Apakah Anda tahu bahwa? Netflix – Layanan streaming online terbesar yang memproduksi dan merilis film dan acara TV top (tahukah Anda, Stranger Things dan Squid Game) sukses berkat data besar?
Tingkat retensi pelanggan mereka adalah 93 %, yang merupakan tolok ukur tertinggi di industri.
Pasti Anda pernah melihat istilah “big data” di beberapa berita, artikel atau bahkan podcast yang relevan dengan ilmu data. Tapi apa gunanya ini bagi orang awam?
Pertama-tama, Anda perlu memahami bahwa setiap detik Anda melakukan sesuatu di Internet, meskipun Anda tidak melakukan apa pun dan hanya menjelajah, data akan dihasilkan. Data ini terakumulasi pada kecepatan zettabyte yang tak terbayangkan.
Menurut perkiraan terbaru, 328,77 juta terabyte data dihasilkan setiap hari.
Kekacauan ini terdiri dari kumpulan data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur yang sangat besar, beragam, dan kompleks yang terus tumbuh secara eksponensial. Data besar adalah kekacauan.
Ya, Data besar mengacu pada kumpulan data yang besar dan kompleks yang sulit dianalisis menggunakan aplikasi pemrosesan data tradisional.
Oleh karena itu, organisasi besar (seperti Netflix, Amazon, dll.) mengumpulkannya menggunakan aplikasi pemrosesan dengan kemampuan kumpulan data lebih besar yang terintegrasi dengan AI dan ML untuk menganalisis, menafsirkan, dan menambang data untuk mendapatkan informasi dan wawasan berharga.
Setelah kita menjelajahi dunia big data yang luas dan peran sentralnya dalam membentuk industri seperti hiburan, penting untuk memahami perbedaan mendasar: perbedaan antara data dan informasi.
Mari kita pelajari lebih dalam topik saat ini. Data vs. informasi.
Daftar Isi
Apa itu data?
Kita semua ingat apa yang kita baca sejak sekolah dasar, buku klasik “Data adalah kumpulan fakta dan angka mentah.” Yah, tidak ada yang berubah tentang itu karena itu adalah inti dari “data' tapi ada yang lebih dari itu.
Seperti yang dikatakan oleh metodologi Grounded Theory: “Semuanya adalah data.”
Teori dasar adalah alat yang berharga bagi para peneliti di bidang-bidang seperti sosiologi, di mana mereka pertama-tama mengumpulkan data, menganalisisnya, dan kemudian menggunakannya untuk memandu data lebih lanjut yang perlu dikumpulkan.
Dengan data ini, mereka dapat menyempurnakan teori yang muncul dibandingkan memulai dengan hipotesis dan pengujian.
Konsep ini menekankan bahwa segala sesuatu yang ditemui peneliti selama penelitian dapat dianggap sebagai data, bukan hanya transkrip wawancara tradisional atau catatan observasi.
Bahkan catatan lapangan, rekaman wawancara, artefak partisipan dan bahkan observasi dan reaksi peneliti sendiri, yaitu “Semuanya adalah data”.
Demikian pula data tidak terbatas pada fakta atau statistik individual, namun dapat berupa apa saja: teks, pengamatan, simbol, gambar, kode, angka, grafik, besaran, satuan, dan sebagainya.
Ini dibagi menjadi dua jenis utama: data kuantitatif dan kualitatif.
Nilai yang direpresentasikan dalam nilai numerik seperti tinggi dan berat badan seseorang, umur, pendapatan, pengeluaran, dan lain-lain merupakan data kuantitatif.
Sebaliknya, nilai tidak direpresentasikan secara numerik, namun bersifat tekstual dan deskriptif, misalnya. Misalnya nama orang, jenis kelamin, rambut, warna mata, dll adalah data kualitatif.
Jenis data untuk analisis
Namun, menghasilkan data di web tidaklah mudah. Ini diklasifikasikan menjadi data terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur.
Data terstruktur berisi elemen yang diformat, terorganisir, dan tersedia untuk analisis yang efektif. Mereka berada dalam database relasional, memiliki kunci rasional, dan mudah dipetakan ke dalam bidang yang telah dibuat sebelumnya. Contoh: berkas XLS.
Data semi terstruktur disusun sebagian, tidak dalam kumpulan data atau tabel yang diformat, namun memiliki atribut yang mudah diidentifikasi. Itu tidak ada dalam database relasional, namun memiliki beberapa properti organisasi yang membuat analisis lebih mudah. Contoh: berkas XML.
Data tidak terstruktur, sebaliknya, adalah data yang tidak disusun dalam format tertentu. Mereka ada dalam bentuk bebas seperti dokumen teks, foto, transkrip suara, halaman web, postingan blog, postingan media sosial, dan umpan balik pelanggan.
Ini adalah alat yang terukur, fleksibel dan merupakan alat yang paling berharga untuk analisis kualitatif. Hal ini penting untuk analisis sentimen dan memungkinkan Anda memperoleh keunggulan kompetitif terbesar dengan mengungkap tren dan pola di pasar. Ekstraksi data web adalah yang paling penting.
Informasi dari jenis data ini dapat menjadi harta karun bagi satu orang dan menjadi gangguan acak bagi orang lain. Namun awas jika Anda seorang wirausaha karena ini pasti merupakan harta karun bagi Anda asalkan Anda tahu cara memanfaatkannya.
Data vs. informasi
Mari kita lihat perbedaan data dan informasi satu sama lain dalam berbagai aspek.
“Lalu apa itu informasi?” mungkin menjadi pertanyaan berikutnya.
Informasi merupakan hasil bermakna yang membantu dalam pengambilan keputusan setelah kita menganalisis data yang dikumpulkan dan diorganisasikan. Ini memiliki konteks, relevansi dan tujuan.
Ini adalah data olahan yang akan digunakan untuk melakukan tindakan selanjutnya. Namun, ada kendala dalam menentukan seberapa autentik suatu informasi sebenarnya. Kita bisa membandingkannya dengan keakuratan, kelengkapan dan ketepatan waktu.
Sebelum mengambil kesimpulan, Anda harus memeriksa ulang dan memutuskan apakah data yang menjadi sumber informasi tersebut akurat, lengkap, dan relevan dengan konteksnya.
Perbedaan antara data dan informasi
| Data | informasi |
| Data merupakan fakta dan angka mentah yang masih perlu diolah dan dianalisis. | Informasi adalah data yang diproses dan diorganisasikan sesuai konteks, relevansi, dan tujuan. |
| Tujuan: Ini berfungsi sebagai dasar untuk menghasilkan informasi. | Tujuan: Ini digunakan untuk membuat keputusan bisnis, mengidentifikasi masalah/solusi dan mendapatkan pemahaman tentang suatu situasi. |
| Volume: Itu ada dalam jumlah besar dan terus dihasilkan dari Internet. | Volume: Ini adalah bentuk data yang dikompres dan disintesis menjadi interpretasi yang bermakna. |
| Konteks: Data mentah tidak memiliki konteks dan biasanya tidak relevan. | Konteks: Informasi, di sisi lain, dikontekstualisasikan dan memberikan wawasan tentang situasi atau masalah tertentu. |
| Penafsiran: Itu disimpan dengan organisasi yang tepat, tetapi untuk memperoleh makna memerlukan interpretasi dan analisis. | Penafsiran: Itu sudah diproses dan ditafsirkan dan tersedia untuk konsumsi dan pengambilan keputusan. |
| Arti: Merupakan elemen terpenting (bahan mentah) yang berpotensi menghasilkan informasi untuk merumuskan strategi bisnis. Namun, pemrosesan dan analisis diperlukan untuk mengekstraksi nilai. | Arti: Ini segera berguna dan dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan atau pemecahan masalah. Setelah analisis data, ini memberikan wawasan berharga untuk mendukung pengambilan keputusan. |
| Contoh: 1. Jumlah hits pada postingan blog dalam 3 bulan. 2. Rating rata-rata sebuah film. 3. Harga produk serupa di situs pesaing. |
Contoh: 1. Pahami jawaban yang dicari orang. 2. Identifikasi alasan mengapa film tersebut populer atau tidak disukai penonton. 3. Menentukan apakah pesaing menjual produknya dengan margin lebih tinggi atau lebih rendah dari harga pasar. |
Perjalanan dari data ke informasi
Terdapat proses pengorganisasian, analisis, dan interpretasi yang cukup ketat sebelum data mengalami metamorfosis dan menjadi informasi penting untuk pengambilan keputusan berbasis data guna mempercepat pertumbuhan bisnis.
Mari kita melalui prosesnya langkah demi langkah.
Pengumpulan data
Ini adalah awal dari penggalian informasi yang bermakna. Anda dapat mengumpulkan data dari berbagai sumber di internet, survei, media sosial, formulir umpan balik, dll. Untuk ekstraksi data yang paling mudah dan tidak merepotkan, gunakan Grepsr untuk mendapatkan data yang cepat, akurat, andal, dan dapat ditindaklanjuti secara real-time.
organisasi
Kemudian Anda perlu mengatur sebagian besar data mentah tidak terstruktur yang telah Anda kumpulkan ke dalam format yang bersih. Jadi proses ini meliputi pengurutan, kategorisasi, transformasi, agregasi dan penghapusan redundansi dan nilai kesalahan untuk analisis lebih lanjut.
Pemrosesan awal
Anda mengenali kebetulan ketika Anda menyadari bahwa layanan (Grepsr) yang memberi Anda data berkualitas juga melakukan semua hal yang disebutkan di atas dengan kerangka QA probabilistiknya yang kuat dan ketat.
Benar sekali, proses QA kami secara otomatis mendeteksi anomali rekaman apa pun seperti baris duplikat atau nilai yang hilang. Tim yang berpengalaman kemudian memperbaiki kesalahan dan memeriksa apakah setiap nilai di bidang data cocok dengan tipe data yang diharapkan.
Kami memastikan keakuratan dan keandalan kumpulan data yang dikirimkan. Ini berarti data yang Anda terima di situs Anda siap untuk diintegrasikan ke dalam alat analisis.
Pemrosesan dan analisis
Sekarang data sudah terorganisir, saatnya memproses dan menganalisisnya. Fase ini terdiri dari penerapan beberapa teknik analisis seperti analisis statistik, analisis prediktif, integrasi AI, penambangan data, pembelajaran mesin, dan lainnya untuk mengekstrak wawasan, tren, dan pola dalam database.
penafsiran
Setelah Anda selesai menganalisis, Anda perlu menafsirkannya untuk mendapatkan makna dan kesimpulan yang relevan. Inilah saatnya untuk memahami temuan dalam konteks masalah yang dihadapi.
Kontekstualisasi
Oke, jadi Anda sudah punya informasi yang bisa ditindaklanjuti, apa selanjutnya? Hanya ketika informasi ditempatkan dalam konteks yang tepat barulah informasi tersebut terbukti bermakna dalam pengambilan keputusan bisnis. Penting untuk memahami bagaimana wawasan berharga ini sesuai dengan gambaran organisasi yang lebih besar. Juga bagaimana mereka dapat berkontribusi untuk mencapai tujuan tertentu.
komunikasi
Kini saatnya tiba untuk pengisahan data, di mana wawasan menceritakan kisahnya sendiri dalam bentuk interpretasi visual.
Anda dapat menyampaikan informasi yang perlu dikomunikasikan kepada pemangku kepentingan secara efektif dalam presentasi Anda dengan membuat dasbor, bagan, dan grafik.
Hal ini memungkinkan Anda mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti menggunakan analisis data, penceritaan data, dan visualisasi.
Bagaimana perusahaan dapat memanfaatkan data dan informasi secara optimal?
Anda mungkin bertanya-tanya mengapa perbedaan antara data dan informasi penting bagi bisnis?
Informasi yang diperoleh dari data dapat memberikan manfaat besar bagi bisnis Anda jika Anda tahu cara menggunakannya.
Data saja tidak dapat memberikan banyak manfaat sampai data tersebut diubah, diproses, dan dianalisis untuk menghasilkan wawasan. Perusahaan biasanya memiliki waktu dan sumber daya yang terbatas untuk melacak aktivitas pesaing secara manual guna mendapatkan keunggulan kompetitif.
Namun dengan kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti dari data, mereka dapat memantau dengan baik perilaku pesaing mereka dan membuat keputusan yang tepat untuk memposisikan diri mereka dengan lebih baik dan mengungguli pesaing mereka di industri.
Namun, Anda harus ingat bahwa kualitas data yang Anda miliki di database memiliki dampak terbesar pada keseluruhan operasi.
Ekstraksi manual atau penggunaan alat yang tersedia di web membahayakan karakteristik utama data berkualitas tinggi, yaitu akurasi, keandalan, kelengkapan, relevansi, dan ketepatan waktu.
Anda mungkin lebih baik memilih layanan web scraping real-time seperti Grepsr yang memungkinkan Anda menyesuaikan dan menentukan kebutuhan Anda sambil menyesuaikan solusinya dengan kebutuhan bisnis Anda.
Buka peluang tanpa batas untuk pertumbuhan, inovasi, dan kesuksesan berbasis data dengan Grepsr di sisi Anda!
Berikan tim Anda akses tak tertandingi ke data web paling andal, akurat, dan dapat ditindaklanjuti.
