Mengenal Big Data Analytics (BDA)

Perkembangan data yang semakin pesat pengaruh dari besarnya pengguna yang menghimpun data serta adanya pengaruh dari revolusi industri 4.0 ini mengakibatkan adanya peran Big Data yang berkembang juga. Data yang dihimpun ini berdasarkan data-data faktual seperti adanya transaksi digital yang berkembang dengan pesat juga, khususnya di negara kita, Indonesia. 

Baca juga : Penerapan Data Science pada E-commerce

Data-data yang telah dihimpun ini tentunya telah memenuhi setidaknya 8 karakteristik dari Big Data itu sendiri, seperti volume, velocity, variety, variability, veracity, visualization, valued dan validity. Jadi, secara tidak langsung memang terjadi butterfly effect, satu berkembang maka mempengaruhi perkembangan hal-hal lainnya juga. Sehingga, perlu adanya suatu proses agar data-data yang telah menjadi Big Data ini atau sekumpulan data dengan jumlah yang besar ini dapat bermanfaat. Karena pastinya sangatlah bermanfaat. 

Big Data Analytics (BDA) merupakan salah satu hal yang dapat memberikan gambaran yang signifikan untuk proses pengolahan data-data ini. Namun, sebelumnya perlu memahami Analytics terlebih dahulu. Perlu diketahui bahwa hasil dari analitik biasanya tidak menimbulkan banyak kebingungan karena konteksnya biasanya membuat artinya menjadi lebih jelas. Titik awal untuk memahami analitik ini adalah cara untuk explore, invertigate, atau understand dari objek hingga ke akarnya.

Perbedaan Big Data Analytics (BDA), Business Intelligent (BI) dan Decision Support System (DSS)

BDA ini tentunya berbeda dengan Business Intelligent (BI) bahkan Decision Support System (DSS). Namun, ketiganya saling terkait satu sama lainnya. Business Intelligent (BI) dapat dilihat sebagai istilah umum untuk semua aplikasi yang mendukung Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dan bagaimana hal itu diinterpretasikan dalam industri dan berkembang ke bidang kesehatan, pendidikan, pariwisata, dan lain sebagainya. BI evolved from DSS, dan orang dapat berargumen bahwa analitik berevolusi dari BI (setidaknya dalam hal terminologi). Dengan demikian, analitik adalah istilah umum untuk aplikasi analisis data. Sehingga dapat kita simpulkan bahwa BDA merupakan alat dan teknik analisis yang akan sangat membantu dalam memahami data besar asalkan algoritma yang merupakan bagian dari alat ini harus dapat bekerja dengan sejumlah besar data dalam kondisi waktu nyata dan pada data yang berbeda.

BDA ini biasanya memerlukan proses identifikasi, adanya segmentasi pasar, proses pengambilan keputusan, pengembangan performa, membangun infrastruktur dan transparasi dari produk baru hingga ke inovasi model bisnis. Karena dalam era digital ini tentunya memiliki pengaruh yang besar dalam pertumbuhan ekonomi. Sehingga, krisis ekonomi yang terjadi dapat terbantukan. BDA ini tentunya memiliki peranan yang besar juga seperti :

1. Personalization
2. Dynamic Pricing
3. Customer Service
4. Predictive Analytics
5. Supply Chain Visibility

Jadi, BDA ini merupakan ilmu yang masih senantiasa berkembang. Banyak metode-metode yang akan diterapkan bahkan dikombinasikan untuk meningkatkan akurasi atau performa dari hasil analitik yang ada. Agar proses pengolahan data akan lebih mudah, tepat guna serta semakin akurat. 

Semoga bermanfaat!!