Pendahuluan
Tantangan bagi direksi organisasi bisnis adalah bagaimana mengelola organisasi yang dipimpinnya agar sukses. Namun, direksi tersebut mengemban tanggungjawab untuk mengelola semua aktivitas dalam organisasinya. Mengawasi keberhasilan tiap departemen, mengawasi pasar pesaing secara keseluruhan, membuat & menjalankan peraturan kantor, serta berbagai hal lainnya, merupakan aktivitas yang harus dijalankan dengan baik oleh manajemen (direksi) untuk tujuan jangka panjang.
Manajemen suatu organisasi bisnis sangat membutuhkan hasil analisis data yang ekstensif dan kualitatif untuk mendukung berbagai keputusan yang akan dilakukan. Begitu pentingnya hasil analisis data bagi manajemen dalam suatu organisasi bisnis, maka tulisan ini akan mengangkat analisis big data yang merevolusi era digital. Tulisan ini akan mengangkat beberapa hal terkait analisis big data yang merevolusi era digital, mengacu pada artikel yang di tulis oleh Kodukula (2023)[1], yaitu: What is big data?, What is big data analysis?, Types of big data analytics, & How does big data analytics work?.
What is Big Data?
Big data didefinisikan sebagai data dengan variasi yang lebih besar, datang dalam volume yang lebih besar & seringkali dengan kecepatan yang lebih besar. Sederhananya, big data mengacu pada kumpulan data yang lebih besar dan masif dengan kompleksitas yang lebih tinggi, terutama data dari berbagai sumber. Kumpulan data ini sangat besar sehingga perangkat lunak manajemen data tradisional tidak dapat menanganinya. Namun, begitu banyak masalah bisnis yang dapat diselesaikan dengan data dalam jumlah besar yang sebelumnya tidak mungkin diselesaikan. Big data dapat merujuk pada informasi terstruktur & tidak terstruktur, walaupun sering dikaitkan dengan data tidak terstruktur. Karena memilih untuk mengikuti pola, data terstruktur diatur & dapat dicari. Data tidak terstruktur dapat dikategorikan sebagai “segalanya”, & dapat mencakup postingan di medsos, email, pertukaran informasi obrolan, audio, video, & sebagainya. Jenis data tidak terstruktur dapat diubah menjadi data terstruktur dengan menggunakan data mining tools.
What is Big Data Analysis?
Sebagian besar organisasi telah menyadari bahwa jika mereka mengambil semua data yang mengalir ke perusahaannya (berpotensi secara real-time), mereka dapat menerapkan analisis data dan memperoleh manfaat yang signifikan dari data tersebut. Hal ini terutama berlaku bila metode canggih seperti kecerdasan buatan digunakan. Namun, beberapa dekade sebelum istilah “big data” diciptakan, bisnis pada dasarnya menggunakan analisis dasar, yaitu angka-angka dalam file excel yang diperiksa secara individual untuk mengungkap wawasan & pola. Organisasi memanfaatkan kode sumber, teknologi, & proses analisis big data dalam membuat penilaian berdasarkan data di berbagai bidang guna meningkatkan tujuan bisnis.
Asuransi, bank, profesional kesehatan, jaringan kesejahteraan pemerintah negara bagian (AS), pengendalian lalu lintas, & hampir semua bidang lainnya menggunakan analisis big data untuk tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan, membuat model, merancang proses dan teknologi baru, pemasaran yang efektif, personalisasi konsumen, kemajuan dalam opsi pendapatan baru, untuk peningkatan efisiensi operasional dan daftar kemahiran yang tiada habisnya.
Types of Big Data Analytics
Semakin banyak statistik yang dimiliki, maka semakin banyak peluang yang dapat dimiliki untuk memperoleh wawasan. Big data dapat dianalisis menggunakan empat pendekatan metodologi dasar:
- Prescriptive Analytics. Analisis ini digunakan untuk membantu otomatisasi pengambilan keputusan & perilaku. Ini mengoptimalkan hasil dengan menggunakan jaringan saraf, data masa lalu, dan berbasis heuristik untuk memilih tindakan yang paling tepat.
- Predictive Analytics. Analisis ini menggunakan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola dan menjawab pertanyaan bagaimana dan mengapa tentang apa yang mungkin terjadi jika ada tindakan.
- Descriptive Analytics. Analisis ini digunakan dengan informasi tambahan dalam menjawab pertanyaan tentang apa yang terjadi sebelumnya. Hal ini memberikan pemahaman rinci tentang apa yang telah terjadi agar para pemimpin dapat memberikan penilaian yang tepat.
- Diagnostic Analytics. Mengambil analisis deskriptif selangkah lebih maju, namun analisis diagnostik menjawab mengapa sesuatu benar-benar terjadi. Hal ini memanfaatkan dashboard dan memungkinkan para pemimpin perusahaan untuk menghilangkan blind spot dengan memanfaatkan data tambahan dan menentukan tindakan apa yang harus diambil.
How does Big Data Analytics work?
Tipe analisis big terbagi menjadi 4 tahap, yaitu:
- Data Collection. Data mentah atau tidak terorganisir merupakan kumpulan big data dari berbagai sumber yang dapat terstruktur, semi terstruktur, maupun tidak terstruktur. Beberapa contohnya termasuk data internet, perangkat lunak server, aplikasi cloud dan seluler, platform media sosial seperti Facebook, layanan kesehatan masyarakat, data proses mesin, dan sebagainya.
- Data Processing. Ini adalah proses menyiapkan data dari fasilitas penyimpanan data untuk kueri analitis dengan mengkonfigurasi, memformat, mengatur, mempartisi, dan sebagainya.
- Data Cleaning. Pada langkah ini, data dibersihkan menggunakan sistem perusahaan dan/atau perangkat lunak baris perintah untuk mengatasi perbedaan, kesalahan, redundansi, dan kesalahan tata bahasa.
Data Analysis. Dalam analisis big data, data dianalisis menggunakan alat seperti alat penambangan data relasional, alat ML, alat pemodelan komputasi, aplikasi analisis statistik untuk penambangan teks, BI, AI, alat visualisasi, dan sebagainya.
[1] Radhakanth Kodukula, 2023,
Big Data Analytics – Revolutionizing the digital eraTagged with: & How does big data analytics work?,
AI,
Aktivitas,
Alat visualisasi,
Aplikasi cloud dan seluler,
Asuransi,
Audio,
Bank,
big data,
Blind spot,
Dashboard,
Data Analysis,
Data Cleaning,
Data Collection,
Data mining tools,
Data Processing,
Data tradisional,
Departemen,
Descriptive analytics,
Diagnostic analytics,
Direksi,
Ekstensif & kualitatif,
Email,
Facebook,
File excel,
Hasil analisis data,
Informasi terstruktur & tidak terstruktur,
Internet,
Kecerdasan buatan,
Keputusan,
Kode sumber,
Kompleksitas,
manajemen,
Medsos,
Merevolusi era digital,
Metode canggih,
organisasi bisnis,
Otomatisasi,
Pembelajaran mesin,
Perangkat lunak,
Peraturan kantor,
Pesaing,
Predictive analytics,
Prescriptive analytics,
profesional kesehatan,
Real time,
Redundansi,
Statistik,
Sukses,
Tantangan,
teknologi,
Types of big data analytics,
Variasi,
Video,
Volume,
Wawasan & pola,
What is big data analysis?,
What is big data?