Contoh Pemanfaatan Big Data dalam Kehidupan Sehari-Hari

Big data, atau data besar, telah menjadi bagian integral dalam kehidupan sehari-hari kita, meskipun seringkali kita tidak menyadarinya. Setiap hari, kita berinteraksi dengan berbagai sistem yang mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar untuk memberikan layanan yang lebih efisien dan personal. Dalam berbagai sektor, mulai dari e-commerce hingga kesehatan, big data mempengaruhi cara kita bekerja, berbelanja, bahkan menjaga kesehatan. 

Pemanfaatan big data tidak hanya bermanfaat bagi perusahaan dan organisasi namun lebih jauh lagi big data memungkinkan perusahaan dan organisasi untuk mengambil keputusan yang lebih berbasis bukti dan lebih tepat dalam merespons kebutuhan konsumen atau tren pasar. Di bidang transportasi, misalnya, data yang dikumpulkan dari aplikasi seperti Gojek atau Grab digunakan untuk memprediksi permintaan layanan dan mengoptimalkan rute perjalanan. Dalam bidang pendidikan, analisis data besar membantu memetakan pola belajar siswa untuk meningkatkan efektivitas pengajaran.

Dengan demikian, big data bukan hanya mempengaruhi cara kita bekerja atau berbelanja, tetapi juga membawa dampak besar dalam meningkatkan kualitas hidup dan mempermudah berbagai aspek kehidupan sehari hari. Di bawah ini, kita akan membahas lebih lanjut beberapa contoh pemanfaatan big data dalam kehidupan sehari-hari dan bagaimana teknologi ini membawa perubahan besar dalam berbagai bidang. Untuk mengetahui manfaat big data dalam kehidupan sehari hari simak daftar berikut hingga selesai.

1. Data Transaksi Pelanggan pada Perusahaan E-Commerce

Di dunia e-commerce, data pelanggan adalah salah satu aset yang sangat berharga. Perusahaan-perusahaan besar seperti Amazon, Tokopedia, Shopee, dan Bukalapak mengumpulkan informasi terkait dengan perilaku pelanggan selama mereka berbelanja di platform. Data transaksi ini mencakup produk yang dibeli, harga, jumlah pembelian, waktu pembelian, serta metode pembayaran yang digunakan.

Big data ini memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami preferensi dan kebiasaan belanja pelanggan mereka. Misalnya, perusahaan dapat mengidentifikasi produk apa yang sering dibeli bersama atau pola pembelian musiman yang terjadi. Dengan demikian, mereka dapat membuat rekomendasi produk yang lebih relevan untuk setiap pelanggan, meningkatkan tingkat konversi penjualan, dan mempersonalisasi pengalaman berbelanja mereka.

Selain itu, analisis big data juga membantu perusahaan dalam mengelola inventaris secara lebih efisien. Dengan memantau tren penjualan secara real-time, perusahaan dapat memprediksi permintaan produk tertentu dan melakukan restock atau perubahan strategi pemasaran yang lebih tepat waktu. Misalnya, jika ada lonjakan pembelian suatu produk tertentu setelah promosi tertentu, perusahaan bisa segera menyesuaikan stok dan penawaran mereka.

Contoh: Amazon menggunakan sistem rekomendasi berbasis big data untuk menyarankan produk yang mungkin diminati oleh penggunanya berdasarkan pembelian sebelumnya. Hal ini tidak hanya meningkatkan pengalaman pengguna, tetapi juga berkontribusi pada peningkatan pendapatan Amazon.

2. Data Sistem Pengawasan pada Perusahaan Manufaktur

Dalam industri manufaktur, pemanfaatan big data memiliki dampak yang sangat besar terhadap efisiensi operasional dan pemeliharaan mesin. Perusahaan-perusahaan manufaktur kini memanfaatkan sensor dan perangkat IoT (Internet of Things) untuk mengumpulkan data secara terus-menerus mengenai kinerja mesin, tingkat kebisingan, suhu, getaran, dan variabel lain yang dapat memengaruhi proses produksi.

Data besar ini memungkinkan pengawasan yang lebih baik terhadap kondisi operasional mesin-mesin produksi. Misalnya, jika ada tanda-tanda kerusakan pada suatu mesin, sistem berbasis big data dapat mendeteksi dan memberikan peringatan dini sebelum kerusakan menjadi lebih parah atau menyebabkan penghentian produksi. Pendekatan ini dikenal dengan istilah predictive maintenance, di mana perawatan dilakukan berdasarkan data real-time dan prediksi kerusakan daripada dilakukan berdasarkan jadwal rutin.

Contoh: General Electric (GE) menggunakan sensor untuk mengumpulkan data dari mesin-mesin industri mereka. Dengan menganalisis data tersebut, mereka dapat mengetahui kapan suatu mesin perlu diservis atau diperbaiki, sehingga dapat mengurangi waktu henti dan biaya perawatan.

3. Data Media Sosial

Platform media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram, dan TikTok mengumpulkan data yang sangat banyak setiap harinya. Data ini mencakup segala bentuk aktivitas penggunanya, mulai dari posting, komentar, like, hingga interaksi dengan iklan dan konten yang dibagikan. Big data yang terkumpul ini digunakan oleh perusahaan dan platform media sosial untuk menganalisis tren, perilaku pengguna, dan preferensi mereka.

Big data ini tidak hanya bermanfaat bagi perusahaan untuk menyajikan iklan yang lebih relevan kepada pengguna, tetapi juga membantu mereka untuk meningkatkan fitur-fitur yang ada. Misalnya, berdasarkan analisis data, platform media sosial dapat mengetahui jenis konten apa yang lebih disukai pengguna atau berapa lama pengguna menghabiskan waktu untuk berinteraksi dengan jenis konten tertentu.

Dengan menggunakan data ini, perusahaan dapat menciptakan pengalaman yang lebih personal bagi setiap pengguna. Sebagai contoh, algoritma YouTube menggunakan data besar untuk merekomendasikan video berdasarkan riwayat tontonan, sehingga pengguna bisa menemukan lebih banyak konten yang mereka sukai. Selain itu, analisis big data juga memungkinkan perusahaan untuk memahami sentimen pengguna terhadap produk atau layanan mereka dengan lebih akurat.

Contoh: Facebook menggunakan big data untuk menentukan iklan yang paling relevan bagi pengguna berdasarkan aktivitas dan interaksi mereka di platform. Dengan begitu, pengiklan dapat menargetkan audiens yang lebih tepat, meningkatkan efektivitas kampanye iklan mereka.

4. Data Prakiraan Cuaca

Prakiraan cuaca telah mengalami kemajuan pesat berkat pemanfaatan big data. Stasiun cuaca di seluruh dunia mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk satelit, radar, sensor cuaca, dan stasiun cuaca lokal. Data ini mencakup suhu, kelembapan, tekanan udara, curah hujan, dan kecepatan angin yang terus-menerus dipantau.

Dengan menganalisis big data yang dikumpulkan, para ahli meteorologi dapat memprediksi perubahan cuaca dengan lebih akurat dan lebih cepat. Ini sangat penting untuk berbagai kegiatan, mulai dari perencanaan pertanian, transportasi udara, hingga prediksi bencana alam seperti tornado, badai tropis, atau hujan deras.

Big data memungkinkan prakiraan cuaca yang lebih real-time dan granular, dengan ketepatan yang lebih tinggi. Misalnya, aplikasi cuaca dapat memberikan informasi yang sangat spesifik berdasarkan lokasi pengguna, seperti prakiraan cuaca untuk beberapa jam mendatang atau peringatan dini untuk cuaca ekstrem.

Contoh: Aplikasi seperti AccuWeather dan The Weather Channel memanfaatkan big data untuk memberikan prakiraan cuaca yang lebih tepat waktu dan tepat lokasi. Mereka juga menggunakan data ini untuk memberikan peringatan cuaca ekstrem, yang bisa membantu masyarakat untuk mengambil langkah pencegahan lebih awal.

5. Data Pemantauan Lalu Lintas

Lalu lintas adalah masalah besar di banyak kota besar, dan data besar memainkan peran penting dalam membantu pengguna jalan menghindari kemacetan dan mencapai tujuan mereka dengan lebih efisien. Aplikasi seperti Google Maps, Waze, dan Apple Maps mengumpulkan data dari pengguna untuk memantau kondisi lalu lintas secara real-time.

Dengan menggunakan big data, aplikasi-aplikasi ini dapat memberikan informasi terkini tentang kemacetan, kecelakaan, dan jalan alternatif yang lebih cepat. Data lalu lintas yang dikumpulkan juga dapat digunakan untuk merencanakan pembangunan infrastruktur jalan baru, meningkatkan pengelolaan lalu lintas, dan mengurangi kemacetan di kota-kota besar.

Contoh: Waze, aplikasi pemantauan lalu lintas, mengumpulkan data dari pengguna tentang kondisi jalan, kemacetan, kecelakaan, atau penghalang jalan lainnya. Aplikasi ini kemudian memberikan rekomendasi rute alternatif bagi pengemudi agar bisa menghindari kemacetan dan menghemat waktu.

6. Data Genom

Big data juga berperan besar dalam dunia medis, khususnya dalam bidang genomik. Data genomik merujuk pada informasi terkait dengan kode genetik individu, yang dapat digunakan untuk mempelajari kerentanan terhadap penyakit tertentu atau untuk pengembangan pengobatan yang lebih personal. Proyek seperti Human Genome Project telah menghasilkan kumpulan data genom yang sangat besar, yang digunakan untuk meningkatkan pemahaman kita tentang penyakit genetik dan cara pengobatannya.

Dengan menganalisis data genomik, ilmuwan dapat mengidentifikasi mutasi genetik yang menyebabkan berbagai penyakit, serta merancang terapi yang lebih spesifik dan efektif. Di masa depan, analisis big data pada genomik akan memungkinkan pengembangan obat yang lebih personal, yang disesuaikan dengan profil genetik setiap individu.

Contoh: 23andMe adalah perusahaan yang menggunakan data genomik untuk menawarkan tes DNA kepada konsumen, yang memungkinkan mereka untuk mengetahui kerentanannya terhadap penyakit tertentu atau bahkan asal-usul genetik mereka.

7. Data Pemantauan Kesehatan

Aplikasi kesehatan dan perangkat wearable seperti Fitbit, Apple Watch, dan Google Fit mengumpulkan data tentang aktivitas fisik, detak jantung, pola tidur, dan metrik kesehatan lainnya. Big data yang dikumpulkan oleh perangkat ini dapat memberikan wawasan berharga bagi pengguna untuk memantau kesehatan mereka.

Data kesehatan yang terkumpul juga memungkinkan perusahaan dan penyedia layanan kesehatan untuk memberikan saran yang lebih spesifik dan relevan. Sebagai contoh, jika perangkat wearable mendeteksi bahwa seorang pengguna sering mengalami peningkatan detak jantung yang tidak wajar, maka aplikasi bisa menyarankan pengguna untuk berkonsultasi dengan dokter atau menjalani tes lebih lanjut.

Selain itu, dengan mengumpulkan data kesehatan dalam skala besar, penelitian medis dapat dilakukan dengan lebih efisien, memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi pola atau faktor risiko tertentu yang mungkin sebelumnya tidak terdeteksi.

Contoh: Apple Health mengumpulkan data dari perangkat Apple seperti Apple Watch, yang memantau detak jantung, aktivitas fisik, pola tidur, dan lainnya. Data ini membantu pengguna untuk menjaga gaya hidup yang lebih sehat dan memberikan saran yang lebih tepat mengenai kebugaran mereka.

Kesimpulan

Dari contoh-contoh di atas, kita dapat melihat bagaimana big data telah mengubah cara kita hidup, bekerja, dan berinteraksi dengan teknologi. Penggunaan big data memungkinkan organisasi dan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan lebih cepat, serta menawarkan pengalaman yang lebih personal bagi penggunanya.

Tidak hanya dalam dunia bisnis, tetapi juga dalam kehidupan pribadi kita sehari-hari, big data hadir untuk meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan pengalaman pengguna, serta membuka kemungkinan baru dalam bidang kesehatan, transportasi, dan bahkan prediksi cuaca. Seiring dengan berkembangnya teknologi dan semakin banyaknya perangkat yang terhubung ke internet, pemanfaatan big data di masa depan kemungkinan akan semakin meluas, menciptakan dunia yang lebih terhubung dan lebih pintar.

Sehingga, meskipun kita mungkin tidak selalu menyadari keberadaannya, big data telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan kita, mempengaruhi banyak aspek dari cara kita bekerja, berbelanja, hingga menjaga kesehatan. Pemanfaatannya yang semakin meluas memberikan potensi besar dalam menciptakan inovasi dan perbaikan di berbagai sektor kehidupan.