Analisis Big Data : Definisi, Tahapan, dan Cara Kerjanya

analisis big data

Data kini telah menjadi bagian tak terpisahkan dalam dunia bisnis. Sebagaimana kita tahu, mayoritas perusahaan kini telah menganalisis dan mengolah data dalam jumlah besar (big data) di setiap proses bisnis (business process) mereka, seiring dengan maraknya transformasi digital. Manajemen dan analisis big data inilah yang nantinya akan memegang peranan penting dalam pengambilan keputusan perusahaan.

Big data sendiri adalah istilah untuk menyebut data dalam jumlah besar, yang melebihi kapasitas pemrosesan database konvensional. Ini karena jumlah data tersebut terlalu besar dan berada di luar kapasitas arsitektur database tradisional. Padahal, perlu adanya pengelolaan secara spesifik agar data tersebut dapat bermanfaat untuk pertumbuhan bisnis.

Pengelolaan ini meliputi proses mengumpulkan dan menyimpan data (ingestion), merapikan (wrangling), memperbaiki (enrichment), memetakan (mapping), hingga menganalisisnya untuk mendapatkan hasil yang bermanfaat bagi perusahaan. Keseluruhan proses ini bisa kita sebut dengan istilah big data analytics atau analisis big data.

Apa Itu Analisis Big Data?

Analisis data tentunya menjadi bagian yang penting untuk semua bisnis. Sebab dengan data-data tersebut, perusahaan bisa menjadikannya sebagai acuan untuk mengambil keputusan bisnis, merumuskan strategi bisnis dan business plan kedepannya, hingga merancang strategi pemasaran dan penjualan yang lebih efektif.

Seiring dengan perkembangan bisnis, tentunya data-data yang perusahaan miliki akan terus bertambah jumlahnya. Pada satu titik tertentu, data tersebut akan berukuran besar sehingga sulit untuk mengolahnya secara konvensional. Inilah yang kita sebut sebagai big data.

Sehingga, big data analytics atau analisis big data adalah keseluruhan proses untuk mengumpulkan, merapikan, memperbaiki, hingga menganalisis data dalam jumlah besar.

Big data analytics ini memberikan banyak sekali keuntungan untuk perusahaan maupun target pasar secara keseluruhan. Misalnya adalah pengintegrasian data yang mengidentifikasi kecenderungan minat sales lead (prospek). Contohnya ketika seorang lead mendapatkan iklan di media sosial mereka seperti Instagram Ads.

Jika iklan tersebut sesuai dengan preferensinya, maka bukan hal yang mustahil bila ia tertarik. Misalnya ketika ia mencari referensi busana kekinian yang sedang viral. Sehingga, hal ini akan menguntungkan kedua belah pihak, baik customer maupun perusahaan.

Selain itu, beberapa keuntungan lain dari big data analytics antara lain :

Baca Juga :

Tahapan Analisis Big Data

tahapan analisis big data

Setelah mengetahui definisi dan manfaat dari big data analytics, kini Anda juga harus memahami tahapan dan langkah-langkah penerapannya.

Melansir dari Payumoney, terdapat enam tahapan untuk menerapkan analisis big data. Berikut adalah penjelasan dari masing-masing tahapan tersebut:

1. Data Mining

Tahapan yang pertama adalah data mining. Sejatinya, terdapat dua hal yang menjadi fokus dari big data analytics yaitu data mining dan data extraction.

Data mining adalah proses mengidentifikasi data berdasarkan insights atau informasi yang berharga dari database. Sedangkan data extraction adalah proses pengumpulan data dari halaman web ke dalam database. Umumnya, data mining menjadi proses yang lebih sering perusahaan terapkan ketimbang data extraction.

2. Data Collection

Tahap selanjutnya adalah mengumpulkan data atau data collection. Ini merupakan proses yang sangat penting, sebab data yang perusahaan miliki akan terus bertambah dan terkumpul seiring berjalannya waktu. Data collection ini berfungsi untuk memberikan informasi detail yang perusahaan butuhkan.

3. Data Storing

Langkah berikutnya adalah data storing. Sebab saat menyimpan data dalam jumlah besar, tentu Anda tidak bisa melakukannya dengan sembarangan. Anda membutuhkan storage atau tempat penyimpanan yang baik, serta menyediakan infrastruktur yang efisien.

Banyak software yang bisa perusahaan pakai untuk menyimpan data berskala besar. Beberapa contohnya adalah Hadoop, Cloudera, dan Talend.

4. Data Cleaning

Tidak semua data yang Anda kumpulkan dan simpan merupakan data yang berguna. Inilah sebabnya, Anda perlu melakukan proses pembersihan data atau data cleaning.

Bahkan, dari 100% data yang Anda kumpulkan melalui riset pasar di media sosial dan internet, ada sekitar 30-40% data tidak akurat yang tak berguna. Sehingga, Anda perlu menyaring atau membersihkan data-data tersebut terlebih dahulu. Tujuannya adalah untuk memudahkan proses analisis.

5. Data Analysis

Inti dari proses big data analytics tentunya adalah analisis data itu sendiri. Ketika menganalisis data dalam jumlah besar, data analyst harus menemukan pola untuk menentukan apa yang klien butuhkan. Misalnya market orientation atau kebutuhan dan permintaan (demand) pasar.

6. Data Consumption

Tahapan terakhir dari big data analytics adalah data consumption atau konsumsi data. Umumnya, proses ini berbeda-beda tergantung pada industri dan niche bisnis yang perusahaan geluti. Misalnya konsumsi data untuk keperluan perusahaan ritel akan berbeda dengan perusahaan yang bergerak di bidang makanan.

Baca Juga :

Cara Kerja Analisis Big Data

cara kerja analisis big data

Untuk cara kerja dalam proses menganalisis big data, umumnya perusahaan akan menggabungkan beberapa aplikasi atau software untuk mendapatkan hasil yang optimal. Antara lain:

1. Machine Learning

Yang pertama adalah machine learning. Untuk mengumpulkan data, perusahaan membutuhkan mesin yang berbasis Artificial Intelligence sebagai mesin pencarian. Mesin ini akan dengan cepat mencari serta mempelajari data yang Anda ambil, serta mendefinisikan data dengan lebih sederhana dan akurat.

2. Data Management

Berikutnya adalah data management. Gunanya adalah untuk mengkaji ulang data tersebut dan memastikan keakuratannya. Hal ini sangat penting agar data yang akan digunakan merupakan data yang berkualitas tinggi dan bukan merupakan data palsu.

3. Data Mining

Dengan data mining, data analyst dapat masuk ke dalam berbagia data, menandai hal-hal penting, serta menjadikan data sebagai solusi untuk mempengaruhi proses pengambilan keputusan perusahaan.

4. Hadoop

Adalah salah satu teknologi yang berguna untuk menyimpan data dalam jumlah yang sangat besar. Hadoop sendiri merupakan open-source-software yang dapat perusahaan gunakan untuk menyampaikan dan memvisualisasikan data secara cepat.

5. In-Memory Analytics

Sesuai dengan namanya, in-memory analytics menggunakan teknologi memori dalam sistem. Sehingga data analyst bisa mendapatkan insight sebuah data secara cepat.

Selain mampu menganalisis data secara cepat, in-memory analytics juga dapat membuat algoritma baru, menciptakan model baru, serta menghapus analisis yang keliru. Sehingga, teknologi ini bisa menciptakan berbagia macam skenario untuk bahan evaluasi dan pembelajaran.

6. Predictive Analytics

Analisis prediktif ini menggunakan algoritma statistik, data, serta machine learning untuk menghasilkan data berdasarkan riwayat yang pernah digunakan. Fungsinya adalah untuk menghasilkan prediksi-prediksi yang akan terjadi kedepannya, sehingga perusahaan bisa melakukan perencanaan bisnis yang lebih menguntungkan.

7. Text Mining

Teknologi ini membantu data analyst untuk menganalisis data dari tulisan yang berada di web, kolom komentar, buku, dan lain-lainnya yang berbasis teks. Umumnya, perusahaan akan menggunakan text mining dalam blog, social media (Twitter, Facebook, Instagram, dll), survei, bahkan email untuk menemukan topik viral yang dapat menjadi sarana marketing communication.

Baca Juga :