Perusahaan menghasilkan sejumlah data yang begitu masif setiap harinya. Perusahaan modern selalu berusaha menemukan cara yang tepat untuk memanfaatkan data dan membuat keputusan bisnis lebih baik, melakukan langkah-langkah strategis, dan tetap kompetitif. Keuntungan dari pemanfaatan data sangatlah banyak, namun perusahaan tidak dapat memperoleh manfaat ini tanpa data analytics tools. Konsep big data analytics telah ada selama bertahun-tahun.

Sebagian besar perusahaan saat ini memahami bahwa menangkap semua data yang tersedia bagi bisnis dapat memungkinkan analisis mendalam dan mendatangkan dampak bisnis secara signifikan. Hal ini membuat bisnis dengan mudahnya beradaptasi terhadap situasi dan kebutuhan pelanggan yang dinamis. Artikel ini akan menjelajahi potensi dari big data analytics dalam menghasilkan insight berharga dan bagaimana perusahaan dapat memanfaatkannya untuk mencapai kesuksesan bisnis.

Apa yang Dimaksud Dengan Big Data Analytics?

Big data analytics adalah strategi menganalisis volume big data yang dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk jejaring sosial, video, gambar digital, sensor, dan catatan transaksi penjualan. Tujuan dalam menganalisis semua data ini adalah untuk menemukan pola dan hubungan yang mungkin tidak terlihat secara kasat mata, dan yang dapat memberikan insight berharga tentang pelanggan. Melalui insight ini, bisnis  dapat memperoleh keunggulan lebih dibandingkan pesaing mereka dan membuat keputusan yang jauh lebih baik. Big data analytics bukanlah praktik yang dibatasi oleh satu tools saja. Visualisasi data diperlukan pada beberapa situasi, sementara keterhubungan proses analitik diperlukan dalam situasi lainnya.

Bagaimana Cara Kerja dari Big Data Analytics?

Data analyst mengumpulkan, memproses, membersihkan, dan menganalisis volume data masif dari transaksi serta bentuk data lain yang tidak dapat diolah dengan program analitik konvensional. Data dikumpulkan dari berbagai sumber yang berbeda.  Setelah data dikumpulkan dan disimpan di data warehouse, data analyst harus mengatur, mengkonfigurasi, dan mempartisi data dengan benar. Persiapan dan pengolahan data yang komprehensif akan menghasilkan kinerja lebih tinggi terhadap hasil analitik. Data analyst kemudian membersihkan data untuk meningkatkan kualitas pengolahan. Pada proses pembersihan, data analyst mencari kesalahan atau ketidaksesuaian, seperti duplikasi atau kesalahan format. Terakhir, data yang terkumpul, diproses, dan dibersihkan dianalisis dengan program analitik. Program analitik tersebut memiliki kapabilitas data mining, predictive analytics, machine learning, dan data visualization.

Mengapa Big Data Analytic itu Penting?

Perusahaan menggunakan big data analytics untuk mengambil keputusan berdasarkan data yang dapat berdampak langsung terhadap perkembangan bisnis. Pasalnya, big data analytics membantu perusahaan mengidentifikasi peluang untuk perbaikan, efisiensi, dan optimasi bisnis secara jangka panjang.  Di berbagai segmentasi bisnis, peningkatan efisiensi mengarah pada operasional yang lebih cerdas, laba yang lebih tinggi, dan pelanggan yang puas. Big data analytics juga membantu perusahaan mengurangi biaya serta mengembangkan produk dan layanan yang berorientasi pada pelanggan.

Apa Saja Jenis-Jenis Big Data Analytic?

Beberapa jenis big data analytic yang digunakan untuk memperoleh pemahaman terhadap pola dan tren pada data perusahaan meliputi:

Diagnostic Analytics

Diagnostic analytics merupakan salah satu bentuk analitik canggih yang digunakan untuk melakukan penyelidikan data lebih mendalam. Melalui jenis analitik ini, perusahaan menggunakan insight yang diperoleh agar mampu mengetahui dengan jelas mengapa suatu peristiwa tertentu terjadi. Melalui analisis data, perusahaan akan dapat memahami perilaku dan kejadian mengenai konsumen, karyawan, dan produk bisnis. Diagnostic analytics dilakukan menggunakan tools dalam mencari, menyaring, dan membandingkan data yang dihasilkan.

Descriptive Analytics

Dikenal sebagai jenis analitik paling dasar, descriptive analytics melibatkan pemecahan big data menjadi potongan informasi lebih kecil sehingga perusahaan dapat memahami apa yang terjadi dengan suatu operasi, proses, atau rangkaian transaksi tertentu. Descriptive analytics dapat memberikan insight tentang perilaku pelanggan saat ini dan tren operasional untuk mendukung keputusan tentang pengalokasian sumber daya, perbaikan proses, dan manajemen kinerja menyeluruh.

Prescriptive Analytics

Prescriptive analytics adalah jenis analitik data yang membuat rekomendasi atau instruksi tindakan spesifik berdasarkan kondisi yang tercapai atau informasi tertentu telah dipenuhi. Ini melibatkan penggunaan teknologi untuk membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik melalui analisis data mentah. Prescriptive analytics secara khusus mempertimbangkan informasi tentang situasi atau skenario yang mungkin terjadi, sumber daya yang tersedia, kinerja masa lalu & kinerja saat ini, serta menyarankan tindakan atau strategi.

Predictive Analytics

Predictive analytics merujuk pada analisis big data untuk membuat prediksi dan menentukan kemungkinan hasil, tren, atau peristiwa di masa depan. Predictive analytics melihat pola data saat ini dan historis untuk menentukan apakah pola-pola tersebut kemungkinan akan muncul kembali. Dalam bisnis, hal ini dapat digunakan untuk memodelkan berbagai skenario tentang bagaimana pelanggan bereaksi terhadap penawaran produk atau promosi baru, serta bagaimana supply chain dapat terpengaruh oleh pola cuaca ekstrem.

Apa Saja Manfaat Big Data Analytics Bagi Perusahaan?

Inovasi di bidang teknologi telah mengubah bagaimana big data dikelola. Teknologi data analytic canggih secara signifikan mengurangi waktu analitik, memberikan kemampuan kepada perusahaan untuk mengambil keputusan dengan cepat yang membantu meningkatkan pendapatan, mengurangi biaya, dan mendorong pertumbuhan bisnis. Hal ini memberikan keunggulan kompetitif bagi brand yang mampu bekerja lebih cepat dan mengarahkan konsumen mereka dengan lebih efektif.  Berikut adalah beberapa manfaat yang mungkin perusahaan tersebut dapatkan:

Akuisisi dan Retensi Pelanggan

Perusahaan harus memiliki pendekatan unik untuk memasarkan produk mereka. Dengan menggunakan big data, perusahaan dapat menentukan dengan tepat apa yang dicari oleh pelanggan. Big data analytics memungkinkan perusahaan membangun basis pelanggan yang solid sejak awal. Proses pengelolaan big data saat ini melibatkan pengamatan pola konsumen. Perusahaan kemudian menggunakan pola-pola tersebut dalam memicu loyalitas brand dengan pengidentifikasian tren dan cara membuat pelanggan senang.

Banyak perusahaan e-commerce terkemuka di dunia telah menguasai teknik ini melalui penyediaan pengalaman belanja yang sangat personal. Personalisasi didasarkan tidak hanya pada pembelian sebelumnya, tetapi juga pada barang yang dibeli oleh pelanggan lain, perilaku selama mengakses platform, dan banyak faktor lainnya.

Kampanye Pemasaran yang Lebih Terfokus

Perusahaan dapat memanfaatkan big data untuk memasarkan produk yang disesuaikan dengan target pasar. Big data membantu perusahaan melakukan analisis yang kompleks terhadap tren pelanggan. Analisis ini umumnya melibatkan pemantauan pembelian online dan observasi transaksi di platform penjualan. Informasi tersebut kemudian memungkinkan perusahaan menciptakan kampanye pemasaran yang sukses dan terarah, sehingga mampu melebihi harapan pelanggan serta membangun loyalitas brand lebih luas.

Identifikasi Potensi Risiko

Bisnis saat ini sedang berkembang di lingkungan berisiko tinggi, namun lingkungan tersebut membutuhkan proses manajemen risiko. Big data telah menjadi instrumen dalam pengembangan solusi manajemen risiko baru. Big data dapat meningkatkan efektivitas dari model manajemen risiko dan menciptakan strategi yang lebih cerdas.

Meningkatkan Inovasi

Big data terus membantu perusahaan memperbarui produk dan disaat bersamaan menciptakan yang baru. Dengan mengumpulkan sejumlah big data, perusahaan dapat membedakan apa yang sesuai dengan basis kebutuhan pelanggan mereka. Jika perusahaan ingin tetap kompetitif di industri, insting saja sudah tidak bisa diandalkan. Melalui begitu banyaknya data yang bisa dimanfaatkan,  perusahaan dapat melacak feedback pelanggan, keberhasilan produk, dan apa yang dilakukan pesaing mereka.

Optimalkan Analisis Big Data Anda Bersama Phincon

Apabila perusahaan Anda mengalami kesulitan dalam mengoptimalkan analisis big data, Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan data solution dari Phincon. Phincon menawarkan platform pengelolaan data yang menggunakan teknologi big data analytics, data virtualization, serta data masking. Data solution Phincon dilengkapi dengan berbagai fitur dan kemampuan yang membantu perusahaan dalam mengatasi berbagai tantangan pengelolaan big data, dengan skalabilitas, machine learning, artificial intelligence dan tanpa perlu keahlian pemrograman yang rumit.

Untuk mengetahui informasi lebih lanjut terkait data solution, kunjungi halaman https://phincon.com/solutions/data-solution/ dan hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com.

Editor: Cardila Ladini