Big Data Analytics adalah proses mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis sejumlah besar data untuk mengungkap pola tersembunyi, korelasi, dan wawasan bermakna lainnya. Ini membantu organisasi memahami informasi yang terkandung dalam data mereka dan menggunakannya untuk memberikan peluang baru untuk meningkatkan bisnis mereka, menghasilkan operasi yang lebih efisien, keuntungan yang lebih tinggi, dan pelanggan yang lebih senang.
Untuk menganalisis volume data yang begitu besar, aplikasi Big Data Analytics memungkinkan analis data besar, ilmuwan data, pemodel prediktif, ahli statistik, dan pemain analitik lainnya untuk menganalisis volume data terstruktur dan tidak terstruktur yang terus bertambah. Ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak dan aplikasi khusus.
Dengan menggunakan alat ini, data mining, Text Mining, analisis prediktif, peramalan, dan manipulasi data lainnya dapat dilakukan; semua proses ini dilakukan secara terpisah dan merupakan bagian dari analitik berkinerja tinggi.
Penggunaan alat dan perangkat lunak Big Data Analytics memungkinkan organisasi untuk memproses data dalam jumlah besar dan memberikan wawasan yang berarti yang mengarah pada keputusan bisnis masa depan yang lebih baik.
Mengapa Big Data Analytics penting?
Organisasi atau perusahaan dapat menggunakan sistem dan perangkat lunak analitik Big Data untuk membuat keputusan berdasarkan data yang dapat meningkatkan hasil terkait bisnis.
Manfaatnya mungkin termasuk pemasaran yang lebih efektif, peluang pendapatan baru, personalisasi pelanggan, dan peningkatan efisiensi operasional. Dengan strategi yang efektif, keuntungan tersebut dapat memberikan keunggulan kompetitif atas pesaing .
Bagaimana cara kerja Big Data Analytics ?
Analis data, ilmuwan data , pemodel prediktif, ahli statistik, dan profesional analitik lainnya mengumpulkan, memproses, membersihkan, dan menganalisis volume data transaksi terstruktur yang terus bertambah serta bentuk data lain yang tidak digunakan oleh BI konvensional dan program analitik.
Berikut adalah ikhtisar dari empat langkah proses Big Data Analytics :
1. Data profesional mengumpulkan data dari berbagai sumber yang berbeda. Seringkali, disebabkan oleh campuran data semi terstruktur dan tidak terstruktur. Meskipun setiap organisasi akan menggunakan aliran data yang berbeda, beberapa sumber umum meliputi:
- Data aliran klik internet ;
- Log server web;
- Aplikasi awan;
- Aplikasi seluler;
- Konten media sosial;
- Teks dari email pelanggan dan tanggapan survei;
- Catatan ponsel; dan
- Data mesin ditangkap oleh sensor yang terhubung ke internet of things (IoT).
Data disiapkan dan diproses .
2. Setelah data dikumpulkan dan disimpan di gudang data atau data lake , profesional data harus mengatur, mengonfigurasi, dan mempartisi data dengan benar untuk kueri analitik. Persiapan dan pemrosesan data yang menyeluruh menghasilkan kinerja yang lebih tinggi dari kueri analitis.3. Data dibersihkan untuk meningkatkan kualitasnya. Data profesional menggosok data menggunakan alat skrip atau perangkat lunak kualitas data. Mereka mencari kesalahan atau inkonsistensi, seperti duplikasi atau kesalahan pemformatan, dan mengatur dan merapikan data.4. Data yang dikumpulkan, diproses, dan dibersihkan dianalisis dengan perangkat lunak analitik. Ini termasuk alat untuk:
- Penambangan data , yang menyaring kumpulan data untuk mencari pola dan hubungan
- Analitik prediktif, yang membangun model untuk memperkirakan perilaku pelanggan dan tindakan, skenario, dan tren masa depan lainnya
- Pembelajaran mesin, yang memanfaatkan berbagai algoritme untuk menganalisis kumpulan Big Data
- Pembelajaran mendalam , yang merupakan cabang pembelajaran mesin yang lebih maju
- Perangkat lunak penambangan teks dan analisis statistik
- Kecerdasan buatan (AI)
- Perangkat lunak intelijen bisnis utama
- Alat visualisasi data
Teknologi utama di balik big Data Analytics
Analytics mencakup berbagai teknik yang membantu Anda mendapatkan informasi paling berharga dari data Anda.
Hadoop
Kerangka kerja sumber terbuka banyak digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah besar dan menjalankan berbagai aplikasi pada tumpukan perangkat keras komoditas. Karena variasi dan kuantitas data yang terus meningkat, model komputasi terdistribusi menyediakan akses data yang lebih cepat dan telah menjadi teknologi utama yang digunakan dalam data besar.
Data Mining
Setelah data disimpan dalam sistem manajemen data, Anda dapat menggunakan teknik Data Mining untuk menemukan pola untuk analisis lebih lanjut dan menjawab pertanyaan bisnis yang kompleks. Dengan data mining, semua data duplikat dan noise dapat dihapus dan hanya informasi yang relevan untuk mempercepat langkah pengambilan keputusan yang benar yang ditampilkan.
Text Mining
Dengan text mining, kita dapat menganalisis data tekstual dari web, seperti komentar, suka media sosial, dan sumber berbasis teks lainnya seperti email; kita dapat mengidentifikasi apakah email adalah spam. Text Mining menggunakan teknik seperti pembelajaran mesin atau pemrosesan bahasa alami untuk menganalisis sejumlah besar data dan menemukan pola.
Analisis prediktif
Analitik prediktif menggunakan data, algoritme statistik, dan teknik pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi hasil di masa mendatang berdasarkan data historis. Ini semua tentang memberikan hasil terbaik di masa depan sehingga organisasi dapat memiliki keyakinan dalam keputusan bisnis mereka saat ini.
Manfaat Big Data Analytics
Big Data Analytics telah menjadi populer di berbagai organisasi. Analytics banyak digunakan oleh organisasi di industri e-niaga, media sosial, perawatan kesehatan, perbankan, industri hiburan untuk memahami pola, mengumpulkan dan memanfaatkan wawasan pelanggan, deteksi penipuan, memantau aktivitas pasar keuangan, dan banyak lagi.
Baca Juga: Apa itu Data? Pengertian dan Fungsi Data
Mari kita ambil industri e-commerce sebagai contoh:
Data besar digunakan dalam industri e-commerce seperti Amazon, Flipkart, Myntra dan banyak situs belanja online lainnya.
Mereka mengumpulkan data pelanggan dengan berbagai cara seperti
- Kumpulkan informasi tentang apa yang dicari pelanggan.
- informasi tentang preferensi mereka.
- Informasi tentang popularitas produk dan banyak data lainnya.
Dengan menggunakan jenis data ini, organisasi dapat memperoleh pola dan memberikan layanan pelanggan terbaik, seperti:
- Menampilkan produk populer yang sedang dijual.
- Menunjukkan produk yang terkait dengan produk yang dibeli pelanggan.
- Berikan transisi uang yang aman dan identifikasi jika ada transaksi penipuan yang dilakukan.
- Perkiraan permintaan produk dan banyak lagi.
Kesimpulan
Big Data sebagai alat andalan suatu perusahaan atau oragnisasi. Banyak organisasi menggunakan lebih banyak analitik untuk mendorong tindakan strategis dan menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih baik. Sedikit perubahan dalam efisiensi atau penghematan cost dapat menghasilkan keuntungan besar, itulah sebabnya sebagian besar organisasi beralih ke data besar (big data).
Nah, Jadi itulah pembahasan kita mengenai Big Data Analistic. Semoga pembahasan ini bermanfaat untuk anda dan teman atau kerabat anda. Jika anda memiliki pertanyaan, silahkan ajukan pertanyaan anda di kolom komentar. Terima kasih telah berkunjung di blog kami, sampai jumpa pada postingan kami yang lainnya.
Referensi:
https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/big-data-analytics
https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/big-data-analytics
Posting Komentar untuk "Apa itu Big Data Analytic? Bagaimana Cara Kerja Big Data Analitics"