Bisakah bisnis Anda mengimplementasi Big Data? Jawabnnya, tentu saja bisa.
Jika membahas tentang Big Data tidak terlepas dari banyaknya insight yang diberikan oleh kecanggihan teknologi tersebut. Cara Anda menggunakan Big Data juga sangat bergantung pada beberapa hal. Volume, angka dan metrik yang banyak memberikan cakupan dan skala yang cukup untuk menyajikan gambaran yang jelas tentang, apa pun itu, sehingga dapat diterapkan dalam analisa bisnis. Proses, perilaku pelanggan, masalah logistik — semua ini dapat diidentifikasi, digali, dan disegmentasi dengan teknologi Big Data.
Kemudian, jika digabungkan dengan alat seperti analitik dan pembelajaran mesin (Machine Learning), bisnis Anda memiliki semua kemampuan untuk proses pengambilan keputusan berdasarkan data yang meningkat dan mempercepat tujuan Anda. Jadi apa yang bisa Anda lakukan dengan proses tersebut? Mari kita lihat lima skenario penerapan Big Data in real-world yang sangat berbeda. Contoh berikut menunjukkan betapa fleksibelnya penerapan Big Data, dalam semua kondisi.
Health Care – Menyederhanakan Proses Logistik
Saat rekam medis bertransofrmasi ke arah digital, kemampuan Big Data untuk merampingkan proses meluas hingga pada manajemen perawatan kesehatan dan pasien. Di sisi manajemen, Big Data data dapat mengungkap banyak variabel penting yang mempengaruhi kepegawaian dan logistik.
Misalnya, jika banyak yang terserang batuk dan flu maka akan lebih banyak pasien yang mengunjungi rumah sakit atau klinik untuk berkonsultasi. Tetapi seorang dokter juga harus mengidentifikasi variabel lainnya seperti cuaca atau faktor lingkungan. Presentase pasien yang menerima pengobatan flu, dan faktor individu lainnya dapat memberikan gambaran yang lebih besar. Hasilnya memungkinkan fasilitas perawatan kesehatan untuk mengelola segala sesuatu dengan tepat mulai dari jumlah staf hingga waktu yang dialokasikan untuk membuat janji temu hingga menyimpan daftar pengobatan dan kebutuhan musiman lainnya.
Hal ini dapat menguntungkan pasien, dan mereka memiliki lebih banyak transparansi dan aksesibilitas untuk memenuhi kebutuhan mereka. Pada saat yang sama, Big Data memungkinkan ilmuwan data organisasi mengembangkan model untuk hal-hal seperti pengingat pasien atau mengidentifikasi siapa yang berisiko (atau dapat memperoleh manfaat dari penelitian medis baru).
Banking: Meminimalkan Aktivitas Fraud
fraud (penipuan) adalah musuh terbesar di industri perbankan. Saat fraud terjadi, dibutuhkan waktu dan sumber daya yang penting dari semua pihak — korban, staf bank, dan lokasi dalam memproses transaksi ilegal tersebut. Hal ini juga akan merusak kepercayaan, padahal proses tersebut merupakan elemen terpenting dari perbankan. Semakin lama fraud tidak terdeteksi, semakin banyak nasabah yang dirugikan dan semakin banyak sumber daya yang terkuras.
Namun, penerapan Big data di industri perbankan menjadi peningkatan inovasi yang paling signifikan dalam pencegahan penipuan dalam beberapa dekade terakhir. Untuk industri perbankan, Big Data berarti banyaknya informasi yang tak terhitung jumlahnya seperti transaksi, metrik, pembayaran, dll (yang memberikan detail tentang perilaku pengguna).
Dalam skala besar, ini adalah blue-print bagaimana uang digunakan. Jika digabungkan dengan machine learning dan analytics, polanya dapat diidentifikasi sehingga anomali menjadi lebih mudah dikenali. Hal ini memungkinkan industri perbankan untuk mengungkap tindakan ilegal secepatnya, meminimalkan kemungkinan penyebaran dan kerusakan lebih banyak akun.
Manufacturing: Identifikasi Bottleneck
Proses manufaktur memiliki banyak bagian yang bergerak dalam alur kerja, dari pengadaan suku cadang hingga quality control. Masing-masing langkah tersebut hadir dengan banyak variabel: misalnya, pengadaan mungkin terhenti karena masalah inventaris vendor atau penundaan pengiriman; dan pada bagian perakitan mungkin memiliki masalah dengan kegagalan alat atau mesin. Dengan menerapkan metrik yang dilacak secara digital ke semua langkah ini dan mencatat volume besar, Big Data dapat bertindak sebagai fondasi untuk mengidentifikasi potensi sumber kegagalan.
Hal Ini dapat bekerja baik secara langsung maupun tidak langsung. Sebagai contoh peningkatan langsung, Big Data dapat menunjukkan jika penyedia inventaris tertentu secara konsisten terlambat dalam pengiriman atau adanya kegagalan pada kualitas produk.
Dalam hal ini, Big Data bisa memberikan rekomendasi dalam melakukan perubahan atau pergantian vendor. Sebagai contoh peningkatan tidak langsung, Big Data dapat membantu tim pengadaan untuk mengidentifikasi cara dalam memaksimalkan potongan harga pada vendor, sehingga dapat menurunkan anggaran untuk diterapkan di tingkat lain (mis., Mesin perakitan baru, atau lebih banyak quality control staff).
Software: Mengidentifikasi Perilaku Pengguna
Pada saat software dirilis, baik itu video game atau workplace application, tujuan tim dari department development adalah memiliki semua fiturnya dengan benar dan digunakan secara tepat. Tentu saja, tidak selalu berjalan demikian. Namun petunjuk penggunaan fitur ini bisa dijelaskan dengan mudah melalui Big Data.
Metrik Big Data dapat mengumpulkan data dari fitur yang digunakan, proses ini juga dapat memberi tahu Anda apakah ada potensi bug atau kegagalan. Analytics tools kemudian dapat memecah data ini menjadi segmen yang lebih spesifik untuk membuat tampilan yang pasti.
Misalnya, mungkin crash bug selalu terjadi dalam bagian fitur, tetapi jika fitur lain diaktifkan secara bersamaan. Big Data mengumpulkan metrik situasional untuk membuat roadmap untuk iterasi di waktu mendatang, baik itu untuk memperbaiki fitur buggy atau menghapusnya karena kurangnya minat pengguna.
Government: – Mengoptimalkan Sumber Daya
Semua pemerintahan menangani data dalam jumlah besar. Adanya steorotype tentang birokrasi pemerintah yang memiliki standar tertentu, di dunia digital, semua dokumen pemerintahan sudah beralih secara online. Proses ini sebenarnya mengubah sudut pandang negatif menjadi positif: semua dokumen memiliki dasar metrik yang dilacak di ruang digital. Dengan Big Data, semua informasi tersebut menjadi dinamis dan lancar, dan dalam banyak kasus, jauh lebih akurat karena kesalahan administrasi diminimalkan.
Ini mengarah pada perombakan penggunaan sumber daya dalam banyak hal. Big Data dapat mengarah pada pengembangan proses otomatis, yang mengoptimalkan sumber daya manusia untuk penggunaan yang lebih tepat. Big Data juga dapat memberikan wawasan tentang hal-hal seperti pola lalu lintas dan penggunaan utilitas, mengidentifikasi masalah, dan menciptakan jalur menuju peningkatan infrastruktur.
Big Data: – Masa Depan Segalanya
Lima contoh di atas berasal dari bisnis dan industri yang sangat berbeda, tetapi semuanya memiliki satu kesamaan: menunjukkan bagaimana data dapat mengidentifikasi masalah di hampir semua keadaan. Seiring berkembangnya teknologi perangkat dan komunikasi data, volume data terus bertambah, dan itu berarti Big Data hanya akan semakin besar.
Pada saat yang sama, kekuatan alat analitik dan pembelajaran mesin / kecerdasan buatan juga berkembang.Dengan demikian, jumlah konektivitas di dunia kita hanya akan meningkat, dan pentingnya Big Data untuk organisasi mana pun di industri mana pun hanya akan tumbuh lebih signifikan.
Apa pelajarannya? Terlepas dari apa yang telah Anda lakukan atau bagaimana Anda melakukannya, ada cara untuk mengintegrasikan Big Data ke dalam proses dan alur kerja Anda. Nyatanya, melakukan hal itu bukan hanya ide yang bagus; mungkin itu ide terbaik untuk membuktikan bisnis Anda di masa depan. Karena jika Anda tidak mengintegrasikan Big Data ke dalam organisasi Anda, kemungkinan besar pesaing Anda sudah jauh di depan Anda.
Penulis: Kodrat Wahyu
