Big Data Analytics

Big data analytics adalah proses pengumpulan, penelitian, dan analisis data dalam jumlah besar, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi yang relevan. Pengolahan big data merupakan proses yang cukup kompleks dan melibatkan banyak teknologi dan teknik analisis data. Hal ini disebabkan oleh masifnya ukuran big data memerlukan infrastruktur yang berbeda dari database konvensional. Teknik analisis ini membantu perusahaan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang operasional mereka, pasar, dan pelanggan.

Jenis-jenis Big Data Analytics
Menentukan tujuan analisis merupakan hal yang sangat penting agar analis dapat mengambil informasi yang sesuai. Tujuan big data analytics yang berbeda-beda akhirnya melahirkan jenis-jenis big data analytics yang variatif.

Berikut adalah beberapa jenis big data analytics yang mencakup beragam pendekatan:

Descriptive Analytics
Descriptive analytics adalah jenis analisis yang umum dilakukan untuk memperoleh pemahaman tentang apa yang terjadi dalam data. Bentuk analisis ini melibatkan pengolahan data mentah menggunakan operasi matematis. Melalui visualisasi data, ringkasan statistik, dan laporan berbasis data, pendekatan ini membantu menggambarkan gambaran menyeluruh tentang peristiwa dan tren masa lalu.

Diagnostic Analytics
Diagnostic analytics merupakan pendekatan analisis big data yang ditujukan untuk untuk mengidentifikasi penyebab atau faktor yang mempengaruhi suatu peristiwa tertentu dalam data. Dalam melakukan diagnostic analytics, kamu menanyakan mengapa suatu karakteristik dalam bisnis, seperti yang berkaitan dengan pelanggan, penjualan, dapat terjadi. Pendekatan ini memanfaatkan analisis kausalitas dan analisis akar masalah untuk memahami mengapa suatu kejadian terjadi.

Predictive Analytics
Predictive analytics fokus pada prediksi tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan pola dan trend dalam data historis. Analisis jenis ini memerlukan teknik-teknik khusus, seperti machine learning, untuk membangun model prediksi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis. Banyak perusahaan yang sangat bergantung pada predictive analytics. Semakin akurat prediksi yang dihasilkan, maka perusahaan berpeluang untuk menjadi lebih maju ketimbang pesaing-pesaingnya.

Prescriptive Analytics
Prescriptive analytics berusaha memberikan rekomendasi tindakan yang optimal berdasarkan hasil analisis data. Pendekatan ini menggabungkan elemen dari descriptive dan predictive analytics untuk mencari solusi terbaik dari berbagai pilihan yang ada.

Manfaat Big Data Analytics
Dengan banyaknya informasi yang dihasilkan setiap detiknya, penting bagi perusahaan untuk menggunakan big data analytics agar dapat:

  • Pembuatan kebijakan yang lebih cepat dan akurat: Menggunakan data dengan volume yang besar, perusahaan dapat membuat kebijakan yang akurat. Ditambah dengan proses otomasi, proses analisis dan pembuatan kebijakan bisa lebih cepat lagi.
  • Memahami pelanggan: Informasi dari big data dapat membantu perusahaan mengetahui kebutuhan, preferensi, dan perilaku pelanggan untuk meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan.
  • Menghemat biaya: Pengelolaan big data yang efisien dapat membantu perusahaan dalam menghemat biaya, mengoptimalkan operasi bisnis, dan meningkatkan efisiensi proses.
  • Mengantisipasi perubahan pasar: Analisis-analisis prediktif dapat memberikan informasi bagi perusahaan untuk menghadapi perubahan pasar dan bersaing secara lebih efektif.

Cara Kerja Big Data Analytics
Profesional di bidang data, seperti data analyst dan data scientist memiliki struktur tertentu dalam melakukan big data analytics. Hal ini bertujuan untuk memastikan pengolahan data akurat dan efektif. Berikut adalah langkah-langkah melakukan big data analytics.

1.Pengumpulan Data
Langkah pertama dalam big data analytics adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk platform digital, media sosial, perangkat IoT, dan transaksi bisnis. Semakin lengkap dan beragam data yang terkumpul, semakin kuat analisis yang dapat dihasilkan.

Setelah data terkumpul, data kemudian harus disimpan dengan aman dan efisien. Terdapat berbagai sistem penyimpanan data, seperti basis data relasional (RDBMS) atau sistem penyimpanan data lain, yang dipilih berdasarkan kebutuhan dan karakteristik data.

2. Pembersihan Data
Data yang tidak bersih atau tidak lengkap dapat menghasilkan kesalahan dalam analisis. Oleh karena itu, sebelum proses analisis dimulai, data harus dibersihkan dan dipersiapkan dengan hati-hati.

Proses pembersihan data melibatkan proses-proses seperti penghapusan data yang tidak sesuai, pengubahan format data, dan deduplikasi data.

3. Analisis Data
Langkah inilah yang menjadi inti dari big data analytics. Pada tahap ini, berbagai teknik analisis, seperti analisis statistik, machine learning, atau data mining, digunakan untuk menggali wawasan dari data besar yang ada.

4. Presentasi Data
Setelah informasi dari data sudah diperoleh, hasil analisis perlu dipresentasikan. Agar hasil analisis lebih mudah dipahami dan disajikan kepada pemangku kepentingan, data diubah menjadi visualisasi yang menarik dan informatif, seperti menggunakan dashboard.