Apa yang Dimiliki 2018 untuk Industri Big Data – PromptCloud

Menurut IDC , pendapatan di seluruh dunia untuk data besar dan analitik bisnis akan tumbuh lebih dari $203 miliar pada tahun 2020. Salah satu tantangan terbesar yang dihadapi oleh siapa pun yang menjelajah ke data besar adalah transformasi data mentah menjadi informasi yang berwawasan luas. Pada tahun 2025, kami akan menghasilkan 180 Zettabytes data per tahun dan sebagian besar data ini akan berasal dari IoT. Kemajuan dalam IoT akan menjadi faktor utama pertumbuhan data besar. Karena data tumbuh dalam ukuran bersama dengan berbagai aplikasi dan kasus penggunaan bisnis, tahun-tahun mendatang pasti akan menjadi peristiwa besar di ruang data besar. Berikut adalah beberapa tren yang kemungkinan besar akan kita lihat dalam data besar selama 2018.

1. Analisis Preskriptif

Analitik preskriptif membantu memberikan solusi yang tepat pada waktu yang tepat, dalam konteks yang tepat. Data besar akan memainkan peran penting dalam memfasilitasi analitik preskriptif pada tahun 2018. Dengan kekuatan gabungan dari analitik dan matematika, analitik preskriptif dapat membantu pengusaha membuat keputusan yang lebih baik, yang mengarah ke tingkat produksi yang optimal dan pengalaman pelanggan yang ditingkatkan. Komputasi kognitif yang dikombinasikan dengan analitik dapat membawa data besar ke tingkat berikutnya dan menciptakan riak di seluruh dunia bisnis.

2. Wahyu data gelap

Data historis seringkali masih dibiarkan didigitalkan, dan ini merupakan penghalang utama bagi mereka yang mencoba memanfaatkan potensi data gelap ini. Data yang dicatat secara fisik sebelum era komputer masih memiliki nilai dalam hal analisis prediktif dan banyak metodologi analisis data lainnya. Di tahun 2018 ini, seiring dengan maraknya big data, akan ada upaya yang signifikan untuk pemulihan dan digitalisasi data historis yang masih gelap. Pengungkapan data historis tidak akan terjadi dalam semalam, tetapi manfaat memilikinya patut ditunggu karena dapat membantu membuat prediksi yang akurat untuk masa depan.

3. Peningkatan fokus pada kualitas data

Data besar, seperti namanya, selama ini lebih banyak tentang kuantitas daripada kualitas. Ketika kita berbicara tentang banyaknya data yang tersedia di luar sana, itu menghadirkan tantangan bersama dengan peluang. Masalahnya di sini adalah untuk menentukan data apa yang menjadi fokus dan apa yang harus diabaikan. Ini penting karena berfokus pada kumpulan data yang salah tidak akan memberikan hasil yang diharapkan untuk kebutuhan bisnis Anda dan selanjutnya membawa Anda pada kebingungan dan keputusan yang buruk. Kumpulan data mungkin tidak relevan dengan kasus penggunaan Anda, tidak akurat, atau bahkan rusak karena metode akuisisi data yang tidak tepat. Masalah ini sudah dibahas oleh para pakar industri dan 2018 kemungkinan akan fokus pada kualitas data selain dari kuantitas saja.

4. Menangani keamanan data

Industri data besar berkembang pesat dalam inovasi teknologi dan inilah yang membantu bisnis membangun hubungan yang baik dengan pelanggan mereka. Dalam hal penanganan dan keamanan data, adegannya tidak terlalu matang saat ini. Di tahun-tahun mendatang, keamanan data akan menjadi perhatian utama bagi pelanggan dan bisnis akan dipaksa untuk bertindak secara bertanggung jawab dan mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk mengamankan data dari pelanggaran keamanan. Jika pelanggan Anda tidak mempercayai Anda dengan data mereka, keterlibatan merek Anda akan sangat buruk. Keamanan data akan menjadi perhatian utama semua perusahaan di tahun 2018 dan sudah saatnya berinvestasi untuk mengatasi tantangan ini.

5. Mengintegrasikan aliran data baru

Perangkat IoT telah membuka sejumlah aliran data baru dan ini membawa wawasan yang belum pernah ada sebelumnya. IoT akan menjadi inti dari analisis data besar pada tahun 2018. Dengan meningkatnya jumlah perangkat IoT, bisnis telah mulai berinvestasi lebih banyak dalam agregasi data dari perangkat ini. Manfaat dari analisis tersebut tidak hanya terbatas pada bisnis: konsumen sama-sama mendapat manfaat dari optimalisasi sumber daya yang dimungkinkan dengan data sensor. Terlepas dari industri dan domain, hampir semua bisnis akan mulai memetik manfaat dari sumber data baru ini pada tahun 2018.

6. Spesialisasi peran pekerjaan

Karena revolusi digital telah mengubah setiap organisasi menjadi organisasi teknologi, peningkatan nilai data besar akan memaksa perusahaan untuk beradaptasi dengan cara tertentu. Bisnis harus menerapkan alat yang diperlukan untuk menangani berbagai tahap analitik data besar. Selain itu, para ahli terampil dari bidang ilmu data harus dipekerjakan untuk menangani berbagai tahapan dalam jalur data, seperti ekstraksi, transformasi, pemuatan, analitik, dll. Dengan permintaan akan profesional data yang berpengalaman ini, IBM memproyeksikan pasar kerja untuk profesional data besar akan tumbuh selama 2018 dari 364.000 pembukaan menjadi 2.720.000 pada tahun 2020.

7. Peningkatan penilaian aset data

Aset data sudah dinilai tinggi oleh sebagian besar organisasi bisnis. Mengurangi biaya operasional berbagai proses bisnis adalah salah satu aplikasi data teratas. Dengan cara ini, pengembalian dari analitik data besar menjadi mudah dilacak. Alat data besar yang lebih baru hadir dengan kemampuan pemrosesan data real-time yang canggih dan ini telah mempermudah untuk menetapkan nilai moneter untuk upaya akuisisi data. Dengan ini, data akan menjadi salah satu aset terpanas yang ingin diakuisisi oleh bisnis dalam waktu dekat.

8. Bangkitnya analitik sebagai layanan

Alat BI seperti Tableau terus menghadirkan fitur baru seperti sertifikasi data untuk membantu profesional data yang terampil untuk mencapai hasil bisnis yang diinginkan dengan cepat, bersama dengan lapisan abstraksi di atas proses manajemen data yang dulunya rumit. Hasil dari ini adalah dokumentasi dan metadata yang mudah diakses, yang akan sangat membantu pemangku kepentingan bisnis non-teknis. Sederhananya, 2018 akan menjadi sangat penting dalam kebangkitan analitik sebagai layanan.

9. Humanisme data

Humanisme data adalah proses memperkaya sifat pribadi dan unik dari data besar menggunakan visualisasi data. Tujuan utamanya adalah untuk mengubah data besar menjadi data kecil, sehingga menyederhanakan dan membuat data lebih ramah manusia. Hal ini akan semakin melengkapi upaya untuk fokus pada kualitas data daripada kuantitas. Kami berada di tengah ledakan data besar dan kemajuan teknologi untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data dengan biaya yang jauh lebih rendah dari sebelumnya akan membantu memajukan revolusi data ini sambil membuat hasilnya lebih mudah dikonsumsi oleh semua orang.

10. Menggabungkan alat analisis baru

Alat intelijen bisnis yang baru dan lebih baik memasuki pasar setiap hari untuk membantu bisnis lebih memahami operasi, pesaing, dan konsumen mereka. Augmented reality, AI, dan pembelajaran mesin akan diintegrasikan ke dalam analitik data besar dan hasilnya akan menjadi bisnis yang lebih efisien dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

11. Teknologi Kognitif

Teknologi kognitif akan membantu melengkapi mesin untuk melakukan tugas yang membutuhkan kecerdasan yang mirip dengan manusia. Dengan jumlah data yang meningkat, mencapai prestasi ini menjadi lebih mudah. Kita akan segera melihat mesin menangani tugas yang membutuhkan kognisi manusia seperti pengenalan tulisan tangan, pengenalan wajah, penyusunan strategi, penalaran, dan pembelajaran. Data besar akan mendorong inovasi di depan ini dan 2018 kemungkinan akan menyaksikan kemajuan luar biasa.

12. Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin tumbuh dengan sangat cepat dan ini berarti bahwa kami akan segera dapat memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar dengan kecepatan yang jauh lebih cepat dan memberikan hasil yang lebih akurat. Pertumbuhan dalam domain ini didorong oleh sejumlah besar data, algoritme yang disempurnakan, dan perangkat keras yang unggul. Prosesnya akan lebih disederhanakan pada tahun 2018 dan teknologi pembelajaran mesin akan menangani tugas-tugas seperti iklan waktu nyata, deteksi penipuan, dan analisis data.

Intinya

Data besar siap untuk tetap menjadi ruang yang terjadi pada tahun 2018 dan tren yang muncul mendukung klaim ini. Dari teknologi kognitif yang dapat digunakan untuk mengambil data gelap, data besar akan membantu mencegah pelanggaran keamanan, penipuan, dan membantu bisnis mencapai efisiensi dan pertumbuhan yang lebih tinggi. Semoga kemajuan dan tren ini membantu teknologi menjadi lebih mudah diakses dan aman.