Di tengah pesatnya perkembangan teknologi dan digitalisasi, data menjadi aset berharga yang dapat mendorong pertumbuhan dan inovasi bisnis. Salah satu pendekatan paling efektif dalam memanfaatkan data secara optimal, yaitu melalui big data analytics.
Apa itu big data analytics? Bagaimana penerapannya dalam bisnis Anda? Artikel ini akan membahas berbagai strategi penerapan big data analytics guna menggali potensi bisnis, khususnya dalam pengambilan keputusan yang cerdas dan berbasis data.
Pengertian Big Data Analytics
Big data analytics adalah proses menelaah, mengolah, dan menafsirkan data dalam jumlah besar, beragam, dan kompleks yang tidak dapat ditangani oleh sistem pengolahan data tradisional. Data tersebut bisa berasal dari berbagai sumber seperti media sosial, transaksi bisnis, sensor IoT, perangkat seluler, maupun aktivitas digital lainnya.
Analisis ini bertujuan untuk menemukan pola, tren, korelasi, serta insight tersembunyi yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis agar lebih cepat, tepat, dan strategis. Big data analytics sendiri mencakup empat jenis utama, yaitu:
-
Deskriptif (menjelaskan apa yang terjadi)
-
Diagnostik (mengapa hal tersebut terjadi)
-
Prediktif (apa yang mungkin terjadi)
-
Preskriptif (apa yang sebaiknya dilakukan)
Dengan pendekatan ini, bisnis Anda dapat merespons perubahan pasar secara proaktif, memahami perilaku pelanggan secara lebih mendalam, serta meningkatkan efisiensi operasional dan inovasi produk atau layanan.
Fungsi Big Data Analytics untuk Bisnis
Mengapa big data analytics penting? Karena penerapannya dapat membantu dalam:
-
Identifikasi Pola dan Tren
Dengan menganalisis perilaku pelanggan, transaksi penjualan, interaksi media sosial, atau data operasional, bisnis Anda dapat mengetahui kecenderungan pasar dan perubahan preferensi konsumen secara real-time. Informasi ini sangat berharga untuk menyusun strategi pemasaran, inovasi produk, hingga penyesuaian layanan agar tetap relevan dan kompetitif.
-
Pemrosesan Data Skala Besar
Dalam dunia bisnis modern, data mengalir dalam volume yang masif dari berbagai sumber setiap detiknya. Big data analytics memungkinkan bisnis Anda memproses dan mengelola data dalam jumlah besar secara efisien menggunakan teknologi komputasi canggih seperti cloud computing dan artificial intelligence. Dengan begitu, perusahaan dapat menghindari penumpukan data tidak terstruktur dan mengubahnya menjadi informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan.
-
Prediksi dan Antisipasi
Big data analytics memiliki kemampuan untuk membuat prediksi dan skenario masa depan berdasarkan data historis. Dengan kata lain, bisnis Anda dapat memprediksi lonjakan permintaan suatu produk, mengantisipasi risiko operasional, atau mendeteksi potensi churn pelanggan.
Tak hanya itu, bisnis Anda pun bisa merancang strategi pencegahan, optimalisasi stok, dan peningkatan layanan lebih awal sehingga risiko dapat ditekan dan peluang usaha dapat dimaksimalkan.
Langkah Penerapan Big Data Analytics
1. Data Mining
Data mining, yaitu proses menggali informasi atau pola tersembunyi dari kumpulan data besar. Teknik ini digunakan untuk menemukan korelasi, tren, atau pola perilaku yang tidak langsung terlihat. Data mining juga membantu perusahaan menemukan peluang bisnis baru, memahami segmentasi pelanggan, atau mengidentifikasi risiko berdasarkan data yang ada.
2. Data Collection
Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan. Data dapat berasal dari sistem internal perusahaan, seperti database pelanggan, laporan penjualan, dan CRM, maupun dari sumber eksternal seperti media sosial, sensor IoT, atau layanan pihak ketiga. Proses pengumpulan ini harus mempertimbangkan keakuratan, legalitas, dan relevansi data.
3. Data Storing
Setelah dikumpulkan, data perlu disimpan dalam sistem penyimpanan yang andal dan skalabel. Sistem ini bisa berupa data warehouse (gudang data), data lake, atau cloud storage.
Pemilihan tempat penyimpanan bergantung pada jenis dan volume data serta kebutuhan aksesibilitas dan keamanan. Penyimpanan yang baik memungkinkan data dapat diakses dan dikelola dengan efisien untuk keperluan analisis selanjutnya.
4. Data Cleaning
Data cleaning adalah proses membersihkan data dari kesalahan, duplikasi, data kosong, atau inkonsistensi agar analisis menghasilkan informasi yang valid. Tujuannya untuk menghindari insight yang salah hingga menyesatkan keputusan bisnis.
5. Data Analysis
Setelah data siap, dilakukan proses analisis menggunakan berbagai teknik statistik, pemodelan prediktif, atau algoritma kecerdasan buatan. Analisis ini bertujuan untuk mengungkap informasi penting, menjawab pertanyaan bisnis, atau menghasilkan prediksi yang dapat mendukung strategi bisnis. Visualisasi data sering digunakan untuk menyajikan hasil analisis agar lebih mudah dipahami oleh pengambil keputusan.
6. Data Consumption
Tahap terakhir adalah data consumption, yaitu saat hasil analisis dikonsumsi atau digunakan oleh berbagai pihak dalam perusahaan untuk mengambil keputusan strategis. Hasil ini bisa digunakan oleh tim manajemen, pemasaran, operasional, atau pengembangan produk. Dalam bentuk dashboard interaktif atau laporan analitik, data consumption memungkinkan tindakan nyata yang berbasis pada bukti dan insight dari data terkait.
Contoh Penerapan Big Data Analytics
-
Customer Service
Dalam layanan pelanggan, big data analytics digunakan untuk memahami kebutuhan dan keluhan konsumen secara real-time sekaligus memberikan solusi yang lebih tepat, cepat, dan personal. Misalnya, dengan menganalisis data interaksi pelanggan dari berbagai kanal seperti telepon, email, chat, dan media sosial, bisnis dapat mengidentifikasi masalah umum, pola keluhan, dan waktu respons yang optimal.
-
Supply Chain Management
Dengan mengolah data dari pemasok, inventaris, pengiriman, dan permintaan pasar, perusahaan bisa memprediksi kebutuhan stok secara akurat, mengoptimalkan jadwal pengiriman, serta mengurangi biaya operasional. Contohnya, analisis data cuaca, kondisi lalu lintas, dan tren permintaan dapat membantu perusahaan mengantisipasi gangguan dan memastikan produk sampai ke konsumen tepat waktu.
-
Data-Driven Marketing
Perusahaan dapat menganalisis data perilaku konsumen, preferensi produk, dan respons terhadap kampanye sebelumnya untuk menyusun iklan yang lebih relevan. Misalnya, dengan menggunakan data demografis dan perilaku browsing, bisnis dapat menyesuaikan pesan pemasaran secara personal melalui email, media sosial, atau platform digital lainnya guna meningkatkan tingkat konversi dan ROI (Return on Investment).
Penerapan big data analytics di berbagai bidang menunjukkan betapa pentingnya data dalam mengoptimalkan operasional dan strategi bisnis. Dengan memanfaatkan data secara tepat, bisnis Anda dapat meningkatkan efisiensi, merespons kebutuhan pasar dengan cepat, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Mulai tingkatkan strategi bisnis Anda dengan big data analytics melalui MSIGHT dari Telkomsel Enterprise. Telkomsel MSIGHT memberikan wawasan berbasis data yang akurat untuk membantu Anda membuat keputusan yang lebih tepat dan terukur. Temukan bagaimana analitik data dapat memperkuat keputusan bisnis Anda dan mendorong hasil yang lebih baik!
Hubungi kami untuk informasi lebih lanjut.
