Big Data: Apa Itu dan Cara Penerapannya Bagi Bisnis

Big data memiliki peran penting pada era digital ini di mana informasi atau data menjadi aset yang vital dalam pengambilan keputusan, khususnya untuk kegiatan bisnis.

Penerapan big data pada bisnis berpotensi besar untuk mengembangkan produk, menjaga kinerja operasional, mengoptimalkan efisiensi, hingga meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan begitu, suatu perusahaan dapat mengungguli kompetisi pasar dan meningkatkan kinerja bisnis mereka.

Lantas, bagaimana cara menerapkan big data guna meningkatkan keuntungan bisnis?

Sebelum mengetahui langkah-langkahnya, pahami dulu apa itu big data, karakteristik, fungsi, cara kerja, serta penerapannya pada bisnis di panduan berikut.

Apa Itu Big Data?

Big data merupakan kumpulan data bervolume besar, kecepatan pengumpulan yang tinggi, dan keberagaman format data. Kumpulan data ini sangat penting bagi perusahaan karena dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik hingga peningkatan kinerja bisnis.

Big data adalah versi terbaru dari sistem database terdahulu. Perbedaannya dari sistem database terdahulu terdapat pada volume, kecepatan, dan jenis data yang variatif. 

Karakteristik Big Data

Big data memiliki tiga karakteristik utama yang dikenal sebagai “3V”, yaitu:

1. Volume

Big data merujuk pada jumlah data dengan ukuran yang besar. Kumpulan data ini akan memproses data yang memiliki volume tinggi dengan kepadatan rendah dan tidak terstruktur. 

Data dapat berasal dari berbagai sumber lini bisnis, mulai dari media sosial, transaksi bisnis, dan lainnya. Ukuran datanya dapat mencapai terabyte (TB), petabyte (PB), bahkan exabyte (EB).

2. Velocity

Velocity sendiri mengacu pada seberapa cepat data dapat dihasilkan, diproses, dan dianalisis. Data juga harus memiliki kecepatan transfer yang mumpuni agar dapat digunakan secara langsung guna mendapatkan insight yang tepat waktu dan relevan.

3. Variety

Variety mencakup berbagai jenis data yang berbeda-beda. Biasanya jenis data terdiri dari data terstruktur, data semi-terstruktur, dan data tak terstruktur. Beragamanya jenis data membutuhkan pendekatan yang berbeda dalam melakukan pengelolaan dan analisis.

4. Veracity

Maksud dari veracity adalah kualitas atau keakuratan data di mana tingkat kepercayaan dari informasi yang ada di dalamnya. Kualitas data akan dapat dilihat dari keakuratannya yang bisa dilihat dari penataan dan kelengkapannya.

5. Value

Value mengacu pada nilai yang diberikan oleh Big Data itu sendiri dan berkaitan langsung dengan penataannya. Nilai dari data yang didapatkan harus memiliki keunikan bagi suatu bisnis agar dianggap berkualitas.

Fungsi Big Data

Big data memiliki fungsi yang strategis dalam sebuah bisnis. Berikut di antaranya: 

1. Menentukan Penyebab Masalah

Big data mampu melakukan analisis mendalam pada data dengan skala besar. Data yang dianalisis berasal dari berbagai sumber bidang bisnis, mulai dari data pelanggan, data operasional, data pasar, dan lainnya. 

Hasil dari analisis tersebut berupa identifikasi dan pemahaman akar penyebab masalah bisnis. Dari situ, perusahaan dapat mengambil tindakan yang efektif dan tepat untuk mengatasi permasalahan bisnis.

2. Dasar Mengambil Keputusan

Kombinasi internet of things (IoT) dan artificial intelligence (AI) dengan big data dapat menjadi strategi ampuh untuk mendorong pertumbuhan bisnis. Kombinasi dari tiga elemen tersebut mampu menerima, memberikan, dan menyediakan data serta informasi yang diperlukan. Hal ini berguna untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. 

3. Mendeteksi Anomali Dalam Bisnis

Analisis data secara real-time dapat membantu perusahaan untuk mengidentifikasi perubahan atau kejadian tak terduga yang dapat mempengaruhi bisnis, seperti penurunan penjualan atau kegagalan operasional. 

Dengan deteksi anomali secara tepat dan cepat, perusahaan dapat membuat perencanaan tindakan guna mengurangi dampak negatif yang dapat timbul.

4. Menghemat Biaya

Tiga fungsi big data sebelumnya, yaitu penentuan penyebab masalah, pengambilan keputusan, deteksi anomali dalam bisnis apabila dilakukan dengan baik dapat berefek pada penghematan biaya. 

Hal ini disebabkan karena biaya operasional digunakan secara efektif serta sudah terdapat tindakan preventif untuk mengurangi dampak negatif dari kejadian tak terduga pada bisnis.

Cara Kerja Big Data

Cara kerja big data melibatkan beberapa tahap, yaitu mengumpulkan data, memproses data, membersihkan data, dan menganalisis data. Berikut adalah penjelasan lebih rinci tentang setiap tahap:

1. Mengumpulkan Data

Pengumpulan data dapat dilakukan dari berbagai sumber, mulai dari sistem internal perusahaan, website, platform media sosial, sensor IoT, data publik, dan lain sebagainya. Data dikumpulkan dalam berbagai format, termasuk teks, angka, gambar, suara, dan video. 

2. Memproses Data

Kegiatan memproses data melibatkan transformasi dan manipulasi data agar bisa langsung digunakan. 

Salah satu cara untuk memproses data adalah pemrosesan batch. Pemrosesan ini menggunakan blok data besar dari waktu ke waktu. Blok tersebut digunakan untuk melihat kumpulan data dan mempersingkat waktu antara pengumpulan dan analisis data.

3. Membersihkan Data

Data mentah sering kali memiliki kecacatan, seperti nilai yang hilang, duplikat, kesalahan pengetikan, atau lain sebagainya. Agar data dapat diolah, maka data perlu dibersihkan dan dinormalisasi. Tindakan ini melibatkan penghapusan data duplikat, pengisian nilai yang hilang, koreksi kesalahan, dan standarisasi format.

4. Menganalisis Data

Proses analisis data menggunakan algoritma dan teknik statistik untuk mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi, pada data. Kegiatan ini bertujuan untuk mendapatkan pemahaman secara mendalam tentang data dan mengungkap informasi berharga.

Berikut beberapa metode analisis data yang sering digunakan dalam industri, yaitu:

1. Regresi: Metode ini mengidentifikasi hubungan di antara dua variabel atau lebih dalam suatu data.
2. Klasifikasi: Memasukkan item ke beberapa kategori yang berlabel dalam sebuah dataset.
3. Klasterisasi: Mengumpulkan objek dari suatu kelompok yang memiliki kemiripan antara satu sama lain.
4. Forecasting: Merencanakan dan mengendalikan produksi untuk memprediksi permintaan di masa mendatang.

Penerapan Big Data dalam Bisnis

Big data dapat membantu menangani berbagai aktivitas bisnis. Berikut ini beberapa di antaranya.

1. Pengembangan Produk

Beberapa perusahaan besar membangun model prediktif untuk produk dan layanan baru. Mereka melakukan analisis data pelanggan, feedback, tren pasar, dan data terkait lainnya untuk  memperoleh insight mendalam tentang preferensi pelanggan, kebutuhan pasar, dan tren industri. 

Dengan begitu, mereka dapat membuat rencana pengembangan, produksi, hingga peluncuran produk baru yang lebih sesuai dengan kebutuhan pelanggan dan lebih kompetitif di pasar.

2. Predictive Maintenance

Kumpulan data dapat digunakan untuk melakukan predictive maintenance pada industri yang menggunakan peralatan atau mesin yang kompleks, seperti manufaktur atau transportasi. Perusahaan dapat memprediksi faktor-faktor kegagalan mekanis atau masalah yang mungkin terjadi pada peralatan. 

Nantinya, hasil prediksi digunakan untuk melakukan pemeliharaan tepat waktu dan menghindari kerugian akibat kerusakan peralatan.

3. Pengalaman Pengguna

Saat ini, user experience yang baik mampu membantu meningkatkan kepuasan pengguna, memperbaiki retensi pengguna, dan memperkuat hubungan antara perusahaan dan pelanggan. Pemahaman secara mendalam terhadap user experience dapat dilakukan dengan menggunakan big data.

Kumpulan data tersebut akan melakukan analisis terhadap data perilaku pengguna, preferensi, dan interaksi dengan platform. Data tersebut dapat dijadikan sebagai pondasi untuk memberikan pengalaman yang lebih personal dan relevan kepada pengguna.

4. Pencegahan Penipuan

Kumpulan data bisa digunakan untuk mengidentifikasi indikasi penipuan dan mengumpulkan informasi dalam volume besar. Data yang digunakan berupa pola dan tren yang mencurigakan pada data  transaksi, perilaku pengguna, ataupun data terkait lainnya.

Dari situ, perusahaan dapat membuat pelaporan dan mengambil tindakan pencegahan yang tepat.

5. Pengambilan Keputusan

Kumpulan data adalah komponen penting dalam pengembangan dan pelatihan model machine learning melalui penyediaan volume data yang besar, diversifikasi, dan representatif.

Perusahaan dapat melatih model machine learning untuk mengambil keputusan terbaik berdasarkan pola dan tren yang ditemukan dalam data. Hasil dari model machine learning berupa peningkatan efisiensi operasional dan optimalisasi proses bisnis.

6. Efisiensi Operasional

Perusahaan dapat mengidentifikasi area yang membutuhkan perbaikan atau peningkatan efisiensi melalui big data. Hal ini disebabkan karena kumpulan data tersebut bisa melakukan analisis data operasional, data produksi, dan data terkait lainnya. 

Hasilnya, perusahaan mampu mengurangi biaya operasional, mengoptimalkan proses, dan meningkatkan produktivitas.

7. Pendorong Inovasi

Big data bisa memberikan sumber informasi untuk pengembangan inovasi. Informasi yang biasa digunakan adalah data pasar, tren konsumen, dan data industri.

Perusahaan dapat mengidentifikasi peluang baru dan tren yang sedang berkembang melalui informasi tersebut. Dari situ, perusahaan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan serta membuat produk dan layanan baru.

Demikian penjelasan lengkap tentang apa itu big data, karakteristik, fungsi, cara kerja, serta penerapannya untuk meningkatkan performa bisnis Anda.

Langkah lain untuk meningkatkan performa bisnis adalah dengan memasarkannya secara digital dan organik.

Jasa SEO dari cmlabs dapat membantu untuk melakukan pemasaran secara digital dan organik. Strategi SEO yang tepat memungkinkan bisnis Anda untuk tumbuh secara organik tanpa mengandalkan iklan berbayar.