Apakah kamu pernah bertanya-tanya apa yang terjadi dengan data yang kamu masukkan ke dalam internet? Apakah pernah merasa ada orang dari bank yang menghubungimu lewat telepon?
Nah, mereka menggunakan big data analytics untuk menganalisis data seseorang yang dianggap potensial untuk perusahaan mereka. Dari manakah mereka mendapatkan data kita?
Yuk, kenali lebih jauh mengenai big data analytics ini.
Apa Itu Big Data Analytics?
© Pexels
Sebelum membahas lebih jauh mengenai analytics, mari bahas terlebih dahulu apa itu big data. Big data merupakan istilah khusus yang digunakan untuk data yang melebihi kapasitas pemrosesan database konvensional.
Hal itu karena data itu berjumlah telalu besar, bergerak terlalu cepat, dan tidak sesuai dengan kemampuan struktural dari arsitektur database tradisional.
Big data disiapkan oleh perusahaan-perusahaan besar, firma ataupun organisasi. Data-data ini diambil, diolah, dan digunakan oleh perusahaan untuk kepentingan tertentu.
Nah, keseluruhan proses untuk mengumpulkan, merapikan, menganalisis big data yang disebut dengan big data analytics.
Banyak manfaat dari big data analytics khususnya untuk perusahaan. Salah satunya adalah untuk mengidentifikasi kesempatan-kesempatan baru.
Contohnya, jika ada sponsored post yang lewat di timeline Instagram kamu dengan preferensi yang sesuai denganmu. Pasti kamu akan langsung membukanya kan?
Nah, kesempatan baru ini yang dimanfaatkan oleh perusahaan dengan menggunakan big data. Selain mereka diuntungkan, customer pun juga senang karena ada rekomendasi yang sesuai dengan kebutuhan dan kesukaan mereka.
Jadi, big data analytics dapat dikatakan dapat menguntungkan dua pihak, pihak customer dan perusahaan. Selain itu, ada juga keuntungan lain dari big data, lho! Apa saja itu?
- mengurangi biaya produksi
- mempercepat mengambil keputusan
- mempermudah pembuatan produk baru sesuai dengan keinginan dan ekspektasi target market
© Glints.com
Cara Kerja Big Data Analytics
© Pexels
Tidak ada satu aplikasi khusus yang bisa membuat big data terkumpul secara sendirinya. Hal ini dilakukan dengan beberapa cara serta gabungan dari beberapa aplikasi atau software untuk bisa mengumpulkan semuanya.
Jadi, bagaimana cara kerja dari big data analytics?
1. Machine learning
Untuk mengumpulkan data, mesin yang berbasis AI digunakan sebagai mesin pencarian. Mesin ini dengan cepat mencari serta mempelajari data yang akan diambil.
Secara otomatis mesin akan menghasilkan model lain yang bisa menganilisis data lebih besar, kompleks, akurat, serta penyampaian yang lebih cepat lagi.
2. Data management
Sebelum memberikan data ke dalam perusahaan, data harus dikaji ulang dan dipastikan kepada instansi terkait.
Hal ini diperlukan agar data yang digunakan merupakan data yang berkualitas tinggi dan bukan merupakan data palsu yang dibuat-buat.
3. Data mining
Teknologi data mining berfungsi agar para data analyst memeriksa data berskala besar untuk menemukan pola-pola di dalam sebuah data. Hasil dari analisis ini dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan rumit perusahaan.
Dengan adanya teknologi data mining, para analyst dapat masuk ke dalam berbagai data, menandai hal-hal penting, serta membuat data menjadi salah satu solusi untuk mempengaruhi pengambilan keputusan.
4. Hadoop
Merupakan nama salah satu teknologi yang digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah yang sangat besar. Hadoop sendiri merupakan open-source-software yang dapat digunakan untuk menyampaikan data secara cepat.
5. In-memory analytics
Dengan menganalisis data menggunakan teknologi memori dalam sistem, para data analyst bisa mendapatkan insight sebuah data secara cepat.
Teknologi ini dapat menganalisis secara cepat, membuat algoritma baru, menciptakan model baru serta menghapus analisa yang dianggap keliru.
Teknologi ini diklaim bukan hanya dapat mempengaruhi pengambilan keputusan sebuah perusahaan, tetapijuga menciptakan berbagai skenario sebagai bahan pembelajaran.
6. Predictive analytics
Teknologi prediksi ini menggunakan data, alogritma statistik, teknik machine-learning untuk mengidentifikasi outcomes berdasarkan riwayat data yang pernah digunakan.
Predictive analytics akan menghasilkan prediksi-prediksi yang akan terjadi di masa depan, sehingga para perusahaan akan lebih percaya diri dengan keputusan apa yang akan mereka ambil nantinya.
7. Text mining
Dengan teknologi ini, data analyst dapat menganalisa dari tulisan yang berada di web, kolom komentar, buku, dan bagian web lainnya yang berbasis teks.
Biasanya text mining akan dipasang dalam blog, Twitter, survey, bahkan email untuk menemukan topik terhangat yang dapat menciptakan relasi perusahaan kepada (calon) pelanggannya.
Langkah Penerapan Big Data Analytics
© Unsplash
Dilansir dari Payumoney ada enam langkah dalam penerapan big data analytics. Langkah-langkah ini biasanya disebut sebagai The 6 Steps. Apa saja itu?
1. Data mining
Ada dua hal yang difokuskan dalam big data analytics yaitu data mining dan data extraction.
Secara sederhana, data extraction adalah sebuah proses pengumpulan data dari halaman web ke dalam database. Sementara itu, data mining adalah sebuah proses identifikasi dari insight yang berharga dari database.
2. Data collection
Big data tidak memiliki tombol “End”, sehingga data yang masuk ke dalam database akan terus bertambah seiring dengan pertumbuhan dunia.
Tidak hanya bertambah karena adanya data baru, data extraction harus terus dilakukan untuk mengumpulkan perubahan data yang terjadi dari tiap orang.
Data extraction akan memberikan info sedetail-detailnya dari setiap orang dan menciptakan berbagai macam skenario.
3. Data storing
Menyimpan sebuah data, apalagi data yang besar tentunya tidak bisa sembarangan.
Storage untuk penyimpanan data yang baik menyediakan infrastruktur yang memiliki mesin analisis data terbaru. Tak hanya itu, storage yang baik juga serta ruang penyimpanan dengan ukuran besar.
Banyak software yang digunakan untuk menyimpan data berskala besar. Beberapa contohnya adalah Hadoop, Cloudera, dan Talend.
4. Data cleaning
Data yang didapat dari proses big data analytics didapatkan secara keseluruhan melalui internet. Dari 100% data yang sudah didapatkan, kemungkinan ada 30%-40% data yang tidak akurat dan tidak dibutuhkan oleh perusahaan.
Maka dari itu, dibutuhkan data cleaning alias pembersihan data untuk menyaring data mana yang dibutuhkan atau tidak. Dari hal ini, data analyst tak perlu repot menganalisa dan mengira-ngira lagi data mana yang harus dipakai.
Melalui langkah ini, data analyst akan langsung mendapatkan data yang sesuai dengan kemauan perusahaan karena sudah tersortir secara otomatis.
5. Data analysis
Bagian terbesar dari big data analytics tentu saja analisis data. Ketika menganalisis data, data analyst akan masuk ke dalam pola sampai kebiasaan para audiens dan mencari mana yang paling dibutuhkan oleh klien.
Analisi merupakan proses mempertanyakan pertanyaan yang spesifik dan mencari jawaban yang benar. Qubole dan Statwing diklaim menjadi alat analisis yang sangat powerful untuk proses ini.
6. Data consumption
Data digunakan untuk keperluan dan kebutuhan yang berbeda oleh perusahaan, pemerintah, instansi bahkan organisasi.
Pertanyaannya, apakah semua orang dapat mengakses big data dan membuka data lewat internet? Tentu saja tidak bisa. Untuk melakukannya dibutuhkan data analyst yang handal dan mengerti bagaimana mengolah sebuah data.
Nah, apakah kamu adalah seorang data analyst yang sedang dicari oleh perusahaan-perusahaan di Indonesia? Cek lowongan data analyst di Glints yang sesuai dengan kriteria dan kemampuanmu.
