Datafication : Pengertian, Tujuan, dan Jenis Aplikasi

di era industri yang kian maju seperti di tahun 2022 sekarang, akronim dari Business Intelligence (BI) pun juga menjadi semakin penting karena telah diperluas untuk mencakup aplikasi, tools dan praktik terbaik yang diperlukan untuk ilmu data.

Meningkatnya ketersediaan big data biasanya ditandai dengan 3Vs, termasuk Volume, Velocity, dan Variety. Analytics untuk big data mengikat ujung yang longgar tentang rutinitas dan kebiasaan. 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).

Pengertian Datafication

Datafication 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.

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 dirangkum 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.

Ini semua tentunya terjadi karena teknologi terbaru yang digunakan telah memungkinkan banyak cara baru untuk “memperbarui” aktivitas sehari-hari dan dasar kami.

Tujuan Datafication serta Manfaatnya

Dari olahraga hingga keuangan dan dari hiburan hingga perawatan kesehatan, segala sesuatu di sekitar 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.

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 untuk 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.

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.

Jenis Aplikasi Datafication

Datafication bukan lagi sekadar kata kunci karena banyak aplikasi, implementasi, atau penerapannya di berbagai industri seperti di bawah ini :

1. Manajemen Sumber Daya Manusia (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.

2. Pengelolaan Hubungan Pelanggan

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.

Datafication memungkinkan perusahaan mengumpulkan data berdasarkan nada dan bahasa yang digunakan pelanggan potensial dalam panggilan telepon, e-mail, dan media sosial.

3. Perumahan Komersial

Datafikasi juga terbukti bermanfaat bagi mereka yang berada di industri real estat, terutama di real estate komersial. Perusahaan real estate 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.

4. 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.

Contoh Datafication

Secara proses contoh datafikasi yang berkaitan dengan media sosial dan komunikasi meliputi :

• Bagaimana Twitter “mendata” pemikiran yang menyimpang atau datafikasi SDM oleh LinkedIn.
• Penyalahgunaan data Facebook dalam skandal Cambridge Analytica.
• Transformasi Netflix dari layanan penyewaan disk berbasis pesanan melalui pos menjadi pusat hiburan online.

Secara detail, adapun beberapa macam-macam contoh dari datafication di dunia nyata yang harus diketahui adalah sebagai berikut :

1. Netflix

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.

2. Vinted

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.

Cara Datafy atau Mendatafikasi Bisnis

Terkait penerapannya sendiri, berikut adalah beberapa cara untuk berhasil untuk datafy atau mendatafikasi bisnis :

• Gunakan teknologi yang tepat

Dapat mulai mendata bisnis dengan mengintegrasikan bisnis ke dalam Internet of Things (IoT). Hal itu berarti memiliki teknologi yang tepat, seperti perangkat seluler, perangkat yang dapat dikenakan, suar Bluetooth, dan asisten suara, pada tempatnya.

• Gunakan platform yang tepat

Setelah memiliki infrastruktur, pilih platform yang tepat yang memungkinkan mengekstrak data secara efektif. Platform itu harus menghasilkan data yang dibutuhkan untuk penelitian. Itu juga harus dapat mengubah sejumlah besar data online menjadi informasi terstruktur dan dapat dibaca mesin. Platform yang tepat akan memberi alat yang tepat untuk memantau dan menganalisis tren guna meningkatkan proses pengambilan keputusan.

• Bangun dengan cara yang terpusat

Seperti konsep yang ada dalam web3 bekerja dengan semua data yang tersedia adalah satu-satunya cara untuk membuat datafication berfungsi. Dengan demikian memerlukan satu repositori yang dapat diakses oleh semua orang di organisasi.