Big Data Bisa Apa? Big Data Untuk Siapa?

Big Data adalah konsep yang lahir dari dunia teknologi informasi. Ketika kita berdiskusi tentang teknologi informasi, topik pembicaraan pasti tak akan terlepas dari soal software atau hardware atau bahkan mungkin kedua-duanya. Sering berkaitan dengan kecanggihan, performa, maupun hal-hal baru yang ditawarkan oleh suatu software/hardware yang menjadi topik pembicaraan. Demikian juga dengan Big Data, pasti juga berbicara soal software dan hardware. 

Namun demikian, aplikasi Big Data tidak hanya berkaitan dengan penggunaan hardware dan software yang berperforma tinggi, tetapi lebih mengacu pada pemberdayaan data sebagai penunjang bisnis. Tidak dapat dipungkiri bahwa dunia bisnis di era informasi ini sangat bergantung pada pendayagunaan data dan informasi. Oleh karena itu, dunia bisnis adalah salah satu wilayah aplikasi Big Data. 

Hal pertama ketika kita ditanyakan tentang perusahaan apa saja yang menggunakan Big Data, maka sebagian besar kita akan menjawab perusahaan web service. Sebagai contoh, google menggunakan akumulasi data dalam skala yang sangat besar untuk melakukan bisnis iklan. Selain itu dalam dunia sns, facebook pun menggunakan data anggotanya yang sangat besar sebagai dasar untuk meningkatkan keuntungan dari iklan, permainan game dan penjualan software. Bahkan EC (electronic commerce) shop/ toko komersial elektronik seperti amazon, rakuten pun menggunakan data keanggotaannya, sejarah pembelian, click stream (perilaku pengunjung dalam situs) dan data lainnya sebagai bahan untuk membuat rekomendasi yang sesuai dengan keingingan setiap anggota. Dengan memberikan informasi tersebut diharapkan dapat memperkuat keinginan para pengunjungnya untuk berbelanja. 

Salah satu perusahaan Web mengatakan jika mereka tidak menggunakan EC shop sebagai salah satu cara berbisnis apakah mereka memiliki hubungan dengan big data?
Aplikasi big data tidak terbatas untuk perusahaan web maupun EC saja. Sebagai contoh ada perusahaan telekomunikasi menganalisis log komunikasi untuk mencari tahu ke provider manakah yang paling banyak mendapat arah tujuan ketika menelpon dan mengirim surat melalui email dan sms. Dengan demikian perusahaan/provider tersebut mampu mencegah bahaya akan pindahnya kostumer dengan cara memberikan penawaran khusus secara terpisah, maupun melakukan promo baru untuk mengundang teman agar mau masuk provider yang sama. Kemudian mungkin akan timbul anggapan bahwa perusahaan web dan perusahaan telekomunikasi menggunankan data dan informasi secara digital, makanya mudah, sedangkan bagaimanakah dengan perusahaan yang informasi dan datanya tidak berbentuk digital? 

Kalau coba kita lihat contoh lainnya, saat ini perusahaan asuransi dijepang mengumpulkan informasi tentang perilaku mengemudi kliennya dengan memonitor gps pada carnavi milik setiap klien. Dari pengumpulan informasi ini tidak hanya data tentang umur, jarak tempuh, jenis perizinan saja yang didapat, namun dengan mengetahui keadaan mengemudi setiap kliennya, perusahaan asuransi tersebut mampu menganalisis resiko setiap kliennya dan memastikan margin harga yang sesuai. Hal ini sama dengan ketika perusahaan kartu kredit menganalisis tempat pelanggan menggunakan kartu kredit dan penggunaan dengan smartphone sehingga dapat dideteksi apakah terjadi penyalahgunaan atau tidak. 

Apakah perusahaan selain perusahaan financial dan perusahaan servis seperti halnya perusahaan yang langsung menjual barang nyata pun dapat menjadi pengguna big data? Sebagai mana kita ketahui perusahaan manapun yang terdapat kegiatan penjualan dan memiliki pelanggan maka pasti membutuhkan feedback dan informasi tentang needs dari para pelanggannya. Disinilah analisis big data memegang peranan yang menentukan bagi kemajuan perusahaan. 

Penggunaan big data juga dapat diaplikasikan pada perusahaan infrastruktur maupun industri primer. Sebagai contoh dengan menggabungkan sensor yang dipasang di jalan raya dengan data yang dikumpulkan dari GPS yang telah terpasang pada mobil maka dapat diketahui kodisi kepadatan lalu lintas. Bahkan dengan menggabungkannya dengan sistem traffic light, dipastikan akan dapat mempercepat waktu tempuh suatu perjalanan sehingga mampu mengurangi pengeluaran gas CO2. Dalam industri primer yang dikatakan tertinggal dengan IT sekalipun dapat menjadi lebih efektif dalam segi operasionalnya. Sebagai contoh dengan pemasangan sensor cuaca pada ladang pertanian para pelaku industri primer dapat menggabungkan data cuaca dengan data penghasilan maupun kualitas produk yang dihasilkan sehinnga dapat dicari cara yang lebih efektif agar mampu meningkatkan kualitas produknya untuk mendapatkan keuntungan yang lebih.. 

Hasil yang didapat dari pengaplikasian Big Data merupakan bentuk dari sebuah knowhow dan strategi bisnis. Yang semestinya menjadi PR yang perlu dipikirkan oleh para pelaku bisnis saat ini. 

Dengan demikian, dapat dipahami bahwa big data memiliki wilayah aplikasi yang sangat luas. Penggunaan big data yang terbatas hanya pada bisnis web service dan SNS saja merupakan pemikiran yang tidak tepat. 

Penggunaan big data mampu membuat kita untuk melihat lagi apa saja data yang kita miliki, apakah ada data yang terlantar atau terabaikan, kemudian kita dapat mengoptimalkan sumber data yang kita miliki. Namun demikian, bukan berarti dengan menggunakan big data segalanya akan berjalan dengan baik. Meski telah menganalis data dan mengetahui barang yang akan dijual sekalipun, jika tidak didistribusikan maka akan sama saja menyia-nyiakan modal berharga yang kita punya. Begitu pula apabila biaya menganalisis data jauh diatas keuntungan.

Comments

Anonymous said…
Menurut Anda, mungkinkah sebuah perusahaan menyerahkan proses analisis data yang dimilikinya ke pihak luar (outsource)?
WM Wijaya said…
Terima kasih atas kunjungan dan pertanyaannya.

Menurut pendapat saya, outsourcing proses analisis data bisa saja (mungkin) dilakukan, tetapi mesti ekstra hati-hati. Harus benar2 perhitungkan potensi profit dan resiko. Perlu tidaknya outsourcing data analisis ini saya kira sangat bergantung pada situasi dan kondisi perusahaan ybs. Artikel berikut mungkin bisa jadi referensi (barangkali belum baca):
http://sloanreview.mit.edu/article/should-you-outsource-analytics-2/
http://www.informationweek.com/big-data/big-data-analytics/should-you-outsource-analytics/d/d-id/1111481?
http://digitaljournal.com/pr/2140598

Semoga bermanfaat.
Anonymous said…
Terima kasih atas jawabannya

Saya ingin tau pendapat Anda lebih lanjut,
Melihat kondisi di Indonesia, apakah dimungkinkan untuk membuat jasa konsultan analisis data yang tidak memiliki akses langsung pada data, mengingat kebanyakan data dimiliki dan dikumpulkan oleh perusahaan telekomunikasi dan e-commerce (yg sifatnya tertutup dan validitas datanya belum sepenuhnya meyakinkan) ?

Atau dengan kata lain, apakah data bisa dibeli?
WM Wijaya said…
Benar sekali, kebanyakan data memang dikumpulkan dan dimiliki oleh perusahaan2 telekomunikasi dan e-commerce.

Berdasarkan pengalaman pribadi saya, disinilah hambatan terbesar (keterbatasan data) bagi peneliti big data di kalangan akademisi hingga sulit mengambil topik yang sifatnya aplikatif. Saya pernah hendak membeli data dari sebuah perusahaan web service dan sudah hendak membuat perjanjian, tetapi beruntung saya bisa mendapatkannya secara gratis (melalui registrasi dengan identitas yang bisa diverifikasi) dari sebuah instansi pemerintah di USA.

Saya kira data bisa dibeli, walau mungkin tidak semua perusahaan mau menjual datanya.

Kalau hanya untuk melakukan uji coba, anda bisa menggunakan data-data dari layanan Open Data yang disediakan oleh instansi2 pemerintah di USA.

Jika berniat mendirikan jasa konsultan analisis data, saya kira akan menemui banyak kesulitan bila tak memiliki akses langsung pada data ybs. Saya kira anda mesti bisa meyakinkan klien anda untuk memberikan akses pada datanya. Mungkin melalui suatu perjanjian (bisa berupa Non-disclosure agreement ).
Unknown said…
Maaf, sy tertarik untuk belajar hadoop. sy pun sdh mencoba wordcount. btw, bisakah kami minta link atau refrensi ke mana untuk mendapatkan data? data apa saja sementara tdk masalah untuk sy terapkan dan konsep map reduce. syukur darii Anda sudah punya bisa di share dan tidak harus semuanya, cukup untuk belajar.
terimkasih
WM Wijaya said…
Terima kasih kunjungannya.
Saya pakai rekaman data AIS ( Automatic Identification System ) yg dipancarkan oleh kapal2 yg berlayar di wilayah pantai barat Amerika selama kurun 2009 - 2010. Semua total sekitar 59 GB, saya dapatkan dari www.MarineCadastre.gov
Kalau Anda berminat data jenis lain, bisa didownload dari websitenya NOAA ( National Oceanic and Atmospheric Administration ) www.noaa.gov
Unknown said…
Halo,
Apakah Anda secara finansial turun? mendapatkan pinjaman sekarang dan bisnis Anda menghidupkan kembali, Kami adalah pemberi pinjaman dapat diandalkan dan kami memulai program pinjaman ini untuk memberantas kemiskinan dan menciptakan kesempatan bagi yang kurang istimewa untuk memungkinkan mereka membangun sendiri dan menghidupkan kembali bisnis mereka. Untuk informasi lebih lanjut, Anda dapat menghubungi kami melalui email: (gloryloanfirm@gmail.com). mengisi formulir Informasi Debitur berikut:

Nama lengkap: _______________
Negara: __________________
Sex: ______________________
Umur: ______________________
Jumlah Pinjaman Dibutuhkan: _______
Durasi Pinjaman: ____________
Tujuan pinjaman: _____________
Nomor ponsel: ________

Email: gloryloanfirm@gmail.com ... silahkan mengajukan permohonan perusahaan yang sah.

Popular posts from this blog

MapReduce: Besar dan Powerful, tapi Tidak Ribet

Tutorial Python: Cara Mudah Web Scraping menggunakan Beautiful Soup

Cara Sederhana Install Hadoop 2 mode Standalone pada Windows 7 dan Windows 10

Apa itu Big Data : Menyimak Kembali Definisi Big Data, Jenis Teknologi Big Data, dan Manfaat Pemberdayaan Big Data

Apache Spark: Perangkat Lunak Analisis Terpadu untuk Big Data

HBase: Hyper NoSQL Database

HDFS: Berawal dari Google untuk Big Data

Aplikasi iPhone : RETaS Read English Tanpa Kamus!

Big Data dan Rahasia Kejayaan Google

Bagaimana Cara Membaca Google Play eBook Secara Offline?