Big data menggambarkan data pada jumlah yang banyak, baik yang tak terstruktur dan yang terstruktur, yang dikumpulkan setiap hari. Big data ini selanjutkan akan difilter, dan diubah menjadi smart data yang selanjutnya akan dianalisis serta digunakan untuk pengambilan keputusan. Smart data bisa digambarkan sebagai big data yang sudah dibersihkan, difilter, dan disiapkan guna keperluan tertentu. Terdapat dua jenis Smart Data yang sering dipakai oleh scientist pada industri. Yang pertama adalah data yang diambil pada sensor, kemudian dikirim ke collection point, yang kemudian diolah, sebelum dikirim pada platform Analytics. Data ini bersumber dari smart sensor, terutama pada sistem Internet Industrial of Things (IIoT). Yang kedua merupakan big data yang sudah diproses dan sedang menunggu guna diubah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti. Istilah smart data merujuk pada big data yang sudah disaring dan diolah untuk digunakan sebagai informasi yang berguna. Smart data merupakan sebuah alat baru untuk bisnis. Big data akan diubah menjadi smart data yang akan dikumpulkan dan dioptimalkan kemudian digunakan untuk kebutuhan spesifik industri maupun individu. Berikut contoh beberapa kasus penggunaannya: Analisis Perjalanan menggabungkan ratusan data interaksi internet pelanggan dari berbagai saluran. Ini cara menggabungkan ribuan event perjalanan berbagai pelanggan bisnis. Ini merupakan sebuah pendekatan berbasis data yang digunakan untuk menemukan, menganalisis, serta memengaruhi perjalanan pelanggan. (Namun, saat informasi itu “salah”, bisa menyebabkan hilangnya pelanggan). Analisis Pengalaman Pelanggan (atau analisis suara pelanggan) memakai alat dan teknik guna mengumpulkan sikap, pendapat, serta emosi pelanggan. Suara pelanggan menekankan kondisi mental pelanggan. Bentuk lain dari sebuah analisis ini biasanya berfokus dengan tindakan dan perilaku pelanggan, bukan pemikiran mereka. Divisi pemasaran selalu menggunakan analisis semacam ini guna mengelola reputasi, mengelola produk, dan memberikan business intelligence yang kompetitif. Teknik dalam mengumpulkan informasi semacam ini termasuk survei singkat serta platform perangkat lunak yang komprehensif.
Big data biasanya digambarkan sebagai menggunakan lima V: value (nilai), variasi, volume, velocity (kecepatan), veracity (valid). Penggunaan smart data dapat mengurangi jumlah volume. Hanya informasi yang berguna yang dapat memecahkan masalah yang disajikan. variasi data bisa atau mungkin untuk dikurangi, tergantung dengan proses penyaringan yang digunakan pada saat menyaring data. Value (Nilai), velocity (kecepatan), dan veracity (kejujuran/valid) semua harus meningkat dengan penurunan volume. Mesin Pembelajaran dan Smart Data Machine Learning selalu digunakan untuk proses pelatihan platform Artificial Intelligence, namun juga bisa digunakan sebagai program pengenalan dan pengambil keputusan. Dengan meningkatnya popularitas smart data, itu pun telah dirancang untuk digunakan dengan Machine Learning algoritma dalam mencari business intellegence. Machine Learning memungkinkan perusahaan dalam menyaring Data Lakes dan Data Warehouses, guna menciptakan smart data. Secara tradisional, perusahaan yang mencari business intelegence dari big data dengan menggunakan data scientists, dengan cara mencari persamaan serta pola dalam kumpulan data perusahaan. Machine Learning Algoritma menggunakan “Pembelajaran Tanpa Pengawasan”, serta dikombinasikan dengan big data, sudah memungkinkan untuk melakukan analisis data dengan lebih cepat, dan tanpa ilmu data. Algoritme pembelajaran mesin dengan dramatis meningkatkan akurasi, kecepatan, serta kecerdasan penyaringan big data, dan dengan umpan balik, bisa terus belajar dan menyempurnakan “proses penyaringan.” Kecerdasan Buatan (AI) dan Smart Data Selama proses penyaringan dalam membuat data pintar, keputusan dibuat agar mengenali data mana yang perlu diblokir, dan mana yang perlu disajikan. Machine Learning dan Kecerdasan Buatan (AI) menggunakan kriteria secara khusus selama proses ini. AI adalah upaya berkelanjutan untuk menciptakan kecerdasan dalam mesin, memungkinkan mereka dalam bekerja dan merespons seperti manusia. Kecerdasan buatan sudah memberikan fleksibilitas dan bisa mengatasi tujuan-tujuan unik. Sebagai contoh, perusahaan jasa keuangan bisa menggunakan data pintar yang digerakkan oleh AI dalam menganalisis pelanggan, deteksi penipuan, analisis pasar, serta kepuasan pelanggan. Smart Data serta Kasus Penggunaan Big Data Sebuah perusahaan yang bernama AB InBev (yang dikenal sebagai grup bir terbesar di dunia) yang sudah mengakuisisi perusahaan guna mendapatkan smart data. Mereka ingin mengetahui segalanya tentang perilaku dan kebiasaan peminum bir. Sekarang ini telah mengakuisisi grup tempat pembuatan bir yang bernama Weissbeerger, perusahaan yang memasang peralatan pengukur dalam kedai dan bar. Slogan mereka, “mengubah minuman menjadi data” mengungkapkan minat untuk mereka tentang berapa banyak bir yang dijual di mana, kapan, serta mengapa, dan rasa apa yang populer di bar tertentu. Sejumlah besar data yang dikumpulkan mendukung penelitian pasar internal mereka, yang saat ini dianggap penting dalam bersaing dengan pasar barat yang penuh dengan persaingan. Penggunaan smart data memungkinkan AB InBev berinovasi sangat cepat, dan untuk melihat populer dengan cepat, seperti RateBeer. Smart Data dan Perawatan Kesehatan Tujuan penyedia layanan kesehatan menggunakan smart data merupakan suatu yang dapat membantu mereka bekerja lebih cerdas, bukan lebih keras. Sebelumnya, penyedia layanan kesehatan memakai big data dan itu cukup membingungkan. Mereka perlu berurusan dengan arus tugas prioritas yang tak ada habisnya. Mereka mengumpulkan data, namun tidak menggunakannya. Forbes telah menyebut data siloing sebagai “Rahasia Dunia Kesehatan yang Memalukan”, sementara Manajemen Data Kesehatan yang telah melaporkan silo menahan hasil pasien dan terobosan penelitian. Alasan dalam siloing perawatan kesehatan bisa bervariasi dan rumit – privasi pasien, ketidakcocokan dengan platform, dan biaya dalam menghasilkan data. Siloing hadir dengan konsekuensi yang cukup nyata. Misalnya, pusat kanker mempunyai sebagian besar data kanker terkini, namun “tidak membagikan data mereka.” Siloing merupkan informasi yang tidak dibagi, dan sebagai konsekuensinya, mayoritas pasien kanker tak akan mendapat manfaat dari penelitian kanker mutakhir. . Jelas, terdapat kebutuhan untuk perubahan paradigma, serta teknologi Smart Data, dalam industri perawatan kesehatan. Mengumpulkan Smart Data Perusahaan yang mempunyai sedikit pemahaman tentang big data selalu mengumpulkan semuanya, kemudian menyimpannya di Data Warehouse, Data Lake, atau sering yang disebut sebagai Data Swamp. Mereka mengumpulkan big data dengan maksud menggunakannya “ketika mereka akhirnya membuat keputusan untuk menggunakannya.” Meskipun perusahaan ini mungkin percaya mereka untuk mengumpulkan data historis bertahun-tahun, pada kenyataannya, data mungkin kurang berkualitas, atau kuantitas, atau mungkin bahkan pada format yang salah. Mengumpulkan data pintar tidak hanya tentang menghilangkan data berlebih. Smart data bisa berasal dari berbagai sumber yang berbeda, dan perusahaan yang cerdas bisa menggabungkan sumber daya ini dalam mengembangkan model Business Intelligence yang sangat terfokus.
Integrasi pintar dan pelaporan yang fleksibel Memberi Anda kemampuan secara cepat mengelola pengeluaran, menghasilkan laporan pengeluaran yang komprehensif, dan mengintegrasikan data pembelian ke software pembukuan Anda. Selain dapat membuat laporan khusus sendiri, atau menjadwalkannya untuk diterapkan pada waktu yang Anda kehendaki. Menguasai pengeluaran bisnis Anda Dengan Smart Data, Anda bisa bekerja dengan cara yang Anda inginkan dan template yang dapat disesuaikan, filter yang dapat ditingkatkan, dan laporan yang distandardisasi, serta bukan hanya itu saja. Dengan kemampuan melacak seluruh transaksi, Anda juga dapat menghilangkan duplikasi pembukuan dan mempelajari lebih jauh pengeluaran Anda. Dengan data yang berlimpah mengenai pemasok Anda, pajak Anda, dan banyak lagi lainnya, Anda bisa mengendalikan pengeluaran dan pendapatan Anda dengan lebih baik. Tinjauan dan persetujuan cepat Setiap Anda atau karyawan Anda menggunakan alat pembayaran Mastercard, data pada pembelian dan informasi kartu direkam. Sehingga Anda bisa selalu memeriksa pengeluaran Anda, atau meninjau serta menyetujui pembelian staf dengan cepat dan mudah, tanpa semua dokumen kertas.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..