Big data merupakan pertumbuhan eksponensial dalam volume, variasi, dan kecepatan informasi yang memerlukan alat baru untuk menganalisis dan memahami makna datanya. Terdapat tiga dimensi big data yaitu volume, kecepatan, dan variasi serta tiga area aplikasi seperti identifikasi suara, chatbot, dan pemeliharaan prediktif. Analisis data dapat dimanfaatkan dengan memanfaatkan kemajuan teknologi dan menyesuaikan organisasi.

1. By: Ayu Gentary (6018210009)

2. BIG DATA
Pertumbuhan eksponensial
dalam volume, variasi, dan
kecepatan informasi dan
pengembangan alat baru yang
kompleks untuk menganalisis
dan menciptakan makna dari
data tersebut (Lamb &
McDaniel, 2016).

3. 1. Volume: menggambarkan jumlah data yang masuk yang
akan disimpan dan dianalisis.
2. Kecepatan: Menjelaskan dua aspek: data dihasilkan
dengan kecepatan yang sangat tinggi dan, sistem
harus dapat menyimpan, memproses, dan menganalisis
jumlah data ini dengan segera.
3. Variasi: big data menghadapkan sistem dengan tugas
tidak lagi hanya memproses dengan data terstruktur
dari tabel tetapi juga dengan data semi-dan tidak
terstruktur dari teks, gambar, atau video yang
berkelanjutan, yang jumlahnya sebanyak 85% dari
jumlah data.
4. Kebenaran: Istilah yang dapat dipercaya, kejujuran,
dan kebermaknaan data besar.
DIMENSI BIG DATA
Gentsch (2019)

4. 1. Voice Identifcation dan Voice Analytics
Ada dua kemungkinan aplikasi dalam layanan pelanggan;
di satu sisi, identifikasi bahasa pelanggan. Potensinya
sangat besar terutama di industri di mana identifikasi
pelanggan diperlukan sebelum interaksi untuk alasan
keamanan atau bukti identitas, karena sedikit pelanggan
yang mengingat kata sandi keamanan yang ditentukan
atau ingin memberikan nomor ID pelanggan atau tanggal
lahir.
Voiceprint ini adalah file yang berisi karakteristik
suara tertentu, seperti frekuensi, kenyaringan,
kecepatan, dll. Namun, tidak ada konten percakapan
atau bagiannya yang direkam. Selain itu, identifikasi
dibuat berdasarkan data yang tidak dapat diperoleh
dengan maksud curang.
3 Area Aplikasi Big Data
Gentsch (2019)

5. 2. Chatbots dan UI Percakapan
Melalui analisis bahasa lisan atau tulisan, sekarang
dapat direfleksikan pada bagaimana dialog otomatis
muncul. Basisnya adalah infrastruktur yang telah
muncul di smartphone lebih dari dua miliar orang sejak
2008 di "Aplikasi Perpesanan" seperti Facebook
Messenger, WhatsApp, Amazon Echo, atau WeChat Cina.
Perusahaan sekarang dapat mengobrol dengan
pelanggan mereka melalui "UI Percakapan" ini. Ini
memiliki keunggulan dibandingkan pengembangan aplikasi
layanan pribadi, di mana infrastruktur dialog yang
diterima secara umum digunakan yang dapat diakses
dan mudah dipahami untuk sebagian besar pengguna,
dan dengan demikian untuk pelanggan.
3 Area Aplikasi Big Data
Gentsch (2019)

6. 3. Pemeliharaan Prediktif dan Penghindaran Masalah
Layanan
Pemeliharaan Prediktif adalah mode Pemodelan Prediktif
yang sangat penting untuk masa depan sektor
layanan. Di sini, perlakuan terhadap big data dan
Analisis Prediktif yang didasarkan padanya memiliki
peran tertentu untuk dimainkan, seperti yang
ditunjukkan oleh studi oleh Universitas Potsdam
(Gronau et al. 2013). Pemodelan Prediktif ditandai oleh,
tingkat kematangan analitis yang tinggi, dan oleh
keunggulan kompetitif yang semakin tinggi, yang
muncul dari pengetahuan yang dihasilkan secara
predikatif. Mengenai layanan pelanggan, Pemeliharaan
Prediktif terutama berkaitan dengan perilaku proaktif
perusahaan untuk menghindari masalah layanan yang
dapat diperkirakan (Hoong et al. 2013).
3 Area Aplikasi Big Data
Gentsch (2019)

7. 1. Manfaatkan kemajuan dalam analitik
• Terapkan solusi analitik yang ditargetkan dari
penyedia perangkat lunak dan layanan
• Mengadopsi alat analitik swalayan dan ledakan
sumber data eksternal
• Menerapkan pembelajaran mesin dan otomatisasi
2. Mobilisasi organisasi
• Fokus pada 1 hingga 2 area dalam organisasi
• Mendesain ulang alur kerja dan pekerjaan untuk
memanfaatkan analitik otomatis
• Meluncurkan transformasi budaya melalui pelatihan,
kompetisi, dan komunikasi
Cara mempercepat
transformasi analisis data
McKinsey & Company (2015)

8. Strategi pasar mikro mungkin adalah aplikasi baru analitik data
besar yang paling kuat dalam penjualan B2B. Organisasi
penjualan yang canggih sekarang memiliki kemampuan untuk
menggabungkan, menyaring, dan menyortir data yang sangat
besar untuk mengembangkan strategi yang sangat efisien
untuk menjual ke pasar mikro.
1. Menyelaraskan cakupan penjualan dengan peluang
2. Buat drama penjualan untuk setiap jenis peluang
3. Dukung tenaga penjualan dalam menjalankan drama
GUNAKAN DATA BESAR UNTUK MENEMUKAN
PASAR MIKRO BARU
McKinsey & Company (2015)

9. KESIMPUlan
Big data merupakan pertumbuhan
eksponensial dalam volume, variasi, dan
kecepatan informasi dan pengembangan alat
baru yang kompleks untuk menganalisis dan
menciptakan makna dari data tersebut. Big
data memiliki 3 dimensi, yaitu Volume,
Kecepatan, Variasi, dan Kebenaran. Terdapat
3 area aplikasi big data, yaitu Voice
Identifcation dan Voice Analytics, Chatbots
dan UI Percakapan, dan Pemeliharaan
Prediktif. Cara memanfaatkan analisis data
dengan Manfaatkan kemajuan dalam analitik
dan Mobilisasi organisasi.

10. Lamb, Joseph & McDaniel, 2016. Principle of Marketing.
Boston: Cengage Learning
Gentsch, P (2019). A Bluffer’s Guide to AI, Algorithmics
and Big Data. In AI in Marketing, Sales, and Service (pp.
11-24). Palgrave Macmillan, Cham.
McKinsey & Company (2015). Marketing & Sales Big
Data. Analytics and the future of Marketing & Sales