5 Hal yang perlu Anda ketahui tentang data besar

Seperti halnya cloud, data besar adalah kata kunci lain yang secara terbuka dilemparkan tanpa pemahaman yang tepat tentang apa artinya dan mengapa itu penting. Untuk CTO, yang bertugas mengambil sejumlah besar data yang dikirim ke perusahaan setiap hari dan menerjemahkannya ke dalam laporan dan angka yang mudah dipahami yang akan membantu perusahaan tumbuh, benar-benar mendapatkan data besar adalah kuncinya. Itu karena tidak menggunakan data besar untuk potensi penuh pada dasarnya meninggalkan uang di atas meja - dan itu tidak baik untuk perusahaan atau CTO.

Apa itu Big Data?

Ada banyak definisi yang dilontarkan, tetapi secara umum, apa persamaan masing-masing istilah adalah bahwa data besar berkaitan dengan volume besar data tidak terstruktur yang dibuat dari proses bisnis. Misalnya, dalam kasus situs web, ini berarti analisis banyak data yang dikirimkan dengan setiap kunjungan situs web, buka email, transaksi, dan lainnya. Data yang dikumpulkan pada sentuhan ini dapat dianalisis untuk menentukan strategi bisnis yang tepat dan membuat perubahan untuk meningkatkan bisnis. Ini penting untuk keberhasilan jangka panjang perusahaan mana pun.

Data besar seperti puzzle. Menyatukannya dengan cara yang bekerja untuk organisasi Anda, dan Anda dapat membantunya berkembang. Berikut ini lima hal yang perlu Anda ketahui terlebih dahulu.

1. Ini Dapat (Relatif) Sederhana

Tren data besar belum hilang pada perusahaan perangkat lunak besar. Bahkan, para pemimpin industri membuka jalan bagi bisnis untuk mengimplementasikan data besar lebih cepat dan mudah daripada sebelumnya dengan menawarkan solusi paket lengkap. Solusi ini mencakup perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan untuk membantu bisnis menggunakan taktik big data.

Sampai solusi kotak data besar mulai datang ke pasar, Hadoop berada di garis depan pengembangan data besar. Sementara kerangka kerja perangkat lunak open-source ini masih tetap menjadi pemain yang sangat kuat di pasar data besar, lebih banyak bisnis dengan sumber daya yang lebih sedikit cenderung ke solusi kotak untuk membantu mereka memulai lebih cepat dan lebih mudah.

2. Statistik Masih Rumit

Sementara data besar dapat mengungkapkan banyak hal, statistik yang diambil di luar konteks terbuka untuk disalahartikan. Ini merupakan pertimbangan penting ketika menyiapkan kerangka kerja data besar. Eksekutif dan pemasar harus memainkan peran besar dalam membantu menentukan statistik yang tepat dan cara terbaik untuk memperoleh statistik ini dari volume data yang diterima setiap hari. Tanpa melakukan hal itu, risiko CTO memberikan pandangan yang tidak akurat melalui angka misanalisasi. Salah satu contoh bagaimana ini bisa terjadi dapat dilihat dalam penelitian yang dilakukan oleh peneliti Lev Manovich pada analitik media sosial. Apa yang dia temukan adalah bahwa data dari situs media sosial umumnya hanya mewakili sebagian dari orang-orang di situs tersebut dan bukan kelompok secara keseluruhan. (Cari tahu perusahaan yang berurusan dengan data mereka di Taming the Big Data Monster.)

3. Itu Tidak Murah

Biaya yang terkait dengan penerapan solusi data besar dapat menjadi rintangan besar bagi CTO ketika mencoba meyakinkan manajemen tingkat atas akan pentingnya dan kebutuhannya. Sayangnya, tidak ada banyak statistik tentang ini karena data besar masih relatif baru. Yang mengatakan, ada beberapa studi yang dapat membantu meyakinkan CEO untuk mengimplementasikan alat-alat ini. Juga, jika pesaing melihat kesuksesan dengan data besar, itu adalah penanda lain yang baik yang akan dicari oleh CEO dalam hal potensi pengembalian investasi.

4. Dapat Mengungkapkan Peluang Penghasilan Baru

Eksekutif tingkat-C harus melihat jumlah pengetahuan dan peluang yang dapat diperoleh dari memiliki akses ke data besar agar diyakinkan bahwa itu sepadan dengan biaya. Dari mengoptimalkan generasi pemimpin, menganalisis keberhasilan media sosial, dan mendapatkan gambaran tentang efek pemasaran konten, bisnis dapat belajar lebih banyak tentang bisnis mereka sendiri dan bertindak dengan intelijen yang lebih banyak dan lebih baik tentang apa yang diinginkan dan diinginkan oleh pelanggan mereka. Karena lebih banyak perusahaan mulai melompat dengan data besar, studi dan statistik perlahan mulai menyaring pendekatan yang sukses. (Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana data besar digunakan dalam Data Besar: Bagaimana Data Besar Diambil, Dimasak, dan Digunakan untuk Membuat Keputusan Bisnis.)

5. Bisnis Harus Beradaptasi untuk Sukses

Sebuah studi 2010 oleh Steve LaValle, Eric Lesser, Rebecca Shockley, Michael S. Hopkins dan Nina Kruschwitz menunjukkan bahwa bisnis berkinerja tinggi menggunakan data besar lima kali lebih banyak daripada perusahaan yang berkinerja buruk. Studi ini selanjutnya menemukan bahwa data besar, agar tetap akurat dan memberikan informasi yang paling berharga, harus dilaksanakan bersamaan dengan sistem saat ini dan menggunakan strategi bisnis yang sama. Sayangnya, ini adalah sesuatu yang CTO terus berjuang, terutama karena biaya dan kesulitan meyakinkan CEO untuk berinvestasi dalam data besar.

Kenyataannya adalah bahwa perusahaan yang gagal menggunakan pendekatan ini menjadi semakin tidak mampu bersaing, dan pasti akan jatuh di belakang orang lain yang memang memiliki sistem untuk memantau dan menanggapi data.

Data Besar, Perubahan Besar

Tren digital baru dan perilaku konsumen menuntut cara-cara baru untuk menganalisis sejumlah besar data yang mengalir dari berbagai sumber. Big data adalah cara untuk melakukan ini dan tanpa implementasi, banyak bisnis akan menemukan diri mereka berada di belakang kurva, daripada bersaing di tingkat setinggi mungkin.