Chapter 2 Business Problems Suited to Big Data Analytics.pptx

Business Problems Suited to Big Data Analytics

1. S earch E ngine O ptimization Business Problems Suited to Big Data Analytics Chapter 2 Ika Arofatul H

2. Bab 2 Masalah Bisnis yang Sesuai dengan Analisis Big Data Pada Bab 1, kami mengidentifikasi beberapa pendorong utama pasar untuk menilai bagaimana teknologi big data mungkin terbukti bermanfaat bagi organisasi, termasuk: Di masa lalu, kemampuan untuk memperoleh dan menerapkan sistem komputasi berkinerja tinggi terbatas pada organisasi besar yang menjadikan teknologi sebagai ujung tombak. Namun dengan kondisi pasar terpusat (konvergen) telah meningkatkan daya tarik komputasi berkinerja tinggi ke berbagai jenis organisasi, yang sekarang bersedia berinvestasi dalam upaya merancang dan menerapkan analitik data besar. Hal ini terutama berlaku untuk organisasi yang sebelumnya anggarannya terlalu kecil untuk menampung investasi.. Percepatan pertumbuhan volume data yang akan dikonsumsi; Keinginan untuk memadukan data terstruktur dan tidak terstruktur; Menurunkan hambatan yang masuk untuk analitik (analisis logis) berkinerja tinggi agar dapat diskalakan;. Mengurangi biaya operasional dengan memanfaatkan perangkat keras; Penyederhanaan Model dan eksekusi pemrograman untuk aplikasi yang dapat diskalakan.;

3. 2.1 Memvalidasi (Melawan) Hype : Organisasi Yang Sehat Saat seputar analitik data besar mencapai puncaknya, teknologi tetap menjadi aktivitas pendorongnya. Dan seperti di spekulasikan pada Bab 1, ada sejumlah faktor yang perlu dipertimbangkan sebelum mengambil keputusan terkait adopsi teknologi. Tetapi semua faktor itu perlu dipertimbangkan apakah big data layak dilakukan di dalam organisasi. Dalam bahasa pemasaran, hype adalah strategi pasar dimana pemasaran produk tersebut dibombardir dengan sesuatu hal yang hiperbola yang terbilang menarik untuk meningkatkan jumlah pembeli. Sebagai cara untuk mendasarkan inisiatif apa pun di seputar big data dengan benar, satu tugas awal adalah mengevaluasi organisasi dengan melihat 'Kesesuaian sebagai kombinasi dari lima faktor yang disajikan dalam Bab 1: kelayakan, kewajaran, nilai, keterpaduan, dan keberlanjutan. Seperti yang tertera pada Tabel 2.1 berikut.

4. Tabel 2.1 Mengukur Kesiapan Organisasi 4 Organisasi mendorong evaluasi dan p engujian teknologi b aru untuk proses k eputusan yang mengadopsi atau Penolakan, serta Organisasi mendukung alokasi Waktu untuk berinovasi Skor Dimensi Feasibility ( Kelayakan ) Tidak melakukan e valuasi teknologi baru . 1 Orgasnisai melakukan tes teknologi baru terhadap reaksi tekanan pasar 2 Organisasi mengevaluasi dan tes teknologi baru setelah ada bukti dari penggun a pasar . 3 Organisasi terbuka untuk e valuasi teknologi b aru dan mengadopsi teknologi aktif secara ad hoc berdasarkan justifikasi bisnis yang meyakinkan

5. Tabel 2.1 Mengukur Kesiapan Organisasi 4 Tantangan Bisnis memiliki target yang jelas melebihi kemampuan yang ada dan terencana . Organisasi Menggunakan model bisnis Informasi Sentris ( terpusat ) Skor Dimensi Reasonability ( Kewajaran ) Organisasi menggunakan Target untuk jangka pendek , menengah dan jangka panjang 1 Organisasi menggunakan target untuk jangka pendek, menengah dan jangka Panjang sesuai dengan kebutuhan 2 Organisasi menggunakan target untuk jangka pendek, tetapi tidak jelas seperti apakah kebutuhan jangka menengah dan Panjang . 3 Diharapkan tantangan b isnis memiliki target sumber di jangka menengah dan untuk target jangka p anjang melebihi kemampuan yang ada dan terencana .

6. Tabel 2.1 Mengukur Kesiapan Organisasi 4 D iharapkan nilai yang besar di investasi perangkat keras , alat perangkat lunak, pelatihan keterampilan, Dan p engelolaan berkelanjutan Serta Pemeliharaan Skor Dimensi Value ( Nilai ) Investasi di sumber daya perangkat , perangkat pelatihan d an pengelolaan serta pemeliharaan secara terukur . 1 Nilai y ang t erukur secara luas merata d iimbangi investasi di perangkat sumber daya, Perangkat pelatihan d an pengelolaan serta pemeliharaan 2 Terpilih nilai yang menyarankan Investasi positi f. 3 Terdapat nilai Terukur untuk b erinvestasi dari a spek Teknologi

7. Tabel 2.1 Mengukur Kesiapan Organisasi 4 Tidak ada hambatan Dalam mengintegrasi kan teknologi Ke operasional li ngkungan usaha Skor Dimensi Integrabilitas ( Keterpaduan ) Adanya H ambatan untuk menggabungk an t eknologi terhadap lingkungan kerja . 1 Sukses untuk menginvestasikan Dalam mengintegrasikan beberapa Teknologi dalam bidang usaha 2 Mengintegrasikan Teknologi baru dalam lingkungan usaha dengan batasan dan Beberapa tingkat an usaha 3 Proses yang jelas untuk bermigrasi atau mengintegrasi teknologi baru , yang berdedikasi pada sumber daya dan tingkat usaha

8. Tabel 2.1 Mengukur Kesiapan Organisasi 4 Program pengelolaan kantor secara efektif dalam menyerap biaya dan program berkelanjutan untuk Peningkatan keterampilan Serta pelatihan Skor Dimensi Sustainability ( Keberlanjutan ) Tidak ada Pendanaan untuk mengelola d an biaya pemeliharaan Inventaris 1 Terdapat pendanaan untuk Pemeliharaan d an iklan berkelanjutan dengan resiko yang kecil . 2 Adanya pendanaan berkelanjutan untuk bisnis dari tahun ke tahun 3 Pendanaan Bisnis berkelanjutan untuk investasi di bidang keterampilan

9. Gambar 2.1 Contoh Grafik Radar dari Skor Kesiapan

10. 2.2 PROMOSI NILAI DATA BESAR (BIG DATA) Text Text Text Text Pindaian konten yang terdapat “ nilai data besar ” memberikan penjelasan yang menarik tentang apa yang sedang dipromosikan sebagai hasil yang diharapkan dari analitik data besar , dan yang lebih menarik seberapa besar harapan tersebut .  Salah satu Contoh diberikan dalam studi ekonomi tentang nilai data besar berjudul “ Ekuitas Data - Membuka Kunci Nilai Big Data” , dilakukan dan diterbitkan oleh Center for Economics and Business Research (CEBR) yang menunjukkan nilai kumulatif dari : Pembelanjaan konsumen yang optimal sebagai hasil dari peningkatan pemasaran konsumen yang ditargetkan; Peningkatan pada penelitian dan analitik dalam sektor manufaktur untuk mengarah pada pengembangan produk baru; Perbaikan dalam strategi dan perencanaan bisnis yang mengarah pada inovasi dan perusahaan baru; Analitik prediktif untuk meningkatkan manajemen rantai pasokan untuk mengoptimalkan manajemen stok, pengisian ulang dan peramalan; Meningkatkan cakupan dan akurasi deteksi penipuan

11. 2.2 PROMOSI NILAI DATA BESAR (BIG DATA) Analisis yang ditingkatkan untuk penipuan, pemborosan, dan penyalahgunaan Option F E D Manajemen rantai pasokan yang lebih baik A B C Pemasaran pelanggan menghasilkan target yang lebih baik Analisis produk yang meningkat Perencanaan bisnis yang lebih baik Manfaat promosi dengan big data yang dilakukan oleh intelijen bisnis dan vendor alat gudang data dan integrator system selama 15 tahun terakhir. 20 tahun yaitu:

12. 2.3 KASUS PENGGUNAAN BIG DATA

13. TUJUANNYA...

14. Pengelompokan aplikasi :

15. Kategori Dasar dalam Aplikasi Big Data

16. Kriteria Aplikasi Big Data

17. P enggunakan data besar secara signifikan berkontribusi pada nilai tambah bagi organisasi 01 p enggunaan mesin rekomendasi ialah untuk meningkatkan penjualan pelanggan yang sama dengan menambahkan lebih banyak item ke dalam keranjang pasar. . Meningkatkan pendapatan 03 Meningkatkan kecepatan analisis pola dan pencocokan yang dilakukan untuk analisis penipuan dalam membantu mengidentifikasi perilaku mencurigakan dengan lebih cepat , memungkinkan dan mengubah organisasi dari fokus pada pemulihan dana menjadi pencegahan penipuan secara proaktif . Meningkatkan produktivitas 02 menggunakan platform data besar yang dibangun di atas perangkat keras komoditas untuk ETL akan mengurangi atau menghilangkan kebutuhan akan server yang lebih khusus yang digunakan untuk pementasan data, sehingga mengurangi jejak penyimpanan dan mengurangi biaya Menurunkan biaya 04 Menggunakan platform data besar atau mengumpulkan ribuan aliran data sensor otomatis dapat memberikan visibilitas penuh ke dalam kondisi jaringan listrik saat ini , di mana peristiwa yang tidak biasa dapat dengan cepat diselidiki untuk menentukan apakah ada risiko pemadaman listrik yang akan segera terjadi . Mengurangi risiko

18. • Keahlian manusia Data analytics Data berkualitas tinggi • Tren atau hubungan • Konteks untuk memahami apa yang diwakili angka dan bagaimana data analytics menafsirkannya • Tindakan apa yang harus diambil

19. 2 Menemukan wawasan , pola , atau hubungan yang tidak diketahui 1 Membuat keputusan yang lebih tepat pada saat mereka perlu dibuat 3 Mengotomasi dan menyederhanakan atau mendigitalkan proses bisnis  Perusahaan berinvestasi dalam alat penambangan data untuk menambah nilai bisnis .  Nilai bisnis digolongkan ke dalam tiga kategori , Menciptakan Nilai Bisnis

20. Kenali pelanggan dengan lebih baik . 01 Membuat strategi marketing yang efektif . 02 Memaksimalkan media sosial . 03 ada beberapa kegunaan big data untuk bisnis yang bisa diaplikasikan : B agaimana cara membuat suatu bisnis menjadi lebih baik serta bagaimana cara untuk memiliki kemampuan untuk memprediksi tren masa depan ?

21. The Future of Big Data Software dan tool big data yang ada saat ini adalah yang terlengkap dan terbaik . Banyak pilihan big data analytic tool yang dapat memberikan kemudahan dan keuntungan bagi suatu perusahaan . Salah satu big data analytic tool yang kompeten adalah Paques yang menyediakan big data analytic yang mumpuni dan kompeten bagi perusahaan . Paques bisa digunakan di segala jenis industri . Di mana di era sekarang data adalah asset yang sangat berharga . Saat ini sudah banyak Informasi yang bisa didapat dari banyak sumber , dan platform yang mengedarkan informasi . Di masa yang akan datang , dunia akan menghadapi masa di mana perusahaan-perusahaan yang ada , termasuk perusahaan kecil dan sedang , akan memindahkan produk , proses bisnis , dan informasi yang mereka miliki ke cloud. Big data juga akan mempengaruhi banyak industri , bahkan membentuk industri yang ada .

22. Conclution Dalam bab ini, pembahasan difokuskan pada karakteristik masalah bisnis yang secara tradisional membutuhkan sumber daya yang melebihi cakupan perusahaan , namun cocok untuk solusi yang dapat memanfaatkan platform data besar ( baik perangkat keras khusus atau berbasis virtual / cloud).

23. THANK YOU