big data analytics Apa itu dan mengapa hal itu penting

Analitik Big Data Apa itu dan mengapa hal itu penting

Big Data Analitik memeriksa sejumlah besar data untuk mengungkap pola tersembunyi, korelasi, dan wawasan lainnya. Dengan teknologi saat ini, dimungkinkan untuk menganalisis data Anda dan mendapatkan jawaban darinya segera – upaya yang lebih lambat dan kurang efisien menggunakan solusi bisnis intelijen yang lebih tradisional.

Sejarah dan evolusi analitik big data

Konsep big data telah ada selama bertahun-tahun; sebagian besar organisasi sekarang mengerti bahwa jika mereka menangkap semua data yang mengalir ke bisnis mereka, mereka dapat menerapkan analitik dan mendapatkan nilai manfaat yang signifikan dari data tersebut. Tetapi bahkan di tahun 1950-an, beberapa dekade sebelum seseorang mengucapkan istilah "big data", bisnis menggunakan analitik dasar (pada dasarnya angka dalam spreadsheet yang dikaji secara manual) untuk mengungkap wawasan dan tren.

Namun, manfaat baru yang dibawa oleh analisis big data adalah kecepatan dan efisiensi. Sementara beberapa tahun yang lalu sebuah bisnis akan mengumpulkan informasi, menjalankan analitik, dan menggali informasi yang dapat digunakan untuk keputusan di masa mendatang, kini bisnis dapat mengidentifikasi wawasan yang didapat untuk keputusan segera. Kemampuan untuk bekerja lebih cepat – dan tetap tangkas – memberi organisasi keunggulan kompetitif yang tidak mereka miliki sebelumnya.

Mengapa analitik big data demikian penting?

Analitik big data membantu organisasi memanfaatkan data mereka dan menggunakannya untuk mengidentifikasi peluang baru. Analitik itu, pada gilirannya, mengarah kepada pergerakan bisnis yang lebih cerdas, operasi yang lebih efisien, laba yang lebih tinggi, dan pelanggan yang lebih bahagia. Dalam laporannya Big Data in Big Companies (Big Data dalam Perusahaan Besar), IIA Director of Research Tom Davenport mewawancarai lebih dari 50 perusahaan untuk memahami bagaimana mereka menggunakan big data. Ia menemukan bahwa perusahaan-perusahaan tersebut mendapatkan nilai dengan cara-cara berikut:

Pengurangan biaya. Teknologi big data seperti Hadoop dan analitik berbasis cloud membawa keuntungan biaya yang signifikan dalam hal menyimpan data dalam jumlah besar – ditambah lagi mereka dapat mengidentifikasi cara-cara yang lebih efisien dalam melakukan bisnis.

Pengambilan keputusan lebih cepat, lebih baik. Dengan kecepatan Hadoop dan analitik in-memory, dikombinasikan dengan kemampuan untuk menganalisis sumber data baru, perusahaan dapat menganalisis informasi dengan segera – dan mengambil keputusan berdasarkan apa yang telah mereka pelajari.

Produk dan layanan baru. Dengan kemampuan untuk mengukur kebutuhan dan kepuasan pelanggan melalui analitik, muncul kekuatan untuk memberikan apa yang diinginkan pelanggan. Davenport menunjukkan bahwa dengan analitik big data, lebih banyak perusahaan menciptakan produk baru untuk memenuhi kebutuhan pelanggan.

Analitik big data di dunia saat ini

Kebanyakan organisasi memiliki big data. Dan banyak yang memahami perlunya memanfaatkan data itu dan mengekstraksi nilai manfaat darinya. Tetapi caranya? Sumber-sumber ini mencakup pemikiran terbaru tentang persimpangan big data dan analitik.

1. Statistik dan Pembelajaran Mesin Sesuai Ukurannya

Konsep pembelajaran mesin telah ada selama beberapa dekade dan sekarang dapat diterapkan pada data dalam jumlah besar.

2. Analitik big data dan layanan kesehatan

Ledakan big data sudah berada di garis horizon sehingga mengendalikan informasi kesehatan Anda menjadi lebih penting dari sebelumnya. Webinar ini menjelaskan bagaimana analitik big data berperan.

3. Kerja keras di balik analitik

Untuk memahami peluang analitik bisnis, MIT Sloan Management Review melakukan survei tahunan keenam terhadap para eksekutif, manajer, dan profesional analitik.

Cara kerjanya dan teknologi utama

Tidak ada satu teknologi tunggal yang mencakup analitik big data. Tentu saja, ada analitik canggih yang dapat diterapkan pada big data, tetapi pada kenyataannya beberapa jenis teknologi bekerja bersama untuk membantu Anda mendapatkan nilai maksimal dari informasi Anda. Berikut adalah para pemain terbesar:

Pembelajaran Mesin. Pembelajaran mesin, subset khusus AI yang melatih mesin cara belajar, memungkinkan untuk secara cepat dan otomatis menghasilkan model yang dapat menganalisis data yang lebih besar dan lebih kompleks, serta memberikan hasil yang lebih cepat, lebih akurat – bahkan dalam skala yang sangat besar. Dan dengan membangun model yang tepat, organisasi memiliki peluang yang lebih baik untuk mengidentifikasi peluang yang menguntungkan – atau menghindari risiko yang tidak diketahui.

Manajemen data. Data harus berkualitas tinggi dan diatur dengan baik sebelum dapat dianalisis dengan andal. Dengan data yang terus-menerus mengalir masuk dan keluar dari suatu organisasi, penting untuk menetapkan proses berulang guna membangun dan mempertahankan standar kualitas data. Setelah data dapat diandalkan, organisasi harus membuat program manajemen data master yang membuat seluruh perusahaan pada halaman yang sama.

Penambangan data. Teknologi penambangan data membantu Anda memeriksa sejumlah besar data untuk menemukan pola dalam data – dan informasi ini dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut guna membantu menjawab pertanyaan bisnis yang kompleks. Dengan perangkat lunak penambangan data, Anda dapat menyaring semua kebisingan data yang kacau dan berulang-ulang, menentukan apa yang relevan, menggunakan informasi itu untuk menilai kemungkinan hasil, dan kemudian mempercepat laju pengambilan keputusan berdasarkan informasi.

Hadoop. Kerangka kerja perangkat lunak open source ini dapat menyimpan sejumlah besar data dan menjalankan aplikasi pada kelompok perangkat keras komoditas. Hal ini telah menjadi teknologi utama untuk melakukan bisnis karena peningkatan volume dan varietas data yang konstan, dan model komputasi terdistribusi dapat memproses big data dengan cepat. Manfaat tambahan adalah bahwa kerangka kerja open source Hadoop adalah gratis dan menggunakan perangkat keras komoditas untuk menyimpan data dalam jumlah besar.

Analitik in-memory. Dengan menganalisis data dari memori sistem (bukan dari hard disk drive Anda), Anda dapat memperoleh wawasan langsung dari data Anda dan menindaklanjutinya dengan cepat. Teknologi ini dapat menghapus latensi persiapan data dan pemrosesan analitik untuk menguji skenario baru dan menciptakan model; ini bukan hanya cara mudah bagi organisasi untuk tetap gesit dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik, tetapi juga memungkinkannya untuk menjalankan skenario analitik iteratif dan interaktif.

Analitik prediktif. Teknologi analitik prediktif menggunakan data, algoritme statistik, dan teknik pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa mendatang berdasarkan data historis. Ini semua tentang memberikan penilaian terbaik tentang apa yang akan terjadi di masa depan, sehingga organisasi dapat merasa lebih percaya diri bahwa mereka mengambil keputusan bisnis sebaik mungkin. Beberapa aplikasi analitik prediktif yang paling umum termasuk deteksi penipuan, risiko, operasi, dan pemasaran.

Penambangan teks. Dengan teknologi penambangan teks, Anda dapat menganalisis data teks dari web, bidang komentar, buku, dan sumber berbasis teks lainnya untuk mengungkap wawasan yang belum Anda perhatikan sebelumnya. Penambangan teks menggunakan pembelajaran mesin atau teknologi pemrosesan bahasa alamiah untuk mengombinasikan dokumen – email, blog, umpan Twitter, survei, kecerdasan kompetitif, dan lainnya – untuk membantu Anda menganalisis informasi dalam jumlah besar dan menemukan hubungan topik dan istilah yang baru.