Bagaimana Big Data akan Merevolusi Dunia Bisnis dalam Waktu Dekat: Bagian 2

Data besar telah memicu transformasi besar dalam cara perusahaan dan perusahaan akan menjalankan bisnis mereka di seluruh dunia. Di masa depan, banyak area fungsional yang membutuhkan intervensi manusia akan menjadi otomatis. Sama seperti Amazon menyarankan 'buku untuk dibeli', LinkedIn merekomendasikan 'Orang yang Mungkin Anda Kenal', Facebook memunculkan halaman yang mungkin Anda sukai; teknologi yang sama akan segera diterapkan ke bidang lain. Misalnya, dalam merekomendasikan pengobatan, mendiagnosis penyakit, dan mungkin dalam mengenali penjahat sebelum mereka melakukan kejahatan.

Data besar tentu akan menjadi pengubah permainan di tahun-tahun mendatang. Efek kolektif dari memulai praktik dan teknologi data besar ke dalam suatu organisasi akan menghasilkan perubahan transformasional. Data besar dapat memengaruhi berbagai fungsi di seluruh organisasi, mulai dari mendefinisikan ulang pengembangan produk, mengoptimalkan rantai pasokan, memengaruhi hubungan pelanggan secara positif, menjadikan bisnis berfokus pada data, meningkatkan operasi, dan banyak lagi. Eksekutif senior harus mulai mempertimbangkan bagaimana perusahaan mereka dapat memperoleh manfaat dari wawasan yang diperoleh dari implementasi data besar.

Prediksi Big Data untuk 2017 dan Selanjutnya

Saat kita melewati 2016 dan segera menyambut 2017, lebih banyak sensor, perangkat, teknologi, bisnis, dan bahkan orang akan bergabung dengan kereta musik big data. Berikut adalah area di mana data besar kemungkinan besar akan merevolusi bisnis.

Internet of Things (IoT)

Layanan cloud data besar adalah keajaiban IoT di balik layar. Neil Mendelson, Wakil Presiden, Big Data Advanced Analytics, Oracle, mengatakan memperluas layanan cloud tidak hanya akan menangkap data sensor tetapi juga memasukkannya ke dalam algoritma dan analitik data besar untuk memanfaatkannya secara efektif. Selain itu, layanan cloud IoT yang aman akan membantu produsen dalam menciptakan produk dan layanan baru yang mengambil tindakan pada data yang dianalisis dengan aman, tanpa campur tangan manusia.

Internet industri memadukan pembelajaran mesin, mesin-ke-mesin, dan komunikasi data besar untuk mengidentifikasi pola dan menyesuaikan operasi bisnis secara real-time. Dalam beberapa saat, internet industri akan berkembang menurut definisi untuk menggabungkan IoT. Segera, aliran data real-time akan mengubah apa yang mungkin melalui internet industri, memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan proses, mengajukan pertanyaan kritis, atau segera melihat pola tertentu. Seluruh industri seperti farmasi, energi, teknologi informasi, komunikasi, perbankan, dan pertanian akan dipengaruhi secara signifikan oleh kemampuan untuk memeriksa data historis dan real-time bersama-sama untuk membuat keputusan bisnis yang terinformasi dan cepat.

Kami akan maju sebagai masyarakat di mana informasi dan data itu sendiri akan menjadi komoditas penting perdagangan kami. Lisensi mikro, transaksi, dan pertukaran informasi yang dimonetisasi akan menjadi tugas penting karena jaringan mesin-ke-mesin dan otomatisasi kami memenuhi kebutuhan sehari-hari. Memiliki data, menilai data, dan berinovasi serta meningkatkan akan menjadi dasar bagi kesuksesan industri dan perusahaan.

Pembelajaran mesin

Data besar ada di mana-mana dan terintegrasi ke dalam aktivitas sehari-hari yang kita lakukan seperti berbelanja online, membaca peta, atau bahkan bepergian. Di masa mendatang, teknolog dan perusahaan akan mengalihkan fokus mereka dari data besar ke pembelajaran mesin dan memberikan wawasan proaktif. Selain itu, kecerdasan aktif akan menjadi fokus baru di mana perusahaan akan memanfaatkan teknologi seperti pembelajaran mesin dan analitik prediktif untuk memberikan solusi, yang menilai data 24/7 dan memberi tahu kami ketika peristiwa penting terjadi.

Di sisi lain, ada banyak kegembiraan tentang kecerdasan buatan (AI). Perusahaan besar dan bahkan startup melakukan investasi besar dalam AI. Namun demikian, kesuksesan bisnis akan diraih oleh perusahaan yang menerapkan lebih banyak teknik pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah rutin seperti menyediakan lebih banyak promosi produk, layanan, dan rekomendasi yang dipersonalisasi tanpa banyak keriuhan atau keributan. Perusahaan yang dapat mengubah ide-ide futuristik menjadi aplikasi praktis yang dapat dikelola, yang dapat digunakan secara efektif di seluruh organisasi, akan menuai lebih banyak keuntungan dan keuntungan dari investasi mereka. Tahun 2017 akan melihat teknologi AI seperti grafik properti (PG), pemrosesan bahasa alami (NLP), dan pembelajaran mesin (ML) diterapkan pada tantangan pemrosesan data biasa atau normal. Meskipun PG, NLP, dan ML sudah dapat diakses sebagai perpustakaan antarmuka pemrograman aplikasi (API) dalam data besar, perubahan baru akan mencakup penggunaan teknologi ini secara ekstensif dalam alat teknologi informasi yang mendukung ilmu data, analitik waktu nyata, dan aplikasi.

Kesehatan

Komputasi kognitif dan AI akan membentuk cara untuk pengobatan yang dipersonalisasi, membantu menyelamatkan nyawa orang-orang yang menderita penyakit langka, dan meningkatkan kondisi perawatan kesehatan di tahun-tahun mendatang. Saat ini, hanya 16 persen rumah sakit di AS yang menggunakan analitik prediktif, terlepas dari inisiatif pengobatan presisi Presiden Barack Obama dalam pidato Parlemen AS tahun 2015. Namun, kemajuan teknologi terkini yang menerapkan AI pada analitik prediktif data besar memungkinkan praktik pengobatan yang dipersonalisasi melalui data genom yang dipetakan dengan catatan medis elektronik pasien dan untuk menjawab pertanyaan tentang obat atau perawatan untuk penyakit langka. Di masa lalu, penelitian medis tentang penyakit baru dan perawatannya memakan biaya karena set sampel yang kecil tetapi tampaknya lebih layak dengan set data yang besar dalam data yang besar. Sekarang dimungkinkan untuk menggunakan pengobatan presisi dengan melibatkan jawaban atas pertanyaan tentang perawatan potensial untuk sub-populasi seperti wanita, orang dewasa yang lebih tua, anak-anak, dan etnis yang berbeda.

Mencegah Kejahatan

Untuk mengidentifikasi penjahat potensial sebelum mereka melakukan kejahatan apa pun, lembaga penegak hukum, khususnya di barat, beralih ke data besar. Informasi yang dibagikan secara publik ditambah dengan informasi dan data intelijen yang disediakan oleh kantor penegak hukum dan otoritas lokal membantu polisi menemukan pelanggar dan kegiatan kriminal dengan akurasi yang lebih tinggi sebelum masalah dimulai. Akibatnya, lembaga penegak hukum cenderung kurang reaktif, sehingga mengurangi risiko menembak atau menangkap orang yang salah. Juga, petugas polisi ini fokus pada hotspot kejahatan untuk menangkap penjahat begitu mereka keluar dari tempat persembunyian mereka. Melalui analitik data besar, misi yang direncanakan telah membantu lembaga penegak hukum untuk mengurangi atau mengendalikan tingkat kejahatan di kota-kota besar di seluruh dunia.

Menangani Bencana Alam

Setiap tahun, miliaran dolar dan ribuan nyawa hilang selama banjir, gempa bumi, kekeringan, atau bencana alam lainnya. Ilmuwan data mengakui nilai penggunaan teknik penambangan data untuk mengevaluasi bencana alam guna membantu memahami tren, menganalisis kerentanan populasi, dan memprediksi bencana di masa depan. Tujuan dari analisis tersebut adalah untuk membantu pemerintah di seluruh dunia untuk upaya bantuan, tanggap darurat, dan untuk merancang strategi untuk mitigasi bencana alam di masa depan. Perkembangan terbaru dalam data besar dan teknologi ilmu data telah membantu para ilmuwan data untuk menggunakan teknik deskriptif dan prediktif secara ekonomis dan akurat. Teknik-teknik ini berguna dalam mengidentifikasi populasi yang rentan terhadap bencana alam dengan menganalisis insiden masa lalu untuk menentukan pola yang mungkin mengidentifikasi populasi yang berisiko dan meningkatkan prediksi bencana di masa depan.

Dampak Big Data pada Bisnis

Edwin Miller, CEO 9Lenses, sebuah perusahaan teknologi yang berbasis di AS, mengatakan bahwa data besar memiliki dampak yang signifikan pada bisnis, mulai dari operasi rantai pasokan, pengembangan produk hingga hubungan pelanggan, dan akan terus berlanjut. Meskipun banyak yang mungkin tidak tahu tentang big data, hal itu tentu berdampak pada beberapa bisnis konvensional.

Capital One Financial Corporation yang berbasis di AS adalah contoh yang baik. Antara tahun 1990 dan 2000-an, industri kartu kredit menggunakan model penetapan harga yang seragam yang membebankan harga yang sama kepada setiap konsumen, kecuali Capital One. Perusahaan menggunakan model statistik, yang didasarkan pada data demografis dan kredit publik, untuk menyediakan produk yang disesuaikan kepada pelanggan. Inovasi tersebut memungkinkan perusahaan untuk memperoleh tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) 33 persen dari 1995 hingga 2003. Akibatnya, beberapa bank lebih fokus pada analitik data besar, memungkinkan mereka mencapai pertumbuhan 17 persen dalam pendapatan bersih tahunan mereka. , jika dibandingkan dengan bank-bank top Amerika seperti Bank of America sebesar 11 persen, Citigroup sebesar 11 persen, dan JP Morgan sebesar 6 persen dari tahun 2009 hingga 2015.

Walmart terus-menerus menggunakan analitik data besar untuk operasi, produk, dan layanan yang lebih baik. Pada 1990-an, perusahaan mengubah sektor ritel dengan mencatat setiap produk sebagai data dengan bantuan sistem yang dikenal sebagai tautan ritel. Sistem ini memungkinkan pemasok untuk mengawasi dan mengatur produk dan layanan mereka dengan memantau data mereka, termasuk perputaran persediaan, volume persediaan, margin kotor, dan persentase persediaan. Akibatnya, mereka mencapai risiko persediaan yang rendah dan biaya terkait lainnya.

Rolls Royce juga menerapkan big data, yang pada gilirannya telah mereformasi manufaktur mesin pesawat. Produsen mobil mewah ini secara rutin memantau sekitar 3.600 mesin, masing-masing memiliki beberapa sensor untuk memprediksi di mana dan kapan kerusakan mungkin terjadi. Perusahaan telah mengubah bisnisnya dari menjual mesin menjadi menjual mesin berkualitas dan layanan pemantauan, menagih pelanggan sesuai dengan penggunaan, perbaikan, dan penggantian. Saat ini, layanan tersebut menyumbang lebih dari 68 persen pendapatan tahunan mereka di divisi mesin pesawat.

Kesimpulan

Karena data besar masih berlangsung, cukup jelas bahwa perubahan yang dibawa oleh data besar akan mengubah bisnis, organisasi, dan bahkan masyarakat. Data besar akan tetap ada di sini dan bisnis perlu beradaptasi dengan paradigma baru ini. Perusahaan dapat menunda atau menunda dalam menerapkan strategi big data mereka, tetapi terbukti bahwa perusahaan yang telah menerapkan strategi mereka mengungguli rekan-rekan mereka. Jadi, kembangkan strategi big data Anda sekarang jika perusahaan Anda juga ingin menciptakan dan menyediakan produk dan layanan di era big data yang berkembang pesat.

Berencana untuk memperoleh data dari web? Kami di sini untuk membantu. Beri tahu kami tentang kebutuhan Anda.