Marketing.co.id – Berita Digital Techno | Di era digital dan bisnis berbasis internet muncul istilah “big data”. Banyak kalangan sering menyuarakan istilah tersebut dan insititusi besar sangat berkepentingan dengan big data, baik itu perusahaan, institusi nirlaba, lembaga pemerintahan ataupun partai politik.
Sebenarnya big data bukanlah sesuatu yang benar-benar baru. Selama berabad-abad, orang telah mencoba menggunakan analisis data dan teknik analitik untuk mendukung proses pengambilan keputusan mereka. Bangsa Mesir kuno sekitar tahun 300 SM sudah berusaha mengabadikan semua ‘data’ yang ada di perpustakaan Alexandria. Selain itu, Kekaisaran Romawi biasa menganalisis statistik militer mereka dengan cermat untuk menentukan distribusi pasukan mereka.
Istilah ‘Big Data’ pertama kali muncul 1990-an. Meskipun tidak diketahui secara pasti siapa yang pertama kali menggunakan istilah tersebut, namun sosok John R. Mashey (yang saat itu bekerja di Silicon Graphics) diyakini sebagai orang yang pertama menggunakan istilah big data.Sekitar tahun 2005, orang mulai menyadari betapa banyak data yang dihasilkan pengguna melalui Facebook, YouTube, dan layanan online lainnya.
Dalam dua dekade terakhir, volume dan kecepatan pembuatan data telah berubah – di luar ukuran pemahaman manusia. Jumlah total data di dunia adalah 4,4 zettabytes pada tahun 2013, dan untuk saat ini jumlahnya pasti lebih besar lagi.
Sebagai gambaran, 44 zettabytes setara dengan 44 triliun gigabytes. Bahkan dengan teknologi tercanggih saat ini, para pakar percaya mustahil untuk menganalisis semua data ini. Kebutuhan untuk memproses kumpulan data yang semakin besar (dan tidak terstruktur) ini yang telah mengubah konsep data tradisional menjadi ‘Big Data’ dalam dekade terakhir.
Baca juga: Dengan Big Data, KAWN POS Sigap Dampingi Bisnis F&B Se-Indonesia
Lalu apa saja manfaat big data bagi manusia? Dilansir dari oracle.com, bagi perusahaan big data setidaknya memberikan 7 manfaat. Pertama, product development, pengembangan produk perusahaan seperti Netflix dan Procter & Gamble menggunakan data besar untuk mengantisipasi permintaan pelanggan. Mereka membangun model prediktif untuk produk dan layanan baru dengan mengklasifikasikan atribut kunci dari produk atau layanan masa lalu dan saat ini dan memodelkan hubungan antara atribut tersebut dan keberhasilan komersial dari penawaran. Selain itu, P&G menggunakan data dan analitik dari grup fokus, media sosial, pasar uji, dan peluncuran toko awal untuk merencanakan, memproduksi, dan meluncurkan produk baru.
Kedua, predictive maintenance. Faktor-faktor yang dapat memprediksi kerusakan mekanis mungkin terkubur dalam data terstruktur, seperti tahun, merek, dan model peralatan, serta data tidak terstruktur yang mencakup jutaan entri log, data sensor, pesan kesalahan, dan suhu mesin . Dengan menganalisis indikasi potensi masalah ini sebelum masalah terjadi, organisasi dapat menerapkan pemeliharaan dengan biaya yang lebih efektif dan memaksimalkan waktu kerja suku cadang dan peralatan.
Ketiga, customer experience. Pandangan yang lebih jelas tentang pengalaman pelanggan sekarang lebih mungkin daripada sebelumnya. Data besar memungkinkan Anda mengumpulkan data dari media sosial, kunjungan web, log panggilan, dan sumber lain untuk meningkatkan pengalaman interaksi dan memaksimalkan nilai yang disampaikan. Mulailah memberikan penawaran yang dipersonalisasi, kurangi churn pelanggan, dan tangani masalah secara proaktif.
Keempat, fraud and compliance. Lanskap keamanan dan persyaratan kepatuhan terus berkembang. Data besar membantu Anda mengidentifikasi pola dalam data yang mengindikasikan penipuan dan mengumpulkan informasi dalam jumlah besar untuk membuat pelaporan regulasi jauh lebih cepat.
Kelima, machine learning. Machine Learning adalah topik hangat saat ini, dan data—khususnya big data—adalah salah satu alasannya. Ketersediaan big data untuk melatih model pembelajaran mesin memungkinkan hal itu.
Baca juga: Machine Learning Bukanlah Solusi bagi Penipuan Iklan Seluler
Keenam, operational efficiency. Dengan data besar, Anda dapat menganalisis dan melakukan assessment produksi, dan umpan balik pelanggan. Big data juga dapat mengurangi gangguan dan mengantisipasi permintaan di masa mendatang. Tak kalah pentingnya, big data dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan sejalan dengan permintaan pasar saat ini.
Ketujuh, drive innovation. Big data dapat membantu perusahaan berinovasi dengan mempelajari saling ketergantungan di antara manusia, institusi, entitas, dan proses, lalu menentukan cara baru untuk menggunakan wawasan tersebut. Gunakan data insights untuk meningkatkan keputusan tentang pertimbangan keuangan dan perencanaan. Periksa tren dan apa yang diinginkan pelanggan untuk memberikan produk dan layanan baru.
