9 Contoh Penerapan Big Data di dalam Bisnis

Saat mencari sesuatu di dunia maya, kita akan melihat banyak data yang bermunculan. Di saat yang bersamaan ada jutaan orang yang juga ikut mencari data di internet.  Banyaknya data yang tersimpan di dunia maya tersebut bisa disebut sebagai Big Data. Ini berupa kumpulan data yang sangat besar dan kompleks sehingga tidak bisa diproses secara tradisional.

Apa Itu Big Data?

Secara konvensional, Big Data merupakan kumpulan data yang sangat besar, kompleks, dan tidak terorganisasi sehingga bertentangan dengan metode manajemen data umum.  Big data ini tidak dapat diproses dalam sistem manajemen database tradisional. Sebab, data besar tersebut tidak cocok dengan jaringan database biasa. Sebagai pengguna internet, kita juga berkontribusi dalam menciptakan mahadata tersebut. Setiap membuka aplikasi di ponsel pintar, mengunjungi halaman web, login ke sebuah platform atau bahkan menulis di mesin pencari, sepotong data akan dikumpulkan.  Jadi kapanpun kita masuk ke dalam mesin pencari untuk mencari jawaban maka banyak data diciptakan dan dikumpulkan. Ada beberapa istilah yang perlu diketahui terkait dengan big data, istilah-istilah ini dapat memperjelas tentang karakteristik dari big data itu sendiri.  Istilah populernya  3V, yakni volume, velocity, dan variety. Namun kemudian ada tambahan karakteristik lainnya, yaitu veracity dan value. Berikut ini penjelasan rinci tentang karakteristik dari mahadata.

• Volume

Volume dari big data sangat besar. Ukuran dari data menentukan nilai dan potensial di dalamnya apakah itu dapat dikategorikan sebagai big data atau tidak.  Organisasi harus secara konstan mengukur solusi penyimpanan karena data besar tersebut membutuhkan ruang penyimpanan yang besar.

• Velocity

Big data dikumpulkan setiap detik. Organisasi perlu untuk meresponnya dalam real time sehingga membutuhkan kecepatan.  Dua jenis kecepatan yang terkait dengan big data, yaitu frekuensi pembangkitan dan frekuensi penanganan, perekaman serta  penerbitan.

• Variety

Big data memiliki bentuk yang sangat bervariasi. Ini dapat terstruktur atau tidak terstruktur. Formatnya juga bisa berbeda-beda seperti teks, video, gambar, dan lain-lain.  Teknologi data terus berkembang dengan tujuan utama menangkap, menyimpan dan memproses data semi-terstruktur dan tidak terstruktur tersebut.

• Veracity

Data yang sangat besar tersebut bisa mengandung data yang salah juga. Data yang tidak pasti tersebut merupakan hal yang harus diperhatikan.  Kebenaran data mengacu pada kualitas dan nilai data tersebut. Big Data tak hanya harus besar namun juga dapat diandalkan untuk mencapai nilai dalam analisis.

• Value

Hanya mengumpulkan banyak data dan menyimpannya tidak memiliki konsekuensi sampai data tersebut dianalisis dan output yang berguna dihasilkan.  Nilai dapat mewakili profitabilitas informasi yang diperoleh dari analisis big data tersebut. Selain karakter tersebut, Big data punya karakter lainnya. Beberapa tambahan karakter untuk mahadata misalnya relational, extensional, scalability, dan exhautive.

Teknologi Big Data

Komponen utama dan ekosistem dari Big Data terdiri dari teknik untuk analisa data, teknologi, dan visualisasi. Teknik analisa data bisa berupa A/B testing, machine learning, dan NLP atau natural language processing.  Teknologi data bisa berupa business intelligence, cloud computing, dan database. Sedangkan visualisasinya dapat berupa chart, grafik, dan tampilan data lainnya. Teknologi big data sendiri bisa diklasifikasikan menjadi dua tipe, antara lain:

• Teknologi Big Data Operasional

Big data operasional adalah semua data normal sehari-hari yang dihasilkan. Ini dapat berupa transaksi online, media sosial, atau data dari organisasi tertentu.  Kita bisa menganggap ini sebagai data mentah untuk memberi bahan bagi teknologi mahadata analitis.  Beberapa contoh teknologi ini misalnya pemesanan tiket online, belanja online, data dari media sosial, dan detail karyawan dari perusahaan multinasional.

• Teknologi Big Data Analitis

Teknologi big data analitis merupakan versi lanjutan dari teknologi ini dan sedikit lebih rumit dari teknologi big data operasional. Teknologi ini memvisualisasikan data operasional dan mengambil keputusan berdasarkan data tersebut.  Beberapa contoh teknologi tersebut misalnya pemasaran saham, informasi misi luar angkasa, informasi prakiraan cuaca, dan bidang medis saat status kesehatan pasien dapat dipantau. Penggunaan teknologi big data bagi perusahaan perlu mempertimbangkan jenisnya. Ada empat proses dari teknologi ini yaitu:

• Penyimpanan data.
• Pengumpulan data.
• Analisis data.
• Visualisasi data.

Setiap proses tersebut bisa menggunakan software yang sesuai.

Aplikasi Big Data dalam Bisnis

Big data bisa digunakan atau diaplikasikan dalam berbagai jenis industri. Banyak digunakan sebagai salah satu teknologi yang bisa meningkatkan kinerja bisnis. Ada banyak keuntungan yang bisa dimanfaatkan dengan penggunaan teknologi big data ini. Apalagi di era sekarang saat masyarakat banyak memanfaatkan internet untuk menunjang aktivitas mereka. Berikut ini beberapa penerapan teknologi big data dalam berbagai bidang industri.

Retail

Penelitian yang dilakukan oleh  IBM di tahun 2012 menemukan bahwa terdapat 62% perusahaan retail melaporkan bahwa penggunaan informasi termasuk big data dan analisis menghasilkan keuntungan yang kompetitif untuk organisasi mereka. Big data pada industri retail digunakan untuk berbagai kebutuhan misalnya mengoptimalkan harga, pergerakan rantai pasokan, serta meningkatkan kesetiaan pelanggan.    Dengan menggunakan big data perusahaan yang bergerak di bidang retail dapat memahami kebiasaan berbelanja pelanggan dan mengetahui  cara untuk menarik pelanggan baru. Tidak hanya itu, Big data juga bisa memberikan rekomendasi barang atau layanan kepada pelanggan.   Rekomendasi ini di dasarkan pada riwayat pembelian, alhasil perusahaan dapat memberikan pengalaman berbelanja yang lebih personal serta meningkatkan layanan pelanggan.  

FMCG

Sementara itu, untuk industri FMCG  Big data digunakan untuk mencapai skalabilitas dari operasi bisnis dan produksi yang lebih tinggi di pasar.    Data sendiri memberikan perusahaan wawasan atau insight terkait pola preferensi dari pelanggan, memperlancar rantai pasokan, dapat memberikan produk yang tepat untuk pelanggan yang sesuai dan di waktu yang akurat.    Semua hal tersebut, membantu meningkatkan nilai pembelian serta menarik pelanggan baru sambil mempertahankan pelanggan yang sudah ada.    Intinya, big data digunakan oleh perusahaan FMCG untuk mendapatkan insight berdasarkan data sehingga bisa menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi dari sebelumnya.  

Telekomunikasi

Menurut penelitian yang dilakukan oleh Mckinsey, dengan mendigitalisasi layanan pelanggan dapat meningkatkan kepuasaan mereka hingga 33% dan dapat memotong biaya sampai 35%.   Penggunaan big data ini membantu perusahaan telekomunikasi untuk memprediksi periode penggunaan jaringan yang paling substansial, mengidentifikasi masalah yang dihadapi oleh pelanggan dalam tagihan pembayaran, menganalisis akar penyebab dari suatu masalah  untuk mencegah perpindahan pelanggan ke provider lain.  

Perbankan dan Keuangan

Big data dalam bidang keuangan bisa digunakan untuk memonitor kondisi atau aktivitas pasar keuangan. Penggunaan network analytics dan NLP bisa menangkap aktivitas trading ilegal di pasar keuangan.  Industri keuangan juga bergantung pada big data untuk menganalisa risiko bisnis. Hal ini meliputi anti pencucian uang (Anti Money Laundry), manajemen risiko perusahaan (risk management), pengenalan pelanggan, dan mitigasi penipuan (anti fraud).

Komunikasi, Media, dan Hiburan

Pada bidang ini big data bisa berperan dalam menciptakan profil konsumen yang rinci. Ini dapat digunakan untuk menciptakan konten bagi target penonton yang berbeda, merekomendasikan konten sesuai permintaan, dan mengukur performa konten.  Layanan streaming musik misalnya mengoleksi data dari jutaan pengguna dan menganalisa data tersebut untuk memberikan rekomendasi musik bagi setiap individu.

Penyedia Layanan Kesehatan

Sektor pelayanan kesehatan memiliki akses data yang besar. Rumah sakit bisa menggunakan data yang dikumpulkan dari aplikasi mobile. Data tersebut dapat digunakan untuk tes medis bagi semua pasien.  Data kesehatan publik dan  data geospasial dapat digunakan untuk menciptakan data visual yang mengidentifikasi informasi kesehatan seperti melacak penyebaran penyakit kronis.

Pendidikan

Big data bisa digunakan untuk bidang pendidikan. Misalnya untuk sistem manajemen dan pembelajaran di universitas.  Saat mahasiswa masuk ke dalam sistem, maka bisa dikumpulkan data perkembangannya. Selain itu, juga dapat digunakan untuk mengukur efektivitas guru.  Performa guru dapat diukur sesuai jumlah murid, mata pelajaran, demografi murid, aspirasi murid, dan variabel lainnya.

Manufaktur dan Sumber Daya Alam

Di industri sumber daya alam, mahadata akan membantu memprediksi model dari pembuatan keputusan yang digunakan berdasarkan integrasi data. Data tersebut dapat berupa geospasial, grafik, teks, dan temporal data.  Mahadata juga dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah manufaktur seperti kemampuan rantai pasokan.

Transportasi

Bidang transportasi bisa menerapkan teknologi ini baik itu oleh pemerintah, swasta, atau individu. Pemerintah bisa menggunakan teknologi ini untuk mengendalikan kemacetan, perencanaan rute, sistem transportasi cerdas, dan lain-lain.  Individu juga dapat menggunakannya untuk merencanakan rute perjalanan agar bisa menghemat bahan bakar dan waktu. Adanya teknologi ini bisa membantu berbagai sektor kehidupan. Big Data sekarang juga menjadi bagian yang cukup penting dalam menjalankan sebuah bisnis.  Perusahaan bisa memanfaatkan teknologi big data untuk berbagai bidang. Ada banyak keuntungan yang bisa didapatkan jika memanfaatkan teknologi data besar ini seperti mempermudah pemasaran, operasional, dan pengambilan keputusan.  

Memajukan Bisnis dengan Lokasi Intelligence

Seperti yang sudah dijelaskan pada artikel diatas, big data sendiri sudah banyak diterapkan di berbagai bidang seperti kesehatan dan pendidikan.    Sementara itu, di dunia bisnis, big data salah satunya dimanfaatkan untuk mengumpulkan informasi mengenai konsumen dengan tujuan untuk menemukan cara terbaik dalam berinteraksi dengan mereka.    Hal tersebut juga bisa disebut dengan digital customer intelligence. Kumpulan dan analisis dari data konsumen tersebut dapat membantu perusahaan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik karena berdasarkan data.   Selain itu, informasi tersebut dapat digunakan untuk memahami kebutuhan konsumen dan menentukan strategi apa yang tepat untuk diterapkan dalam bisnis.    LOKASI Intelligence sebagai platform yang mengintegrasikan antara big data dan machine learning mampu memberikan informasi mengenai konsumen seperti demografi, preferensi, kepadatan suatu wilayah,  perilaku konsumen misalnya perpindahan orang, sosial ekonomi status, dan lainnya.    Jika data konsumen yang dimiliki oleh perusahaan digabungkan dengan data yang dihasilkan oleh LOKASI Intelligence hasil yang didapatkan akan lebih maksimal.     Pelajari lebih lanjut bagaimana kami membantu para pelaku usaha untuk mengembangkan bisnis mereka dengan menghubungi [email protected] atau WhatsApp di 087777977731.