Pemanfaatan Big Data

Pemanfaatan Big Data

Pemanfaatan Big Data telah muncul sebagai salah satu teknologi paling ampuh yang mengalihkan fase bisnis operasional dalam beberapa tahun terakhir. Permintaannya meningkat pesat dengan pemanfaatan yang lebih luas di berbagai sektor seperti medis, pertanian, industri manufaktur, IT dan sebagainya. Masa depan big data di tahun-tahun mendatang akan bersinar sebagai sorotan cahaya karena kinerja yang menonjol menyederhanakan pekerjaan. Perjalanan sukses super data ditandai dengan penggunaannya yang lebih luas dalam teknologi yang sedang tren di masa depan seperti AI, IoT serta ML mencapai titik puncaknya. Anda dapat mengandalkan layanan luar biasa berikut yang ditawarkan pemanfaatan big data untuk meminimalkan tugas yang rumit seperti dibawah ini :

Pemanfaatan Big Data
Images by Zeea

Analisis Prediktif

Big data memainkan peran penting dalam mendorong strategi dan prediksi pemasaran dengan kinerja yang sangat efektif. Manfaar utama dari big data adalah :

  • Untuk menganalisis set data transaksional dan operasional.
  • Mendapatkan data dari berbagai sumber untuk mendapatkan wawasan tentang pola perilaku pelanggan online.
  • Menghadirkan produk yang kompleks dan ekstrim untuk pasar.
  • Secara aktif mendorong pemahaman yang lebih mendalam tentang mesin dan aset lainnya dalam suatu organisasi.

Beberapa perusahaan menggunakan analistik pemanfaatan big data untuk memeriksa jutaan data sampel suara untuk menghadirkan antarmuka yang lebih logis dan akurat. Mesin akan merekomendasi berdasarkan kecerdasan buatan mengikuti perilaku pelanggan dan pola pencarian untuk menyarankan produk dari kebutuhan mereka. Orang dapat melihat seberapa besar data mengubah sistem pemasaran tradisional dengan teknologi yang dikelilingi seperti komputasi awan, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mendalam.

Dalam pemasaran saham, data besar dengan pembelajaran mendalam melakukan analisis pada kumpulan data sebelumnya dan sekarang yang sangat besar untuk memprediksi harga saham di masa depan. Beberapa organisasi terkemuka membeli dan menjual saham masa depan mereka pada keputusan yang diambil dari data yang dikumpulkan.

Pemasaran prediktif tergantung pada beberapa pendekatan analitis. Sebagai analisis deskriptif, diagnostik, prediksi dan preskriptif yang menentukan apa dan mengapa terjadi, hasilnya dan apa yang harus dilakukan selanjutnya seperti kasus. Diperkirakan dari laporan yang disajikan oleh statista, pasar data besar yang menangkap 35 miliar dolar AS di tahun 2017. Yang akan menyentuh ketinggian 103 miliar USD pada tahun 2027.

Netflix adalah contoh terbaik yang cocok untuk pekerjaan berbasis data besar dan pembelajaran mesin. Ini menganalisis acara dan film yang paling banyak ditonton atau terkenal dengan mengenali pola perilaku pemirsa untuk mengategorikannya melalui suka atau tidak suka. Kumpulan data ekstensif ini dikelompokkan dalam sistem file terdistribusi Hadoop untuk pemrosesan yang lebih baik dan cepat. Seseorang dapat benar-benar memahami istilah data penting yang praktis dan teoritis dengan mendaftar di Sertifikasi Big Data Hadoop untuk menarik kecepatan dalam perjalanan menuju kesuksesan.

Komputasi tepi :

Komputasi tepi dengan fitur luar biasa melakukan analisis data yang bermakna ke perangkat IoT terdekat daripada di pusat data. Beberapa perusahaan menerapkan metodologi ini untuk mengumpulkan hasil yang efisien untuk meningkatkan kinerja dan mengurangi biaya karena aliran data melalui jaringan berkurang. Kumpulan data tidak berharga yang digunakan untuk waktu yang sangat terbatas menuntut ruang ekstra untuk penyimpanan mereka. Komputasi tepi memungkinkan organisasi untuk menghapus data tersebut secara real-time mempercepat analisis, pembuatan keputusan instan, dan implementasi yang lebih cepat.

Jalan Blockchain :

Pengenalan teknologi blockchain menghilangkan hambatan yang terlibat dalam analitik data besar. Blockchain dengan kemampuan penyimpanan offline-nya mendorong lingkungan yang aman untuk penyimpanan data menjaga log dari setiap transaksi.

Baru-baru ini, sebuah asosiasi dari 47 bank di Jepang setuju dengan teknologi blockchain baru yang dikenal sebagai Ripple. Yakni untuk menyediakan transfer uang yang lebih cepat dan aman antar bank secara real time dengan sedikit biaya. Faktor risiko yang terkait dengan transfer uang real-time adalah salah satu alasan utama di balik harga yang lebih tinggi. Data besar memungkinkan untuk mengenali pola perilaku pelanggan, pengeluaran, dan menentukan faktor risiko dari transaksi dengan sangat cepat.

Analisis Secara Real Time :

Organisasi pertukaran uang seperti perbankan mengalami berbagai penipuan dalam sistem keamanan tradisional. Tapi sekarang, blockchain mendeteksi penipuan real-time untuk setiap transaksi dengan menyediakan model pengenalan pola karena menyimpan catatan untuk setiap transaksi database relasional.

Blockchain meningkatkan transparansi dalam analitik data besar dengan kemampuannya untuk membedakan dan menolak masukan yang mencurigakan. Fitur luar biasa ini memungkinkan berbagai industri termasuk ritel untuk berhasil menangani data transparan. Singkatnya, blockchain dengan output yang akurat dengan menganalisis pola perilaku pelanggan adalah mendapatkan kepercayaan dari organisasi.

Penggunaan analitik yang diperluas melibatkan visualisasi data untuk intelijen bisnis yang mengurangi upaya ekstra untuk memahami data. Poin-poin kunci ini justru menguraikan kebajikan data besar di masa sekarang, tahun-tahun yang lalu dan yang akan datang menjadikannya bagian dari tren masa depan.

Pengujung juga mencari :