14 Aplikasi Real Life Analisis Data yang Menarik pada tahun 2022
Diterbitkan: 2021-01-04Di dunia sekarang ini, data menguasai sebagian besar perusahaan modern. Banyak paket data yang beredar di seluruh dunia karena meningkatnya akses ke internet. Bisnis menyadari bahwa data ini diterjemahkan menjadi informasi yang dapat mereka gunakan untuk meningkatkan layanan pelanggan mereka, memahami tren, atau bahkan menemukan celah pasar.
Untuk mendapatkan wawasan penting tentang data secara keseluruhan, penting untuk menganalisis data dan menarik informasi spesifik yang dapat digunakan untuk meningkatkan aspek tertentu dari pasar atau bisnis secara keseluruhan. Ada beberapa aplikasi analitik data, dan bisnis secara aktif menggunakan aplikasi analitik data tersebut untuk mempertahankan diri dalam persaingan. Tidak hanya bisnis tetapi bahkan badan-badan sipil menggunakan analisis data untuk beberapa alasan, seperti memantau kejahatan.
Daftar isi
Aplikasi Analisis Data Teratas
Beberapa aplikasi analisis data berbeda yang saat ini digunakan di beberapa organisasi di seluruh dunia adalah:
1. Keamanan
Aplikasi analitik data atau, lebih khusus lagi, analisis prediktif juga membantu menurunkan tingkat kejahatan di area tertentu. Di beberapa kota besar seperti Los Angeles dan Chicago, data historis dan geografis telah digunakan untuk mengisolasi area tertentu di mana tingkat kejahatan dapat melonjak. Atas dasar itu, meski penangkapan tidak bisa dilakukan secara tiba-tiba, patroli polisi bisa ditingkatkan. Jadi, dengan menggunakan aplikasi analitik data, tingkat kejahatan turun di area ini.
2. Transportasi
Analisis data dapat digunakan untuk merevolusi transportasi. Ini dapat digunakan terutama di area di mana Anda perlu mengangkut banyak orang ke area tertentu dan membutuhkan transportasi tanpa batas. Teknik analisis data ini pernah diterapkan pada Olimpiade London beberapa tahun lalu.
Untuk acara ini, sekitar 18 juta perjalanan harus dilakukan. Jadi, operator kereta api dan TFL dapat menggunakan data dari peristiwa serupa, memprediksi jumlah orang yang akan bepergian, dan kemudian memastikan transportasi tetap lancar.
3. Deteksi risiko
Salah satu aplikasi analitik data pertama mungkin dalam penemuan penipuan. Banyak organisasi berjuang di bawah hutang, dan mereka menginginkan solusi untuk masalah ini. Mereka sudah memiliki cukup data pelanggan, jadi, mereka menerapkan analitik data. Mereka menggunakan kebijakan 'bagi dan taklukkan' dengan data, menganalisis pengeluaran terbaru, profil, dan informasi penting lainnya untuk memahami kemungkinan pelanggan gagal bayar. Akhirnya, itu menyebabkan risiko dan penipuan yang lebih rendah.
4. Manajemen Risiko
Manajemen risiko merupakan aspek penting dalam dunia asuransi. Saat seseorang diasuransikan, ada banyak analisis data yang berlangsung selama proses tersebut. Risiko yang terlibat saat mengasuransikan orang tersebut didasarkan pada beberapa data seperti data aktuaria dan data klaim, dan analisisnya membantu perusahaan asuransi untuk menyadari risikonya.
Baca: Pertanyaan & Jawaban Wawancara Analisis Data
Penjamin emisi umumnya melakukan evaluasi ini, tetapi dengan munculnya analisis data, perangkat lunak analitik dapat digunakan untuk mendeteksi klaim berisiko dan mendorong klaim tersebut ke pihak berwenang untuk analisis lebih lanjut.
5. Pengiriman
Beberapa perusahaan logistik terkemuka seperti DHL dan FedEx menggunakan analisis data untuk memeriksa data yang dikumpulkan dan meningkatkan efisiensi mereka secara keseluruhan. Dengan menggunakan aplikasi analitik data, perusahaan dapat menemukan rute pengiriman terbaik, waktu pengiriman, serta sarana transportasi yang paling hemat biaya. Menggunakan GPS dan mengumpulkan data dari GPS memberi mereka keuntungan besar dalam analisis data.
6. Alokasi internet cepat
Meskipun kelihatannya mengalokasikan internet cepat di setiap area membuat kota menjadi 'Cerdas', pada kenyataannya, lebih penting untuk terlibat dalam alokasi cerdas. Alokasi cerdas ini berarti memahami bagaimana bandwidth digunakan di area tertentu dan untuk tujuan yang tepat.
Penting juga untuk mengubah alokasi data berdasarkan waktu dan prioritas. Diasumsikan bahwa area keuangan dan komersial membutuhkan bandwidth paling banyak selama hari kerja, sedangkan area perumahan membutuhkannya selama akhir pekan. Tetapi situasinya jauh lebih kompleks. Analisis data dapat menyelesaikannya.
Misalnya, dengan menggunakan aplikasi analisis data, komunitas dapat menarik perhatian industri teknologi tinggi dan dalam kasus seperti itu, bandwidth yang lebih tinggi akan diperlukan di area tersebut.
7. Pengeluaran yang Wajar
Ketika seseorang sedang membangun kota Pintar, menjadi sulit untuk merencanakannya dengan cara yang benar. Merenovasi tengara atau membuat perubahan apa pun akan menghabiskan banyak biaya, yang pada akhirnya mungkin akan sia-sia. Analisis data dapat digunakan dalam kasus seperti itu. Dengan analitik data, akan menjadi lebih mudah untuk mengarahkan uang pajak dengan cara yang hemat biaya untuk membangun infrastruktur yang tepat dan mengurangi pengeluaran.
8. Interaksi dengan pelanggan
Dalam asuransi, harus ada hubungan yang sehat antara penangan klaim dan pelanggan. Oleh karena itu, untuk meningkatkan layanan mereka, banyak perusahaan asuransi sering menggunakan survei pelanggan untuk mengumpulkan data. Karena perusahaan asuransi menargetkan kelompok orang yang beragam, setiap demografi memiliki preferensi sendiri dalam hal komunikasi.
Analisis data dapat membantu dalam memusatkan perhatian pada preferensi tertentu. Sebagai contoh, sebuah penelitian menunjukkan bahwa pelanggan modern lebih memilih komunikasi melalui media sosial atau saluran online, sedangkan demografi yang lebih tua lebih memilih komunikasi melalui telepon.
9. Perencanaan kota
Salah satu disiplin ilmu yang belum dimanfaatkan di mana analisis data benar-benar dapat berkembang adalah perencanaan kota. Sementara banyak perencana kota mungkin ragu-ragu menggunakan analisis data untuk kepentingan mereka, itu hanya menghasilkan kemacetan kota yang salah. Menggunakan analisis data akan membantu dalam meningkatkan aksesibilitas dan meminimalkan kelebihan beban di kota.
Secara keseluruhan, ini akan menghasilkan lebih banyak efisiensi dalam proses perencanaan. Mendirikan bangunan di tempat yang sesuai saja tidak akan memberikan manfaat keseluruhan bagi kota karena dapat membahayakan tetangga atau lalu lintas di daerah tersebut. Dengan menggunakan analitik data dan pemodelan, akan mudah untuk memprediksi hasil dari penempatan bangunan dalam situasi tertentu dan oleh karena itu, buat rencana yang sesuai.
10. Kesehatan
Sementara obat-obatan telah berkembang jauh sejak zaman kuno dan terus meningkat, itu tetap menjadi urusan yang mahal. Banyak rumah sakit berjuang dengan tekanan biaya yang datang dengan perawatan kesehatan modern, yang meliputi penggunaan mesin canggih, obat-obatan, dll.
Namun sekarang, dengan bantuan aplikasi analitik data, fasilitas kesehatan dapat melacak perawatan pasien dan alur pasien serta bagaimana peralatan digunakan di rumah sakit. Diperkirakan bahwa akan ada peningkatan efisiensi 1% yang dicapai jika analitik data menjadi bagian integral dari perawatan kesehatan, yang akan menghasilkan lebih dari $63 miliar dalam layanan perawatan kesehatan. Baca lebih lanjut tentang aplikasi big data di industri heatlhcare.
11. Untuk Bepergian
Jika Anda pernah berpikir bepergian itu merepotkan, maka analisis data ada di sini untuk menyelamatkan Anda. Analisis data dapat menggunakan data yang menunjukkan keinginan dan preferensi pelanggan yang berbeda dari media sosial dan membantu dalam mengoptimalkan pengalaman membeli wisatawan. Ini juga akan membantu perusahaan menyesuaikan paket dan penawaran mereka sendiri dan karenanya meningkatkan rekomendasi perjalanan yang lebih dipersonalisasi dengan data bantuan yang dikumpulkan dari media sosial.
Baca: Gaji Insinyur Analisis Data di India
12. Mengelola Energi
Banyak perusahaan yang terlibat dengan manajemen energi menggunakan aplikasi analitik data untuk membantu mereka di berbagai bidang seperti manajemen jaringan cerdas, optimalisasi energi, distribusi energi, dan pembangunan otomatisasi untuk perusahaan berbasis utilitas lainnya. Bagaimana analisis data membantu di sini?
Yah, ini membantu dengan berfokus pada pengendalian dan pemantauan kru pengiriman, perangkat jaringan, dan manajemen pemadaman layanan. Karena utilitas mengintegrasikan sekitar jutaan titik data dalam kinerja jaringan, para insinyur dapat menggunakan analitik data untuk membantu mereka memantau seluruh jaringan.
13. Pencarian internet
Saat Anda menggunakan Google, Anda menggunakan salah satu dari banyak aplikasi analisis data yang digunakan oleh perusahaan. Sebagian besar mesin pencari seperti Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo, dll. menggunakan analisis data. Mesin telusur ini menggunakan algoritme yang berbeda untuk memberikan hasil terbaik untuk kueri penelusuran, dan mereka melakukannya dalam beberapa milidetik. Google dikatakan memproses sekitar 20 petabyte data setiap hari.
14. Iklan digital
Analisis data juga telah merevolusi periklanan digital. Billboard digital di kota-kota serta spanduk di situs web, yaitu, sebagian besar sumber iklan saat ini menggunakan analisis data menggunakan algoritma data. Ini adalah salah satu alasan mengapa iklan digital mendapatkan lebih banyak CTR daripada teknik periklanan tradisional. Target iklan digital saat ini difokuskan pada analisis perilaku masa lalu pengguna.
Membungkus
Jelas bahwa aplikasi analitik data mengambil langkah besar di hampir semua jalan di seluruh dunia. Jika kita mampu memahami data dan menganalisisnya, ini dapat sangat membantu dalam meningkatkan efisiensi kerja kita secara keseluruhan. Namun, penyalahgunaan atau penggunaan data yang tidak efisien dapat menyebabkan beberapa masalah dan menyebabkan penurunan produktivitas secara keseluruhan.
Jadi, penting bagi ilmuwan data untuk mengetahui cara menggunakan data secara efisien dan terlibat dalam aplikasi analisis data yang tepat. Jika digunakan dengan cara yang benar, analitik data dapat membawa dampak positif yang besar pada masyarakat kita dan dunia pada umumnya dan meningkatkan produktivitas keseluruhan sektor tertentu.
Jika Anda ingin mendapatkan pengetahuan praktis dengan menghadiri lokakarya langsung, Satu lawan satu dengan pakar industri, 7+ studi kasus dan proyek, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B dalam program Ilmu Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja. Anda juga dapat memeriksa Program Ilmu Data kami yang lain
