Big data analytics adalah sebuah proses pengumpulan, analisis, dan interpretasi data dalam jumlah besar untuk mendapatkan insight yang akan berguna pada proses pengambilan keputusan yang tepat. Data yang tersedia dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda dan berjumlah sangat besar. Sehingga, big data analytics sangat dibutuhkan untuk mengidentifikasikan pola, tren, dan hubungan yang tidak terlihat jika menggunakan analisis yang tradisional.
Di era digital yang serba terhubunga sekarang ini, setiap detiknya dihasilkan jumlah data yang sangatlah besar. Data tersebut berasal dari berbagai sumber seperti media sosial, perangkat mobile, transaksi bisnis, dan masih banyak lagi. Oleh karena itu, muncul disiplin ilmu baru yang bernama big data analytics untuk bisa mengolah data dalam jumlah besar tersebut yang akan dimanfaatkan untuk banyak bisnis.
Baca juga artikel tentang Big Data dan bagaimana manfaatnya di era tranformasi digital sekarang ini
Manfaat dari Penerapan Big Data Analytics
Penerapan big data analytics memiliki peran yang besar dan tentunya dapat memberikan manfaat yang siginifikan bagi banyak bisnis di berbagai sektor. Berikut adalah beberapa manfaat utama yang dapat diperoleh melalui penerapan big data analytics:
Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik
Sebuah perusahaan atau organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih baik dengan menerapkan big data analytics. Data yang dikumpulkan dan dianalisis dapat memberikan wawasan tentang tren pasar, perilaku pelanggan, dan lain sebagainya yang akan membantu dalam proses pengambilan keputusan.
Peningkatan Efisiensi
Big data analytics memungkinkan perusahaan atau organisasi untuk mengidentifikasikan area di mana efisiensi dapat ditingkatkan. Dengan menganalisis data operasional, perusahaan atau organisasi dapat menemukan dan merubah proses yang tidak efisien untuk kemudian ditingkatkan menjadi lebih efisien.
Pemahaman Pelanggan yang Lebih Baik
Data pelanggan yang terkumpul dapat dianalisa untuk mengetahui apa saja preferensi, perilaku, dan kebutuhan pelanggan. Sehingga, perusahaan atau organisasi dapat membuat strategi yang tepat sasaran dan relevan dengan pelanggan. Tentunya hal ini dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan lebih baik.
Deteksi Kecurangan
Penerapan big data analytics dapat membantu mendeteksi adanya pola-pola yang mencurigakan dalam transaksi atau adanya potensi kecurangan dan berbagai aktivitas ilegal lainnya. Sehingga, perusahaan atau organisasi dapat mengambil langkah-langkah preventif untuk menghindari risiko kerugian akibat kecurangan-kecurangan yang terjadi.
Big Data Analytics Tools yang Banyak Digunakan
Di era digital yang terus mengalami perkembangan sekarang ini, data telah menjadi aset yang sangat berharga bagi perusahaan atau organisasi. Jumlah data yang terus meningkat membuat perusahaan atau organisasi harus memiliki alat analisis untuk dapat mengumpulkan, mengelola, menganalisis, dan mengambil insight dari data tersebut. Sehingga, big data analytics tools menjadi alat penting yang dapat membantu proses pengolahan data dalam skala besar. Berikut adalah big data analytics tools yang banyak digunakan:
Apache Hadoop
Apache hadoop adalah sebuah perangkat lunak yang dikembangkan untuk mengelola dan menganalisis data besar yang terdistribusi di berbagai server. Hadoop menggunakan model pemrograman terdistribusi untuk memproses paralel data dalam skala yang besar. Modul inti dari perangkat lunak ini adalah HDFS (Hadoop Distributed File System) untuk menyimpan data dan MapReduce untuk memproses data terdistribusi.
Apache Spark
Apache Spark masih termasuk dalam ekosistem Apache Hadoop yang juga dikembangkan untuk pemrosesan data yang cepat dan terdistribusi. Spark memiliki desain antarmuka yang lebih ekspresif dan lebih cepat. Ditambah lagi, perangkat lunak ini mendukung berbagai macam bahasa pemrograman seperti Python, Java, Scala, dan R yang memudahkan para pengembang dan analis data. Spark juga memiliki kemampuan pemrosesan batch dan real-time yang memungkinkan analisis secara interaktif dan mendalam.
Apache Cassandra
Perangkat lunak yang satu ini dirancang untuk bisa menangani volume data yang besar dengan keandalan tinggi. Cassandra memiliki kecepatan tinggi dalam menulis dan membaca data serta skalabilitas horizontal yang linier. Cassandra banyak digunakan pada pengolahan data di mana toleransi kesalahan dan ketersediaan data sangat penting seperti aplikasi media sosial, IoT, dan analitik real-time.
Tableau
Tableau adalah perangkat lunak yang dikembangkan untuk membuat visualisasi data yang memungkinkan pengguna membuat visualisasi data besar sehingga lebih mudah untuk dipahami. Desain antarmuka yang intuitif memudahkan pengguna untuk membuat visualisasi data yang interaktif, dashboard, dan laporan dengan cepat tanpa memerlukan kemampuan pemrograman. Tableau juga mendukung konektivitas dengan berbagai sumber data, termasuk file lokal, basis data, cloud, hingga data streaming.
TensorFlow
TensorFlow adalah perangkat lunak yang berfokus pada machine learning dan AI. Perangkat lunak ini digunakan secara luas dalam big data anlytics seperti analisis prediktif, deteksi anomali, dan pemodelan data kompleks. Perangkat lunak ini menyediakan kerangka kerja yang kuat dan fleksibel untuk membangun model machine learning dengan menggunakan graf komputasi yang berbasis aliran data.
Big data analytics tools diatas sudah banyak digunakan pada aktivitas pengolahan data besar di berbagai industri bisnis sekarang ini. Tentunya berbagai big data analytics tools diatas memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Sehingga, bagi perusahaan atau organisasi terlebih dahulu harus mengetahui apa yang menjadi kebutuhan dalam pengolahan data. Setelah kebutuhan diketahui, maka bisa memilih alat yang paling sesuai dan bisa menjadi solusi bagi kebutuhan yang ada.
