Apa pentingnya teknologi big data? Apa saja contoh penerapan big data dalam kehidupan sehari-hari atau perusahaan?.
Big data mengacu pada kumpulan data yang tidak dapat ditangkap, dikelola, dan diproses oleh perangkat lunak konvensional dalam jangka waktu tertentu, dan aset informasi yang beragam.
Big data, cloud computing, kecerdasan buatan, Internet of Things merupakan Konsep-konsep baru terus bermunculan. Dengan kematangan teknologi, konsep-konsep tersebut juga berkembang dalam aplikasi praktis yang secara bertahap memengaruhi kehidupan kita. Baca juga Perkembangan Big Data Dampak Resiko Dan Prospek Pekerjaan.
Untuk perusahaan, mereka dapat membuat produk lebih sesuai dengan kebutuhan konsumen berdasarkan analisis big data. Menargetkan kelompok pengguna yang tepat sesuai dengan karakteristik target pengguna.
Mereka dapat merumuskan rencana promosi yang lebih baik melalui data untuk meningkatkan tingkat konversi yang efektif, yang juga dapat membantu perusahaan Menunjukkan fungsi peringatan dini sebelum krisis menyerang, sehingga mengurangi kerugian terkait.
Dari segi big data memang terdengar tinggi dan terasa jauh dari kita, namun nyatanya tidak. Hari ini Labkom99 akan berbicara tentang contoh aplikasi big data dan contoh big data dalam kehidupan dan perusahaan.
Fitur Big data
Disini menjelaskan sedikit tentang fitur yang dimiliki big data untuk lebih lengkapnya silahkan baca 4 Karakteristik Big Data Yang Menggambarkan Data Dari Banyak Sumber.
- Volume (Data dalam jumlah besar)
Karakteristik pertama adalah jumlah data yang besar. Satuan ukuran awal untuk big data setidaknya adalah P (1000 Ts), E (1 juta Ts) atau Z (1 miliar Ts).
- Variety (Variasi)
Karakteristik kedua adalah keragaman tipe data. Termasuk log jaringan, audio, video, gambar, informasi lokasi geografis, dll., beberapa jenis data mengajukan persyaratan yang lebih tinggi untuk kemampuan pemrosesan data.
- Value (Kepadatan nilai rendah)
Ciri ketiga adalah kerapatan nilai datanya relatif rendah. Misalnya, dengan penerapan Internet of Things yang luas, persepsi informasi ada di mana-mana, dan informasinya masif, tetapi kepadatan nilainya rendah.
Bagaimana memurnikan nilai data lebih cepat melalui algoritme data mesin yang kuat adalah masalah yang mendesak untuk dipecahkan di era big data.
- Velocity (Cepat dan efisien)
Fitur keempat adalah kecepatan pemrosesan yang cepat dan persyaratan ketepatan waktu yang tinggi. Ini adalah fitur paling signifikan yang membedakan big data dari penambangan data tradisional.
Arsitektur dan rute teknis yang ada tidak dapat secara efisien memproses data sebesar itu, dan untuk organisasi yang relevan. Jika informasi yang dikumpulkan dengan investasi besar tidak dapat diproses secara tepat waktu dan umpan balik informasi yang efektif, itu akan lebih dari kerugian.
Dapat dikatakan bahwa era big data memberikan tantangan baru bagi kemampuan manajemen data manusia, dan juga memberikan ruang dan potensi yang belum pernah ada sebelumnya bagi orang-orang untuk memperoleh wawasan yang lebih dalam dan komprehensif.
Contoh Big Data Dalam Kehidupan
1. Penerapan Big Data Di Industri Keuangan
Industri keuangan harus menjadi industri yang paling sering menggunakan teknologi big data. Sekuritas dan bank sering menggunakan teknologi big data untuk analisis data, dan melalui pemantauan dan analisis data, risiko dapat dihindari secara efektif.
Ada banyak tantangan industri yang dihadapi oleh industri keuangan. Seperti peringatan penipuan sekuritas, analisis keuangan ultra-tinggi, penipuan kartu kredit dan risiko kredit perusahaan dan serangkaian tantangan risiko data. fungsi inti prediksi Efektif menghindari risiko.
2. Penerapan Big Data Di Media Hiburan
Industri big data telah berkecimpung di berbagai industri. Contoh sederhana, melalui analisis jumlah penggemar bintang media sosial dan tren berita di industri tersebut. Jumlah pemutaran dan popularitas video dan video dapat diprediksi.
Melalui jumlah klik dan tampilan halaman produk pintar yang dapat menyimpulkan preferensi kepribadian pengguna dan merekomendasikan produk favorit mereka.
Beberapa waktu lalu, drama populer Amerika “House of Cards”, melalui analisis big data, preferensi video yang dipilih dan pilihan bintang yang cocok untuk netizen, menghasilkan jumlah tayangan yang sensasional.
Bagian dari analisis big data dari big data di media sosial dan industri hiburan juga memandu audiens dan penggemar untuk mengkonsumsi industri hiburan.
3. Penerapan Big Data Dalam Industri Medis
Pengguna iPhone memiliki fungsi ini di ponsel mereka. Melalui hitungan langkah kesehatan dan status olahraga di aplikasi kesehatan, Anda dapat merekam status kesehatan Anda dan memprediksi kemungkinan penyakit.
Ini menggunakan teknologi big data, melalui serangkaian catatan. Analisis, prediksi apa yang mungkin terjadi dan menyelesaikannya pada waktu yang tepat.
Industri medis dapat menganalisis dan meningkatkan pemantauan industri medis melalui kondisi fisik pengguna dan sejumlah besar data kasus, dan melakukan deteksi yang efektif untuk mengurangi tingkat prevalensi pengguna.
4. Contoh Penerapan Big Data Dalam Pendidikan
Di bidang pendidikan, banyak universitas sekarang memiliki kursus video streaming. Sekolah dapat menggunakan analisis data untuk menganalisis kondisi mengajar guru dan kondisi belajar siswa, dan menggunakannya untuk merumuskan konten pengajaran dan rencana pengajaran yang lebih ilmiah.
5. Contoh Penerapan Big Data Dalam Transportasi
Sebagai contoh lain, dalam beberapa tahun terakhir, mobil mengemudi cerdas yang telah menjadi sangat populer dalam beberapa tahun terakhir. Dan memiliki suara paling banyak dalam hal ini. Baca Contoh Aplikasi Big Data Dalam Pembangunan Kota Pintar.
Google, mobil self-driving yang dikembangkan oleh Google menganalisis data real-time dari sensor dan kamera, sehingga dapat menjamin keselamatan pengguna di jalan. Berkendara dengan aman.
Contoh Penerapan Big Data Pada Perusahaan
- Mekanisme Harga Real-Time Macy
Berdasarkan permintaan dan persediaan, sistem berbasis SAS perusahaan membuat penyesuaian harga secara real-time hingga 73 juta item. Alokasi sumber daya yang optimal sangat ditingkatkan, sehingga mengurangi kerugian yang sesuai.
- Tipp24 AG
Tipp24 AG adalah platform taruhan dan prediksi yang dibuat untuk industri game Eropa. Perusahaan menggunakan perangkat lunak KXEN untuk menganalisis miliaran transaksi dan karakteristik pelanggan, dan kemudian menggunakan model prediktif untuk melakukan kampanye pemasaran dinamis kepada pengguna tertentu.
Langkah ini mengurangi waktu pembuatan model prediktif sebesar 90%. SAP sedang mencoba untuk mengakuisisi KXEN. Semakin akurat pengguna, semakin rendah biaya promosi dan semakin tinggi tingkat transaksi.
- Pencarian Walmart
Contoh penerapan big data pada Oligarki ritel ini dalam merancang mesin pencari terbarunya. Polaris untuk situs webnya Walmart.com, menggunakan data semantik untuk analisis teks, pembelajaran mesin dan penambangan sinonim.
Menurut Walmart, penggunaan teknologi pencarian semantik telah meningkatkan tingkat penyelesaian belanja online sebesar 10 hingga 15 persen. “Untuk Walmart, itu berarti miliaran dolar,” kata Laney.
- Analisis Video Industri Makanan Cepat Saji
Perusahaan menganalisis panjang antrian menunggu melalui video, dan kemudian secara otomatis mengubah apa yang ditampilkan pada menu elektronik. Jika antriannya panjang, tunjukkan makanan yang bisa disajikan dengan cepat.
Jika antriannya pendek, tunjukkan makanan yang lebih menguntungkan tetapi membutuhkan waktu yang relatif lama untuk disiapkan. Ini tidak hanya memfasilitasi pengguna tetapi juga menciptakan nilai yang lebih besar bagi perusahaan.
- Persepsi Merek Morton Steakhouse
Morton memulai acara sosialnya ketika seorang pelanggan dengan bercanda men-tweet pesanan dari jaringan restoran steak yang berbasis di Chicago ke Bandara Newark di New York, di mana dia akan tiba setelah seharian bekerja.
Pertama, analisis data Twitter dan temukan bahwa pelanggan adalah pengunjung tetap toko kami dan pengguna Twitter yang sering. Berdasarkan pesanan pelanggan sebelumnya, mereka menebak penerbangan yang mereka ambil, dan kemudian mengirim seorang pelayan dengan tuksedo untuk melayani makan malam pelanggan. Tingkatkan pelayanan dan jadikan konsumen benar-benar menjadi dewa.
- PredPol Inc.
Bekerja dengan polisi di Los Angeles dan Santa Cruz dan tim peneliti, PredPol memprediksi kemungkinan kejahatan dalam 500M berdasarkan varian dari algoritma prediksi gempa dan data kejahatan. Distribusi pencurian dan kejahatan kekerasan turun 33 persen dan 21 persen di daerah Los Angeles tempat algoritme digunakan. Baca juga 5 Cara Analisis Big Data Untuk Mengatasi Kajahatan Siber.
- Tesco PLC (Tesco) Dan Efisiensi Operasional
Jaringan supermarket Tesco telah mengumpulkan data pada 7 juta lemari es di gudang datanya. Analisis big data ini memungkinkan pemantauan yang lebih komprehensif dan pemeliharaan proaktif untuk mengurangi konsumsi energi secara keseluruhan.
- American Express (Amex, Amex) Dan Intelijen Bisnis
Di masa lalu, AmEx hanya dapat mencapai pelaporan melihat ke belakang dan prakiraan tertinggal. BI tradisional belum mampu memenuhi kebutuhan pengembangan bisnis.
Akibatnya, AmEx mulai membangun model yang benar-benar dapat memprediksi loyalitas, menggunakan 115 variabel untuk menganalisis dan memprediksi berdasarkan data transaksi historis.
Perusahaan mengatakan telah mampu mengidentifikasi 24 persen pelanggan di Australia yang akan berpindah selama empat bulan ke depan.
- Espresso Disimpan Sebagai File Transaksi Yang Konsisten
Salah satu database terpenting yang dibangun LinkedIn adalah Espresso, yang akan menggantikan database Oracle lama melalui operasi jaringan di seluruh perusahaan . Awalnya dirancang untuk menyediakan kegunaan layanan pesan LinkedIn InMail.
- Seton Healthcare
Seton Healthcare adalah contoh klien pertama yang menggunakan teknologi Watson terbaru IBM untuk menganalisis dan memperkirakan konten perawatan kesehatan berdasar big data.
Teknologi ini memungkinkan perusahaan menemukan sejumlah besar informasi medis klinis terkait pasien dan menganalisis informasi pasien dengan lebih baik melalui pemrosesan big data.
Di sebuah rumah sakit di Toronto, Kanada, ada lebih dari 3.000 data yang dibaca per detik untuk bayi prematur. Melalui analisis data tersebut, rumah sakit dapat mengetahui sebelumnya bayi prematur mana yang bermasalah dan mengambil tindakan yang tepat untuk mencegah bayi prematur meninggal.
Kesimpulan
Di atas adalah contoh kasus yang menggambarkan penerapan big data dalam operasi perusahaan dan kehidupan sehari-hari masyarakat. Ini sepenuhnya menggambarkan efek besar yang dibawa oleh penerapan big data dalam kehidupan nyata. Inspirasi seperti apa yang Anda miliki untuk bisnis Anda melalui kasus-kasus ini?
