{"id":11633,"date":"2023-10-23T03:00:00","date_gmt":"2023-10-22T20:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/crocodic.com\/?p=11633"},"modified":"2023-10-18T15:37:41","modified_gmt":"2023-10-18T08:37:41","slug":"penggunaan-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/crocodic.com\/id\/penggunaan-big-data\/","title":{"rendered":"Big Data, Bisa Dipakai Untuk Apa Saja Ya?"},"content":{"rendered":"

Image by Jensen Art Co<\/a> from Pixabay<\/a><\/p>\n\n\n\n

Big data<\/a> adalah kumpulan informasi yang disimpan dalam database komputer dan dianalisis menggunakan software yang dirancang khusus untuk menangani kumpulan data<\/a> yang besar, kompleks dan terus bertambah setiap waktu.<\/p>\n\n\n\n

Sebagai contoh kita memiliki data berupa data nama, alamat email, dan nomor telepon. Saat kamu beraktivitas di internet seperti posting di medsos, mencari lokasi di Google maps, atau mencari barang tertentu di marketplace, maka informasi tentang dirimu otomatis akan berkembang.<\/p>\n\n\n\n

Semua data tersebut terus dihasilkan bersamaan dengan data dari pengguna internet di seluruh dunia. Inilah fungsi utama dari big data yaitu untuk menampung seluruh data pengguna yang semakin beragam.<\/p>\n\n\n\n

Biasanya, perusahaan akan memanfaatkan big data untuk melakukan data mining, yaitu mengekstrak data yang kompleks menjadi data yang lebih spesifik. Data Mining ini termasuk mengubah data mentah menjadi informasi berguna yang dapat memecahkan permasalahan perusahaan.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Perbedaan Big Data dengan Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

Dengan teknologi Big Data anda bisa mendapatkan analisis data anda secara akurat. Ditambah lagi dengan Machine Learning yang berbasis algoritma, analisa dan prediksi bisa semakin tepat dan akurat. Nah, dengan keterkaitan antara Big Data dan Machine Learning dalam analisa data,  anda bisa melakukan prediksi atau analisis yang tepat. Tetapi juga perlu diketahui hal apa saja yang membedakan big data dengan machine learning. Dibawah ini merupakan perbedaan dari big data dan machine learning : <\/p>\n\n\n\n

  1. Cara Kerja<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Big data : Teknologi Big Data bisa melakukan ekstraksi dan melakukan analisis untuk mendapatkan informasi ataupun wawasan dari volume data yang  besar. Big Data juga yang dapat membantu anda mengambil keputusan di perusahaan.<\/p>\n\n\n\n

    Machine Learning : Teknologi machine learning  menggunakan data input dan algoritma yang bisa membantu andamemperkirakan hasil masa depan yang tidak Anda ketahui. Singkatnya adalah machine learning akan bertindak sebagai manusia untuk membuat prediksi menggunakan algoritma dan data yang dimiliki.<\/p>\n\n\n\n

    1. Manusia dan Non Manusia<\/li><\/ol>\n\n\n\n

      Dalam proses kegiatannya, Big Data masih menggunakan tenaga manusia karena memang volume data dan multidimensi cukup besar. Sedangkan machine learning tidak menggunakan algoritma yang memerlukan campur tangan manusia untuk pengerjaannya. Hal inilah yang menjadi suatu perbedaan yang cukup menonjol dari big data dan machine learning<\/p>\n\n\n\n

      1. Kegunaan<\/li><\/ol>\n\n\n\n

        Kegunaan Machine Learning yaitu meningkatkan kualitas dalam memprediksi dan analisa lebih cepat. Hal ini nantinya yang bisa mempengaruhi pembuatan keputusan. Selain itu, machine learning menjadi virtual assistant. Sedangkan Big Data kegunaannya adalah mengoptimalkan\u00a0 kumpulan data menjadi lebih terstruktur agar mudah dianalisis dan bisa membantu kegiatan manusia.<\/p>\n\n\n\n

        Baca lebih lanjut tentang contoh penggunaan machine learning di artikel : Preventive Maintenance dengan Machine Learning (AI)<\/a><\/p>\n\n\n\n

        <\/div>\n\n\n\n

        Manfaat penggunaan Big Data<\/h2>\n\n\n\n

        Data yang sudah terkumpul dapat dimanfaatkan untuk berbagai macam hal, diantaranya ialah : <\/p>\n\n\n\n

        1. Meningkatkan Produktivitas dan Efesiensi<\/li><\/ol>\n\n\n\n

          Kita dapat menganalisis data yang dikumpulkan, untuk kemudian menentukan area di dalam perusahaan yang membutuhkan perbaikan. Misalnya jika kita sedang mengembangkan mobile app<\/a> atau website<\/a> secara custom, analisis big data dapat mengidentifikasi proses, halaman, atau bagian apa yang menjadi bottleneck<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

          1. Bisa digunakan untuk prediksi market<\/li><\/ol>\n\n\n\n

            Dari sisi bisnis, Big Data dapat membantu dalam memahami perilaku customer. Kita dapat menganalisis data tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan website, atau aplikasi<\/a> yang kita kembangkan. Dengan informasi ini, Anda dapat memprediksi tren<\/a> pasar, permintaan pengguna, dan mengidentifikasi peluang bisnis. Misalnya, Anda dapat melihat apa yang lebih diminati oleh pengguna dan mengarahkan pengembangan produk Anda sesuai dengan permintaan tersebut. intinya kita dapat <\/p>\n\n\n\n

            1. Menekan biaya aktivitas pemasaran<\/li><\/ol>\n\n\n\n

              Dengan analisis Big Data, kita dapat menyusun strategi marketing yang lebih tepat sasaran. Ini berarti Anda tidak perlu menghabiskan banyak sumber daya untuk mencapai audiens yang mungkin tidak tertarik pada produk Anda. Anda dapat memanfaatkan data demografis dan perilaku pengguna untuk menyusun kampanye marketing yang lebih efektif, menghemat biaya, dan meningkatkan ROI (Return on Investment).<\/p>\n\n\n\n

              <\/div>\n\n\n\n

              Bagaimana IoT dapat digunakan untuk mengumpulkan dan mengolah Big Data<\/h2>\n\n\n\n

              Internet of Things (IoT<\/a>) adalah jaringan perangkat fisik yang terhubung ke internet, yang dapat saling berkomunikasi dan bertukar data. Ketika diintegrasikan dengan teknologi pengumpulan dan pengolahan Big Data, IoT dapat memberikan manfaat besar dalam mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menganalisis data besar dari berbagai sumber. Berikut adalah beberapa cara di mana IoT dapat digunakan untuk mengumpulkan dan mengolah Big Data:<\/p>\n\n\n\n

              1. Pengumpulan Data Otomatis<\/h3>\n\n\n\n

              Sensor-sensor yang terhubung ke IoT dapat mengumpulkan data dari lingkungan fisik, seperti suhu, kelembaban, tekanan, dan lain-lain. Data ini dikumpulkan secara otomatis dan terus-menerus, memberikan aliran data real-time yang kontinu.<\/p>\n\n\n\n

               2. Pilihan Konektivitas untuk Volume Data yang Besar<\/h3>\n\n\n\n

              IoT mengumpulkan data dalam jumlah besar dari sejumlah besar perangkat. Hal ini terjadi karena bisa saja data diambil per detik. Dengan menyesuaikan jaringan koneksi yang mumpuni, kita dapat mengumpulkan dan mengirim volume data yang besar dengan frekuensi data yang banyak. Data dapat diproses dan diolah secara realtime karena device langsung terkoneksi dengan dashboard.<\/p>\n\n\n\n

              3. Pemrosesan Data di Edge<\/h3>\n\n\n\n

              IoT memungkinkan pemrosesan data di tepi jaringan (edge computing). Data yang dikumpulkan oleh sensor-sensor dapat diproses di perangkat IoT itu sendiri tanpa harus mengirimkannya ke pusat data terpusat. <\/p>\n\n\n\n

              Penggunaan sensor-sensor yang cerdas dan canggih dalam IoT memungkinkan pengumpulan data yang sangat akurat.<\/p>\n\n\n\n

              <\/div>\n\n\n\n

              Big Data punya banyak manfaat bagi bisnis anda. Namun, volume ddata yang besar seringkali membuat pengumulan dan pengolahan datanya menjadi lebih sulit. Dengan IoT, data bisnis anda dapat dikumpulan dengan cara yang lebih mudah dan otomatis. Yuk cari tahu bagaimana machine learning dapat dihubungkan dengan IoT untuk mengolah data, dengan berdiskusi dengan team kami di : Diskusi IoT dan Big Data<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

              Big data adalah kumpulan informasi yang disimpan dalam database dan dianalisis menggunakan software khusus. Big Data dapat dikumpulkan dengan sistem IoT.<\/p>","protected":false},"author":43,"featured_media":11634,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[589,457],"tags":[581,458,568,529],"class_list":["post-11633","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence","category-iot","tag-big-data","tag-iot","tag-machine-learning","tag-to-educate-content"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11633","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/43"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11633"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11633\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11636,"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11633\/revisions\/11636"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11634"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11633"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11633"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/crocodic.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11633"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}