EN 
ID
Mengenal 7 Manfaat Big Data Analytics yang Penting Bagi Perusahaan
Compas.co.id – Mungkin masih ada perusahaan yang memilih untuk memiliki data seadanya saja dalam berbisnis. Masih belum mau berinvestasi dan mempertimbangkan sungguh-sungguh mengenai data riset pasar karena merasa tidak perlu.
Padahal data riset pasar merupakan harta karun bagi brand bisnis. Brand mana yang tak mau ada peningkatan market share, sales revenue, dan sales quantity? Tentu tiap brand menginginkannya, tapi itu hanya bisa dicapai jika memiliki data riset pasar sebab data adalah jalan menuju loyalitas konsumen dan keberlanjutan.
Kenapa brand bisnis butuh data riset pasar? Bayangkan data adalah jembatan antara produk Anda dan konsumen. Jika jembatannya–dalam hal ini adalah data–tidak siap, tidak kokoh, kurang akurat dan lemah, bagaimana mungkin menciptakan produk terbaik sesuai kebutuhan dan harapan konsumen, bukan?
Data-data tersebut didapatkan dari suatu proses bernama big data analytics. Output dari big data analytics yang dilakukan oleh tim data Compas, sekarang bisa Anda baca di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Simak ulasan mengenai big data analytics dan manfaatnya bagi brand bisnis Anda di bawah ini.
Baca juga: Influencer Marketing: Belajar dari Studi Kasus 3 Brand Beauty and Care Ini
Pengertian Big Data Analytics
Big data analytics merupakan rangkaian proses untuk mengambil informasi dari kumpulan data mentah baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Data yang dimaksudkan dalam hal ini adalah data dalam jumlah besar yang tidak memungkinkan untuk diproses melalui metode konvensional.
Informasi yang ingin diambil dari kumpulan data-data tersebut antara lain perilaku konsumen, preferensi konsumen, tren pasar terbaru, sampai melihat korelasi yang tidak diketahui dan jika ada pola tersembunyi dari data-data tersebut. Big data analytics mencakup keseluruhan proses pengumpulan, penataan, dan analisa data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Dalam big data analytics, ada tiga istilah konsep yang perlu dipahami yaitu volume, velocity, dan variety.
Analogi sederhana untuk memahami big data adalah seperti ini, bayangkan big data seperti perpustakan luas yang menyimpan banyak informasi untuk bisnis Anda. Tapi tidak semua informasi tersebut dibutuhkan oleh Anda dan tim ketika ingin membuat strategi bisnis, maka big data analytics adalah sebuah buku dari perpustakaan tersebut yang berisi informasi yang relevan dengan bisnis Anda atau segala sesuatu yang ingin Anda dapatkan jawabannya.
Baca juga: Pengertian Cyber Threat Intelligence dan Cara Kerjanya
Cara Kerja Big Data Analytics
1. Data collecting
Tahap pertama dalam cara kerja big data analytics adalah mengumpulkan data (data collecting) yang besar jumlahnya dan berasal dari berbagai sumber yang ada. Ketika melakukan ini, ada beberapa tools yang umumnya digunakan untuk membantu kerja seorang analis seperti machine learning, data mining, dan data management.
Machine learning merupakan mesin berbasis Artificial Intelligence (AI). Ia mampu mencari dan mempelajari data dengan cepat. kemudian juga dapat menghasilkan model yang tepat untuk menganalisa big data secara otomatis.
Data mining yaitu suatu teknologi untuk menemukan pola-pola tertentu dalam sebuah data berskala besar. Data mining sangat esensial bagi data analyst karena dapat membantu seorang analis untuk menandai hal-hal penting untuk mendukung proses pengambilan keputusan.
Data management adalah proses mengkaji ulang data-data yang telah didapatkan ke instansi terkait sebelum hasil finalnya diberikan ke perusahaan. Tujuannya tentu saja memastikan data yang didapat bukan dari hasil manipulasi, karena data akan sangat mempengaruhi hasil analisa.
2. Data cleansing
Data cleansing atau data scrubbing (membersihkan data) adalah proses analisa mengenai kualitas dari data dengan mengubahnya, seorang analis juga boleh menghapus atau mengoreksinya. Dalam data cleansing ini seorang analis membersihkan data-data yang salah, rusak, tidak lengkap formatnya, dan tidak akurat.
Data yang diperoleh dalam proses big data analytics ini 100% berasal dari internet. 30-40% nya adalah data yang tidak akurat dan tidak dibutuhkan oleh perusahaan. Oleh sebab itu tahapan data cleansing ini penting untuk memfilter data mana saja yang dibutuhkan dan mana yang dibuang.
Baca juga: Melihat Strategi Market Positioning yang Dilakukan Marjan: Pengertian, Manfaat, dan 3 Jenisnya
3. Data processing
Untuk mengakses data yang berskala besar diperlukan kecepatan, daya, dan fleksibilitas yang cepat. Data yang diperoleh bisa saja jika ingin disimpan di gudang data konvensional, perlu dipertimbangkan bahwa sekarang ini sudah ada pilihan yang lebih efisien, murah, dan fleksibel untuk menyimpang dan menangani data skala besar melalui cloud, in-memory analytics, dan Hadoop.
Hadoop merupakan open-source software yang fungsinya sebagai tempat menyimpan dan menyampaikan data berskala besar dengan cepat. Sedangkan in-memory analytics adalah teknologi untuk menganalisa secara cepat dengan model dan algoritma baru, serta dapat menghapus analisa yang sekiranya kurang tepat.
4. Text Mining dan Predictive Analytics
Predictive Analytics adalah teknologi untuk membantu membuat prediksi masa depan sehingga keputusan perusahaan lebih tepat. Dalam proses ini dibutuhkan machine learning, data, algoritma statistik. Teknologi ini juga digunakan untuk identifikasi outcome berdasarkan riwayat data yang pernah digunakan sebelumnya.
Sedangkan text mining adalah teknologi untuk analisa tulisan dari website, Twitter, survey, email, media sosial dan lainnya. Gunanya untuk membantu data analyst menemukan topik apa yang ramai dibicarakan saat itu sehingga perusahaan tahu bagaimana merencanakan strategi untuk mendekati calon customer.
Ingin produk brand Anda bisa memberikan yang terbaik dan tepat sasaran kepada customer? Anda dapat melakukannya dengan membaca data yang akurat di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. Customer butuh brand Anda bisa mengetahui apa yang mereka harapkan dan inginkan dengan tepat sehingga brand pun membutuhkan adanya data riset pasar ini.
Baca juga: 13 Bentuk Keahlian Data Analyst and Scientist yang Unik
7 Manfaat Big Data Analytics Bagi Perusahaan
1. Meningkatkan produktivitas dan efisiensi
Big data analytics bekerja secara otomatis menggunakan AI dan learning sehingga pengerjaannya jauh lebih cepat serta akurat. Risiko kesalahan pun dapat diminimalkan dengan bantuan teknologi ini.
2. Pengambilan keputusan jadi lebih cepat
Data skala besar mampu diolah dengan cepat, termasuk jika ada penambahan data baru, hal itu bisa dengan mudah disesuaikan. Karena pengumpulan dan analisa bisa lebih cepat, tentunya proses pengambilan keputusan untuk langkah selanjutnya lebih cepat pula.
3. Meningkatkan customer experience
Seperti yang dikatakan di atas, customer butuh brand Anda memahami diri mereka bahkan ketika mereka sendiri kesulitan mendeskripsikan kebutuhan, keinginan, dan harapannya. Dengan adanya proses big data analytics, membuat brand Anda selangkah lebih maju daripada brand lain karena lebih tahu bagaimana perilaku konsumennya.
4. Tahu kondisi pasar
Memiliki data pasar merupakan harta karun bagi brand Anda. Hanya berdasarkan data riset Anda dapat mengetahui pergerakan konsumen dan pasar, terutama ketika produk brand Anda bersaing di e-commerce. Tentu brand Anda harus memiliki positioning yang tepat di antara ribuan produk lain.
Hasil dari proses big data analytics sekarang sudah dapat Anda baca di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. Dalam Report tersebut ada data mengenai tren-tren pasar baru yang mungkin bisa menjadi celah bagi Anda.
5. Mengurangi biaya operasional
Kecanggihan teknologi seperti cloud mempunyai penyimpanan data yang tak terbatas sehingga memungkinkan untuk mengurangi biaya penggunaan perangkat penyimpanan lain.
6. Meningkatkan retensi dan akuisisi pelanggan lebih banyak
Penggunaan data dalam bisnis memungkinkan Anda tahu dan mengamati pola-pola konsumen tertentu dan tren baru dalam pasar. Hal itu tentu mengarah pada loyalitas pelanggan karena brand tahu banyak tentang mereka dan apa yang mereka butuhkan.
7. Membuat inovasi dan pengembangan produk
Big data analytics bisa membuat perusahaan tahu tren-tren terbaru, pergeseran selera, perubahan kebutuhan konsumen dan lainnya. Karena mengetahuinya tentu saja membuat perusahaan lebih responsif dalam inovasi dan pengembangan produk seperti yang dibutuhkan atau diharapkan konsumen.
Baca juga: 7 Fungsi Data Mining dalam Bisnis
Anda bisa mendapatkan data riset pasar dengan membacanya di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini sehingga Anda bisa membuat strategi pemasaran yang ciamik dan menemukan celah pasar di tahun 2023. Kalau mau, Anda juga bisa bertanya di DM Instagram Compas atau hubungi Team Compas.
Compas siap mendampingi brand Anda menjadi market leader di e-commerce tahun 2023!
