Berikut Beberapa Kesalahan Big Data dalam Bisnis


BigData

Ilustrasi BigData

Saat ini, pengelolaan data merupakan suatu hal yang penting terutama untuk bisnis maupun perusahaan. Jika organisasi tidak memiliki strategi data yang efektif, maka organisasi tersebut akan kehilangan peluang bisnis yang sangat besar sebab big data dan analytics strategy ini memberikan keuntungan dan investasi yang besar, karena dengan adanya sistem tersebut, proses pengumpulan data menjadi lebih berharga. Namun, penerapan tersebut dapat menimbulkan kebingungan pula sehingga sebelum menerapkan big data dan analytics strategy, organisasi harus mempertimbangkan beberapa hal seperti berikut :

1. Mengandalkan KPI (Key Performance Indikator) yang Sama
Seiring dengan berjalannya waktu, bisnis perlu berubah untuk beradaptasi dengan strategi yang terus berlanjut. Namun, sebagian besar perusahaan masih menggunakan indikator performansi yang konvensional sebab perusahaan menahan diri dari orang-orang yang mengeksplorasi alat dan teknologi yang baru. Setiap organisasi perlu menggunakan peralatan yang lebih baru dan canggih untuk kepentingan bisnis kedepannya.

2.Kurangnya Masalah Keamanan Data
Keamanan data merupakan salah satu masalah yang krusial sehingga perusahaan benar-benar harus mempertimbangkan pendekatan untuk mengamankan big data ini dengan melibatkan pemahaman tentang data yang dimiliki, mengaudit data yang dimanipulasi, dan mengontrol hak pengguna. Selain itu, diperlukan tata keloka data dan keamanan data yang dimulai di awal proyek.

3. Mempertimbangkan Biaya Teknis
Perencaanaan mengenai biaya teknis sangat penting untuk dilakukan, tetapi mengabaikan anggaran biaya diluar biaya teknis. Perusahaan atau bisnis perlu merancangan anggaran biaya teknis ini untuk pengembangan keterampilan, pelatihan dan manajemen organisasi yang dapat membawa perubahan biaya pada pemanfaatan big data and analytics yang efektif.

4. Mengabaikan Data Eksternal
Data berasal dari berbagai sumber yang lebih dari database dan spreadsheet. Sebagian besar bisnis, mengumpulkan data-data tidak terstruktur seperti rekaman suara, foto, file teks, dan lain-lain. Jadi, untuk memperkuat strategi data, diperlukan perhitungan data terstruktur dan tidak terstruktur yang dapat mengutip wawasan yang bermakna. Namun, jika mengabaikan sumber data eksternal seperti repositori, pemerintah dan brokers data yang dapat membuat proyek data terhenti sehingga perusahaan atau bisnis harus mempertimbangkan data yang didapat sehingga data tersebut dapat memberikan value pada bisnis atau perusahaan.

5. Tidak Memecahkan Masalah Data Science
Para pemimpin sering merasa berada di puncak dalam data science dan pengembangan algoritma, sebab mereka telah memperkerjakan ilmuwan data. tetapi para ilmuwan tersebut menghabiskan waktunya untuk assessing dan membersihkan data dan terintergrasi dengan sumber tersebut. Hal tersebut juga penting untuk mengetahaui bagaimana data science menghabiskan waktunya sehingga diperlukan strategi untuk mengatasi pembersihan dan integrasi data.

6. Tidak Merencakana AI/ML yang Mengganggu
AI dan machine learning memiliki dampak yang cukup besar dalam industri. Teknologi tersebut akan menggangu semua aspek bisnis dan meningkatkan operasi dan produktivitas karyawannya. Tetapi beberapa industri masih belum menyadari kemampuan AI dan machine learning tersebut sehingga perusahaan yang ingin berada di puncak AI, harus membayar untuk kemampuan tersebut berarti industri membayar untuk AI dan machine learning menjadi pengganggu.