Memahami Pengertian dari Datafication, Apa itu Datafikasi? Sejarah, Tujuan, Manfaat, Jenis Aplikasi, Macam-Macam Contoh, Cara, dan Kenapa itu Penting dalam Bisnis!
Oke, sebelumnya, perlu Kami terangkan bahwa istilah datafikasi ini sebenarnya merupakan proses pembuatan akal yang didorong oleh teknologi informasi (silahkan baca pengertian dari kata teknologi informasi secara lengkap di sini).
Sekarang ini, di era industri yang kian maju seperti di tahun 2024 sekarang, akronim dari Business Intelligence (BI) pun juga menjadi semakin penting karena telah diperluas untuk mencakup aplikasi, tools (alat), dan praktik terbaik yang diperlukan untuk ilmu data.
Meningkatnya ketersediaan big data biasanya ditandai dengan 3Vs, termasuk Volume, Velocity, dan Variety.
Benar! Analytics untuk big data (baca pembahasan arti dari big data di sini) mengikat ujung yang longgar tentang rutinitas dan kebiasaan kita semua.
Semakin banyak perusahaan yang bekerja di sekitar paradigma baru untuk lebih memahami perilaku pengguna mereka untuk menawarkan pengalaman yang jauh lebih personal.
Datafikasi bergantung pada tingkat yang signifikan dalam pembelajaran mesin atau yang dikenal dengan sebutan Machine Learning (ML).
Baik, berkenaan akan hal tersebutlah, dalam postingan kali ini, Kami akan membahas secara lengkap dan lebih detail terkait apa itu pengertian datafication, seperti apa sejarah, tujuan, implementasi, contoh, serta kenapa itu penting, khususnya dalam bidang teknologi bisnis.
Langsung saja, mari kita simak ulasannya berikut di bawah ini.
Berarti datafikasi (dalam bahasa Indonesia) memang belum memiliki definisi atau lebih tepatnya belum menemukan kata tersebut dalam kamus, walaupun secara bahasa, istilah datafication adalah proses pembuatan format terkuantifikasi atau yang sering kita kenal dengan sebutan data (baca pengertian dari apa itu data di sini).
Istilah "datafication" diperkenalkan oleh para ahli atau pakar yang bernama Kenneth Cukier dan Victor Mayer-Schöenberger untuk merujuk pada transformasi proses yang tidak terlihat menjadi data yang dapat digunakan perusahaan untuk mengoptimalkan bisnis mereka.
Selain itu, berdasarkan dari yang Kami rangkum dari sumber Situs Datasciencecentral, ini adalah tentang mengambil proses atau aktivitas yang sebelumnya tidak terlihat dan mengubahnya menjadi data, yang dapat dipantau, dilacak, dianalisis, dan dioptimalkan.
Benar! Ini semua tentunya terjadi karea teknologi terbaru yang kita gunakan telah memungkinkan banyak cara baru untuk "memperbarui" aktivitas sehari-hari dan dasar kami.
Datafikasi mengubah banyak aspek kehidupan kita menjadi data.
Dalam lingkup ilmu data, datafication atau datafikasi adalah konsep yang berdiri di atas dematerialisasi, pencairan dan pemadatan.
Dematerialisasi adalah kemampuan untuk memisahkan informasi dari dunia fisik, setelah didematerialisasi, sepotong informasi tersebut dapat dimanipulasi sehingga memungkinkan sumber daya untuk dipisahkan dan digabungkan kembali yang merupakan pencairan (liquification).
Kepadatan (density) adalah hasil dari proses penciptaan nilai dengan kombinasi sumber daya.
Sejak tahun 2013, datafikasi dikaitkan dengan analisis kehidupan kita yang ditangkap melalui data dan analisis prediktif.
Terkait itu, sense-making adalah proses menggunakan teknologi untuk mengidentifikasi dan mengatur ingatan dan kebiasaan menjadi penjelasan yang masuk akal.
Ada beberapa tantangan menarik di luar BI yang biasanya didefinisikan di dalam dan di sekitarnya, dan untuk sense-making atau pembuatan rasa dapat didekati dalam 3 (tiga) tahap termasuk:
Yup! Data yang diperoleh dari perangkat seluler dan media sosial dapat mengidentifikasi karakteristik spesifik seseorang.
Ini dapat menggantikan tes kepribadian yang berbeda yang secara tradisional mengukur kekuatan analitis.
Oke, jadi apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan datafikasi itu?
Seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, istilah ini lebih dikenal dengan sebutan datafication secara global.
Datafikasi mengacu pada alat, teknologi, dan proses kolektif yang digunakan untuk mengubah organisasi menjadi perusahaan berbasis data.
Kata kunci ini menggambarkan tren organisasi dalam mendefinisikan kunci operasi bisnis inti melalui ketergantungan global pada data dan infrastruktur terkait.
Terkait cara atau praktiknya datafication juga dikenal sebagai datafy.
Lalu, untuk bisnis, organisasi, atau perusahaan yang menerapkan datafication dikatakan datafied.
Datafikasi, setelah mengonversi proses menjadi data, proses tersebut dapat dilacak, dipantau, dan dioptimalkan.
Bahkan jika data tidak digunakan, bisnis masih dapat memperoleh data dalam jumlah besar, menyimpannya, dan kemudian memutuskan bagaimana mereka akan menggunakannya
Menyimpan data untuk penggunaan di masa mendatang mirip dengan konsep "dark data", yaitu data yang selama ini diabaikan karena keterbatasan teknologi.
Menurut situs oleh para pakar dan ahli Gartner, mereka mendefinisikan "data gelap atau dark data" itu sebagai informasi yang dikumpulkan, diproses, dan disimpan oleh organisasi selama aktivitas bisnis reguler, tetapi umumnya gagal digunakan untuk tujuan lain (sebagai contoh misalnya, analitik, hubungan bisnis, dan monetisasi langsung).
Banyak teknologi baru yang sudah dapat memungkinkan banyak cara baru untuk "memperbaiki" aktivitas normal kita:
Agar kita dapat lebih memahami apa itu pengertian datafication, maka pastinya kita juga harus mengenal beberapa hal terkait sejarah awal dari istilah datafikasi ini.
Ya! Datafication adalah kata kunci dari beberapa tahun terakhir, yang digunakan secara aktif di sepanjang industri big data.
Sejujurnya, jika Anda mencari istilah "datafication" di internet, Anda mungkin tidak akan menemukan banyak informasi relatif tentangnya, namun itu adalah kata yang sering kita dengar akhir-akhir ini.
Terlebih, setelah menganalisis topik itu sendiri, saya dapat mengatakan bahwa banyak dari kita memahami arti istilah tersebut, tetapi mungkin menamakannya dengan cara lain.
Menurut publikasi paper tentang datafikasi atau datafication, istilah "datafikasi" diperkenalkan dalam tinjauan 2013 tentang proses "data besar" di seluruh bisnis dan ilmu sosial (Mayer-Schönberger dan Cukier, 2013, di bab 5).
Mendata suatu fenomena berarti memasukkannya ke dalam bentuk terkuantifikasi sehingga itu dapat ditabulasi dan dianalisis.
Ini melibatkan lebih dari sekadar mengubah materi simbolik menjadi bentuk digital, karena datafikasi, bukan digitalisasi, yang membuat teks dapat diindeks dan dengan demikian dapat dicari.
Melalui proses ini, domain besar kehidupan manusia menjadi rentan untuk diproses melalui bentuk analisis yang dapat diotomatisasi dalam skala besar.
Dinamika yang mendorong datafikasi sebagai proses sosial kemudian menjadi nyata dorongan untuk me-render perilaku manusia ke dalam bentuk yang dapat dianalisis dalam proses yang dalam tinjauan tersebut di atas sudah disebut datafikasi dari segala sesuatu.
Setelah kita mengetahui apa pengertian dan sejarah dari datafication, juga merupakan hal yang penting bagi Kami di sini untuk menerangkan terkait tujuan dan manfaatnya.
Yup! Dari olahraga hingga keuangan dan dari hiburan hingga perawatan kesehatan, segala sesuatu di sekitar kita berubah ke dalam data.
Sebagai contoh misalnya, kita membuat data setiap kali kita berbicara di telepon, SMS, tweet, e-mail, penggunaan Facebook, tonton video, tarik uang dari ATM, gunakan kartu kredit, atau bahkan berjalan melewati kamera keamanan.
Benar! Pengertiannya berbeda dengan digitalisasi, namun faktanya, datafikasi jauh lebih luas daripada digitalisasi.
Jumlah data astronomis ini memiliki informasi tentang identitas kita dan perilaku yang ada.
Terkait tujuan utamanya, datafikasi membantu kita memahami dunia dengan cara yang belum pernah dilakukan sebelumnya.
Terlebih, karena teknologi sekarang sudah tersedia untuk mencerna, menyimpan, memproses, dan memvisualisasikan data tersebut.
Banyak bisnis, organisasi, atau perusahaan yang sekarang ini menggunakannya untuk mendapatkan keuntungan.
Sebagai contoh misalnya pemasar menganalisis data Facebook dan Twitter untuk menentukan dan memprediksi penjualan.
Ya! Perusahaan dari semua sektor dan ukuran sudah mulai menyadari manfaat besar data dan analitiknya, serta mereka mulai meningkatkan kemampuan mereka untuk mengumpulkan dan menganalisis data.
Selain membahas tentang pengertian datafication, dalam subbagian postingan ini Kami juga akan membahas beberapa hal terkait aplikasi, implementasi, atau penerapan dari datafikasi.
Well, datafikasi bukan lagi sekadar kata kunci karena banyak aplikasi, implementasi, atau penerapannya di berbagai industri seperti di bawah ini.
Jenis aplikasinya yang pertama yaitu seperti di bidang manajemen sumber daya manusia atau SDM.
Perusahaan dapat mengumpulkan data dari ponsel, media sosial, dan aplikasi untuk mengidentifikasi talenta potensial dan menganalisis karakteristik mereka, termasuk kepribadian dan profil pengambilan risiko mereka.
Daripada membuat pelamar mengikuti tes kepribadian, datafikasi dapat mengukur pemikiran analitis untuk melihat apakah kandidat cocok dengan budaya dan peran perusahaan yang mereka lamar.
Datafikasi dapat mengarah pada pengembangan ukuran kepribadian baru yang dapat digunakan oleh perekrut.
Jenis aplikasi, implementasi, atau penerapannya yang ke-2 (dua) yaitu dalam pengelolaan hubungan pelanggan.
Betul, bisnis, organisasi, dan perusahaan yang menggunakan data pelanggan juga mendapat manfaat dari penggunaan alat dan strategi datafikasi untuk memahami klien mereka.
Mereka dapat membuat pemicu yang sesuai yang relevan dengan perilaku dan kepribadian pembelian audiens target mereka.
True! Datafication memungkinkan perusahaan mengumpulkan data berdasarkan nada dan bahasa yang digunakan pelanggan potensial dalam panggilan telepon, e-mail, dan media sosial.
Selanjutnya, aplikasinya adalah seperti dalam perumahan komersial.
Datafikasi juga terbukti bermanfaat bagi mereka yang berada di industri real estat, terutama di real estat komersial.
Perusahaan real estat dapat menggunakan alat dan strategi datafikasi untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang berbagai lokasi.
Dengan demikian, mereka akan tahu apakah properti yang mereka incar ideal untuk klien yang ingin membangun bisnis yang menguntungkan.
Jenis tipe terakhir yang akan Kami jelaskan di sini yaitu termasuk pada bidang penyediaan jasa keuangan.
Memang, mungkin di antara semua industri, sektor jasa keuangan paling diuntungkan dari datafikasi.
Agen asuransi menggunakan datafikasi untuk memahami profil risiko seseorang dan memperbarui model bisnis mereka.
Industri perbankan juga dapat menggunakannya untuk memprediksi kemampuan seseorang dalam membayar pinjaman atau hipotek.
Dengan perkembangannya, jelas bahwa datafikasi bukan lagi sekadar tren, ini telah merevolusi lanskap bisnis.
Oke, sekarang kita sudah memahami apa itu yang dimaksud dengan datafication, sekarang seperti apa contoh nyata dari datafikasi ini?
Yup! Secara proses contoh datafikasi yang berkaitan dengan media sosial dan komunikasi meliputi:
Secara detail, adapun beberapa macam-macam contoh dari datafication di dunia nyata yang harus kalian ketahui adalah sebagai berikut.
Macam contoh dari datafikasi yang pertama adalah Netflix.
Yup! Ini adalah penyedia media streaming Internet berdasarkan permintaan (on-demand) yang beroperasi di lebih dari 40 (empat puluh) negara dengan sekitar 33 (tiga puluh) juta anggota streaming.
Secara historis, operasinya lebih bersifat fisik dengan bisnis intinya dalam penyewaan disk berbasis mail order (DVD dan Blu-ray).
Model operasi Netflix adalah pelanggan membuat dan memelihara antrean (daftar terurut) konten media yang ingin mereka sewa (sebagai contoh misalnya, film).
Dengan teknologi streaming Netflix saat ini, mereka dapat mengumpulkan data berdasarkan apa yang sebelumnya ditonton konsumen untuk memprediksi apa yang akan mereka tonton di masa mendatang, dan dapat menyarankan judul yang dipilih secara pribadi untuk mereka.
Dengan menggunakan data berskala luas, Netflix dapat mengumpulkan informasi tentang acara dan film apa yang paling populer, siapa yang menonton apa, dan mampu menjaga konten mereka tetap mutakhir dan relevan dengan apa yang ingin dilihat penonton.
Startup mode teknologi Vinted yang memutuskan untuk menyesuaikan pengalaman orientasi pelanggan awalnya dengan menggunakan data iklan.
Perusahaan melacak puluhan sumber iklan dan kinerja setiap materi iklan yang ditampilkan.
Dengan menyalurkan data, seperti gambar produk dan pesan yang ditampilkan, dalam iklan kepada pelanggan, Vinted dapat menarik materi iklan yang ditampilkan dan menghasilkan proses orientasi secara dinamis saat pelanggan membuka aplikasi untuk pertama kalinya.
Dengan menciptakan pengalaman dalam aplikasi yang lebih relevan secara kontekstual untuk pelanggan baru, Vinted mampu meningkatkan rasio konversi dan keterlibatan pelanggan mereka sejak awal.
Seperti yang dapat kita lihat di atas, dapat kita pahami betul bahwa datafikasi tentunya dapat memaksumalkan proses bisnis yang ada.
Terkait penerapannya sendiri, berikut adalah beberapa cara untuk berhasil untuk datafy atau mendatafikasi bisnis Anda:
Hmmm, jadi, apa sih sebenarnnya yang membuat masalah datafication atau datafikasi ini menjadi sebuah hal yang penting?
Oke, jika kalian yang sedang membaca postingan Kami di sini, dan kebetulan sedang bertanya terkait pentingnya, maka dapat Kami katakan bahwa kalian berada di tempat yang tepat.
Mengapa? Tentu saja karena di sini Kami akan menerangkan sedikit hal utama tentang pentingnya datafication.
Oke, bisnis, organisasi, atau perusahaan yang ada di mana-mana sekarang ini, hanya dapat mengikuti kemajuan teknologi terbaru jika mereka beralih ke datafikasi.
Perusahaan di seluruh industri dapat menggunakan data untuk meningkatkan banyak proses penting mereka.
Setelah proses ini menjadi terukur, optimasi dapat dicapai dalam sekejap.
Datafikasi memungkinkan bisnis untuk meningkatkan operasi guna meningkatkan produktivitas dan menambah pendapatan mereka.
Di tingkat mikro, ini dapat membantu organisasi menyelesaikan tugas sehari-hari sambil memaksimalkan sumber daya.
Pada tingkat makro, ini dapat merampingkan proses saat ini, memungkinkan pengguna untuk tetap kompetitif.
Baiklah, Kami pikir itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan sementara terkait Pengertian dari Datafication, Apa itu Datafikasi? Sejarah, Tujuan, Manfaat, Jenis Aplikasi, Macam-Macam Contoh, Cara, dan Kenapa itu Penting dalam Bisnis.
Jadi, berdasarkan pembahasan dan penjelasan di atas, dapat kita simpulkan bahwa datafikasi atau datafication adalah tren teknologi saat ini yang bertujuan untuk mengubah sebagian besar aspek bisnis menjadi data terukur yang dapat dilacak, dipantau, dan dianalisis.
Datafikasi, baik itu terkait dalam praktik mendatafikasinya seperti datafy, mereka mengacu pada penggunaan alat dan proses untuk mengubah organisasi menjadi perusahaan yang digerakkan oleh data.
Seperti yang kita ketahui, bisnis, organisasi, dan perusahaan yang maju sangat memerlukan data dan mengekstrak pengetahuan dan informasi untuk melakukan proses bisnis penting.
Sebuah organisasi juga menggunakan data untuk pengambilan keputusan, strategi dan tujuan utama lainnya.
Datafication mensyaratkan bahwa dalam lanskap berorientasi data modern, kelangsungan hidup organisasi bergantung pada kontrol total atas penyimpanan, ekstraksi, manipulasi dan ekstraksi data dan informasi terkait.
Demikianlah ulasan singkat yang dapat Kami ulas kali ini yang membahas mengenai Pengertian dari Datafication, Apa itu Datafikasi? Sejarah, Tujuan, Manfaat, Jenis Aplikasi, Macam-Macam Contoh, Cara, dan Kenapa itu Penting dalam Bisnis.
Semoga tulisan ini dapat berguna dan dapat menambah wawasan kita semua terutama dalam mengetahui istilah-istilah teknologi dalam belajar teknologi informasi, khususnya berkenaan dengan praktik teknologi bisnis.
Silahkan bagikan artikel atau tulisan Kmai di sini jika kalian rasa ini bermanfaat untuk teman, kerabat dan rekan bisnis Anda sekalipun. Sekian dari Saya Rifqi Mulyawan, Terima Kasih.
Bagikan dengan menggunakan tombol di atas.