BigBox sebagai Produk Telkom yang Bisa Meningkatkan Taraf Hidup Masyarakat Indonesia
Suatu hari, seorang dermawan ingin mengadakan acara di sebuah panti. Ia ingin mendermakan sebagian rejekinya dan membuat anak-anak di panti asuhan itu bahagia. Tetapi, Ia bingung apa yang harus dilakukan supaya apa yang Ia berikan sesuai dengan kebutuhan anak-anak tersebut.
Maka, dilakukanlah pendataan terhadap para penghuni panti. Mulai dari usia, gender, hobi dan lain-lain, sehingga Sang Dermawan ini bisa membuat acara yang sesuai dengan selera dan kebutuhan anak-anak asuh panti. Mulai dari perlombaan yang akan diselenggarakan, pengisi acara di panggung hiburan, hingga pesta makan bersama begitupun hadiah-hadiah.
Ilustrasi di atas, hanya contoh kecil implementasi data. Dalam konteks yang lebih luas, kamu bisa membayangkan bagaimana negara kita mengelola data yang luar biasa besar dari Sabang sampai Merauke. Di sinilah peran Big Data Analytics memegang peranan penting.
Big Data Analytics sendiri merupakan pengelolaan data dalam jumlah besar yang biasanya dilihat dari kapasitas memori digital.
Sebelum memasuki era digital, analisa data dilakukan secara manual atau semi manual. Hal ini bisa memakan waktu yang sangat lama dan memberikan dampak pada pengambilan keputusan/kebijakan yang tidak bisa cepat, bahkan bisa jadi sudah tidak relevan. Di samping itu, biaya yang dikeluarkan pun tak kalah besar, karena hanya perusahaan besar saja yang mampu membayar tenaga riset dan pengumpul data untuk melakukan analisa data besar.
Lain hal dengan sekarang, data-data bisa diproses berkali-kali lipat lebih cepat dengan teknologi Artificial Intelligence (AI), seperti yang kita bahas di artikel sebelumnya. Dalam artikel tersebut menjelaskan, bagaimana Pertamina memiliki dashboard untuk melihat stok di suatu wilayah hanya dengan 3 menit saja dari yang sebelumnya butuh waktu 2–3 jam.
Dalam bisnis logistik, Big Data mampu melakukan analisa perilaku konsumen seperti penerapan dalam operasional dan bisnis, diantaranya Route Optimization, yaitu membantu perusahaan logistik untuk menentukan rute optimal dalam proses inbound dan outbound, bahkan hingga memprediksi kebutuhan di suatu lokasi.
Cara kerjanya dengan koneksikan data logistik di setiap titik untuk dapat diintegrasikan, kemudian diproses oleh Big Data yang selanjutnya dibuat model data dengan menggunakan Machine Learning untuk menghasilkan analisa optimasi rute tercepat, perencanaan rute, rute efektif dan lainnya yang kemudian dapat ditampilkan dalam bentuk dashboard.
Selanjutnya yang kedua, Social Media Analytics yaitu membantu perusahaan menilai tingkat engagement pelanggan perusahaan logistik, dilihat dari sentimen, tren, popularitas menggunakan insight perbincangan pelanggan di sosial media.
Sementara untuk membantu mengetahui perilaku konsumen, Big Data mampu melakukan; Customer Profiling dan Customer Behaviour. Ketika profil konsumen sudah diketahui, hal tersebut membantu perusahaan dalam menghasilkan gambaran profil dan karakteristik dari pelanggan secara 360 derajat, sehingga mempermudah dalam membuat penawaran produk ataupun servis yang sesuai dengan profil pelanggan tersebut. Jelas, setelahnya mampu meningkatkan engagement terhadap perusahaan secara signifikat.
Gambaran kerjanya adalah dengan mengintegrasikan data pelanggan baik dari divisi marketing, IT, financial, media sosial dan data lainnya. Kemudian diproses oleh Big Data untuk selanjutnya dibuat model data dengan menggunakan Machine Learning untuk menghasilkan gambaran profil seperti usia, gender, daya beli, price sensitive dan lainnya.
Sedangkan Customer Behavoiur membantu perusahaan dalam mengetahui kebiasaan dari pelanggan dalam memilih, mengakses produk, membeli, menggunakan produk dan layanan, sehingga dapat dilakukan evaluasi guna memenuhi kebutuhan dan keinginan dari pelanggan.
BigBox dihadirkan Leap Telkom untuk menjadi solusi atas semua tantangan di atas. Bigbox merupakan brand yang menyediakan platform solusi End-to-End Big Data yang mampu membantu mentransformasi dan mengintegrasi data yang kompleks menjadi nilai yang disesuaikan dengan kebutuhan operasional dan bisnis perusahaan.
Berdasarkan spesifikasinya, BigBox dapat menjadi solusi bagi permasalahan yang ada di Indonesia. Antara lain, lokasi data yang tersebar, format data yang berbeda-beda, data yang saling tumpang tindih antar instansi, proses menghubungkan dan penyeragaman data yang sulit, implementasi lambat dan seringkali mengubah sistem existing, data yang masih manual, kemudian tools yang tersedia tidak memadai dan tidak lengkap, sulit mengelola tim dan infrastruktur, serta faktor keamaan, privasi dan regulasi pemerintah.
BigBox telah memberikan dampak positif kepada internal perusahaan dalam pengimplementasian teknologi Big Data. Ini secara langsung terukur lewat peningkatan tingkat akurasi, transparansi, cepat dalam pengambilan keputusan, mampu mengurangi fraud/loss, peningkatan pendapatan, cost efficiency, inovasi bisnis baru dan lainnya.
Secara tidak langsung, hal-hal tersebut akan berdampak pula kepada pelanggan dan masyarakat lebih luas seperti penurunan biaya pelanggan, kecepatan respon keluhan, keterbukaan informasi, terbukanya lapangan pekerjaan yang berdampak pada kesejahteraan masyarakat.
Untuk informasi selengkapnya mengenai Bigbox, kunjungi website Leap sekarang juga yaa.
