn yang memberikan pembelajaran komprehensif tentang berbagai alat untuk meningkatkan karir Big Data Anda.
Jika Anda tertarik untuk menjadi ahli Big Data, maka kami memiliki panduan yang tepat untuk Anda. Panduan Karier Big Data akan memberikan wawasan tentang teknologi paling tren, perusahaan-perusahaan teratas yang sedang merekrut, keterampilan yang diperlukan untuk memulai karier Anda di bidang Big Data yang berkembang, dan menawarkan Anda rencana yang dipersonalisasi untuk menjadi ahli Big Data yang sukses.
6. Transportasi
Big Data menggerakkan aplikasi smartphone GPS yang kebanyakan dari kita bergantung padanya untuk pergi dari satu tempat ke tempat lain dalam waktu sesingkat mungkin. Sumber data GPS meliputi gambar satelit dan lembaga pemerintah.
Pesawat menghasilkan volume data yang sangat besar, sekitar 1.000 gigabyte untuk penerbangan lintas Atlantik. Sistem analitik penerbangan menyerap semua ini untuk menganalisis efisiensi bahan bakar, bobot penumpang dan kargo, dan kondisi cuaca, dengan tujuan mengoptimalkan keselamatan dan konsumsi energi.
Big Data menyederhanakan dan menyusun jalur transportasi melalui :
a. Pengelolaan kemacetan dan kontrol lalu lintas
Berkat analitik Big Data, Google Maps sekarang dapat memberi tahu Anda rute yang paling tidak padat lalu lintas menuju tujuan apa pun.
b. Perencanaan rute
Berbagai rute dapat dibandingkan dalam hal kebutuhan pengguna, konsumsi bahan bakar, dan faktor lain untuk merencanakan efisiensi maksimum.
c. Keselamatan lalu lintas
Pemrosesan real-time dan analitik prediktif digunakan untuk menentukan area yang rentan terhadap kecelakaan.
7. Pemerintah
Lembaga pemerintah mengumpulkan sejumlah besar data, tetapi banyak di antaranya, terutama di tingkat lokal, tidak menggunakan teknik penambangan data dan analitik modern untuk mengekstraksi nilai nyata darinya.
Contoh lembaga yang melakukannya termasuk IRS dan Administrasi Sosial, yang menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi penipuan pajak dan klaim cacat yang curang. FBI dan SEC menerapkan strategi Big Data untuk memantau pasar dalam upaya mereka mendeteksi kegiatan bisnis kriminal. Selama bertahun-tahun, Federal Housing Authority telah menggunakan analitik Big Data untuk memperkirakan tingkat default dan pembayaran hipotek.
Centers for Disease Control melacak penyebaran penyakit menular menggunakan data dari media sosial, dan FDA menggunakan teknik Big Data di seluruh laboratorium pengujian untuk menyelidiki pola penyakit yang disebabkan makanan. Departemen Pertanian AS mendukung agribisnis dan peternakan dengan mengembangkan teknologi berbasis Big Data.
Lembaga militer, dengan bantuan ahli dari ekosistem kontraktor pertahanan yang cukup besar, membuat penggunaan wawasan berbasis data yang canggih dan luas untuk intelijen domestik, survei asing, dan keamanan siber.
8. Media dan Hiburan
Industri hiburan menggunakan Big Data untuk mendapatkan wawasan dari ulasan pelanggan, memprediksi minat dan preferensi audiens, mengoptimalkan jadwal program, dan menargetkan kampanye pemasaran.
Dua contoh mencolok adalah Amazon Prime, yang menggunakan analitik Big Data untuk merekomendasikan program untuk pengguna individual, dan Spotify, yang melakukan hal yang sama untuk menawarkan saran musik yang dipersonalisasi.
9. Periklanan dan Pemasaran
Iklan selalu ditargetkan kepada segmen konsumen tertentu. Di masa lalu, pemasar telah menggunakan preferensi TV dan radio, tanggapan survei, dan kelompok fokus untuk mencoba mengetahui respons yang mungkin dari orang-orang terhadap kampanye. Paling tidak, metode ini sebagian besar merupakan perkiraan yang didasarkan pada pengetahuan.
Hari ini, pengiklan membeli atau mengumpulkan sejumlah besar data untuk mengidentifikasi apa yang sebenarnya diklik, dicari, dan "disukai" oleh konsumen. Kampanye pemasaran juga dipantau untuk efektivitasnya menggunakan tingkat klik, tampilan, dan metrik yang tepat lainnya.
Sebagai contoh, Amazon mengumpulkan data besar-besaran tentang pembelian, metode pengiriman, dan preferensi pembayaran dari jutaan pelanggannya. Perusahaan tersebut kemudian menjual penempatan iklan yang dapat ditargetkan dengan sangat spesifik ke segmen dan subkelompok yang sangat spesifik.
10. Perbankan dan Layanan Keuangan
Industri keuangan menggunakan Big Data dan analitik dengan sangat produktif, untuk:
a. Deteksi penipuan
Bank memantau pola pembelian pemegang kartu kredit dan aktivitas lainnya untuk menandai pergerakan yang tidak lazim dan anomali yang mungkin menandakan transaksi penipuan.
b. Manajemen risiko
Analitik Big Data memungkinkan bank untuk memantau dan melaporkan proses operasional, KPI, dan aktivitas karyawan.
c. Optimasi hubungan pelanggan
Lembaga keuangan menganalisis data dari penggunaan situs web dan transaksi untuk lebih memahami cara mengonversi prospek menjadi pelanggan dan mendorong penggunaan yang lebih besar dari berbagai produk keuangan.
d. Pemasaran personal
Bank menggunakan Big Data untuk membangun profil kaya gaya hidup, preferensi, dan tujuan pelanggan individu, yang kemudian digunakan untuk inisiatif pemasaran mikro yang ditargetkan.
11. Meteorologi
Satelit cuaca dan sensor di seluruh dunia mengumpulkan sejumlah besar data untuk melacak kondisi lingkungan. Meteorolog menggunakan Big Data untuk :
- Mempelajari pola bencana alam
- Menyiapkan ramalan cuaca
- Memahami dampak pemanasan global
- Memprediksi ketersediaan air minum di berbagai wilayah dunia
- Memberikan peringatan dini tentang krisis yang akan datang seperti badai dan tsunami
12. Keamanan Siber
Meskipun Big Data dapat mengekspos bisnis pada risiko serangan siber yang lebih besar, data yang sama dapat digunakan untuk mencegah dan melawan kejahatan online melalui kekuatan pembelajaran mesin dan analitik. Analisis data historis dapat menghasilkan kecerdasan untuk membuat kontrol ancaman yang lebih efektif. Dan pembelajaran mesin dapat memberi peringatan kepada bisnis ketika terjadi penyimpangan dari pola dan urutan normal, sehingga tindakan pencegahan yang efektif dapat diambil terhadap ancaman seperti serangan ransomware, program insider jahat, dan upaya akses yang tidak sah.
Setelah sebuah perusahaan mengalami intrusi atau pencurian data, analisis pasca serangan dapat mengungkapkan metode yang digunakan, dan pembelajaran mesin kemudian dapat digunakan untuk merancang pengamanan yang akan menggagalkan upaya serupa di masa depan.
13. Kesehatan
Big Data secara perlahan namun pasti memberikan dampak besar pada industri kesehatan yang besar. Perangkat wearable dan sensor mengumpulkan data pasien yang kemudian dimasukkan secara real-time ke catatan kesehatan elektronik individu. Penyedia dan organisasi praktik sekarang menggunakan Big Data untuk sejumlah tujuan, termasuk ini:
- Prediksi wabah penyakit
- Deteksi gejala awal untuk menghindari penyakit yang dapat dicegah
- Rekam medis elektronik
- Peringatan real-time
- Meningkatkan keterlibatan pasien
- Prediksi dan pencegahan kondisi medis serius
- Perencanaan strategis
- Percepatan penelitian
- Telemedisin
- Analisis yang ditingkatkan dari gambar medis
14. Pendidikan
Administrator, fakultas, dan pemangku kepentingan mendukung Big Data untuk membantu meningkatkan kurikulum mereka, menarik bakat terbaik, dan mengoptimalkan pengalaman mahasiswa. Contoh-contoh meliputi :
a. Penyesuaian Kurikulum
Big Data memungkinkan program akademik disesuaikan dengan kebutuhan mahasiswa individu, sering kali dengan memanfaatkan kombinasi pembelajaran online, kelas di tempat tradisional, dan studi mandiri.
b. Mengurangi Tingkat Putus Sekolah
Analitik prediktif memberikan wawasan kepada lembaga pendidikan tentang hasil siswa, tanggapan terhadap program studi yang diusulkan, dan masukan tentang bagaimana siswa berhasil di pasar kerja setelah lulus.
c. Meningkatkan hasil siswa
Menganalisis "jejak data" pribadi siswa dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang gaya belajar dan perilaku mereka, dan digunakan untuk menciptakan lingkungan belajar yang optimal.
d. Rekrutmen Internasional yang ditargetkan
Analisis Big Data membantu institusi memprediksi dengan lebih akurat keberhasilan calon mahasiswa. Sebaliknya, hal ini membantu mahasiswa internasional dalam menemukan sekolah yang paling sesuai dengan tujuan akademik mereka dan paling mungkin untuk menerima mereka.
Itulah Penerapan dari Big Data dalam Bisnis. Untuk melihat Artikel tentang Pengertian Big Data, silakan lihat di sini.
Terima Kasih 😄😘👌👍 :)
Wassalamu‘alaikum wr. wb.