Yuk, Ekspansi Bisnismu dengan Memanfaatkan Peran Big Data

Sejatinya pengertian big data sudah bukan menjadi hal yang baru terdengar di telinga setiap orang didunia ini. Karena, ketika seseorang mengucapkan kata "big data" sudah tervisualisasikan bahwa terdapat kompleksitas data hingga pemrosesan sejumlah data yang besar namun memiliki banyak manfaat bagi industri baik industri keuangan, retail, dan perbankan. Secara sederhana, teknologi membantu perkembangan dunia sampai saat ini dengan sangat pesat dengan big data. Tidak hanya dalam industri informasi, teknologi sangat membantu banyak sektor di dunia  untuk melakukan scaling up atau ekspansi baik produk atau wilayah yang akhirnya menunjang industri yang sedang dijalani. 

Keterbaharuan yang saat ini sedang diadaptasikan di segala aspek adalah teknologi big data. Pada teknologi ini, akan ditemukan sekumpulan data dalam jumlah yang sangat banyak untuk dapat diolah dengan tepat dan menghasilkan informasi yang aktual untuk kebutuhan bisnis. Dalam penerapan teknologi big data memiliki serangkaian hal seperti collect, analyze, dan understand terhadap data yang akan selalu update setiap harinya.

Yuk, bahas lebih jauh bersama DQLab, peranan Teknologi Big Data untuk Ekspansi Bisnismu!

1. Yuk Habiskan Stok Gudangmu dengan Terapkan Kombinasi Algoritma Apriori dan Market Basket Analysis

Bicara mengenai pemaketan produk sebenarnya adalah mencari produk-produk yang memiliki hubungan atau asosiasi kuat di dalam transaksi. Hubungan "kuat" disini akan dilihat berdasarkan proporsi jumlah kemunculan kombinasi produk yang akan dipaketkan dengan keseluruhan transaksi. Metode analisis data dengan Apriori Algorithm, menghasilkan rekomendasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang sangat menguntungkan bagi keberlanjutan bisnismu. 

Apriori algorithm adalah salah satu algoritma yang merupakan penerapan praktis dari Market Basket Analysis (MBA). Algoritma ini digunakan untuk menganalisa banyaknya kombinasi produk yang terjadi di dalam transaksi ritel, yang akan sulit dan lama jika dilakukan secara manual.

Secara teknis, metode analisis data ini akan mencari tingkat asosiasi antar item di dalam banyak kombinasi kelompok data secara otomatis. Kombinasi ini juga bisa disusun dengan suatu aturan (rule) asosiasi "Jika membeli ini produk A maka akan membeli produk B", sehingga algoritma ini dikategorikan sebagai Association Rules di ranah machine learning.

Dengan menemukan paket produk yang asosiasinya kuat, seorang praktisi dapat menyarankan kepada tim bisnis agar melakukan berbagai action item seperti membuat paket produk dengan penawaran khusus, mendekatkan produk-produk tersebut saling berdekatan dalam satu rak, mengeluarkan rekomendasi produk di sistem e-commerce, mengurangi masalah stok di inventori, dan lain-lain.

Baca Juga : Metode Analisis Data : Yuk Scaling Up Produk Bisnismu dengan Kombinasi Apriori Algorithm dan Market Basket Analysis

2. Optimasi Pencarian Data Tertentu Dengan SEO atau Search Engine Opimization

Ternyata, dalam implementasi teknologi big data, machine learning juga dapat diterapkan untuk melakukan pencarian yang dinamis bahkan berkualitas. Proses ini disebabkan karena mesin pencari menerapkan machine learning dalam melakukan pemeringkatan terhadap website atau halaman yang dicari oleh para pengguna mesin pencari. Namun setiap implementasinya, developer banyak menggunakan algoritma yang berbeda beda. 

Hasil yang ditampilkan untuk memunculkan kata kunci yang dikehendaki adalah dengan memunculkan hasil pencarian yang mendekati kata kunci yang dicari. Proses pemeringkatan dilakukan dengan perhitungan lama waktu yang dihabiskan untuk menjelajahi suatu halaman tertentu. Sehingga mesin pencari akan melakukan deteksi terhadap kata kunci yang ditujukan kepada alamat web tersebut. Sehingga ketika data terkumpul maka mesin pencari akan menampilkan hasil pencarian yang berkualitas dan dinamis.

Baca Juga : Belajar Machine Learning Python, Yuk Bangun Portofolio Datamu Sekarang!

3.  Hasilkan Rekomendasi Tepat untuk Scaling Up Bisnismu 

Recommender System

Implementasi python pada studi kasus ini menggunakan algoritma clustering untuk memberikan sebuah rekomendasi. Recommender System dapat digunakan untuk mencegah tindakan curang / fraud. Fraud atau tindakan kecurangan biasanya sangat menghantui para e-commerce, Salah satu bentuk fraud adalah penyalahgunaan penggunaan promosi yang justru digunakan untuk kepentingan pribadi dengan melanggar beberapa peraturan yang sudah ditentukan .

Selain itu, memberi rekomendasi konten seperti konten youtube dalam implementasinya penggunaan Recommender System, youtube sebagai platform yang cukup besar dapat membantu kamu mendapatkan rekomendasi konten yang serupa dengan konten yang sering kamu lihat. Proses ini menggunakan penggabungan metadata, kemudian, perhitungan terhadap seberapa banyak persamaan setiap konten dan diurutkan dari persamaan yang paling tinggi ke yang paling rendah kemudian direkomendasikan ke pengguna Youtube.

Customer Churn Analytics 

Churn dapat dilakukan untuk memprediksi apakah konsumen pra-bayar akan tetap menjadi pelanggan 3 bulan setelah melakukan proses aktivasi dengan menganalisa perilaku penggunaan 14 hari setelah aktivasi paket. Dalam industri telekomunikasi, setiap aktivitas pelanggan prepaid (prabayar) dicatat dalam bentuk durasi penggunaan telepon, penggunaan sms, penggunaan data, pembelian paket, serta pendapatan yang disimpan dalam basis data. 

Baca Juga : Yuk Membuat Aplikasi Dengan Python untuk Data Science dengan Tools Ini !