Big data merujuk pada kumpulan data yang begitu besar dan kompleks sehingga perangkat lunak biasa tidak dapat menangani analisisnya secara efektif. Termasuk dalam dimensi big data adalah variasi, volume, kecepatan, dan veracity, yang menyoroti tantangan penyimpanan dan analisis data. Algoritma yang digunakan untuk mengolah big data menjadi kunci meningkatkan keunggulan kompetitif dalam bisnis digital modern.

1. Big Data
Selfiana (6018210056)

2. Big data
Beberapa tahun yang lalu, istilah “big
data” bergema di seluruh negeri. Hal ini
merupakan munculnya analisis data dalam
jumlah besar hal itu dihasilkan oleh
penyebaran Internet, media sosial,
peningkatan jumlah sensor internal dll.

3. Definisi Big Data
"Big data" mengacu pada kumpulan data yang
ukurannya di luar kemampuan database biasa
perangkat lunak untuk menangkap, menyimpan,
mengelola, dan menganalisis. (Manyika et al.
2011).
Big Data adalah suatu trend yang mencakup area
yang luas dalam dunia bisnis dan teknologi. Big
Data menunjuk pada teknologi dan inisiatif yang
melibatkan data yang begitu beragam, cepat
berubah, atau berukuran super besar sehingga
terlalu sulit bagi teknologi, keahlian, maupun
infrastruktur konvensional untuk dapat
menanganinya secara efektif

4. Dalam infografik IBM, big data sering digambarkan
menggunakan empat dimensi.
Variety
Jenis variasi data yang dimiliki oleh
big data lebih banyak daripada
menggunakan sistem database SQL
Volume
Ini menjelaskan jumlah data masuk yang akan disimpan
dan dianalisis. Perusahaan masih menghadapi tantangan
untuk menyimpan dan menganalisis jumlah yang masuk
data secara efisien dan efektif. Dalam beberapa tahun
terakhir, berbagai teknologi seperti sistem terdistribusi
telah ditetapkan untuk ini tujuan.
Kecepatan
Kecepatan transfer data juga sangat berpengaruh dalam
proses pengiriman data dengan efektif dan stabil. Big
data memiliki kecepatan yang memungkinkan untuk
dapat diterima secara langsung (real-time).
Veracity
Veracity merupakan bentuk pembenaran suatu
data. Jadi, mengacu pada kualitas data tersebut,
dapat berasal dari berbagai sumber. Perlu adanya
proses untuk menghubungkan dan
mengkorelasikan beberapa hubungan data. Jika
tidak ada relasi yang baik, maka dapat
menimbulkan kontrol yang lepas kendali.

5. Data — baik kecil, besar, atau
pintar — tidak menghasilkan nilai
tambah itu sendiri
Berbeda dengan big data, algoritme yang
memiliki nilai nyata. Algoritme dinamis
menjadi pusat perhatian bisnis digital masa
depan. Algoritma dengan demikian akan
menjadi semakin penting untuk menganalisis
jumlah data yang meningkat secara
substansial.
Kompleks algoritma sering disebut sebagai
kekuatan pendorong dunia digital. Diterapkan
dengan model bisnis yang tepat, mereka membuka
peluang baru dan meningkatkan keunggulan
kompetitif.
Algoritma —
Pemasar Baru?

6. Kekuatan Algoritma
Algoritma dimaksudkan untuk
mengoptimalkan atau bahkan
menciptakan kembali fungsi
operasional dan rantai nilai
tambah melalui akurasi,
kecepatan dan otomatisasi.
Bagaimana algoritma
dikembangkan?
Hal ini tidak ada hubungannya dengan
kapasitas perangkat lunak, tetapi
sebenarnya basis pengetahuan yang
mendasarinya.

7. Manfaat Big Data

8. Bidang Teknilogi Informasi
Penggunaan perangkat mobile
Media Sosial
Elektronik
Media digital
Bidang Bisnis
Meningkatkan sistem operasional bisnis
Customer Relationship Management
(CRM)
Mengoptimalkan pengalaman penggunaan
aplikasi

9. Historical Development of AI
Karya Pertama di Bidang Kecerdasan Buatan (1943-
1955)
Sejarah kecerdasan buatan dapat dibagi menjadi berbagai fase
Antusiasme Awal dan Kekecewaan yang Cepat (1952–
1969)
Sistem Berbasis Pengetahuan sebagai Kunci Komersial Sukses (1969–
1979)
Kembali ke Jaringan Neuronal dan Kenaikan AI hingga Sains (1986 hingga Hari
Ini)
Intelligent Agents Are Becoming a Normality (1995 to
Today)

10. Referensi
Gentsch, Peter. (2019). AI in Marketing, Sales and Service How Marketers without a Data
Science Degree can use AI, Big Data and Bots. Frankfurt, Germany