Dokumen tersebut membahas tentang big data dan analisis data pelanggan. Big data merujuk pada kumpulan data besar yang meliputi volume, variasi, dan kecepatan data. Big data analytics digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengintegrasikan data pelanggan untuk memahami pelanggan secara personal. Algoritma penting untuk menganalisis data besar yang semakin bertambah volume dan variasinya.

1. Consumer Behavior
& Big Data
Rahma Amalia
6018210049

2. Definisi Big Data
“Big data” mengacu pada kumpulan
data yang ukurannya di luar
kemampuan perangkat lunak
database tipikal untuk menangkap,
menyimpan, kelola, dan analisis.
(Manyika et al. 2011)

3. Big Data
Big data adalah pertumbuhan
eksponensial dalam volume,
variety, dan velocity of
information serta
perkembangan kompleks alat
baru untuk menganalisis dan
menciptakan makna dari data
tersebut (Lamb, 2016).

4. Big Data Analytics
Big data analytics digunakan tidak hanya
untuk meningkatkan pengumpulan data
pelanggan namun juga untuk menyimpan
dan mengintegrasikan data pelanggan
diseluruh perusahaan. Dan pada akhirnya
untuk mengenal pelanggan pada tingkat
yang lebih pribadi. Data pelanggan ialah
tanggapan langsung yang di peroleh dari
pelanggan melalui penyelidikan atau
dengan mengajukan pertanyaan langsung
(Lamb, 2016).

5. Velocity
Data dihasilkan dengan
kecepatan yang sangat tinggi
dan, di sisi lain, sistem harus
dapat menyimpan,
memproses, dan menganalisis
jumlah data ini dengan segera.
Dimensi
Big Data
Menggambarkan jumlah data
yang masuk yang akan
disimpan dan dianalisis.
Volume

6. Veracity
Veracity berarti istilah yang
dapat dipercaya, kejujuran,
dan kebermaknaan data besar.
Oleh karena itu, masalahnya
tidak semua data yang
disimpan dapat dipercaya dan
ini tidak harus dianalisis
Dimensi
Big Data
Big data tidak hanya
memproses dengan data
terstruktur dari tabel tetapi
juga dengan data semi dan
tidak terstruktur seperti dari
teks, gambar, atau video.
Variety

7. Pemasar Algoritma
● Berbeda dengan big data, algoritme-lah yang memiliki nilai nyata. Algoritme
dinamis menjadi pusat perhatian dalam bisnis digital masa depan. Algoritme
akan menjadi semakin penting untuk menganalisis data dalam jumlah yang
semakin meningkat. Pada saat massa data berlipat ganda setiap dua tahun,
algoritme menjadi semakin penting untuk menganalisis data ini. Algoritme
kompleks dengan demikian sering disebut sebagai kekuatan pendorong dunia
digital. Diterapkan dengan model bisnis yang tepat, mereka membuka peluang
baru dan meningkatkan keunggulan kompetitif.
● Inilah tugas bisnis algoritmik. Intinya di sini adalah untuk mengambil langkah
selanjutnya menuju perusahaan yang sepenuhnya otomatis. Ini harus dicapai
dengan penggunaan algoritma cerdas yang tidak hanya melayani tujuan
mengevaluasi dan menganalisis data, tetapi juga memperoleh tindakan
independen yang dihasilkan dari analisis. Mekanisme otonom penuh yang
berjalan di latar belakang ini memberikan kontribusi yang semakin besar dalam
penciptaan nilai perusahaan.
Gentsch, P. (2019). AI in Marketing, Sales and Service: How Marketers without a Data Science Degree
can use AI, Big Data and Bots. Frankfurt: Palgrave Macmillan

8. THANK YOU!

9. Daftar
Pustaka
• Gentsch, P. (2019). AI in Marketing, Sales and Service: How
Marketers without a Data Science Degree can use AI, Big Data and
Bots. Frankfurt: Palgrave Macmillan
• Lamb, C., W., Hair, J., F., & McDaniel, C. (2016). Principles of
Marketing. Boston: Cengage Learning