Big data analytics mengacu pada analisis data dari data berskala besar. Big data mengacu pada kumpulan data yang tidak dapat ditangkap, dikelola, dan diproses oleh perangkat lunak konvensional dalam jangka waktu tertentu.
Analisis data adalah untuk ekstrak data Proses meneliti dan meringkas data untuk informasi yang berguna dan membentuk kesimpulan.
Jadi Apa Itu Big Data Analytics?
1. Analisis data memungkinkan orang untuk menghasilkan interpretasi data yang lebih baik, dan analisis prediktif memungkinkan analis untuk membuat beberapa kesimpulan prediktif berdasarkan hasil analisis visual dan analisis data.
2. Analisis dan penyimpanan big data dan manajemen data adalah beberapa praktik terbaik di tingkat analisis data. Menganalisis data melalui proses dan alat langkah demi langkah menjamin hasil analisis berkualitas tinggi yang telah ditentukan sebelumnya.
3. Tidak peduli apakah pengguna tersebut ahli dalam bidang analisis data atau pengguna biasa, satu-satunya alat yang dapat digunakan sebagai alat analisis data adalah visualisasi data. Visualisasi dapat menampilkan data secara intuitif, membiarkan data mengekspresikan dirinya, dan membiarkan pelanggan mendapatkan hasil yang ideal.
4. Big data tidak lagi ilusi seperti tahun-tahun sebelumnya, tetapi yang terpenting sekarang adalah menganalisis big data. Hanya data yang dianalisis yang dapat menghasilkan nilai yang paling penting bagi pengguna.
Semakin banyak data kita mulai memiliki kaitannya dengan apa itu analisis big data, sehingga metode analisis big data sangat penting di seluruh bidang TI, yang dapat dikatakan sebagai faktor penentu dalam menentukan apakah informasi akhir itu berharga. Baca juga Apa Yang Dipelajari Pada Jurusan Big Data?.
5 Aspek Dasar Big Data Analytics
1. Visualisasi Analitik
Baik itu untuk ahli analisis data atau pengguna biasa, visualisasi data adalah persyaratan paling dasar dari alat analisis data.
2. Algoritma Data Mining
Visualisasi untuk dilihat orang, data mining untuk dilihat oleh mesin. Pengelompokan, segmentasi, analisis outlier, dan algoritme lainnya memungkinkan kami menelusuri data dan menemukan nilai.
3. Kemampuan Analitik Prediktif
Data mining memungkinkan analis untuk lebih memahami data, sementara analisis prediktif memungkinkan analis untuk membuat beberapa penilaian prediktif berdasarkan hasil analisis visual dan penambangan data.
4. Mesin Semantik
Kami tahu bahwa karena keragaman data tidak terstruktur membawa tantangan baru dalam analisis data, kami memerlukan serangkaian alat untuk mengurai, mengekstrak, dan menganalisis data.
5. Kualitas Data dan Manajemen Data Master
Kualitas data dan manajemen data adalah beberapa praktik terbaik manajemen. Pemrosesan data melalui proses dan alat standar menjamin hasil analisis berkualitas tinggi yang telah ditentukan sebelumnya.
5 Langkah Untuk Memulai Big Data Analytics
1. Identifikasi Masalah
Langkah pertama dalam big data analytics adalah dengan jelas mendefinisikan pertanyaan yang perlu dijawab. Ada dua kriteria untuk mendefinisikan masalah, satu kejelasan, dan yang lainnya sesuai dengan kenyataan. Baca juga 4 Karakteristik Big Data Yang Menggambarkan Data Dari Banyak Sumber.
2. Demonstrasi Kelayakan Data
Menunjukkan apakah data yang ada kaya dan cukup akurat untuk memberikan jawaban atas pertanyaan adalah langkah kedua dari analisis big data, dan kelayakan proyek tergantung pada kesimpulan dari langkah ini.
3. Persiapan Data
Dalam proses persiapan data, perlu untuk memilah data dari setiap item yang diperlukan untuk analisis. Sehingga dapat membuat persiapan yang cukup untuk pembuatan model berikutnya. Persiapan ini dapat dibagi menjadi dua langkah: persiapan pengumpulan data dan persiapan pembersihan.
4. Membangun Model
Model yang perlu dibangun untuk proyek big data analyticsdapat dibagi menjadi dua kategori. Untuk kedua jenis model, tim perlu bekerja keras dalam menyiapkan model dan menunjukkan keandalan model.
5. Hasil evaluasi
Tahap hasil evaluasi adalah untuk menilai apakah hasil yang diperoleh dari langkah-langkah di atas cukup teliti dan dapat diandalkan, serta untuk memastikan bahwa hasil analisis data dapat digunakan untuk memudahkan pengambilan keputusan. Hasil evaluasi meliputi evaluasi kuantitatif dan evaluasi kualitatif.
Peran Big Data Analytics
Peran Big Data Analytics terutama tercermin dalam tiga bidang
- Untuk meningkatkan dan mengoptimalkan bisnis
- Untuk membantu bisnis menemukan peluang
- Untuk membangun nilai bisnis baru.
Dalam hal meningkatkan dan mengoptimalkan bisnis, dalam istilah awam berarti membuat bisnis tampak lebih baik. Membuat bisnis tampak lebih baik terutama tercermin dalam dua aspek :
Yang pertama adalah meningkatkan pengalaman pengguna. Mengoptimalkan proses bisnis asli dan memperoleh pengalaman pengguna yang lebih baik bagi pengguna.
Yang kedua tercermin dalam alokasi dan pemanfaatan sumber daya yang rasional, dan optimalisasi dan alokasi sumber daya yang lebih masuk akal. Sehingga melebihi tujuan memaksimalkan manfaat.
Aplikasi Big Data
Big data dapat diterapkan ke semua lapisan masyarakat, menganalisis dan mengatur big data yang dikumpulkan oleh orang-orang, dan mewujudkan penggunaan informasi yang efektif.
Misalnya, untuk mencari gen utama yang terkait dengan produksi susu pada tingkat genetik sapi perah, pertama-tama kita dapat memindai seluruh genom sapi perah.
Meskipun kami telah memperoleh semua informasi fenotipik dan informasi genetik, karena jumlah data yang sangat besar , yang membutuhkan penggunaan teknologi big data, analisis dan perbandingan, dan penambangan gen utama.
Berikut adalah beberapa area di mana big data digunakan secara aktif:
- E-commerce – Memprediksi tren pelanggan dan mengoptimalkan harga adalah beberapa cara e-commerce menggunakan analitik big data
- Pemasaran – Analisis big data membantu mendorong kampanye pemasaran ROI tinggi yang meningkatkan penjualan
- Pendidikan – untuk mengembangkan kursus baru dan meningkatkan kursus yang ada sesuai dengan kebutuhan pasar
- Perawatan Kesehatan – Dengan bantuan riwayat medis pasien, analisis big data digunakan untuk memprediksi kemungkinan mereka mengembangkan masalah kesehatan
- Media dan Hiburan – Untuk memahami kebutuhan acara, film, lagu, dll., untuk memberi pengguna daftar rekomendasi yang dipersonalisasi
- Perbankan – pola pendapatan dan pengeluaran pelanggan membantu memprediksi kemungkinan memilih berbagai opsi perbankan, seperti pinjaman dan kartu kredit
- Telecom – untuk memperkirakan kapasitas jaringan dan meningkatkan pengalaman pelanggan
- Pemerintah – Analisis Big data Membantu Penegakan Hukum Pemerintah dan Lainnya
Referensi :
- Contoh Aplikasi Big Data Dalam Pembangunan Kota Pintar
- Big Data Solusi Canggih Membangun Transportasi Pintar
Signifikansi Big Data Analytics Dan Prospek Big Data
Secara umum, big data adalah penambangan data yang masif, dinamis, dan berkelanjutan melalui penggunaan sistem baru, alat baru, dan model baru untuk mendapatkan wawasan dan nilai baru.
Di masa lalu, dalam menghadapi sejumlah besar data, kita mungkin dibutakan oleh satu bagian data. Sehingga kita tidak dapat memahami sifat sebenarnya dari sesuatu. Selanjutnya kita bisa mendapatkan kesimpulan yang salah dalam karya ilmiah. Tetapi dengan munculnya era big data, semua kebenaran akan terungkap di depan kita.
Strategi Pengembangan Big Data
Metode data tradisional, baik teknologi OLAP tradisional atau teknologi data mining, sulit untuk mengatasi tantangan big data.
Yang pertama adalah inefisiensi eksekusi. Teknologi data mining tradisional dikembangkan berdasarkan arsitektur perangkat lunak dasar yang terpusat yang sulit untuk diparalelkan. Sehingga efisiensi pemrosesan data di atas tingkat TB rendah.
Kedua, akurasi analisis data sulit ditingkatkan dengan bertambahnya volume data. Terutama sulit untuk menangani data yang tidak terstruktur.
Dalam semua data digital manusia, hanya sebagian kecil (sekitar 1% dari total data) data numerik telah dianalisis dan ditambang secara mendalam (seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan). Baca juga Perkembangan Big Data Dampak Resiko Dan Prospek Pekerjaan.
Data dan data semi terstruktur lainnya telah mengalami analisis dangkal ( seperti penyortiran), dan data tidak terstruktur seperti suara, gambar, dan video, yang mencapai hampir 60% dari total, masih sulit untuk dianalisis secara efektif.
Bagaimana Membuat Big Data Analytics Lebih Berharga?
1. Big Data Analytics Biarkan Data Mendorong Keputusan
Di masa lalu, keputusan manajemen banyak perusahaan mungkin didasarkan pada pengalaman manajer, yang relatif subjektif.
Data adalah induksi logis dari hal-hal objektif, yang benar-benar mencerminkan keadaan dan perubahan berbagai hal.
Dibandingkan dengan pengambilan keputusan tradisional, pengambilan keputusan berbasis data lebih akurat, dan persyaratan untuk pembuat keputusan lebih rendah.
Di era inovasi teknologi yang hebat, kita tidak punya pilihan selain melakukan pekerjaan dengan baik dalam analisis data. Menggunakan analisis big data untuk membuat keputusan yang cepat, berkualitas tinggi, dan efisien untuk semua karyawan, dan memberikan wawasan instruktif dan solusi terukur Program.
2. Big Data Analytics Buat Model Analisis Dengan Cepat
Tujuan dari analisis data adalah untuk mengubah data menjadi informasi, memberikan vitalitas data, dan memecahkan tuntutan inti bisnis.
Membangun model analisis multi-dimensi adalah dasar yang kuat untuk big data berbasis skenario, ad hoc, visualisasi, dan cerdas.
3. Mendukung Skenario Analisis
Analisis berbasis skenario adalah analisis data yang dilakukan untuk skenario tertentu dari operasi bisnis perusahaan.
Analisis berbasis skenario sesuai dengan tren perkembangan analisis digital yang gesit, berorientasi bisnis, dan berwawasan ke depan, dan akan menggantikan analisis keuangan sebagai arus utama analisis data perusahaan.
Analisis berbasis skenario tidak hanya didasarkan pada analisis data skenario bisnis. Ini adalah aplikasi yang dibangun di atas arsitektur TI perusahaan baru di era digital dan berdasarkan berbagai jenis data perusahaan.
Dalam analitik big data, banyak analisis dilakukan menggunakan korelasi. Operasi bisnis adalah hasil dari rangkaian dan superposisi skenario tertentu.
Untuk operasi bisnis, bahkan lebih penting untuk menganalisis tautan bisnis paling dasar dari perusahaan, dan analisis kausal berbasis bisnis bahkan lebih penting.
Ada semakin banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dalam perubahan pasar, dan waktu bagi pengusaha untuk membuat keputusan semakin pendek, dan persyaratan untuk kecepatan yang akurat dari akuisisi, ekstraksi dan analisis berbagai data yang menjadi dasar untuk pengambilan keputusan semakin tinggi dan tinggi!
Sistem perangkat lunak analitik berdasarkan teknologi seperti database multidimensi dan kotak pasir semakin disukai oleh perusahaan.
4. Waktu Respons Lebih pendek
Kecepatan respons yang lebih tinggi selalu mengejar analisis data. Dengan akses real-time ke informasi dan analitik, pengambil keputusan dapat memperoleh wawasan baru dan menyelesaikan proses bisnis yang belum pernah ada sebelumnya.
Pengambilan data real-time tidak hanya dapat mengurangi biaya, meningkatkan efisiensi dan kecepatan visualisasi.Perusahaan tidak lagi terbatas pada subset data yang dibagi dalam gudang data.
Tetapi dapat mengumpulkan dan memproses data bisnis secara lebih komprehensif, sehingga perusahaan dapat bertransformasi dari analisis post-mortem pasif menjadi pengambilan keputusan real-time aktif, dan dapat membangun atas dasar ini Model bisnis prediktif, bukan berbasis respons.
Respons yang cepat memungkinkan aplikasi analitik bermanfaat bagi karyawan biasa dan hulu dan hilir rantai manajemen. Bahkan karyawan dengan sedikit keahlian TI dapat membuat entri kueri dan dasbor. Sehingga menghasilkan lebih banyak pakar pembuatan konten dan memotivasi mereka.
Big Data Analytics Tools
Berikut adalah beberapa di antaranya:
- Hadoop – membantu menyimpan dan menganalisis data
- MongoDB – untuk kumpulan data yang sering berubah
- Talend – untuk integrasi dan manajemen data
- Cassandra – database terdistribusi untuk memproses blok data
- Spark – untuk pemrosesan dan analisis data dalam jumlah besar secara real-time
- STORM – sistem komputasi real-time sumber terbuka
- Kafka – platform streaming terdistribusi untuk penyimpanan yang toleran terhadap kesalahan.
Kesimpulan
Big data adalah istilah terpanas di industri TI saat ini, dan penggunaan selanjutnya dari gudang data, keamanan data, analisis data, penambangan data, dll. Seputar nilai komersial big data secara bertahap menjadi fokus keuntungan yang diperebutkan oleh para profesional industri. Dengan munculnya era big data, big data analytics juga muncul.
