Big Data: Pengertian, Cara Kerja, Serta Perannya dalam Operasional Bisnis

Penting bagi industri logistik untuk tetap memiliki daya saing tinggi dengan cara beradaptasi terhadap tren perkembangan zaman. Salah satu cara banyak untuk tetap mendapatkan keunggulan kompetitif di era modern ini adalah dengan menggunakan big data.

Big data sendiri adalah kumpulan data dalam jumlah masif dengan sifat mudah berubah yang tak dapat dikelola oleh sistem database konvensional. Big data kerap digunakan oleh industri untuk menganalisis dan menemukan pola, tren, serta informasi yang bisa digunakan dalam mengambil keputusan strategis yang efisien untuk kelangsungan perusahaan.

Teknologi big data disinyalir bisa membantu perusahaan dalam mengambil keputusan cerdas, memprediksi tren yang membuat perusahaan tetap relevan, meningkatkan pengamanan, hingga mendeteksi scam atau penipuan. Tak heran big data disebut sebagai teknologi yang krusial bagi perusahaan. Simak penjelasan lengkapnya melalui artikel TransTRACK Academy berikut ini!

Peran Big Data dalam Operasional Bisnis

Teknologi big data disinyalir bisa membantu perusahaan dalam mengambil keputusan cerdas, memprediksi tren yang membuat perusahaan tetap relevan, meningkatkan pengamanan, hingga mendeteksi scam atau penipuan. Tak heran big data disebut sebagai teknologi yang krusial bagi perusahaan.

Di era modern ini, big data juga punya peran dalam meningkatkan kualitas layanan perusahaan. Lewat analisis data yang akurat, perusahaan bisa memahami pola permintaan, perilaku pelanggan, serta mengoptimalkan proses dalam internal perusahaan. Tak melulu berpusat untuk sektor teknologi, big data bisa digunakan di sektor industri manapun, baik ritel, manufaktur, hingga logistik.

Pemanfaatan Big Data dalam Industri Logistik

Dalam bidang logistik sendiri, pemanfaatan big data bisa memberikan dampak signifikan untuk perbaikan kualitas layanan, beberapa manfaat big data untuk bisnis logistik antara lain:

Meningkatkan akurasi ketika mengambil keputusan

Data pengiriman dan serta permintaan dari pelanggan membantu perusahaan dalam menentukan rute pengiriman terbaik, memprediksi kapasitas, dan memberi pemahaman lebih dalam mengambil strategi distribusi yang lebih efisien

Mengoptimalkan efisiensi operasional

Big data memungkinkan perusahaan dalam mengoptimasi pemilihan rute pengiriman, jenis transportasi yang digunakan, dan pengelolaan gudang untuk menekan biaya operasional

Memahami kebutuhan serta perilaku pelanggan

Analisis data membantu perusahaan dalam mengetahui preferensi layanan, waktu pengiriman yang diinginkan pelanggan, serta mengetahui pola pengiriman yang sesuai

Mengurangi resiko bisnis

Perusahaan bisa mengantisipasi keterlambatan pengiriman sedari dini lewat analisis data yang ada. Selain itu perusahaan bisa meminimalisasi gangguan pada rantai pasok ataupun lonjakan permintaan secara mendadak melalui data historis ataupun real-time

Meningkatkan kualitas layanan

Dengan pemahaman mendalam akan seluruh aspek bisnis dan pelanggan, maka perusahaan bisa meningkatkan kinerja, baik dari segi akurasi pengiriman, ketepatan waktu yang akhirnya akan meningkatkan kepuasan pelanggan

Cara Kerja Big Data

Dengan segala manfaat yang ditawarkan lewat penggunaannya, berikut adalah cara kerja big data yang melibatkan beberapa tahapan meliputi:

1. Pengumpulan data dari banyak sumber seperti sistem internal, perangkat digital lain, dan juga aplikasi 
2. Penyimpanan data dalam sistem seperti data warehouse ataupun cloud
3. Pengolahan data menggunakan teknologi analytic guna menemukan pola tren ataupun perilaku pelanggan
4. Analisis data agar perusahaan dapat mendapat insight dalam mengambil keputusan
5. Visualisasi data dalam bentuk laporan ataupun presentasi lainnya agar mudah dipahami oleh pengambil keputusan di perusahaan

Segala proses di atas memungkinkan perusahaan dalam mengolah data mentah tersebut menjadi informasi yang berguna untuk taktik strategis perusahaan.

Implementasi Big Data untuk Prediksi Permintaan Pengiriman

Salah satu manfaat penting big data adalah untuk memprediksi permintaan pengiriman. Hal ini bukan saja dapat membantu bisnis logistik semata, namun juga bisnis yang berbasis distribusi. Dengan menganalisis data historis, musim, tren pembelian, dan customer behaviour, perusahaan bisa dengan mudah memperkirakan kapan akan ada lonjakan permintaan dari pelanggan secara akurat. Hal ini tentu akan memudahkan perusahaan dalam:

• Melakukan perencanaan kapasitas operasional
• Mengelola stok dengan lebih sistematis
• Mengatur jadwal distribusi yang lebih efisien
• Menghindari keterlambatan dalam pengiriman

Segala analisis ini bisa membantu perusahaan menjadi lebih responsif dan cepat tanggap terhadap kebutuhan pelanggan dalam situasi apapun.

Sumber Data Utama dalam Prediksi Permintaan

Dalam memprediksi permintaan, apa saja sumber big data dalam menghasilkan analisis yang cukup akurat dan komprehensif:

• Data Internal : beberapa data yang tersimpan seperti stok inventaris, riwayat pesanan, frekuensi pengiriman, bahkan hingga performa kurir digunakan untuk memahami pola operasional dan permintaan pelanggan secara historis
• Data eksternal: informasi yang ada di luar perusahaan seperti kondisi geopolitik, faktor cuaca, momen musiman (hari raya, harbolnas, musim olahraga, dan lainnya), kondisi lalu lintas bisa membantu memprediksi perubahan permintaan
• Data sosial dan sentimen: Analisis media sosial juga bisa digunakan ketika ingin mengetahui tren ataupun minat khalayak terhadap produk tertentu yang bisa tiba-tiba memicu permintaan secara mendadak

Tantangan dalam Pengelolaan Big Data

Walau punya segudang manfaat bagi bisnis, big data tentu punya beberapa tantangan tersendiri, seperti:

• Volume data yang besar
  Jumlah data yang cukup besar tentunya memerlukan kapasitas penyimpanan serta pemrosesan untuk mendukung data yang tergolong masif ini
• Kebutuhan teknologi pendukung
  Dalam mengelola big data tentu diperlukan teknologi yang dilengkapi dengan sistem serta tools yang mumpuni. Tak lupa perlu juga tenaga ahli yang bisa menavigasi teknologi tersebut
• Keamanan siber dan privasi
  Perlunya sistem keamanan guna mengamankan data yang tersimpan dari adanya kemungkinan kebocoran atau bahkan penyalahgunaan oleh pihak tak bertanggung jawab.
• Data tidak konsisten
  Data yang tak lengkap atau tidak akurat nantinya bisa berimbas pada hasil analisis yang akan membuat perusahaan mengambil keputusan yang tak tepat secara strategis

Jadi, penting bagi perusahaan untuk memahami fundamental apa saja yang diperlukan dalam mengolah big data. Selain itu penting untuk mengetahui strategi serta infrastruktur apa saya yang dibutuhkan dalam mengelola big data secara maksimal. 

Kesimpulan

Big data merupakan elemen krusial dalam memaksimalkan operasional untuk bisnis di era modern ini. Penggunaan big data bisa dengan mudah membantu perusahaan dalam memahami pasar, meningkatkan kualitas perusahaan, dan mengambil keputusan tepat secara strategis lewat analisis data. 

Penerapan semua informasi dari big data dengan tepat termasuk memprediksi demand pengiriman akan membantu perusahaan dalam bersaing dan memberi keunggulan strategis karena kepuasan pelanggan yang semakin meningkat.

Penggunaan Big data yang dirasa makin penting ini juga bisa dipelajari dengan cara bergabung bersama TransTRACK Academy. Memahami peran teknologi serta visibilitas lewat pelatihan Continuous Improvement in Supply Chain management. Pelatihan ini dirancang agar membantu Anda dalam meningkatkan efisiensi serta kinerja lewat pendekatan perbaikan berkelanjutan. 

TransTRACK Academy mengajak Anda untuk mengidentifikasi peluang peningkatan serta cara-cara yang bisa diterapkan dalam mengoptimalkan proses logistik. Dengan menambah pengetahuan tersebut, otomatis kredibilitas daya saing Anda pasti akan meningkat.

FAQ