Apa itu Big Data, dan Mengapa Itu Penting – Panduan Utama untuk Big Data

Big Data adalah ide inovatif yang menangani sejumlah besar data yang ada di dunia saat ini. Jika Anda tidak tahu bagaimana perusahaan data besar menangani data dalam jumlah besar, baca panduan ini untuk mempelajari segala sesuatu tentang layanan analisis data besar dan perusahaan data besar teratas tahun 2022.

Saat ini, beberapa aplikasi sosial tersedia, yang mengarah ke asimilasi data secara besar-besaran setiap hari. Tidak ada keraguan bahwa pengguna harian terhubung di media sosial dan berbagi data. Bahkan semua bisnis dan perusahaan berbagi data rahasia di seluruh dunia. Jangan salah mengira bahwa data akan berada dalam volume terbatas. Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana perusahaan dan pengguna data besar menangani sejumlah besar data? Di sini Big Data ikut bermain. Blog ini akan menjelaskan setiap aspek yang terkait dengan data besar, layanan analisis data besar, dan perusahaan data besar teratas tahun 2022. Tapi pertama-tama, mari kita pahami apa itu data besar.

Big Data – Ringkasan Singkat

Menurut Gartner, data besar adalah data aset dengan jumlah, kecepatan, dan variasi yang sangat besar yang membutuhkan jenis pemrosesan data yang unik dan hemat biaya untuk interpretasi dan proses pengambilan keputusan yang lebih baik. Oleh karena itu, Big Data mengacu pada volume data yang rumit dan sangat besar yang harus diproses dan dievaluasi untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat.

Data besar mengacu pada data yang terlalu banyak untuk disimpan dan diproses oleh perangkat fisik. Sebaliknya, istilah tersebut mengacu pada sistem cloud yang memungkinkan banyak mesin untuk digabungkan menjadi satu sumber daya. Misalnya, kecerdasan buatan mengenali benda, orang, dan emosi dengan menganalisis miliaran foto publik dari media sosial. Demikian pula, mesin periklanan digital menyaring miliaran konten untuk menemukan iklan yang relevan bagi mereka.

Jenis Data Besar

Kategori data besar berikut ini relevan di semua tingkat analitik. Saat bekerja dengan sejumlah besar data, perusahaan analitik data besar harus terlebih dahulu memahami dari mana data asli berasal dan bagaimana memproses data sebelum dievaluasi.

Oleh karena itu, ekstraksi data harus cepat agar proyek dapat bermanfaat. Mari kita lihat berbagai jenis data besar karena Anda telah memahami arti data besar.

Tersusun

Data terstruktur nyaman dalam menangani data besar. Ini terorganisir dengan baik, dengan dimensi yang ditentukan oleh parameter yang telah ditentukan sebelumnya yang membantu dalam pemrosesan, penyimpanan, dan pengambilan data. Selain itu, ini mengacu pada materi yang dipesan dengan rapi yang disimpan dan dipulihkan dengan cepat dari database menggunakan metode mesin pencari yang mudah.

Misalnya, tabel karyawan yang dirancang berada di database perusahaan untuk mengatur detail karyawan, peran kerja, gaji, dan informasi lainnya.

tidak terstruktur

Semua data tidak dikuratori dengan hati-hati dan diurutkan sebagai data terstruktur. Menurut penelitian, hanya sekitar 20% dari semua data berada di bawah data terstruktur. Data tidak terstruktur adalah tipe data yang tidak memiliki bentuk atau pola tertentu. Sementara data terstruktur mempercepat proses, data tidak terstruktur membutuhkan waktu dan usaha.

Dengan demikian, memproses dan menganalisis data yang tidak terstruktur menjadi sangat sulit dan memakan waktu. Hampir setiap tindakan yang Anda lakukan dengan komputer menghasilkan data yang tidak terstruktur. Tidak ada yang mendikte panggilan telepon mereka atau menambahkan tag bermakna dengan setiap tweet yang mereka tulis.

Semi terstruktur

Tipe data ini merupakan campuran dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Sebagian besar waktu, itu mengkonversi ke data tidak terstruktur dengan metadata. Pertama, itu dibuat, seperti waktu, tempat, cap ID perangkat, email, atau tag semantik nanti dalam data.

Lebih khusus lagi, ini mencakup data yang, meskipun tidak dikategorikan di bawah repositori (basis data) tertentu, memiliki informasi atau tag penting yang memisahkan bagian-bagian berbeda di dalam data.

Nah, ini semua tentang berbagai jenis data besar.

Dampak Big Data terhadap Pertumbuhan Bisnis

Data besar memengaruhi perusahaan untuk mengelola sejumlah besar data secara lebih efisien. Sesuai studi Grand View Research Inc, data besar akan mencapai USD 123,23 miliar pada tahun 2025. Akibatnya, perusahaan analitik data besar akan menemukan kebenaran tersembunyi yang tidak dapat diakses oleh pesaing mereka dengan jumlah yang dapat mereka kumpulkan dari infrastruktur data dan klien. Oleh karena itu, bisnis merestrukturisasi arsitektur data mereka, menggabungkan data, dan menghapus teknik lama. Alasan bisnis menggunakan big data adalah sebagai berikut:

• Perusahaan bertujuan untuk meningkatkan dukungan pelanggan dengan data besar, yang membantu meningkatkan keuntungan. Selain itu, beberapa bisnis ingin meningkatkan hubungan pelanggan mereka. Tujuan lain melibatkan target pemasaran yang baik, penghematan biaya, dan efisiensi operasional yang lebih besar.
• Aplikasi data besar memungkinkan bisnis untuk menyimpan data dalam jumlah besar sambil menghemat uang. Kecerdasan berbasis cloud dan Hadoop adalah dua contoh teknologi tersebut. Mereka membantu perusahaan dalam menganalisis data dan membuat keputusan yang lebih baik. Selain itu, pelanggaran data memerlukan peningkatan perlindungan, yang mungkin disediakan oleh teknologi. Akibatnya, data besar meningkatkan organisasi secara sosial dan ekonomi. Oleh karena itu, banyak lembaga pemerintah telah mengembangkan kebijakan untuk mendorong pertumbuhan big data.
• Otomatisasi proses robotik meningkatkan produktivitas operasional dengan bantuan data besar. Sejumlah besar data real-time dapat diperiksa sekali dan diintegrasikan ke dalam operasi bisnis untuk pengambilan keputusan otomatis. Selain itu, pengumpulan dan penyimpanan data menjadi otomatis dengan infrastruktur TI yang skalabel dan biaya layanan cloud yang lebih rendah.
• Data besar juga mengungkap peluang bisnis yang sebelumnya belum ditemukan karena ketidakmampuan untuk mengevaluasi sejumlah besar data. Bahkan kumpulan data yang kompleks dapat membuat produk baru atau mengubah yang sudah ada. Dalam dunia persaingan, data kepemilikan menjadi sangat berharga.
• Bisnis sekarang dapat mengevaluasi informasi secara instan dan membuat keputusan yang cerdas dan bijaksana karena teknologi analitik data yang cepat untuk memperhitungkan sumber data baru.

Perusahaan Big Data Menggunakan Kasus

Beberapa masalah bisnis dan kasus penggunaan mendapat manfaat dari layanan analitik data besar. Tercantum di bawah ini adalah beberapa contoh:

Analisis Pelanggan

Perusahaan besar menganalisis data pelanggan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, konversi, dan retensi.

Pencegahan Penipuan

Data besar membantu dalam mendeteksi transaksi dan pola berbahaya di dalam perusahaan. Mereka mungkin menunjukkan perilaku curang, serta mitigasi risiko.

Optimasi Harga

Analisis data besar membantu bisnis mengoptimalkan harga mereka untuk produk dan layanan, yang menghasilkan peningkatan pendapatan.

Analisis Operasional

Banyak bisnis ingin meningkatkan kinerja operasional mereka dan menggunakan aset mereka dengan lebih baik.

Akibatnya, perusahaan dapat menggunakan analisis data besar untuk melepaskan metode agar berjalan lebih efektif dan meningkatkan kinerja.

Perusahaan Analisis Data Besar Teratas tahun 2022

Setiap perusahaan besar menggunakan data besar. Ini membantu perusahaan membuat penilaian yang lebih baik dalam waktu yang lebih singkat, membuat pekerjaan mereka lebih mudah diakses dan menguntungkan. Bahkan data yang sangat besar memungkinkan bisnis untuk memahami kebutuhan pelanggan mereka dengan lebih baik dan berpartisipasi dalam percakapan pribadi secara real-time dengan mereka. Mari kita lihat perusahaan big data teratas tahun 2022 yang akan mengimplementasikan big data dalam operasi mereka.

Amazon

Amazon adalah pelopor, pengecer online. Mereka melacak setiap informasi tentang pembeli mereka untuk mengetahui bagaimana mereka membelanjakan uang mereka untuk produk tertentu. Data ini dikumpulkan untuk dimasukkan ke dalam algoritme periklanan media sosial yang meningkatkan interaksi pelanggan, mengusulkan item, meningkatkan pengalaman dan layanan konsumen, dan banyak lagi.

Google

Perusahaan analitik data besar Google mencari tahu apa yang diinginkan pengguna darinya dengan bantuan data besar. Pertama, berdasarkan riwayat pencarian, geografi, dan tren, Google mendapatkan preferensi pengguna. Kemudian, melalui algoritma yang melakukan estimasi canggih, dan kemudian Google menampilkan daftar terindeks yang diurutkan atau ditempatkan berdasarkan kepentingan dan otoritas untuk memenuhi kebutuhan konsumen.

Terakhir, Google menunjukkan peringkat hasil pencarian terkait relevansi yang disesuaikan dengan kebutuhan pengguna. Situs yang diindeks, alat pemfilteran, umpan waktu nyata, halaman data grafik, pencarian tekstual dan struktural, penerjemah google, dan teknologi lainnya memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik.

Netflix

Netflix mengumpulkan informasi untuk memahami persyaratan, pilihan, dan pola preferensi pengguna yang lebih baik. Nantinya, big data mengantisipasi apa yang dinikmati setiap pengguna dan membuat daftar rekomendasi konten khusus. Netflix telah meningkat ke titik yang sekarang mengembangkan konten asli untuk pelanggannya.

Data adalah elemen kunci yang mendorong algoritme rekomendasi dan keputusan pembuatan kontennya. Perusahaan menggunakan berbagai titik data, termasuk judul yang dilihat, peringkat pengguna, genre yang disukai, dan seberapa sering pemirsa menjeda pemutaran.

American Express

Perusahaan kartu kredit ini memindai sejumlah besar data konsumen untuk mengidentifikasi karakteristik yang dapat menunjukkan loyalitas pengguna. Itu juga menggunakan Big Data untuk membuat model prediktif yang kompleks untuk memeriksa transaksi sebelumnya dan 115 elemen lainnya untuk mengantisipasi pengurangan klien. Akibatnya, American Express dapat mendeteksi 24% akun pelanggan yang kemungkinan akan ditutup dalam waktu dekat menggunakan solusi dan kemampuan Big Data.

Menguraikan V dari data besar

" 5 V's of Big Data " adalah lima sifat dasar dari big data yang membantu dalam memahami dengan lebih baik bagian-bagian penting dari big data. Mari kita telusuri 5 V big data, yang membantu bisnis mengetahui bagaimana Big Data bekerja lebih baik untuk mereka.

1. Kecepatan

Tingkat di mana data akan dihasilkan dan ditransfer dikenal sebagai kecepatan. Kecepatan ini meningkat seiring dengan peningkatan teknologi jaringan dan perangkat keras, memungkinkan bisnis untuk merekam lebih banyak titik data secara bersamaan.

Misalnya, Berbagai perangkat kesehatan kini tersedia untuk memantau pasien dan mengumpulkan data di industri perawatan kesehatan. Jadi, data yang diperoleh dari perangkat medis di rumah sakit hingga perangkat wearable harus segera dikirim dan dianalisis.

2. Volume

Volume mengacu pada jumlah data yang dikumpulkan. Oleh karena itu, besaran pasti dari big data ditentukan oleh informasi yang diperoleh. Sebagai contoh; Jika dibandingkan dengan data e-niaga untuk bisnis kecil, analisis pelanggan dari database Netflix akan sangat besar. Keduanya, bagaimanapun, dapat dianggap sebagai Big Data karena mereka mengumpulkan sejumlah besar data.

3. Variasi

Istilah "varietas" mengacu pada berbagai tipe data yang tersedia. Misalnya, suatu organisasi dapat memperoleh data dari berbagai sumber, masing-masing dengan nilai yang berbeda.

Ini mungkin baik di dalam maupun di luar organisasi. Misalnya, ini dapat mencakup menjalankan analisis sentimen pada ulasan produk untuk mengidentifikasi positif atau negatif. Data besar dapat membantu dengan cepat mengetahui skor “% ulasan positif”.

4. Nilai

Nilai data yang dikumpulkan dikenal sebagai nilai. Beberapa Big Data perusahaan mungkin sia-sia dalam membuat pilihan atau mencapai hasil. Di sisi lain, perusahaan dapat memperoleh dan memelihara sejumlah besar data yang tidak memiliki nilai untuk tujuan kepatuhan.

Namun, untuk mengumpulkan Big Data secara sukarela, perusahaan harus menganalisis dengan tepat data apa yang dikumpulkan dan bagaimana hal itu dapat membantu perusahaan. Mungkin disarankan untuk berhenti mengumpulkan informasi jika data tidak banyak digunakan sekarang atau dalam beberapa hari mendatang. Data yang tidak berguna mungkin menjadi sumber gangguan.

5. Kebenaran

Kualitas atau keandalan data dikenal sebagai kebenaran. Tidak ada gunanya mengumpulkan Big Data jika Anda tidak yakin dengan keakuratan analisis yang dihasilkan. Umumnya, kejujuran menggambarkan tingkat kepastian dalam data yang dikumpulkan. Sayangnya, data terkadang menjadi berantakan dan membingungkan untuk digunakan.

Jika informasi hilang, volume data yang sangat besar dapat menghasilkan lebih banyak kekacauan daripada solusi. Misalnya, jika Anda memasukkan semua data pesanan, khususnya pembelian yang curang atau dibatalkan, Anda tidak dapat mengandalkan studi tingkat konversi e-niaga karena telah meningkat secara artifisial.

Big Data: Apa Masa Depannya?

Selama beberapa tahun ke depan, pasar data besar kemungkinan akan berlipat ganda. Alasan yang signifikan adalah pertumbuhan yang cepat dari data yang terorganisir dan tidak terstruktur. Meningkatnya dominasi teknologi di segala aspek kehidupan dan maraknya penggunaan ponsel menjadi beberapa faktor lainnya. Ini mengarah pada pembuatan jumlah data yang lebih signifikan. Selama periode proyeksi, kebutuhan analisis data yang meningkat akan meningkatkan permintaan akan data besar. Juga, karena peningkatan margin keuntungan, jumlah bisnis digital di industri ini berkembang pesat.

Sektor lain, seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan energi, sangat bergantung pada layanan analitik data besar untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Misalnya, perusahaan analitik data besar internasional ritel memperoleh $ 4,85 miliar pada tahun 2020 dan akan tumbuh menjadi $ 25,56 miliar pada tahun 2028, dengan CAGR 23,1 persen antara tahun 2021 dan 2028.

Penggunaan data besar secara cerdas dalam operasi biasa memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan berdasarkan data dengan cepat terhadap perubahan pasar, yang secara langsung memengaruhi laba bersih. Selain itu, persaingan terus meningkat di semua sektor, membuat perusahaan tidak memiliki ruang untuk kesalahan dan memerlukan analisis ujung ke ujung dan teknik inovasi untuk tetap kompetitif.

Catatan Akhir

Tidak diragukan lagi, Big Data mengubah lanskap. Faktanya adalah bahwa mempelajari cara menggunakan aliran data saat ini secara efisien akan membantu perusahaan data besar untuk tumbuh lebih baik dengan kesimpulan yang lebih tepat. Aspek vital dari Big Data adalah keragamannya, bukan ukurannya. Untuk mendapatkan wawasan yang relevan, Anda tidak perlu mengkaji banyak data; Anda hanya perlu memastikan bahwa Anda menganalisis data yang benar.

Untuk benar-benar mendapatkan manfaat dari revolusi data, mulailah menggunakan layanan analitik data besar yang dapat memberi Anda panorama lengkap tentang konsumen, pasar, dan pesaing Anda. Semua dapat digunakan sebagai data dengan teknologi data besar modern saat ini, menawarkan akses yang belum pernah ada sebelumnya kepada bisnis ke elemen pasar.