Big Data: Transformasi Digital di Era Modern

Perkembangan big data telah mengubah hubungan produksi, dan data telah menjadi salah satu kekuatan produktif yang penting secara bertahap. Signifikansi strategis dari big data tidak hanya terletak pada pemahaman konten dan hubungan sejumlah besar data, namun juga dalam mewujudkan penerapan big data. Perusahaan seperti Amazon, Alibaba, dan China Post telah berhasil mengurangi biaya dan meningkatkan target konsumen dengan menggunakan big data.

Saat ini, big data mendorong perkembangan eksplorasi data dan statistik. Alat analisis big data menjadikan aplikasi big data lebih nyaman dan efisien dan dapat digunakan dengan mudah bahkan dalam menghadapi tantangan data yang kompleks dan beragam.

Hari ini, Lewis akan memperkenalkan definisi big data, analisis big data, dan alat big data. Dia akan mengambil contoh analisis big data sederhana untuk membantu Anda menguasai big data secara menyeluruh dan memulai analisis big data dengan FineBI, alat business intelligence Fanruan. Dengan bantuan kasus analisis big data yang sebenarnya, ia dapat membantu perusahaan mengatasi tantangan data dalam jumlah besar!

Klik tombol di bawah untuk mencoba software analisis big data FineBI!

Coba Gratis FineBI

Apa itu Big Data

Big data, juga dikenal sebagai big data, mengacu pada kumpulan data yang besar dan kompleks yang tidak dapat diproses dan dianalisis secara efektif dengan metode atau alat tradisional. Data ini mungkin berasal dari berbagai sumber, seperti sosial media, sensor, transaksi online, dll.

Secara umum, big data memiliki empat karakteristik berikut:

Data dalam jumlah besar (Volume)
Kecepatan produksi (Velocity)
Variasi Data (Variety)
Keaslian data (Veracity)

Singkatnya, big data umumnya memiliki karakteristik sebagai berikut: kuantitas besar, keragaman, dibuat dengan cepat, dan bernilai tinggi. Dengan teknologi dan alat yang tepat, big data dapat mengungkap pola, tren, dan wawasan tersembunyi, membantu Anda ataupun perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas, menemukan peluang bisnis, meningkatkan efisiensi operasional, dan mendorong inovasi dan pengembangan.

Apa Itu Analisis Big Data

Apa gunanya analisis big data? Analisis big data mengacu pada proses analisis mendalam dan interpretasi big data menggunakan berbagai teknologi dan metode. Karena input data menjadi terlalu rumit, perusahaan harus menggunakan daya komputasi yang lebih kuat untuk memproses data dari berbagai sumber, terutama software analisis big data seperti alat BI, yang sangat cocok untuk pengguna seperti perusahaan dengan kebutuhan fungsional yang lebih tinggi.

Analisis big data menggunakan analisis statistik, machine learning, penambangan data, dan teknologi lainnya untuk mengekstrak informasi berharga dari big data, yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan operasional bisnis, meningkatkan desain produk, memprediksi tren masa depan, mendapatkan wawasan tentang perilaku konsumen, dll. Melalui analisis big data, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih tepat, menemukan peluang bisnis, meningkatkan efisiensi, memberikan layanan yang dipersonalisasi, dan mendapatkan keunggulan kompetitif dalam lingkungan pasar yang sangat kompetitif.

Alat Analisis Big Data

Big data memiliki kuantitas yang sangat besar, kompleks, dan dapat berubah. Ini berbeda dari aset data pada umumnya dan memerlukan penggunaan alat yang tepat untuk memproses dan melakukan analisis big data. Sama seperti memilih rute dan transportasi, alat yang berbeda diperlukan untuk tahap analisis data yang berbeda. Tujuan dari bagian ini adalah untuk memperkenalkan alat analisis big data yang umum digunakan untuk membantu pemula memahami metode analisis data dengan lebih baik.

Alat Analisis Data Jenis Database

Penyimpanan data melibatkan konsep database dan bahasa database. Studi mendalam tentang aspek ini mungkin tidak diperlukan karena sudah ada administrator database profesional (DBA) yang dapat menanganinya. Namun, jika Anda ingin menganalisis data dalam jumlah besar, Anda setidaknya perlu memahami metode penyimpanan, struktur dasar, dan tipe data dari data tersebut. Sangatlah penting untuk menguasai bahasa query SQL, dan menjadi mahir dalam bahasa ini adalah yang terbaik. Anda dapat memulai dengan sintaks dasar dan membaca operasi kueri SELECT umum, modifikasi UPDATE, penghapusan DELETE, dan penyisipan INSERT.

Akses: Ini adalah database pribadi paling dasar, biasanya digunakan untuk penyimpanan data dasar pribadi atau sebagian.

Database MySQL: Diperlukan untuk aplikasi basis data tingkat departemen atau aplikasi database internet. Kuncinya saat ini adalah menguasai struktur database dan kemampuan query data bahasa SQL.

SQL Server 2005 atau versi lebih baru: Umum digunakan oleh bisnis ukuran kecil dan menengah, serta beberapa perusahaan besar, biasanya menggunakan database SQL Server. Selain penyimpanan data, ia juga mencakup fungsi pembuatan laporan data dan analisis data.

DB2, Oracle: Ini adalah database besar, biasanya ditargetkan ke aplikasi tingkat perusahaan, terutama perusahaan besar yang perlu memproses data dalam jumlah besar. Umumnya, perusahaan database besar menyediakan platform aplikasi integrasi data yang sangat baik.

Tingkat BI: Sebenarnya, ini bukan database, tetapi gudang data aplikasi tingkat perusahaan berdasarkan database yang disebutkan di atas.

Gudang Data: Penyimpanan data yang dibangun di mesin gudang data pada dasarnya adalah platform intelijen bisnis, yang mengintegrasikan berbagai fungsi analisis, pelaporan, analisis, dan tampilan data.

Alat Analisis Data Jenis Business Intelligence

Data yang disimpan oleh perusahaan perlu dibaca dan ditampilkan, dan alat pembuat laporan adalah salah satu alat yang paling umum digunakan. Alat laporan tradisional digunakan terutama untuk menampilkan data, namun kini beberapa alat laporan analitis telah dikembangkan dan dapat digunakan secara bersamaan dengan aplikasi lain untuk mendapatkan fungsi laporan analisis data. Alat-alat ini dapat merealisasikan aliran data dengan menyediakan fungsi pembukaan interface, fungsi pembuatan laporan dan pengambilan keputusan, yang mencakup fungsi intelijen bisnis awal.

Alat BI (Business Intelligence) seperti Tableau, Power BI, FineReport, FineBI, dan QlikView menyediakan fungsi berbagai lapis seperti pembuatan laporan, analisis data, dan visualisasi. Alat-alat ini juga dapat dihubungkan dengan gudang data untuk membangun model analisis OLAP.

FineBI menyediakan layanan lokal di Taiwan, Hong Kong, Makau, Singapura, Malaysia dan wilayah lainnya. Tim lokal dari perusahaan asli Fanruan memberikan dukungan teknis, pengembangan lanjutan, dan implementasi projek. Klik tombol di bawah untuk mengunduh software FineBI secara gratis. Jika Anda memiliki pertanyaan teknis, Anda dapat menghubungi teknisi kami kapan saja!

Coba Gratis FineBI

Alat Analisis Data Jenis Analisis

Pada lapisan ini terdapat banyak alat analisis yang berbeda, yang paling umum digunakan adalah Excel.

Excel: Pertama, pastikan Anda menggunakan versi yang lebih baru, karena versi yang lebih baru biasanya lebih canggih. Tetapi, kebanyakan orang sebenarnya hanya menguasai sebagian kecil dari fungsi Excel. Excel sebenarnya sangat canggih dan bahkan dapat menyelesaikan semua pekerjaan analisis statistik! Namun saya juga sering menyarankan jika Anda memiliki kemampuan untuk menggunakan Excel sebagai software statistik, lebih baik menggunakan software statistik profesional secara langsung.

SPSS: Versi terbarunya adalah 18, dan namanya telah diganti menjadi PASW Statistics. Dari saat saya memulai analisis pemrograman di lingkungan Dos dari versi 3.0 hingga perubahan versi saat ini, kita dapat melihat perkembangan software statistik ilmu sosial SPSS. SPSS berfokus dalam bidang kedokteran, kimia, dan bidang lainnya sejak awal, dan secara bertahap beralih ke fokus pada analisis bisnis. Sekarang telah menjadi perangkat lunak analisis prediktif.

SAS: Dibandingkan dengan SPSS, SAS lebih bagus. SAS adalah software berbasis platform yang mengintegrasikan platform modul penambangan EM. Secara relatif, kurva pembelajaran SAS mungkin lebih curam, namun akan lebih bagus jika Anda menguasainya. Misalnya, SAS memiliki fungsi yang lebih baik dalam model pilihan diskrit, masalah pengambilan sampel, dan desain eksperimen ortogonal. Selain itu, terdapat banyak sumber pembelajaran tentang SAS.

Alat Analisis Data Jenis Visualisasi

Lapisan presentasi, dikenal juga sebagai visualisasi data. Hampir semua alat menyediakan beberapa fungsi presentasi. Namun, ketika menyangkut aplikasi tingkat perusahaan, alat yang paling umum digunakan untuk analisis dan membuat laporan adalah intelijen bisnis (BI).

Di sini kami merekomendasikan alat BI tingkat perusahaan yang disebutkan sebelumnya: FineBI.

FineBI adalah alat visualisasi data yang mudah digunakan dan canggih yang profesional, bersih, dan mudah digunakan, dengan interface dan proses yang jelas serta area fungsional yang jelas untuk setiap modul.

Melalui fungsi kumpulan data layanan mandiri FineBI, karyawan dapat dengan mudah melakukan operasi drag and drop untuk menyaring, memotong, menyortir, meringkas data dan secara fleksibel memperoleh hasil data yang diperlukan, dan memilih bagan dan instrumen yang sesuai untuk tampilan visual data.

Mengenai visualisasi

FineBI memiliki lebih dari 50 jenis grafik, yang pada dasarnya mencakup semua bagan umum yang tersedia di pasar, dengan efek dinamis luar biasa dan pengalaman interaktif yang hebat. Berbagai karakteristik dapat diatur sesuai kebutuhan saat digunakan, dan tampilan juga dapat diatur sendiri di terminal seluler dan layar besar LED.

FineBI dapat digunakan untuk membuat diagram visual dari berbagai model analisis bisnis klasik, seperti model piramida, model analisis KANO, model RFM, model analisis keranjang belanja, dll dengan mudah dan fleksibel. Bagan ini dapat membantu memberikan wawasan bisnis dan pemahaman mendalam tentang perilaku pelanggan dan tren pasar, sehingga memberikan analisis bisnis dan membantu pembuatan keputusan yang lebih efektif.

Mengenai efek visual

Di FineBI, Anda dapat memperoleh berbagai efek khusus seperti carousel, flash, dan animasi 3D hanya dengan menyeret dan mengklik untuk mengkonfigurasi. Efek khusus ini akan akan teknologi, dan efeknya akan menjadi semakin keren jika ditampilkan di layar besar.

Efek khusus ini dikembangkan berdasarkan kebutuhan aktual pengguna. Selain itu, perusahaan induk FineBI, Fanruan, juga memiliki sekelompok peminat development yang menggunakan library visual open source untuk merancang dan mengembangkan plug-in visual, yang disesuaikan secara khusus untuk FineBI. Ekosistem ini sudah sangat matang.

Langkah Analisis Big Data

Untuk memastikan analisis big data dapat berhasil, sangatlah penting untuk melakukan langkah-langkah analisis big data dibawah dengan benar:

Pengumpulan data

Pengambilan dan pengumpulan data adalah langkah pertama dalam analisis data. Data yang dihasilkan dimana saja bisa menjadi referensi bagi pengusaha. Perusahaan besar dapat mengumpulkan catatan aktivitas pengguna, sementara usaha berukuran kecil dapat mengumpulkan informasi secara bertahap, seperti mengisi kuesioner.

Penyimpanan data

Seiring dengan diturunkannya persyaratan untuk memperoleh data, kebutuhan perusahaan untuk mengumpulkan data meningkat secara signifikan. Semakin banyak perusahaan yang memilih untuk menggunakan sistem pemrosesan terdistribusi untuk memproses big data, mensegmentasi data, dan mencadangkannya, sehingga mampu menembus keterbatasan memori.

Pengelohan data

Sejumlah besar data yang diperoleh melalui berbagai saluran seringkali merupakan data mentah, yang tidak dapat digunakan secara langsung dan perlu diproses di berbagai tingkatan. Melalui inspeksi data, pembersihan data, dan berbagai metode analisis data seperti klasifikasi, analisis regresi, pengurutan, analisis korelasi, dll., model seperti pohon keputusan, algoritme genetika, dan jaringan saraf tiruan digunakan untuk melakukan penghitungan guna memprediksi masa depan.

Visualisasi data

Data yang dihitung masih berupa angka dan daftar, yang sulit dipahami. Oleh karena itu, Anda dapat menggunakan alat visualisasi untuk mengubah data yang dianalisis menjadi bentuk bagan yang lebih intuitif agar lebih mudah dibaca dan dipahami. Langkah ini dapat menggunakan alat yang disebutkan di atas seperti FineReport, FineBI, dan Tableau untuk menyajikan hasil data dari langkah sebelumnya dengan cara yang lebih intuitif seperti bagan dan dashboard, sehingga membantu perusahaan memahami data dengan lebih mudah dan menemukan apa yang ada di balik data tersebut: fakta.

Belum pernah menggunakan software analisis mandiri FineBI? Klik tombol di bawah untuk mengunduh dan menggunakannya secara gratis sekarang!

Coba Gratis FineBI

Studi Kasus dan Aplikasi Big Data

Big data yang dikelola oleh perusahaan biasanya memiliki karakteristik keberagaman, volume data yang besar, dan kecepatan yang tinggi. Aset penting ini dapat meningkatkan kualitas pengambilan keputusan yang selanjutnya akan meningkatkan efektivitas bisnis. Dengan memanfaatkan big data melalui alat analisis data yang efektif, perusahaan dapat memperoleh berbagai keunggulan kompetitif. Berikut beberapa aplikasi big data dan kasus analisis big data:

Manufaktur

Masalah:

Lingkungan pasar sering berubah: Dipengaruhi oleh kejadian tak terduga seperti hubungan internasional dan wabah epidemi, permintaan dan pasokan pasar penuh dengan ketidakpastian, sehingga transmisi dan transparansi data dan informasi menjadi sangat penting.
Pemborosan kapasitas produksi dan bahan baku yang parah: Karena kurangnya dan keterlambatan pengendalian proses produksi dan transmisi data, kelainan sering terjadi di lokasi produksi pabrik, yang mengakibatkan rendahnya kualitas produk dan pemborosan kapasitas produksi dan bahan baku.
Laba kotor produk semakin rendah: Perusahaan tidak memiliki kemampuan analisis sistematis untuk menggabungkan informasi produk, pengeluaran, biaya dan organisasi, dan tidak dapat mengklasifikasikan dan memproses margin laba kotor, biaya, dan informasi lainnya secara efektif, sehingga laba kotor produk semakin rendah.
Kurangnya sistem manajemen personel: Perusahaan tidak memiliki analisis wawasan yang sistematis dan konstruksi arsip personel yang komprehensif, yang secara tidak langsung menyebabkan masalah brain drain; pada saat yang sama, terdapat juga masalah kelebihan stok dalam pengenalan personel ahli.

Singkatnya, industri manufaktur menghadapi permasalahan seperti perubahan lingkungan pasar, pemborosan kapasitas produksi dan bahan mentah, penurunan laba kotor produk, dan manajemen personel yang tidak memadai. Pemecahan masalah ini memerlukan peningkatan transmisi dan transparansi data dan informasi, peningkatan efisiensi pengendalian proses pabrik dan transmisi data, membangun kemampuan analisis sistematis yang menggabungkan banyak informasi, dan memperkuat analisis personel dan konstruksi file yang komprehensif. Dengan mengatasi permasalahan ini, industri manufaktur dapat meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi biaya, meningkatkan daya saing dan memiliki perkembangan yang berkelanjutan.

Dalam hal ini, industri manufaktur perlu mencari solusi untuk mengintegrasikan data-data yang tersebar di berbagai sistem dan menemukan nilai potensinya. Cara yang efektif adalah dengan menggunakan platform integrasi dan analisis data modern, seperti alat BI FineReport yang disebutkan di atas, yang dapat menghubungkan dan mengintegrasikan data dalam berbagai sistem aplikasi, yang sekaligus menyediakan fungsi analisis dan visualisasi data yang kaya. Melalui platform seperti ini, industri manufaktur dapat lebih memahami dan menganalisis data, menemukan masalah dan merumuskan solusi yang sesuai, serta meningkatkan efisiensi dan daya saing.

Aplikasi big data:

Ruang situasi berfokus pada proses procurement umum: permintaan-sourcing-pemesanan-penerimaan-pembayaran, mencakup indikator-indikator utama di setiap hubungan, dan membangun platform visualisasi hubungan proses dan manajemen pasokan procurement yang cerdas untuk lebih mengoptimalkan efisiensi proses rantai pasokan dan mengurangi biaya.

Industri ritel

Masalah:

Isolasi data: Ada banyak sistem bisnis, dan terdapat hambatan di antara masing-masing sistem, sehingga sulit mencapai koneksi yang lancar dan pembagian data.
Kualitas data buruk: Sumber data eksternal beragam dan kualitas data tidak merata. Sulit untuk memahami dan mengontrol kualitas data dari sumbernya, dan biaya koreksi kedepannya mahal.
Redundansi bisnis: Industri penjualan dan ritel melibatkan banyak rantai industri dan berbagai format bisnis, membuat manajemen dan pengendalian terpadu menjadi sulit, mengakibatkan fungsi-fungsi yang berlebihan dalam departemen operasi bisnis internal perusahaan, membuat perusahaan membengkak.
Operasi yang sulit dipahami: Lingkungan bisnis rumit dan selalu berubah, dan pemantauan abnormal dalam proses aliran data sulit dilakukan, yang mempersulit perusahaan untuk memahami kondisi dan risiko operasi secara tepat waktu.

Untuk mengatasi permasalahan ini, industri penjualan dan ritel dapat mempertimbangkan untuk menggunakan integrasi data modern dan platform analisis, seperti FineReport dan alat BI lainnya. Platform ini dapat menghilangkan hambatan antar sistem, mencapai koneksi data yang lancar, dan menyediakan fungsi kontrol kualitas data yang kuat. . Dengan FineReport, perusahaan dapat mengintegrasikan data yang tersebar di berbagai sistem untuk menjamin konsistensi dan keakuratan data. Pada saat yang sama, FineReport juga menyediakan fungsi analisis dan pemantauan data yang kuat, memungkinkan perusahaan untuk memahami kondisi operasional secara tepat waktu, menemukan potensi risiko, dan mengambil keputusan yang sesuai, sehingga meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing.

Aplikasi big data:

Pemantauan pasar: Melalui solusi ini, pengoperasian setiap saluran online dapat dipantau dan dikontrol secara komprehensif dari berbagai perspektif seperti pendapatan, laba, laba dan rugi, dll.
Pengiriman omni-channel: Solusi ini dapat menganalisis dampak pengiriman omni-channel, termasuk konsumsi, transaksi, ROI, tren, dll. secara seragam, sehingga membantu perusahaan memahami dampak dan manfaat pengiriman secara keseluruhan.
Analisis retensi pengguna: Melalui solusi ini, retensi pengguna berbasis waktu dapat dianalisis, dan berbagai bantuan analisis lanjutan dapat diberikan, seperti konten material, strategi pengiriman, strategi produk, dll., yang memberikan analis e-commerce mendalam untuk perkembangan strategi dan pembuatan keputusan yang lebih baik.

Industri perbankan

Masalah:

Aplikasi data yang lemah: Kurangnya alat analisis data dan mekanisme pelatihan talenta data profesional, serta kurangnya produk aplikasi data khusus industri, membuat bank lemah dalam aplikasi data.
Fondasi data yang buruk: Ada fenomena pulau data di bank. Interkoneksi data antar departemen dan sistem yang berbeda sulit dilakukan. Pada saat yang sama, terdapat masalah pada kualitas data. Ini mempersulit platform komputasi yang ada untuk memastikan ketepatan waktu data.
Kontrol data yang lemah: Pengaturan izin data internal bank relatif kasar dan tidak memiliki pengelolaan izin yang terperinci. Terdapat juga kurangnya sistem pengendalian kelembagaan yang sesuai dan rencana pengelolaan siklus hidup laporan. Singkatnya, industri perbankan menghadapi kendala seperti aplikasi data yang lemah, fondasi data yang buruk, dan pengendalian data yang lemah.

Untuk mengatasi masalah ini, bank perlu memperkuat penerapan alat analisis data dan fokus pada pengembangan talenta data profesional; pada saat yang sama, mereka perlu membangun mekanisme pembagian dan integrasi data yang lebih baik untuk meningkatkan kualitas dan ketepatan waktu data; mereka juga perlu memperkuat pengelolaan dan pengendalian data serta membangun sistem pengelolaan izin data yang terperinci, sekaligus merencanakan dan mengelola siklus hidup laporan. Dengan mengatasi permasalahan ini, industri perbankan dapat memanfaatkan sumber daya data dengan lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan manajemen risiko, dan memberikan layanan keuangan yang lebih baik.

Aplikasi big data:

Ekologi Ruang Situasi Bergerak

Solusinya adalah sebagai berikut:

Koneksi bisnis: Solusi ini didedikasikan untuk mewujudkan koneksi bisnis antar aplikasi seluler di berbagai tingkat, sehingga membentuk ekosistem hubungan analisis dari atas sampai kebawah. Dengan mengintegrasikan sistem dan alat aplikasi yang berbeda, kami memastikan kelancaran kolaborasi dan transfer informasi antar berbagai tingkat bisnis, meningkatkan efisiensi bisnis dan kemampuan kolaborasi.
Penyatuan data: Solusi ini menyediakan satu titik entri data dan bertujuan untuk menyatukan sumber data yang terputus-putus di dalam bank. Dengan membangun platform data terpadu, data yang tersebar di berbagai sistem dan departemen dapat diintegrasikan ke dalam database terpadu untuk mencapai pengelolaan dan integrasi data terpadu. Hal ini memastikan konsistensi dan keandalan data, serta menyediakan metode akses data yang mudah untuk membantu pengguna mendapatkan informasi yang mereka perlukan dengan cepat.
Skenario kueri data yang kaya: Solusi ini menyediakan skenario kueri data yang terdiversifikasi untuk mengatasi permasalahan pengguna yang tidak dapat melakukan kueri data secara efektif selama perjalanan bisnis dan skenario lainnya. Skenario ini mencakup penggunaan perangkat seluler untuk kueri data instan, menyiapkan laporan kueri yang dipersonalisasi dan alat visualisasi data, dan menyediakan fungsi kueri offline. Hal ini dapat mengatasi masalah ketidakmampuan pengguna dalam mengakses dan menanyakan data secara real time dalam skenario tertentu, serta meningkatkan efisiensi dan kenyamanan kerja.

Rangkuman Tentang Era Big Data

Di era big data, alat analisis big data yang paling banyak digunakan adalah alat pelaporan dan BI mandiri. Artikel ini juga membahas informasi dasar FineReport dan FineBI secara mendalam, serta memberikan kasus analisis big data secara mendetail. Berikut ringkasan perbedaan antara alat pembuat laporan yang diwakili oleh FineReport dan alat BI mandiri yang diwakili oleh FineBI:

Menurut model IT mode ganda Gartner, perusahaan direkomendasikan untuk menentukan jenis BI mana yang lebih cocok bagi mereka berdasarkan kematangan aplikasi datanya, atau apakah perlu digunakan secara kombinasi. Banyak perusahaan akan membeli kedua produk ini secara bersamaan. Melalui kombinasi sempurna antara FineReport + FineBI, mereka dapat dengan mudah mengatasi kebutuhan pembuatan laporan yang kompleks dan analisis bisnis ad hoc pada IT perusahaan!

Klik tombol dan gambar di bawah untuk mencoba FineReport dan FineBI secara gratis dan rasakan sendiri pesona analisis big data~