Cara Terbaik untuk Mengintegrasikan Big Data ke dalam Bisnis Anda

Dari mana data besar berasal?

Big data dihasilkan terutama oleh tiga sumber:

Bisnis

Perusahaan menghasilkan data dalam jumlah besar setiap hari. Data keuangan (faktur, transaksi, data penagihan) dan dokumen internal dan eksternal (laporan, surat bisnis, rencana produksi, dan sebagainya) adalah contohnya. Pembuatan data besar sangat penting bagi perusahaan yang melakukan transisi dari alur kerja analog ke digital.

Komunikasi

Komunikasi adalah data yang Anda hasilkan sebagai pribadi. Media sosial, blogging, dan mikroblog adalah sumber data komunikasi yang penting. Foto baru, pesan teks, atau permintaan pencarian berkontribusi terhadap peningkatan volume data besar.

IOT

Sensor menghasilkan IOT data. Perangkat pintar menggunakan sensor untuk mengumpulkan data dan mengunggahnya ke Internet. Contohnya termasuk catatan CCTV, penyedot debu otomatis, data stasiun cuaca, dan data lain yang dihasilkan sensor.

Secara keseluruhan, big data mengacu pada pengumpulan data dalam jumlah besar yang diperoleh dari berbagai sumber. Ini dapat digunakan untuk mengungkap pola, hubungan, atau tren serta menganalisis dan mengantisipasinya. Big data juga dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan langkah-langkah keamanan. Bisnis dan individu sama-sama menggunakan a VPN gratis dan proxy untuk melindungi data mereka. Keduanya bergantung pada big data karena membantu memperkuat teknologi.

Mari kita selidiki secara detail bagaimana bisnis dapat menerapkan big data.

Bagaimana cara bisnis menerapkan big data?

Aplikasi data besar memiliki banyak kemungkinan. Selain itu, kita sudah melihat berbagai bisnis menggunakan teknologi untuk berbagai tujuan. Wawasan yang dikumpulkan sering kali digunakan untuk membuat produk dan layanan lebih efisien, relevan, dan adaptif bagi individu yang menggunakannya. Di antara penerapan big data adalah:

Mendeteksi kelemahan keamanan

Pelanggaran data dan penipuan menjadi lebih umum seiring dengan semakin rumitnya sistem digital. Big data dapat dimanfaatkan untuk menemukan potensi masalah keamanan dan menganalisis tren. Misalnya, analisis prediktif mendeteksi perdagangan yang melanggar hukum dan transaksi penipuan di industri perbankan. Memahami kecenderungan “normal” memungkinkan bank untuk mengidentifikasi perilaku yang tidak biasa dengan cepat.

Belajar lebih banyak tentang pelanggan

Ini adalah salah satu aplikasi data besar yang paling umum. Perusahaan mengumpulkan data dalam jumlah besar untuk mempelajari bagaimana perilaku pelanggan dan selera mereka. Hal ini memungkinkan mereka untuk memprediksi barang yang ingin dilihat pelanggan dan menargetkan pelanggan dengan pemasaran yang lebih relevan dan personal.

Spotify adalah contoh yang bagus. Perusahaan mempekerjakan keduanya kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin untuk mendorong pelanggan agar terus terhubung dengan layanan. Spotify menemukan musik terkait untuk membuat “profil selera” saat Anda mendengarkan dan menyimpan lagu. Dengan informasi ini, Spotify dapat merekomendasikan lagu baru kepada pelanggan berdasarkan apa yang mereka sukai.

Pembuatan produk

Pengumpulan dan analisis data yang ekstensif tentang keinginan klien juga dapat digunakan untuk memperkirakan tren masa depan. Perusahaan dapat menggunakan analisis data besar untuk mengubah wawasan yang diperoleh menjadi barang dan jasa baru. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengantisipasi apa yang dibutuhkan klien mereka. Korporasi dapat memberikan bukti berdasarkan data untuk pembuatan produk dengan mempertimbangkan permintaan, minat, dan popularitas pelanggan. Daripada menunggu klien memberi tahu Anda apa yang mereka inginkan, Anda dapat memenuhi kebutuhan mereka dengan cara yang belum pernah ada sebelumnya. Selain itu, menjadi lebih inovatif dibandingkan pesaing merupakan sebuah keuntungan.

Mengembangkan strategi pemasaran

Secara historis, kesalahan pemasaran mungkin cukup merugikan perusahaan. Pemasaran yang gagal sesuai dengan target demografis bisa menjadi bencana. Namun, pemasaran menjadi lebih aman dan kompleks data yang lebih spesifik tersedia.

Anda tidak hanya dapat mengumpulkan informasi tentang bagaimana orang-orang merespons iklan Anda secara umum, namun Anda juga dapat membuat kampanye yang lebih dipersonalisasi. Karena peningkatan fokus ini, aktivitas pemasaran dapat memiliki strategi yang lebih tepat, lebih efektif, dan biaya lebih murah.

Apakah data besar merupakan bisnis yang berisiko?

Dari semua yang telah kita pelajari sejauh ini mengenai isu ini, terbukti bahwa big data mempunyai potensi yang sangat besar. Bisnis dari semua industri bisa mendapatkan keuntungan dari data yang tersedia. Namun, perjalanannya bisa lebih lancar. Ada berbagai masalah yang terkait dengan metode analisis ini:

Ketepatan

Anda mungkin dapat mulai menggabungkan aliran data dari berbagai sumber dan format. Kesulitannya kemudian menjadi menentukan informasi mana yang berharga dan dapat diandalkan serta bagaimana menafsirkan informasi tersebut secara bermakna. Sekali lagi, meskipun “pembersihan” data ini merupakan bagian dari sektor big data, hal ini bukannya tanpa kesulitan.

Harga

Merangkul dunia data besar mempunyai beberapa kelemahan. Ada beberapa aspek yang perlu dipertimbangkan di sini—perangkat keras dan perangkat lunak. Anda harus mempertimbangkan penyimpanan data serta sistem untuk mengelola data dalam jumlah besar. Selain itu, ilmu data berkembang pesat, dan orang-orang yang memahaminya sangat banyak diminati. Gaji untuk rekrutan atau pekerja lepas bisa jadi terlalu mahal. Terakhir, menciptakan solusi big data yang disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan Anda mungkin memerlukan banyak waktu dan uang.

Keamanan

Tantangan untuk menjaga keamanan data dalam jumlah besar muncul dari pengumpulan data dalam jumlah besar. Keamanan siber juga menjadi perhatian penting lainnya seiring dengan semakin pentingnya privasi data dan GDPR.

Intinya

Perusahaan dapat berkembang dalam ekonomi digital dengan menganalisis dan mengelola data dalam jumlah besar secara efisien. Mungkin ada banyak kendala dalam mengintegrasikan big data ke dalam infrastruktur bisnis, namun biaya awalnya lebih besar daripada manfaat dan strategi penerapannya.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.fintechnews.org/best-ways-to-integrate-big-data-into-your-business/