Big Data Analytics in Financial Services

Big Data Analytics

Big Data adalah dataset yang sangat besar dimana sistem manajemen database tradisional tidak dapat digunakan untuk mencakup big data. Oleh karena itu dibutuhkanlah spesifik tools atau software untuk memproses big data. Dengan begitu perusahaan dapat mendapatkan informasi-informasi terkait big data tersebut. Big Data Analytics adalah teknik analytic yang digunakan untuk menganalisa big data yang kompleks sehingga perusahaan dapat menentukan data arsitektur, metode analitikal, dan tools yang bagus untuk sistem big data perusahaan.

Ciri-ciri Big Data

Terdapat tiga karakteristik yang menggambarkan big data yaitu Volume, Variety, dan Velocity (tiga-V). Karakteristik volume menggambarkan seberapa besarnya ukuran data tersebut, karakteristik velocity menggambarkan bahwa data akan sering berubah seiring waktu dan periode, dan yang terakhir karakteristik variety menjelaskan bahwa terdapat berbagai jenis dan tipe data serta proses dan cara menganalisa data tersebut.

Big Data Storage and Management

Big data selalu berhubungan dengan tempat dimana data akan diolah dan disimpan pada Data Warehouse menlalui proses Extract, Transform, Load (ETL). Akan tetapi hal tersebut merupakan cara tradisional yaitu Enterprise Data Warehouse (EDW). Zaman sekarang, ruang lingkup big data memerlukan Magnetic, Agile, Deep (MAD) analisis. Hal ini dikarenakan big data sekarang menarik seluruh data baik itu berkualitas maupun tidak berkualitas dari berbagai sumber dengan jumlah yang besar.

Oleh karena itu, diperlukannya sistem atau analisis yang dapat memberikan high query performance dan platform scalability yaitu NoSQL. NoSQL database memisahkan data manajemen dan tempat menyimpan data sehingga meningkatkan keefektifan dan efisiensi

prosesing data. Salah satu framework untuk big data analytics adalah Hadoop. Hadoop sendiri terdiri dari HDFS sebagai tempat penyimpanan data dan MapReduce untuk big data analytics.

Big Data Analytics Processing

Terdapat empat kriteria pada big data processing yaitu:

• Fast data loading
• Fast query processing
• Highly efficient utilization of storage space
• Strong adaptivity to highly dynamic workload patterns

Big Data Analytics dan Decision Making

Big data dapat dikatakan sebagai asset penting dalam suatu perusahaan karena big data memiliki peran besar dalam menentukan kebijakan dan keputusan. Big data juga memberikan informasi-informasi terkait historis dan kinerja perusahaan, sehingga kita dapat mengatur dan memprediksi strategi, sistem, dan peluang yang terbaik untuk perusahaan. Menurut penelitian dari Manyika, big data dapat memberikan perusahaan peluang untuk membuat produk dan servis baru serta menciptakan bisnis model baru bagi perusahaan jika menerapkan big data pada empat kategori yaitu:

1) Customer Intelligence

Big data analytics dapat menganalisa seluruh data-data yang terkait dengan customer. Perusahaan dapat menggunakan data-data seperti tingkat kepuasan customer, retention, maupun total produk atau servis yang diperjual belikan. Sehingga perusahaan dapat menentukan strategi atau kebijakan yang memberikan dampak positif seperti kebijakan marketing dan menentukan peluang segmen-segmen market.

2) Supply Chain Intelligence

Big data analytics dapat memberikan pandangan serta forecasting perubahan supply dan demand yang terjadi dalam operasi perusahaan tersebut. Dengan begitu perusahaan dapat menentukan rencana dan strategi seperti budgeting dan mengkontrol pengeluaran perusahaan.

3) Quality Management and Improvement

Big data analytics juga dapat meningkatkan tingkat profitibilitas perusahaan serta meningkatkan produk dan servis perusahaan. Dengan demikian perusahaan dapat mengawasi kualitas manajemen dan meningtkatkan kinerja perusahaan tersebut.

4) Risk Management and Fraud Detection

Big data analytics juga memiliki peran penting dalam mengatur resiko-resiko dalam suatu perusahaan. Salah satu contohnya adalah perusahaan dalam bidang finance dan banking yang dapat mengawasi dan menganalisa transaksi-transaksi yang berpotensi sebagai fraud. Dengan demikian, perusahaan dapat menimimalisirkan resiko dan mencegah terjadinya fraud.

Konklusi

Seiring berkembangnya teknologi pada masa modern ini, big data analytics merupakan unsur terpenting dalam kinerja perusahaan. Setiap perusahaan pastinya menerima data dalam jumlah besar dan berantakan. Oleh karena itu, big data analytics diperlukan untuk menganalisa dan mengatur data-data tersebut. Perusahaan juga dapat mendapatkan informasi yang berharga dari big data, serta membantu perusahaan dalam membuat kebijakan dan keputusan. Konklusinya adalah big data analytics dapat memberikan dasar untuk memajukan atau meningkatkan perusahaan baik itu dalam operasi bisnis, teknologi, maupun pertumbuhan perusahaan.

Referensi

Elgendy. N. & Elragal. A. (2014). Big Data Analytics: A Literature Review Paper. Diakses dari: https://www.researchgate.net/profile/Ahmed-Elragal/publication/264555968_Big_Data_Analytics_A_Literature_Review_Paper/links/541e9b9a0cf203f155c0655a/Big-Data-Analytics-A-Literature-Review-Paper.pdf