Big Data: Pengertian, Tantangan, Strategi Pengolahan, dan Studi Kasus

Kemajuan teknologi memberikan manfaat dan kesempatan yang besar bagi perusahaan dalam hal big data. Apa sebenarnya big data itu?

Big data adalah sekumpulan informasi dengan format yang berbeda-beda dan berkembang seiring waktu. Prinsip big data ada lima, yakni volume, velocity, variety, varicity, dan value. Volume merupakan skala informasi yang didapatkan, velocity adalah kecepatan untuk mengumpulkan data-data tersebut, variety adalah keberagaman jenis data yang diambil, veracity adalah tingkat akurasi & validitas data yang dimiliki, dan yang terakhir value, nilai dari data yang dimiliki dan dihasilkan.

Solusi big data dapat membantu meningkatkan pengalaman konsumen, mengidentifikasi dan menjadi solusi masalah dalam sebuah perusahaan, serta masih banyak lagi manfaatnya. 

Tercatat di tahun 2020, produksi big data di dunia meningkat 44 kali lebih tinggi dibandingkan 2019. Hal ini juga dipengaruhi dengan munculnya perusahaan big data yang menyediakan layanan dari hulu ke hilir. 

Selain membawa dampak yang positif bagi perusahaan yang menggunakannya, big data analytics software ini juga menimbulkan permasalahan baru mengingat data yang diolah itu amat sangat besar. 

Apa saja sebenarnya tantangan dalam mengolah big data?

  1. Kesulitan untuk menemukan data yang benar-benar dibutuhkan

Lewat big data, Anda bisa mengetahui data apa saja. Mulai dari perilaku konsumen, pengunjung web, konversi, data finansial, tren pasar dan lain sebagainya. Semua data ini sangat penting tetapi jadi kurang efektif jika Anda mengamati data yang terlampau besar tanpa tahu mana yang relevan untuk perusahaan Anda? Mana dulu yang harus diamati dan dianalisa oleh big data analytics software? 

Permasalahan mengenai big data analytics muncul saat data yang berjumlah banyak ini dihadirkan di depan Anda secara tidak terstruktur dan tidak difilter. 

 

2. Mengambil data yang tidak valid

Secara sederhana, big data analytics dapat diartikan sebagai proses menganalisa sekumpulan data dengan berbagai metrik yang ditentukan. Lagi-lagi karena informasi yang disajikan jumlahnya bisa sangat banyak dan mungkin sudah bertahun-tahun lamanya – Anda bisa saja salah memilih informasi sehingga data yang Anda pakai tidak valid.

Hal ini kerap terjadi jika Anda mengumpulkan big data tersebut dari banyak sumber sekaligus dan lifecycle big data ini jadi tercampur satu sama lain, ditambah lagi dengan format yang berbeda-beda. Pengumpulan data yang tidak standar berdampak pada hasil laporan yang tidak akurat. Kita tidak bisa mengambil keputusan dari hasil analisa data yang kurang relevan. 

3. Big data tersimpan di database yang berbeda-beda 

Karena solusi big data menggunakan penyimpanan yang besar, ada kemungkinan data-data ini tersimpan di tempat yang berbeda-beda. Jika team di perusahaan Anda mengakses dari database yang berbeda, sangat besar resiko misinterpretasi karena melihat porsi data yang berbeda. Tanpa akses penuh ke satu tempat, sangat sulit untuk membuat laporan analisa yang akurat dengan big data analytics software yang sudah ada.

4. Keamanan big data kurang diperhatikan

Dengan banyaknya data yang tersimpan, akan besar kemungkinan untuk disalahgunakan oleh oknum tidak bertanggung jawab dengan meretas dan mencurinya. 

 

Ketika jumlah data berkembang, perusahaan akan menggunakan tools baru dan software lain yang diintegrasikan ke database. Hal ini meningkatkan resiko peretasan yang tinggi. Resiko lainnya yang berhubungan dengan keamanan data antara lain, sumber-sumber yang tidak aman, sehingga data tidak terproteksi. 

 

5. Kurangnya pakar yang dapat menganalisa big data

Teknologi dan tools untuk melakukan big data analytics sudah berkembang pesat tetapi tidak dibarengi dengan para pakar yang bisa mengoperasikan teknologi ini dengan tepat. Mulai dari mengumpulkan, mengorganisir, mengolahnya dengan big data analytics software dan membuat laporan yang bisa digunakan untuk menentukan kebijakan perusahaan selanjutnya. 

 

Lalu bagaimana cara menciptakan strategi yang efisien dalam mengolah big data?

Perusahaan big data harus mampu menangani data mulai dari hulu ke hilir. Darimana sumbernya dan bagaimana proses membagikan informasi tersebut kepada pihak-pihak terkait sehingga setiap tim memperoleh data yang tepat untuk mereka. Sebelum mulai menggunakan big data analytics software, ada baiknya mereview beberapa hal di bawah ini.

 

  1. Periksa ulang data management process perusahaan Anda

Mulai dari software CRM, tools yang digunakan untuk marketing juga social media. Beberapa software yang diintegrasikan di perusahan Anda mungkin sudah ada sebelum Anda bergabung di perusahaan tersebut. Itu artinya tools ini perlu di evaluasi apakah masih bermanfaat atau perlu di update. 

 

2. Mengadakan training untuk tim Anda

Jika tim Anda masih belum memiliki anggota yang paham cara mengolah dan membuat laporan dari big data, usahakan Anda memberikan pelatihan pada tim Anda sesuai dengan tools yang dipakai di perusahaan. Pelatihan ini bisa dilakukan dengan workshop dan training khusus sehingga setiap anggota tim Anda setidaknya memahami bagaimana cara memilah dan mengolah informasi. 

3. Mengintegrasikan data

Salah satu cara untuk memaksimalkan fungsi big data analytics software adalah dengan mengintegrasikannya secara internal maupun secara custom sesuai dengan solusi bisnis yang Anda tawarkan. Software tercanggih di dunia tidak akan efektif ketika fungsinya tidak dapat diintegrasikan dengan tools lain yang Anda gunakan di perusahaan. 

BigBox sebagai penyedia layanan end-to-end big data platform dapat membantu perusahaan Anda menyimpan, mengolah dan menganalisa big data. Baik perusahaan berskala kecil maupun besar, BigBox hadir untuk memajukan bisnis Anda agar dapat menjadi perusahaan berbasis data lewat solusi layanan yang terpadu.

Belum memiliki infrastruktur ataupun SDM yang mumpuni untuk mengolah big data platform? Hubungi Big Box untuk berkonsultasi lebih lanjut. 

 

Studi Kasus

Industri Keuangan

Saat ini, banyak bermunculan aplikasi finansial yang membantu pengguna untuk menabung, membayar hingga merencanakan masa depan mereka. Ketika hampir semua nasabah berinteraksi secara virtual, akan sulit menentukan layanan berbasis konsumen tanpa mengetahui profil dan perilaku konsumen. Selain itu, sektor keuangan sangat rentan dengan penipuan dan kejahatan internet sehingga membutuhkan sistem keamanan yang berlapis. 

Jadikan perusahaan finansial Anda sebagai perusahaan yang berbasis data sehingga Anda dapat lebih memahami kebutuhan konsumen masa kini lewat artificial inteligence (AI). Gunakan big data analytics untuk memelihara setiap pelanggan Anda dan mengidentifikasi perilaku mereka terhadap produk Anda secara real time agar dapat meningkatkan relasi dengan mereka. 

Dengan sistem big data, Anda dapat mengimplementasikan solusi keamanan jaringan sehingga konsumen nyaman dan merasa aman saat berinteraksi dengan produk atau jasa Anda. Untuk tahu lebih banyak bagaimana big data dapat membantu industri keuangan dalam menuntaskan berbagai masalah? Pelajari selengkapnya disini.

 

Industri Retail

Pernahkan Anda bertanya, mengapa seseorang begitu mencintai sebuah brand sampai tidak ingin membeli merk lain padahal brand tersebut relatif mahal? 

Saat ini konsumen mampu mendefiniskan kesuksesan sebuah brand. Untuk itulah analisa data yang berkaitan dengan konsumen dapat membuat Anda memenangkan hati mereka. Anda dapat membuat layanan personal lebih yakinkarena dapat mengetahui perilaku dan sentimen konsumen terhadap produk dan jasa Anda. 

Dengan big data, Anda dapat memprediksi laku tidaknya sebuah produk dengan mempertimbangkan preferensi konsumen. Dengan merubah harga dan promosi yang tepat, Anda dapat memenangkan persaingan secara lebih efektif. Ingin lebih paham bagaimana kontribusi big data terhadap industri retail? Cari tahu lengkapnya disini.

 

Industri Manufaktur

Sektor manufaktur membutuhkan asset monitoring yang dapat mengidentifikasi mesin rusak dan tetap menjaga kualitas inventaris pabrik. 

Dengan big data analytics, manufaktur lebih terhubung dengan jaringan yang membuat kinerja jadi lebih efisien dan produktif. Dengan kemampuan memprediksi dan menghindari peralatan yang rusak, Anda dapat meminimalkan kondisi down time dalam operasional pabrik Anda. Cari tahu lebih banyak mengenai kontribusi big data dalam industri manufaktur disini.

 

Sumber:

https://medium.com/dataseries/how-big-data-turns-crm-into-something-truly-valuable-c44f55482557

https://www.rtinsights.com/5-challenges-of-big-data-analytics-in-2021/

 

0 Comments

Leave a reply

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

*

Contact Us
ID : (021) 2708 8011
Outside the ID : +62 21 2708 8011

CONTACT US

We're not around right now. But you can send us an email and we'll get back to you, asap.

Sending

Log in with your credentials

or    

Forgot your details?

Create Account