1. Pengumpulan Data: Tahap awal dalam menggunakan Analitika Data Besar melibatkan pengumpulan data yang relevan. Ini dapat mencakup data pelanggan, data operasional, data transaksi, data media sosial, dan banyak lagi. Penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan memiliki kualitas tinggi dan relevansi.
2. Pengolahan Data: Setelah data dikumpulkan, tahap berikutnya melibatkan pengolahan data tersebut. Prosedur ini mencakup penyaringan data, menghilangkan data yang tidak perlu, dan mengubah data mentah menjadi format yang sesuai untuk analisis. Teknologi seperti Hadoop dan Spark sering digunakan dalam tahap ini.
3. Analisis Data, inti dari Analitika Data Besar, melibatkan penggunaan analisis statistik, pembelajaran mesin, dan analisis teks untuk mendapatkan wawasan berharga dari data organisasi. Hasil analisis ini dapat berupa grafik, laporan, atau visualisasi data.
4. Interpretasi hasil diperlukan setelah analisis selesai. Ini melibatkan pemahaman makna di balik data dan bagaimana hasil analisis dapat memengaruhi organisasi. Pemahaman ini membantu organisasi membuat keputusan yang relevan.
5. Keputusan yang berasal dari analisis data dalam skala besar, juga dikenal sebagai Analitika Data Besar, memerlukan pelaksanaan operasional dalam aktivitas rutin organisasi. Ini melibatkan perubahan proses bisnis, strategi pemasaran, atau keputusan lain yang diperlukan.
Tantangan dan Kesulitan
Meskipun Analisis big data menawarkan potensi besar, ada beberapa tantangan dan kesulitan yang perlu diatasi:
1. Kebijakan Privasi: Pengumpulan dan penggunaan data seringkali menimbulkan masalah privasi. Organisasi harus mematuhi regulasi dan menjaga kepercayaan pelanggan.
2. Biaya dan Infrastruktur: Mengelola dan menganalisis data besar bisa mahal. Organisasi perlu berinvestasi dalam infrastruktur yang tepat dan sumber daya manusia yang terlatih.
3. Keterampilan dan Sumber Daya Manusia: Organisasi memerlukan tim dengan keterampilan analisis data besar. Kurangnya sumber daya manusia berkualitas dapat menjadi hambatan.
4. Tingkat keunggulan data, yang dikenal sebagai kualitas data, secara langsung memengaruhi akurasi dan validitas hasil analisis. Ketika menggunakan data yang berkualitas rendah atau mengandung ketidakakuratan, hasil yang diperoleh mungkin kurang signifikan dan relevan.
