Apa Itu Big Data Analytic?
Teknologi semakin sering dipakai, maka akan semakin familiar masyarakat tentang teknologi tersebut. Termasuk yang terjadi pada teknologi bernama ” Big Data Analytic “. Banyak sektor industri yang menyambut inovasi baru ini. Mulai dari industri media, manufaktur, hingga telekomunikasi, dalam kurun waktu 7 tahun terakhir sudah mulai banyak yang menerapkan Big Data Analytic.
Lalu apa itu Big Data Analytic ? Ini merupakan sebuah proses penerimaan, analisa, penerjemahan data dalam skala besar, belum terstruktur, kompleks dan diperoleh dari berbagai macam sumber informasi, contohnya dalam media sosial.
Seberapa Penting Big Data Analytic dalam berbagai sektor?
Big Data Analytic sangatlah penting fungsinya dalam berbagai sektor industri. Dengan kemampuannya yang super canggih dalam pengelolaan data, ini membuat pengguna mendapatkan informasi akurat yang bisa dipelajari sebelum memutuskan keputusan bisnis. Misalnya data Analytic menunjukkan bahwa mayoritas konsumen berasal dari media sosial, maka perusahaan bisa memfokuskan aspek digital marketing ketika memasarkan produk.
Sebelum hadirnya big data Analytic ini, perusahaan menggunakan pendekatan intepretasi data secara konvensional, yang kadang belum menjangkau sepenuhnya untuk mendapatkan informasi mengenai pola dan trend masyarakat. Namun semenjak hadirnya big data Analytic, perusahaan bisa menemukannya. Karena big data Analytic memiliki teknologi yang lebih canggih dalam mengoleksi data.
Mau tahu sektor-sektor apa saja yang membutuhkan, big data Analytic ? Simaklah penjelasan berikut ini:
Sektor-sektor Yang Memerlukan Big Data Analytic
Kesehatan
Ada beberapa manfaat yang bisa dirasakan, oleh stakeholder dalam dunia kesehatan ketika menggunakan big data Analytic, antara lain :
Prediksi Resiko Terjadinya penyakit
Seperti yang sudah dijelaskan di awal bahwa, big data Analytic mampu mengolah data secara canggih, sehingga mampu menemukan pola-pola tertentu yang bisa dijadikan acuan informasi oleh user.
Dalam bidang kesehatan, data-data yang berkaitan tentang pasien seperti : riwayat penyakit, data usia, kelamin, hasil test, hingga data genetik, akan dimasukkan dalam database big data Analytic. Selanjutnya, dengan mekanisme mechine learning, big data Analytic bisa memprediksi tentang resiko munculnya penyakit.
Pengembangan Obat
Big data Analytic bisa mengembangkan obat medis, dengan kemampuannya dalam penyimpanan data seperti data pasien, riwayat penyakit dan lainnya.
Saat mengembangkan obat baru, peneliti perlu mendapatkan informasi tentang molekul yang menjadi sebab munculnya sebuah penyakit. Dengan big data Analytic prosesi akan lebih cepat dan efektif.
Big data Analytic juga dapat dipakai peneliti saat melakukan uji klinis. Teknologi ini akan diberikan data hasil uji klinis, untuk mendapatkan prediksi mengenai seberang maksimal hasil obat yang telah dibuat.
Finansial dan Perbankan
Dalam industri finansial dan Perbankan, Big Data Analytic relatif diperlukan karena mampu mengawasi aktivitas pasar, sehingga meminimalisir terjadinya kekurangan.
Identifikasi Arah Trend, mengukur resiko investasi dan membantu penerapan strategi yang tepat
Big data Analytic sangatlah membantu trader ketika menentukan pilihan dalam lantai bursa. Komplek-nya database yang dimiliki teknologi ini. Akan sangat membantu dalam mengidentifikasi arah trend, mengukur resiko investasi dan menentukan strategi investasi. Dengan demikian trader, akan lebih kecil kemungkinannya untuk merugi ketika melamar aktivitas investasi atau trading.
Meningkatkan Costumer Experience
Perusahaan-perusahaan yang bergerak pada bidang keuangan akan mendapatkan solusi dalam meningkatkan costumer experience ketika menerapkan big data Analytic dalam bisnisnya.
Ada banyak data yang bisa diolah oleh big data analisis seperti ; riwayat transaksi pelanggan, riwayat investasi, data demografis, riwayat kartu kredit hingga data perilaku nasabah. Data-data ini bisa dipakai perubahan keuangan untuk meningkatkan kualitas layanannya. Mereka bisa menciptakan produk layanan yang efektif.
Identifikasi Area Bisnis
Analisis Big Data juga dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Dengan menggunakan teknologi Big Data Analytics, perusahaan dapat menganalisis data operasional mereka untuk mengidentifikasi area yang dapat ditingkatkan dan memperbaiki proses bisnis mereka. Hal ini dapat menghasilkan penghematan biaya dan meningkatkan efisiensi operasional.
Media
Big Data Analytic, sangatlah diperlukan media untuk memaksimalkan konten yang mereka produksi.
Personalisasi Konten
Adanya teknologi big data Analytic, membuat perubahan media lebih gampang dalam mengetahui minat, preferensi dan kebutuhan penonton terhadap sebuah konten. Dengan data ini, perusahaan media bisa membuat konten yang lebih relevan dengan kemauan penontonnya. Misalnya jika kebanyakan penonton adalah anak muda, perusahaan media bisa membuatmu konten-konten seperti musik, live streaming game dan sebagainya. Media yang mampu memberikan konten seusai ekspektasi penonton, cenderung akan berpelukan memenangkan kompetisi.
Efektifitas Promosi
Peningkatan Pemasaran: Dengan menganalisis data pemirsa, perusahaan media dapat menargetkan iklan mereka secara lebih efektif dan akurat. Hal ini dapat mengurangi biaya iklan dan meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran.
Keolahragaan
Salah satu sektor yang sangat bisa mengimplementasikan teknologi big data analytic adalah Keolahragaan. Berikut ini contoh penerapannya ;
Mendapatkan Informasi Mengenai Performana pemain
Beberapa sektor olahraga seperti seperti sepakbola, menyediakan departemen khusus analisis big data. Beberapa ahli bidang ini, akan ditugaskan untuk memantau performa pemain saat bertanding, analisa kecepatan, peta pergerakan, hingga mengidentifikasi elemen mana yang perlu ditingkatkan oleh pemain.
Pencegahan Cidera
Pencegahan cedera adalah hal yang sangat penting dalam olahraga profesional. Cedera yang sering terjadi di kalangan atlet dapat mengganggu performa dan bahkan mengancam karier mereka. Namun, dengan penerapan big data analytics, tim medis dan pelatih dapat memanfaatkan data kesehatan dan performa atlet untuk mengidentifikasi faktor risiko cedera dan menerapkan tindakan pencegahan yang tepat.
Dalam penerapan big data analytics untuk pencegahan cedera, data kesehatan dan performa atlet dikumpulkan dan dianalisis untuk mengidentifikasi pola dan tren yang berkaitan dengan cedera, seperti faktor risiko yang muncul sebelum cedera terjadi. Selain itu, data tersebut juga dapat membantu mengidentifikasi pola latihan yang kurang efektif atau terlalu berat bagi atlet, yang dapat menyebabkan cedera pada jangka panjang. Dengan informasi yang didapatkan dari analisis data ini, tim medis dan pelatih dapat menyesuaikan program latihan dan pengobatan, serta memberikan saran kepada atlet tentang cara mengurangi risiko cedera.
Dalam industri olahraga profesional, penerapan big data analytics untuk pencegahan cedera telah terbukti efektif dalam mengurangi jumlah cedera dan memperbaiki performa atlet. Hal ini telah menjadi fokus utama bagi tim olahraga profesional di seluruh dunia dan membuka potensi baru untuk pencegahan cedera pada masa depan.
Memantau Atlet Potensial
Big data analytics juga dapat digunakan untuk mem-scouting atlet potensial di industri olahraga. Data kinerja atlet dari berbagai turnamen dan kompetisi dapat dikumpulkan dan dianalisis untuk mengidentifikasi atlet potensial yang belum terdeteksi oleh para pencari bakat olahraga. Dengan informasi yang diperoleh dari analisis data ini, tim olahraga dapat melakukan pemantauan lebih terperinci terhadap atlet potensial.