Manfaat Dari Bigdata Kepada Sesebuah Syarikat

Apa manfaat yang dapat diperoleh dari Bigdata ?

Pengenalan BigData telah membolehkan pihak organisasi atau syarikat mengakses lebih banyak data berbanding sebelumnya. Data tak-terstruktur boleh dikatakan telah 'mati dan tidak bernilai', namun dengan BigData, ianya boleh dikumpul dan dianalisa bagi manfaat organisasi. BigData memberikan peluang kepada organisasi untuk menerokai korelasi data dan bentuk data (patterns) yang sebelum ini boleh dikatakan terselindung (hidden). Ini bermakna, pihak organisasi sekarang ini mempunyai akses kepada lebih banyak maklumat tepat yang boleh mempengaruhi perniagaan mereka.

Berikut ini beberapa pemanfaat dari BigData yang sering digunakan dalam syarikat besar.

Meningkatkan Jualan

Biasanya data yang dapat digunakan untuk meningkatkan jualan sesebuah perniagaan antaranya ialah seperti apa yang disukai, siapa yang disukai, bagaiamana perasaan saya, saya berada di mana, saya bersama siapa, apa yang telah saya beli, apa saja yang ingin saya beli, mimpi apa yang ingin saya miliki, dan hal-hal lainnya.
Data-data ini digunakan syarikat perniagaan untuk menilai produk-produk seperti apa yng perlu diciptakan dan diproduksi oleh syarikat agar pengguna menyukai dan membeli produk yang dihasilkan oleh syarikat

Hubungan Pelanggan (Costumer Relationship)

Kadang kita akan mendapatkan ucapan selamat ulang tahun dari beberapa syarikat produk, atau terkadang juga kita akan mendapatkan kiriman penawaran promo produk dari beberapa brand meskipun kita sudah lama tidak menggunakan produk mereka.

Ini sebahagian dari proses Customer Relathionship Management (CRM). Ini adalah salah satu cara syarikat untuk membina kesetiaan para pengguna mereka terhadap brand milik syarikat dan hal ini boleh menyebabkan pembelian kembali oleh pengguna terhadap brand dari syarikat tersebut. Perkara sebeginilah yang diharapkan oleh sesebuah syarikat.

Data-data ini biasanya dapat diukur dari tarikh ulang tahun kita, artis kegemaran kita, barang jenis kesukaan kita, atau hal-hal yang kita suka. Data-data ini dijadikan rujukan oleh syarikat untuk membina hubungan yang dekat dengan pengguna brand mereka. Sehingga pengguna boleh menjadi hero bagi brand syarikat di antara brand-brand produk lainnya.

Hubungan Pekerja (Employee Relation)

Sumber Manusia (Human Resources) adalah aset terbesar bagi sesebuah syarikat. Hal ini menjadi perhatian penting bagi sesebuah syarikati untuk meningkatkan kesetiaan dari para pekerja terhadap syarikat tersebut.

Sebagai contoh, pihak syarikat akan mengumpulkan data-data mengenai tingkat kepuasan dan ketidakpuasan dari para pekerjanya. Pihak syarikat akan menanalisa data-data menjadi sebuah nilai yang berharga, bagi membolehkannya meningkatkan prestasi dari pekerjanya melalui program-pogram yang disediakan oleh syarikat berkenaan. Hal ini biasanya menjadi tugas dari Jabatan Sumber Manusia (HRD) untuk melakukan perancangan program yang memberikan manfaat bagi tingkat kepuasan kerja para pekerja dan meningkatkan tahap produktiviti. Secara tidak langsung, ianya mampu menyekat para pekerja dari berpindah ke syarikat lain.

BigData memainkan peranan penting dalam memberikan informasi bagi sesebuah syarikat untuk melakukan inovasi dalam menjalankan core business mereka. Seterusnya terserahlah kepada syarikat memikirkan bagaimana untuk mengumpulkan dan mengolah BigData mereka.

Sumber:

1. http://www.e-dba.com/
2. http://blogdetik.com

 

Malaysia Perlu Ramai Saintis Data Pacu Ekonomi Baharu

PERDANA Menteri, Datuk Seri Najib Razak mempengerusikan Mesyuarat Majlis Pelaksanaan Koridor Raya Multimedia Malaysia (MSC) kali ke-26 Perbadanan Pembangunan Multimedia (MDeC) di Bangunan Perdana Putra di sini hari ini. - Foto BERNAMA

PUTRAJAYA: Kerajaan sedang mempertimbangkan untuk melantik seorang ketua saintis data berikutan perkembangan pesat MSC Malaysia dan sektor digital di negara ini, kata Perdana Menteri, Datuk Seri Najib Razak.

Katanya, cadangan itu akan dikemukakan kepada kabinet untuk tujuan pelantikan tidak lama lagi.
"Memajukan ekonomi digital Malaysia adalah satu jalan yang perlu kita ambil dan cabaran itu perlu dihadapi dengan penuh bersemangat bagi menggerakkan negara ke arah mencapai Wawasan 2020," katanya semasa menyampaikan ucapan penutup pada mesyuarat Majlis Pelaksanaan MSC ke-26 di sini, hari ini.

MSC Malaysia adalah inisiatif teknologi maklumat dan komunikasi nasional yang diwujudkan bagi menarik syarikat teknologi bertaraf dunia dan dalam masa yang mempersiapkan industri ICT tempatan.

Dalam usaha menangani jurang kemahiran dari segi saintis data yang ada di negara ini, Najib berkata kerajaan memutuskan untuk mengarahkan agensi pemberi biasiswa seperti Jabatan Perkhidmatan Awam (JPA), Kementerian Pendidikan dan Suruhanjaya Komunikasi dan Multimedia Malaysia (MCMC) untuk menyediakan biasiswa.

"Dengan ini, ia membolehkan rakyat Malaysia dilatih sebagai saintis data bagi ijazah pertama, ijazah sarjana dan PhD dan ini boleh dilakukan dengan segera kerana kita mahu ia ditambah bagi mengatasi jurang kemahiran," katanya.

Najib juga mengumumkan Malaysia akan menjadi hos Kongres Dunia mengenai Teknologi Maklumat (WCIT) pada 2020 yang akan dianjurkan bersama oleh MDeC dan PIKOM.

Pemilihan penganjur itu diumumkan pada WCIT 2014 di Guadalajara, Mexico, baru-baru ini.
Ini kali kedua Malaysia diberi penghormatan untuk menjadi penganjur WCIT selepas kejayaannya menjadi penganjur siri ke-16 pada 2008 di Kuala Lumpur.

Sementara itu, Menteri Komunikasi Dan Multimedia, Datuk Seri Ahmad Shabery Cheek berkata kira-kira 10,000 saintis data profesional diperlukan untuk membangunkan sistem data negara menjelang tahun 2020.

Kerajaan juga sedang berusaha membawa pulang saintis-saintis data di luar negara untuk kembali berkhidmat di tanah air.

"Setakat ini kita mungkin ada 1,000 lebih di kalangan data profesional tetapi data saintis itu tidak ramai dan ada beberapa orang di merata dunia dan kita berusaha mendapatkan mereka kembali. Sebelum ini kedudukan dalam kerajaan tidak begitu jelas kedudukan mereka, kini mereka akan diberikan tempat lebih menarik." kata Ahmad Shabery ketika ditemui pemberita selepas majlis yang sama.

Dalam usaha merealisasikan peluang dalam big data analytics (BDA), Perbadanan Pembangunan Multimedia (MDEC) akan melaksanakan tiga projek berimpak tinggi dalam pembangunan bakat.

Antaranya termasuk penubuhan Institut Data Sains Asia, data terbuka kerajaan dan penubuhan Pusat Inovasi Kecemerlangan BDA bagi melahirkan bakat tempatan dalam bidang sains data.

Read more at: http://www.astroawani.com/news/show/lebih-banyak-biasiswa-ditawar-bagi-tingkatkan-industri-sains-data-negara-46806?cp

Sumber:
1. www.bharian.com.my
2. www.astroawani.com

Apa Itu Bigdata?

Pembicaraan mengenai Bigdata dalam entri saya kali ini adalah hasil carian dan kutipan dari artikel yang pernah keluar di media cetak mahupun media elektronik. 

Apa itu Bigdata?

Sebelum membicarakan Bigdata dengan lebih lanjut, ada baiknya kita melihat sedikit penjelasan terminologi Bigdata yang diambil dari wikipedia,

Big data is a blanket term for any collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using on-hand data management tools or traditional data processing applications.

The challenges include capture, curation, storage, search, sharing, transfer, analysis and visualization. The trend to larger data sets is due to the additional information derivable from analysis of a single large set of related data, as compared to separate smaller sets with the same total amount of data, allowing correlations to be found to “spot business trends, prevent diseases, combat crime and so on.

Bigdata merupakan satu  istilah umum untuk sebarang koleksi set-set data yang begitu besar dan kompleks yang begitu sukar untuk diproses menggunakan alat pengurusan data yang sedia ada atau aplikasi pemprosesan data tradisional

Apakah semua data yang besar dapat disebut sebagai bigdata ? Bigdata memiliki 3 ciri utama iaitu :

1. Volume
Volume data yang besar pada pada bigdata ini meningkat seiring dengan berkembangnya teknologi internet. Jutaan orang memproduksi data video yang ada di youtube, status di facebook, foto di instagram dan lain-lainnya. Banyaknya data yang diproduksi telah menghasilkan begitu besar volume data yang tersimpan secara format digital di internet.

2. Velocity
Volume data yang banyak tersebut bertambah dengan kecepatan yang begitu cepat sehingga sukar bagi kita untuk mengelola hal tersebut.

3. Variety
Data yang begitu banyak dan cepat tersebut memiliki jenis yang pelbagai. Ada teks, gambar, video, foto, animasi, dan lebih banyak lagi jenis data yang lain.

Bigdata bukan hanya membicarakan masalah ukuran, namun juga meliputi kelajuan pertumbuhan data serta variasi data. Itu sebabnya dikenal istilah “Volume”, “Velocity”, and “Variety” sebagai ciri-ciri Bigdata.

Jika permasalahan data hanya terhad pada ukuran, maka teknologi database ketika ini masih mampu untuk menangani data berjumlah sangat besar tersebut. Namun ketika data tumbuh sangat cepat disertai dengan jenis yang semakin beragam maka teknologi sekarang akan menemui banyak keterbatasan untuk memproses data-data tersebut.

Ketika sekumpulan data dimasukan ke dalam database, setidak-tidaknya pembangun (developer) harus menentukan struktur data tersebut dalam database. Format data input harus ditentukan atau diketahui sebelumnya. Apa yang akan terjadi semasa implementasi dan operasional berjalan ternyata ada data dalam bentuk lain juga ingin dimasukan ke dalam database? Data tersebut harus melalui proses normalisasi, format data harus disesuaikan terlebih dahulu dengan format yang telah didefinisikan oleh database barulah kemudian data boleh dimasukkan ke dalam database. Sebesar apapun jumlah data yang akan dimasukan asalkan format datanya sesuai maka akan dapat ditangani oleh teknologi database yang digunakan. Data bukan hanya untuk disimpan dalam database, namun juga untuk diproses serta ditampilkan kembali. Apabila format data telah sesuai dengan design database awal, memproses dan menampilkan data adalah hal yang mudah. Apalagi jika didukung dengan hardware yang selayaknya.

Seiring dengan perkembangan dunia digital, data yang perlu untuk disimpan ke dalam database semakin besar. Data tersebut boleh meningkat dalam hitungan saat, dan yang lebih parah adalah bentuk data tersebut semakin beragam. Kemungkinan terjadi data-data tersebut memiliki format video, gambar, logs, binary, trace logs (.pcap), dsb. Ketika data-data tersebut meningkat (growth) dan ingin disimpan dalam database sehingga dapat diproses oleh aplikasi maka diperlukan suatu pendekatan baru untuk menyimpan data-data tersebut serta memprosesnya dalam waktu singkat. Kita tidak perlu membuat definisi struktur terlebih dahulu untuk menyimpan data tersebut sehingga apapun bentuk datanya maka tinggal ‘lempar’ saja ke dalam media penyimpanan / database, apabila diperlukan maka kita boleh memproses data apapun dalam media penyimpanan tersebut untuk mendapatkan hasil pemrosesan dalam waktu singkat. Ingat, dalam waktu singkat. Jika dengan teknologi database sekarang ini untuk mendapatkan hasil dalam waktu singkat sangat memungkinkan disebabkan adanya struktur data yang jelas, maka bagaimana caranya apabila sekumpulan data tersebut benar-benar mentah?

Hadoop & Bigdata Market Segments

Bigdata adalah konsep, implementasi dari suatu konsep tentunya mungkin beragam. Mungkin Hadoop adalah implementasi core bigdata yang paling popular pada saat ini, namun bukan bererti Hadoop adalah satu-satunya. Vendor seperti Microsoft dan LexisNexis misalnya, masing-masing memiliki project dalam kerangka Bigdata: Dryad dan HPCC, walaupun pada akhirnya project Dryad tidak diteruskan lagi dan Microsoft fokus pada Hadoop.

Hadoop merupakan satu projek sumber terbuka (opensource) di bawah Apache. Silakan baca buku “Hadoop — The Definitive Guide” untuk mengetahui lebih lanjut tentang sejarah Hadoop. Hadoop merupakan implementasi "opensource project" yang dapat memecahkan 3 karakteristik masalah pada Bigdata iaitu Volume, Velocity, dan Variety.

Seperti layaknya kernel pada sistem operasi maka Hadoop yang terdiri dari 2 komponen utama: HDFS (Hadoop Distributed Filesystem) dan MapReduce, memerlukan suatu ekosistem untuk dapat memanfaatkan implementasi Hadoop secara maksima. Jelasnya, ekosistem tersebut berfungsi sebagai add-on tambahan bagi Hadoop, misalnya: Hive. Hive memungkinkan seseorang mengekstrak data dari Hadoop menggunakan syntax seperti SQL. Hive akan mengkompil SQL language tersebut ke dalam MapReduce untuk mengakses data di dalam Hadoop. Dengan adanya Hive, maka seorang pakar database tidak perlu belajar Java dan membuat aplikasi MapReduce untuk dapat mengakses serta memproses data dari Hadoop. Contoh lain projek dalam ekosistem Hadoop adalah Pig, HBase, Mahout, dan sebagainya.

Keperluan Bigdata yang semakin besar membuka peluang baru bagi masyarakat IT untuk memasuki pasaran tersebut, mulai dari membuat implementasi core Bigdata alternatif seperti yang dilakukan oleh LexisNexis, membuat distribusi Hadoop-stack seperti yang dilakukan oleh Cloudera, MapR, ataupun hortonworks, hingga aplikasi yang bermain dalam kerangka analisis dan visualisasi seperti Karmasphere.

Jeff Kelly membuat presentasi segmentasi Bigdata market yang cukup menarik melalui rajah berikut:

Segmentasi di atas menunjukan peluang besar bagi ragam startup untuk masuk ke dalam pasaran Bigdata.

Malah, International Data Corporation (IDC) menjangkakan bahawa pasaran Bigdata akan mencapai USD16.1 billion pada tahun 2014, tumbuh 6 kali lebih cepat jika dibandingkan dengan rata-rata pasaran IT. Jumlah ini termasuk infrastruktur (server, storage, dan lain-lain), servis, dan software. Saya belum melakukan eksplorasi lebih lanjut mengenai pasaran Bigdata di Asia khususnya di Malaysia, namun jika melihat keperluan Bigdata di Amerika Syarikat (US), maka tidak salah apabila muncul istilah “Bigdata is the new H1B Visa”. Tidak percaya? Cuba lihat pencarian pekerjaan ini (Hadoop Developer) dan ini (Hadoop System Administrator) di Linkedin, itu baru sebahagian kecil saja dan baru mengenai hadoop developer serta system administrator namun sudah menunjukan betapa besarnya pasaran Bigdata di US.

Cepat atau lambat keperluan Bigdata akan masuk ke pasaran Asia, dan tentunya Malaysia akan terkena tempiasnya memandangkan kandungan maklumat yang pantas berkembang sama ada melalui internet, aplikasi telefon pintar dan tablet. 

Seiring perkembangan zaman, pemilik perniagaan (business players)  tidak lagi sekadar memerlukan aplikasi front-end seperti website ataupun mobile apps, bahkan mereka akan memerlukan suatu teknologi yang dapat membantu mereka memprediksi serta menentukan arah kebijakan bisnes (business intelligence) dengan cepat, bukan lagi berdasarkan pengalaman ataupun intuisi, namun berdasarkan acuan ketepatan data (data accuracy) yang diambil dari sekumpulan data terstruktur mahupun semi-terstruktur.

Sumber:

1. www.wikipedia.org
2. blogdetik.com