Keuntungan & Kerugian Big Data – Menuju AI — Teknologi, Sains, dan Teknik Terbaik

Pengarang: Or

Rekayasa Data

Sumber: Gambar oleh TheDigitalArtist di Pixabay

Big data adalah kumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur yang sangat besar volumenya dan dihasilkan dengan cepat. Jumlah data besar yang dihasilkan tumbuh secara eksponensial seiring waktu, dan jumlah itu diperkirakan akan berlipat ganda setiap dua tahun.

Dua dari kerangka kerja data besar sumber terbuka yang paling populer adalah Scala dan Hadoop. Bahasa pemrograman juga memainkan peran penting dalam analitik data besar. Misalnya, kerangka data besar Hadoop diimplementasikan di Java, sementara aplikasi MapReduce dapat ditulis dengan Python, C++, atau R.

Data besar terutama dikumpulkan melalui mesin pencari, platform media sosial, ponsel, jaringan layanan, catatan publik, dan perangkat yang terhubung seperti televisi pintar. Ada juga sumber informasi lain yang dapat diakses bisnis untuk mengambil data besar.

Setelah pengumpulan, kumpulan data besar dapat ditempatkan dalam database terstruktur, tidak terstruktur, atau semi-terstruktur untuk pemrosesan dan analisis lebih lanjut. Database NoSQL sering digunakan untuk menyimpan data besar karena menyediakan kinerja tinggi dalam memproses kumpulan data besar dalam skala besar.

Seperti teknologi lainnya, Big data juga hadir dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Ketika datang ke aplikasi dunia nyata dari data besar, ada beberapa contoh di mana kelemahan mengurangi beberapa manfaat dari data besar. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk memperhatikan pro dan kontra dari big data sebelum menggunakannya.

Setelah memahami apa itu Big data, mari kita bahas kelebihan dan kekurangannya.

Keuntungan dari Big Data

1. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Perusahaan menggunakan data besar dengan cara yang berbeda untuk meningkatkan operasi B2B, periklanan, dan komunikasi mereka. Banyak bisnis termasuk perjalanan, real estat, keuangan, dan asuransi terutama menggunakan data besar untuk meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan mereka. Karena data besar mengungkapkan lebih banyak informasi dalam format yang dapat digunakan, bisnis dapat memanfaatkan data tersebut untuk membuat keputusan yang akurat tentang apa yang diinginkan atau tidak diinginkan konsumen dan kecenderungan perilaku mereka.

Data besar memfasilitasi proses pengambilan keputusan dengan menyediakan intelijen bisnis dan wawasan analitis tingkat lanjut. Semakin banyak data pelanggan yang dimiliki bisnis, semakin detail gambaran umum yang dapat diperoleh tentang audiens targetnya.

Wawasan berbasis data mengungkapkan tren dan perilaku bisnis dan memungkinkan perusahaan untuk berkembang dan bersaing dengan mengoptimalkan pengambilan keputusan mereka. Selain itu, wawasan ini memungkinkan bisnis untuk membuat produk dan layanan yang lebih disesuaikan, strategi, dan kampanye yang diinformasikan dengan baik untuk bersaing dalam industri mereka.

2. Mengurangi biaya proses bisnis

Survei yang dilakukan oleh New Vantage dan Syncsort (sekarang Precisely) mengungkapkan bahwa analitik data besar telah membantu bisnis mengurangi pengeluaran mereka secara signifikan. 66,7% responden survei dari New Vantage mengklaim bahwa mereka sudah mulai menggunakan data besar untuk mengurangi pengeluaran. Selanjutnya, 59,4% responden survei dari Syncsort mengklaim bahwa alat big data membantu mereka mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi operasional.

Tahukah Anda bahwa alat analisis data besar seperti Cloud-Based Analytics dan Hadoop dapat membantu mengurangi biaya penyimpanan data besar?

3. Deteksi Penipuan

Perusahaan keuangan, khususnya, menggunakan data besar untuk mendeteksi penipuan. Analis data menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk mendeteksi anomali dan pola transaksi. Anomali pola transaksi ini menunjukkan ada yang tidak beres atau ketidakcocokan yang memberi kita petunjuk tentang kemungkinan penipuan.

Deteksi penipuan sangat penting bagi serikat kredit, bank, perusahaan kartu kredit untuk mengidentifikasi informasi akun, materi, atau akses produk. Industri apa pun, termasuk keuangan, dapat melayani pelanggannya dengan lebih baik dengan mengidentifikasi penipuan lebih awal sebelum terjadi kesalahan.

Misalnya, perusahaan kartu kredit dan bank dapat melihat pembelian palsu atau kartu kredit curian menggunakan analitik data besar bahkan sebelum pemegang kartu mengetahui bahwa ada sesuatu yang salah.

4. Peningkatan produktivitas

Menurut survei dari Syncsort, 59,9% responden survei mengklaim bahwa mereka menggunakan alat analisis data besar seperti Spark dan Hadoop untuk meningkatkan produktivitas. Peningkatan produktivitas ini, pada gilirannya, membantu mereka meningkatkan retensi pelanggan dan meningkatkan penjualan.

Alat data besar modern membantu ilmuwan dan analis data untuk menganalisis sejumlah besar data secara efisien, memungkinkan mereka untuk memiliki gambaran umum singkat tentang lebih banyak informasi. Ini juga meningkatkan tingkat produktivitas mereka.

Selain itu, analitik data besar membantu ilmuwan data dan analis data mendapatkan lebih banyak informasi tentang diri mereka sendiri sehingga mereka dapat mengidentifikasi bagaimana menjadi lebih produktif dalam aktivitas dan tanggung jawab pekerjaan mereka.

Oleh karena itu, berinvestasi dalam analitik data besar menawarkan keunggulan kompetitif bagi semua industri untuk menonjol dengan peningkatan produktivitas dalam operasi mereka.

5. Peningkatan layanan pelanggan

Meningkatkan interaksi pelanggan sangat penting untuk bisnis apa pun sebagai bagian dari upaya pemasaran mereka.

Karena analitik data besar memberi bisnis lebih banyak informasi, mereka dapat memanfaatkan data itu untuk membuat kampanye pemasaran yang lebih bertarget dan penawaran khusus yang sangat dipersonalisasi untuk setiap klien individu.

Sumber utama data besar adalah media sosial, transaksi email, sistem CRM (manajemen hubungan pelanggan) pelanggan, dll. Jadi, ini memaparkan banyak informasi kepada bisnis tentang titik nyeri, titik kontak, nilai, dan tren pelanggan mereka untuk dilayani pelanggan mereka lebih baik.

Selain itu, data besar membantu perusahaan memahami bagaimana pemikiran dan perasaan pelanggan mereka dan dengan demikian menawarkan produk dan layanan yang lebih personal kepada mereka. Menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, meningkatkan hubungan, dan, yang terpenting, membangun loyalitas.

6. Peningkatan kelincahan

Keunggulan kompetitif lain dari big data adalah meningkatkan kelincahan bisnis. Analisis data besar dapat membantu perusahaan menjadi lebih mengganggu dan gesit di pasar. Menganalisis kumpulan data besar yang terkait dengan pelanggan memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan wawasan di depan pesaing mereka dan mengatasi masalah pelanggan dengan lebih efisien dan efektif.

Selain itu, memiliki kumpulan data yang sangat besar memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan komunikasi, produk, dan layanan serta mengevaluasi kembali risiko. Selain itu, data besar membantu perusahaan meningkatkan taktik dan strategi bisnis mereka, yang sangat membantu dalam menyelaraskan upaya bisnis mereka untuk mendukung perubahan yang sering dan lebih cepat dalam industri.

Kekurangan

1. Kurangnya bakat

Menurut sebuah survei oleh AtScale, kurangnya pakar data besar dan ilmuwan data telah menjadi tantangan terbesar di bidang ini selama tiga tahun terakhir. Saat ini, banyak profesional TI tidak tahu bagaimana melakukan analitik data besar karena memerlukan keahlian yang berbeda. Dengan demikian, menemukan ilmuwan data yang juga ahli dalam data besar dapat menjadi tantangan.

Pakar data besar dan ilmuwan data adalah dua karir bergaji tinggi di bidang ilmu data. Oleh karena itu, mempekerjakan analis data besar bisa sangat mahal bagi perusahaan, terutama untuk pemula. Beberapa perusahaan harus menunggu lama untuk mempekerjakan staf yang diperlukan untuk melanjutkan tugas analitik data besar mereka.

2. Risiko keamanan

Sebagian besar waktu, perusahaan mengumpulkan informasi sensitif untuk analitik data besar. Data tersebut membutuhkan perlindungan, dan risiko keamanan dapat menjadi kerugian karena kurangnya pemeliharaan yang tepat.

Selain itu, memiliki akses ke kumpulan data besar dapat menarik perhatian yang tidak diinginkan dari peretas, dan bisnis Anda mungkin menjadi target potensi serangan siber. Seperti yang Anda ketahui, pelanggaran data telah menjadi ancaman terbesar bagi banyak perusahaan saat ini.

Risiko lain dengan data besar adalah bahwa kecuali Anda mengambil semua tindakan pencegahan yang diperlukan, informasi penting dapat bocor ke pesaing.

3. Kepatuhan

Kebutuhan untuk mematuhi undang-undang pemerintah juga merupakan kelemahan data besar. Jika data besar berisi informasi pribadi atau rahasia, perusahaan harus memastikan bahwa mereka mengikuti persyaratan pemerintah dan standar industri untuk menyimpan, menangani, memelihara, dan memproses data tersebut.

Jadi, tugas tata kelola data, transmisi, dan penyimpanan akan menjadi lebih sulit untuk dikelola seiring dengan meningkatnya volume data besar.

Kesimpulan

Saat ini, analitik data besar dapat menjadi sangat penting bagi perusahaan mana pun. Namun, setiap bisnis harus mencari tahu apakah pro dari analitik data besar lebih besar daripada kontra, terutama dalam kasus dan situasi mereka sendiri. Jika mereka memutuskan bahwa keuntungan lebih besar, mereka juga perlu mencari cara untuk mengatasi kekurangannya.

Selanjutnya, jika perusahaan Anda perlu mempekerjakan analis big data untuk mengembangkan bisnis dan meningkatkan upaya pemasaran, pastikan Anda atau staf Anda mengetahui cara menggunakan Big Data dengan tepat. Analisis data besar telah menjadi tantangan bagi banyak perusahaan karena masih merupakan teknologi baru. Namun, sebagian besar masalah ini akan teratasi saat bidang teknologi data besar tumbuh dan berkembang di masa depan.

Kelebihan & Kekurangan Big Data awalnya diterbitkan di Towards AI on Medium, di mana orang-orang melanjutkan percakapan dengan menyoroti dan menanggapi cerita ini.

Diterbitkan melalui Menuju AI