Bagaimana Big Data Analytics Menggunakan Machine Learning

Sudah bukan rahasia lagi bahwa big data menjadi alasan di balik kesuksesan banyak perusahaan teknologi besar. Namun, karena semakin banyak perusahaan yang menggunakannya untuk menyimpan, memproses, dan mengekstrak nilai dari volume data mereka yang besar, menjadi tantangan bagi mereka untuk menggunakan data yang dikumpulkan dengan cara yang paling efisien. 

Di situlah pembelajaran mesin dapat membantu mereka. Data adalah keuntungan bagi sistem pembelajaran mesin. Semakin banyak data yang diterima sistem, semakin ia belajar berfungsi lebih baik untuk bisnis. Oleh karena itu, menggunakan pembelajaran mesin untuk analitik data besar merupakan langkah logis bagi perusahaan untuk memaksimalkan potensi adopsi data besar. 

Masuk akal dari Big Data 

Data besar mengacu pada kumpulan data terstruktur dan tidak terstruktur yang sangat besar yang tidak dapat ditangani dengan metode tradisional. Analisis data besar dapat memahami data dengan mengungkap tren dan pola. Pembelajaran mesin dapat mempercepat proses ini dengan bantuan algoritma pengambilan keputusan. Itu dapat mengkategorikan data yang masuk, mengenali pola dan menerjemahkan data menjadi wawasan yang berguna untuk operasi bisnis. 

Kompatibel Dengan Semua Elemen Data Besar 

Algoritme pembelajaran mesin berguna untuk mengumpulkan, menganalisis, dan mengintegrasikan data untuk organisasi besar. Mereka dapat diimplementasikan di semua elemen operasi data besar, termasuk pelabelan dan segmentasi data, analitik data, dan simulasi skenario. 

• Melakukan riset dan segmentasi pasar. Target audiens adalah landasan dari bisnis apa pun. Setiap perusahaan perlu memahami audiens dan pasar yang ingin ditargetkan agar berhasil. Itulah alasan perusahaan perlu melakukan riset pasar yang dapat menggali jauh ke dalam benak pelanggan potensial dan memberikan data yang berwawasan luas. Pembelajaran mesin dapat membantu dalam hal ini dengan menggunakan algoritme yang diawasi dan tidak diawasi untuk menafsirkan pola dan perilaku konsumen secara akurat. Media dan industri hiburan menggunakan pembelajaran mesin untuk memahami suka dan tidak suka audiens mereka dan menargetkan konten yang tepat untuk mereka.
• Mengeksplorasi perilaku pelanggan. Pembelajaran mesin tidak berhenti setelah menggambar target audiens Anda. Ini juga membantu bisnis mengeksplorasi perilaku audiens dan menciptakan kerangka kerja yang solid dari pelanggan mereka. Sistem pembelajaran mesin ini, yang dikenal sebagai pemodelan pengguna, adalah hasil langsung dari interaksi manusia-komputer. Ini menambang data untuk menangkap pikiran pengguna dan memungkinkan perusahaan bisnis membuat keputusan yang cerdas. Facebook, Twitter, Google, dan lainnya mengandalkan sistem pemodelan pengguna untuk mengetahui pengguna mereka luar dalam dan membuat saran yang relevan.
• Personalisasi rekomendasi. Bisnis perlu menawarkan personalisasi kepada pelanggan mereka. Baik itu smartphone atau seri web, perusahaan perlu menjalin hubungan yang kuat dengan penggunanya untuk menyampaikan apa yang relevan bagi mereka. Pembelajaran mesin data besar paling baik digunakan dalam mesin rekomendasi. Ini menggabungkan konteks dengan prediksi perilaku pengguna untuk memengaruhi pengalaman pengguna berdasarkan aktivitas mereka secara online. Dengan cara ini, dapat memberdayakan bisnis untuk membuat saran yang benar yang menurut pelanggan menarik. Netflix menggunakan sistem rekomendasi berbasis pembelajaran mesin untuk menyarankan konten yang tepat kepada pemirsanya.
• Memprediksi tren. Algoritme pembelajaran mesin menggunakan data besar untuk mempelajari tren masa depan dan memperkirakannya ke bisnis. Dengan bantuan komputer yang saling terhubung, jaringan pembelajaran mesin dapat terus-menerus mempelajari hal-hal baru sendiri dan meningkatkan keterampilan analitisnya setiap hari. Dengan cara ini, ia tidak hanya menghitung data tetapi berperilaku seperti sistem cerdas yang menggunakan pengalaman masa lalu untuk membentuk masa depan. Merek AC dapat bergantung pada pembelajaran mesin untuk memprediksi permintaan AC di musim berikutnya dan merencanakan produksinya sesuai dengan itu.
• Membantu pengambilan keputusan. Pembelajaran mesin menggunakan teknik yang disebut analisis deret waktu yang mampu menganalisis serangkaian data secara bersamaan. Ini adalah alat yang hebat untuk menggabungkan dan menganalisis data dan memudahkan manajer untuk membuat keputusan untuk masa depan. Bisnis, terutama pengecer, dapat menggunakan metode yang didukung ML ini untuk memprediksi masa depan dengan akurasi yang terpuji.
• Pola decoding. Pembelajaran mesin bisa sangat efisien untuk menguraikan data di industri di mana memahami pola konsumen dapat menghasilkan terobosan besar. Misalnya, sektor seperti perawatan kesehatan dan farmasi harus berurusan dengan banyak data. Pembelajaran mesin dapat membantu mereka menganalisis data untuk mengidentifikasi penyakit pada tahap awal di antara pasien. Pembelajaran mesin juga dapat memungkinkan rumah sakit untuk mengelola layanan pasien dengan lebih baik dengan menganalisis laporan kesehatan sebelumnya, laporan patologis, dan riwayat penyakit. Semua ini dapat mengarah pada diagnosis yang lebih baik di pusat kesehatan dan meningkatkan penelitian medis dalam jangka panjang.

Langkah Tepat Untuk Transisi Efektif ke Pembelajaran Mesin 

Beralih ke pembelajaran mesin dapat menjadi lompatan besar bagi bisnis dan tidak dapat hanya diintegrasikan sebagai lapisan paling atas. Ini memerlukan pendefinisian ulang alur kerja, arsitektur, pengumpulan dan penyimpanan data, analitik, dan modul lainnya. Besarnya perbaikan sistem harus dinilai dan dikomunikasikan dengan jelas kepada pemangku kepentingan yang tepat. 

Pendekatan selangkah demi selangkah, kedengarannya klise, adalah yang paling cocok untuk transisi semacam itu. Pertama, perusahaan perlu membangun strategi berbasis AI dan ML yang kuat yang selaras dengan tujuan bisnis mereka. Kedua, mereka harus ingat bahwa data berkualitas adalah kunci untuk mewujudkan potensi penuh alat pembelajaran mesin. Perusahaan perlu menciptakan budaya perusahaan seputar data. Orang yang tepat dan data yang tepat dapat membuat perbedaan besar. Akhirnya, waktu sangat penting, dan bisnis perlu bertindak cepat. 

Karena volume data terus meningkat seiring waktu, pengumpulan dan pengelolaan data menjadi tugas yang sangat berat bagi bisnis. Selain itu, mengumpulkan data hanya setengah dari pekerjaan. Mengelola dan menyimpulkan makna dari data yang dikumpulkan untuk meningkatkan strategi pemasaran dan meningkatkan pendapatan adalah pertempuran yang lebih besar. Menerapkan pembelajaran mesin untuk analitik data besar tentu saja merupakan peningkatan teknologi yang saya sarankan untuk bisnis Anda jika Anda ingin menggunakan data besar Anda secara optimal.