Langkah Mudah Menambahkan Nilai ke Big Data

Francis Han (dok)

Konon, big data akan membentuk ulang industri, mulai dari sektor perawatan kesehatan, ritel, hingga layanan finansial. Namun, sebenarnya individu yang ada di lapangan sedang menghadapi berbagai tantangan.

Biasanya individu ini menggunakan Hadoop untuk mengumpulkan berbagai data dalam jumlah besar. Tapi bagaimana mereka bisa memahami data-data yang telah dikumpulkan?

Oracle Big Data Discovery, atau wajah visual dari Hadoop, mampu membaca data dalam jumlah besar dengan menggunakan teknik Entropy Sampling. Ini platform baru yang dapat menghilangkan kebingungan para analis dengan menciptakan jalur yang jelas serta cepat untuk menilai.

Dengan menggunakan kemampuan analitik visual, Oracle Big Data Discovery bekerja dengan Hadoop untuk mengubah data mentah menjadi wawasan bisnis, dalam lima langkah yang mudah dan cepat.

Langkah Pertama, Temukan data yang relevan
Analis sektor ritel yang ingin mengembangkan hasil kampanye pemasaran, memiliki banyak data potensial untuk dibaca. Mulai dari twit pelanggan, program loyalty, keluhan di pusat pelanggan, dan masih banyak lagi.
Namun, menentukan data mana yang tepat dan dapat dipercaya, tidaklah mudah.

Menggunakan Oracle Big Data Discovery yang intuitif, analis itu bisa menavigasi banyak data mentah ke klaster Hadoop dan dengan cepat mengidentifikasi data mana yang relevan. Mencari data menjadi semudah berbelanja online.

Langkah Kedua, Pahami potensi data
Memahami nilai potensi suatu data bisa memakan banyak waktu analis.
Misalnya, seorang analis untuk manufaktur otomotif yang ingin merampingkan proses manufaktur mungkin sempat mengambil langkah awal yang keliru saat mengeksplor banyak informasi tentang proses pembangunan mesin. Mulai dari pengaturan waktu istirahat yang buruk, hingga terputusnya hubungan dengan penyuplai.

Oracle Big Data Discovery dapat mempercepat proses eksplorasi data. Analis dapat menyaring potensi informasi, dengan atribut yang paling menarik akan tampil lebih dulu.

Selain itu, analis dapat bereksperimen dengan berbagai kombinasi data untuk mehamami korelasinya, agar mereka dapat menentukan dengan cepat set data mana yang patut diperhatikan.

Sistem ini juga membantu mereka menangani kualitas data dan elemen penting lainnya dengan cepat, mencegah terbuangnya waktu serta uang untuk proyek dengan potensi terbatas.

Langkah Ketiga, Ubah data menjadi intuitif dan berpusat pada pengguna
Biasanya, data di Hadoop perlu dimanipulasi dan dipersiapkan sebelum bisa digunakan untuk analitik. Dengan Oracle Big Data Discovery, analis menggunakan pendekatan intuitif untuk mengubah big data demi kebutuhan analitik.

Di saat yang sama, data bisa diperkaya untuk memahami lokasi dan bahasa atau mendeteksi topik, tema, serta sentiment yang tersembunyi di dalam teks mentah. Bukannya menghabiskan 80% waktu untuk mempersiapkan data, analis bisa dengan cepat mengubah big data dalam volume terbesar sekali pun, kemudian menyediakannya untuk seluruh perusahaan, sehingga mereka punya waktu lebih banyak untuk melakukan analitik.

Langkah Keempat, Temukan kreativitas
Menemukan wawasan big data itu membutuhkan kreativitas. Kemampuan ini mungkin sulit untuk ditemukan dalam perekrutan, ataupun berusaha dikembangkan di dalam perusahaan.

Dengan Oracle Big Data Discovery, perusahaan bisa memanfaatkan bakat analitik melalui alat yang mencampur data secara otomatis, untuk menghasilkan perspektif yang lebih dalam dan membantu analis melihat pola baru dalam visualisasi data yang interaktif dan kaya.

Contohnya, jika seorang analis telekomunikasi ingin menyelidiki alasan keluhan pelanggan, ia bisa menggunakan Oracle Big Data Discovery untuk mencampurkan berbagai set data.

Ini akan mengungkapkan perspektif baru. Contohnya, hasil penemuan data ini bisa menunjukan bahwa pelanggan di wilayah tertentu yang menggunakan perangkat tertentu ternyata membatalkan akun mereka karena gangguan teknis yang menimpa layanan.

Data juga bisa disaring melalui kata kunci dan navigasi yang terpandu, menyediakan pengalaman pelanggan yang semakin dituntut untuk lebih kaya, bahkan dari teknologi perusahaan yang paling kompleks.

Langkah Kelima, Bagilah untuk mendorong kolaborasi
Oracle Big Data Discovery mendemokratisasi analitik big data. Bagaimana caranya? Yaitu dengan membagi dan menerbitkan hasil analitik big data itu sendiri.

Informasi ini menjadi titik penting dalam kolaborasi perusahaan dan penemuan kolektif. Berbagai tim dapat berbagi proyek, cuplikan foto dan buku, sehingga mereka dapat berkolaborasi.

Sementara itu, analis bisa menerbitkan transformasi data dan hasil data yang sudah diperkaya melalui Hadoop, guna mengamankan kerja yang mereka lakukan untuk memaksimalkan nilai data.

Big Data Menjadi Bernilai
Dengan Oracle Big Data Discovery, bisnis dapat dengan cepat mengubah data mentah menjadi wawasan yang bisa diterapkan, tanpa bertumpu pada bakat khusus semata.

Mereka bisa membagi manfaat big data ke banyak orang di perusahaan, menciptakan tim-tim yang bekerja secara kolektif pada penemuan wawasan, meningkatkan efisiensi dan memperluas keahlian staf analitik yang sudah ada.

Singkatnya, dengan Oracle Big Data Discovery, kini bisnis memiliki platform yang memungkinkan terjadinya tranformasi data. Mereka dapat menikmati dan melakukan analitik serta menggunakan wawasan baru –yang tersembunyi di dalam big data –untuk membuat keputusan yang strategis dan berpengaruh dengan cepat. Perusahaan pun dapat memastikan keberhasilan mereka di masa depan.

Ditulis oleh: Francis Han, General Manager, ASEAN, Business Analytics