Untuk mengetahui lebih lanjut tentang big data analytics dan berbagai manfaatnya, baca terus. Big Data Analytics digunakan dalam bidang seperti perawatan kesehatan, pemerintahan, keuangan, atau industri lainnya, dan telah berkontribusi pada beberapa kemajuan industri yang paling signifikan di dunia saat ini.
Big Data Analytics digunakan secara luas di berbagai industri seperti perawatan kesehatan, pendidikan, asuransi, kecerdasan buatan (AI), ritel, dan manufaktur untuk menghasilkan pemahaman tentang proses, sistem, dan profitabilitas yang berhasil dan tidak berhasil.
Dalam panduan ini, Anda akan mempelajari lebih lanjut tentang apa itu big data analytics, mengapa penting, dan manfaatnya untuk berbagai industri saat ini. Anda juga akan belajar tentang jenis analisis yang digunakan dalam big data analytics, dan menemukan daftar alat yang umum digunakan untuk melakukannya. Anda juga akan menemukan kursus yang disarankan yang dapat membantu Anda memulai perjalanan profesional analisis data Anda sendiri.
Apa itu Big Data Analytics?
Big data analytics adalah proses mengumpulkan, memeriksa, dan menganalisis data dalam jumlah besar untuk menemukan pola, tren, dan wawasan di pasar yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Informasi ini tersedia dengan cepat dan efisien, sehingga perusahaan dapat mempertahankan keunggulan kompetitif mereka dengan lebih cepat.
Business intelligence (BI) dan alat membantu organisasi mengumpulkan data yang tidak terstruktur dan terstruktur dari banyak sumber. Alat ini digunakan untuk membantu pengguna, biasanya karyawan, memahami operasi dan kinerja bisnis. Empat metode analisis data digunakan dalam analisis data besar untuk menghasilkan wawasan dan solusi.
Contoh Big Analytics
Sebagai ilustrasi, industri perawatan kesehatan kontemporer sangat bergantung pada big data analytics. Tidak diragukan lagi, ribuan catatan pasien, rencana asuransi, resep, dan informasi tentang vaksin perlu dikelola. Ini terdiri dari sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur, dan ketika digunakan, itu dapat memberikan wawasan penting. Penyedia layanan kesehatan dapat menggunakan big data analytics dengan cepat dan efisien untuk membuat diagnosis yang tepat dan menyelamatkan nyawa.
Mengapa Big Data Analytics Penting?
Big data analytics sangat penting karena membantu perusahaan menemukan peluang peningkatan dan pengoptimalan dari data mereka. Big data analytics membantu bisnis mengurangi biaya, mengembangkan produk dan layanan yang lebih berpusat pada pelanggan, dan menghasilkan operasi yang lebih cerdas, keuntungan yang lebih tinggi, dan kepuasan pelanggan di berbagai segmen bisnis.
Analisis data menawarkan wawasan yang meningkatkan bagaimana masyarakat kita beroperasi. Analisis data besar sangat penting untuk mengukur hasil COVID-19 secara global, selain melacak dan menganalisis catatan individu dalam bidang perawatan kesehatan. Ini memberikan instruksi kepada kementerian kesehatan di setiap pemerintah negara tentang cara melanjutkan vaksinasi dan mengantisipasi pandemi di masa depan.
BACA JUGA : Mengenal Predictive Analytics: Cara Kerja, Model, Manfaat
Manfaat Big Data Analytics
Mengintegrasikan analisis big data ke dalam organisasi atau bisnis dapat memberikan beberapa keuntungan, seperti:
- Pengurangan biaya: Analisis pelacakan membantu bisnis menemukan cara untuk mengurangi biaya sebanyak mungkin dengan menyimpan semua data bisnis di satu tempat.
- Pengembangan produk: Dengan menggunakan analisis big data, bisnis dapat lebih mudah memahami kelayakan produk dan mengikuti tren. Ini membuat pengembangan dan pemasaran produk, layanan, atau merek baru jauh lebih mudah.
- Keputusan bisnis strategis: Analisis data terus-menerus membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat tentang bagaimana mengoptimalkan biaya dan rantai pasokan.
- Pengalaman pelanggan: Algoritma berbasis data meningkatkan pengalaman pelanggan dan membantu upaya pemasaran, seperti iklan bertarget.
- Manajemen Risiko: Analisis pola data membantu bisnis menemukan risiko dan membuat solusi untuk mengelolanya.
- Hiburan: Memberikan rekomendasi film dan musik yang dipersonalisasi sesuai dengan preferensi individu pelanggan telah menjadi hal yang transformatif bagi industri hiburan (bayangkan Spotify dan Netflix).
- Pendidikan: Big data membantu sekolah dan perusahaan teknologi pendidikan mengembangkan kurikulum baru sekaligus meningkatkan rencana yang sudah ada berdasarkan kebutuhan dan permintaan.
- Perawatan kesehatan: Memantau riwayat kesehatan pasien membantu dokter mendeteksi dan mencegah penyakit.
- Pemerintah: Big data dapat digunakan untuk mengumpulkan data dari CCTV dan kamera lalu lintas, satelit, kamera dan sensor tubuh, email, panggilan telepon, dan banyak lagi, untuk membantu mengelola sektor publik.
- Pemasaran: Informasi dan preferensi pelanggan dapat digunakan untuk membuat kampanye iklan yang ditargetkan dengan laba atas investasi (ROI) yang tinggi.
- Perbankan: Analisis data dapat membantu melacak dan memantau pencucian uang ilegal.
BACA JUGA : Apa itu Data Science, Data Analytics, dan Machine Learning
Jenis dan Contoh Big Data Analytics
Terdapat empat jenis utama big data analytics yang mendukung dan memberikan informasi untuk berbagai keputusan bisnis.
1. Analisis deskriptif
Analisis deskriptif mengacu pada data yang dapat dengan mudah dibaca dan ditafsirkan. Data ini membantu membuat laporan dan memvisualisasikan informasi yang dapat merinci keuntungan dan penjualan perusahaan.
Contoh: Selama pandemi, sebuah perusahaan farmasi terkemuka melakukan analisis data di kantor dan laboratorium penelitiannya. Analisis deskriptif membantu mereka mengidentifikasi ruang yang tidak digunakan dan departemen yang dikonsolidasikan, sehingga menghemat jutaan dolar bagi perusahaan.
2. Analisis diagnostik
Analitik diagnostik membantu perusahaan memahami mengapa suatu masalah terjadi. Teknologi dan alat big data memungkinkan pengguna untuk menambang dan memulihkan data yang membantu membedah masalah dan mencegahnya terjadi di masa depan.
Contoh: Penjualan sebuah perusahaan pakaian mengalami penurunan meskipun pelanggan terus menambahkan item ke keranjang belanja mereka. Analisis diagnostik membantu memahami bahwa halaman pembayaran tidak berfungsi dengan baik selama beberapa minggu.
BACA JUGA : Customer Base: Jenis, Cara Menentukan dan Cara Membangun Basis Pelanggan
3. Analisis prediktif
Analisis prediktif melihat data masa lalu dan sekarang untuk membuat prediksi. Dengan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin, dan penggalian data, pengguna dapat menganalisis data untuk memprediksi tren pasar.
Contoh: Di sektor manufaktur, perusahaan dapat menggunakan algoritma berdasarkan data historis untuk memprediksi apakah atau kapan suatu peralatan akan mengalami kerusakan atau tidak berfungsi.
4. Analisis preskriptif
Analisis preskriptif memberikan solusi terhadap suatu masalah, dengan mengandalkan AI dan pembelajaran mesin untuk mengumpulkan data dan menggunakannya untuk manajemen risiko.
Contoh: Di sektor energi, perusahaan utilitas, produsen gas, dan pemilik jaringan pipa mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi harga minyak dan gas untuk melakukan lindung nilai atas risiko.
