Mahadata

Virtualisasi data

Virtualisasi data adalah pendekatan untuk menyatukan data dari berbagai sumber dalam satu lapisan sehingga aplikasi, alat pelaporan, dan pengguna akhir dapat mengakses data tanpa memerlukan detail tentang sumber asli, lokasi, dan struktur data.

Python

Python merupakan bahasa pemrograman multiguna yang bersifat interpreter, berorientasi pada obyek dan dapat dioperasikan pada semua sistem operasi seperti Linux, Windows, Mac, dan lainnya. Python dibuat oleh seorang keturunan Belanda yang bernama Guido van Rossum. Tujuan utama python adalah lebih memusatkan pada keterbacaan kode dalam memahami sintaks, dimana sintaks tersebut berfungsi untuk mempermudah dan mempercepat pemrogram dalam proses pengkodeannya dibandingkan Java atau C++.
Pada pengaplikasian python, terdapat banyak fungsi built-in (bawaan). Misalnya pada python 3.6 yang memiliki 68 fungsi built-in seperti abs(), all(), any(), ascii(), bin(), dan lainnya yang dapat memudahkan penggunanya dalam menyelesaikan suatu pekerjaan.
Dengan menggunakan python, para pengguna dapat melakukan pemuatan kembali secara dinamis seperti merubah, mengkontruksi, dan memodifikasi tanpa menghentikan modul python, dapat melakukan kompilasi untuk portable kode byte yang berdampak pada peningkatan kecepatan eksekusi dan menjaga kode sumber, dan juga dapat mengatur memori otomatis yaitu kumpulan memori yang kotor sehingga dapat mencegah pencacatan kode.

Netlytic

Netlytic adalah sebuah aplikasi berbasis web penganalisis teks berbasis cloud dan visualisasi jaringan sosial. Netlytic secara otomatis dapat meringkas volume teks yang besar dan menemukan serta memvisualisasikan jaringan sosial dari percakapan pada situs media sosial seperti Twitter, Youtube, komentar blog, forum online, dan obrolan. Netlytic dirancang untuk membantu peneliti dan yang lainnya memahami operasi grup online, dan menemukan bagaimana informasi mengalir dalam jaringan.

NiFi

Apache NiFi yang merupakan kepanjangan dari NiagaraFiles adalah sebuah proyek perangkat lunak dari Apache Software Foundation. Program ini di rancang untuk mengotomatisasi aliran data antara sistem perangkat lunak. Aliran data yang dimaksud disini yaitu aliran informasi otomatis yang terkelola antar sistem. Pola masalah ini sudah ada sejak perusahaan memiliki beberapa sistem, dimana ada sistem yang mengambil data dan ada sistem yang menggunakan data. Masalah dan pola solusi ini telah di diskusikan dan diartikulasikan menjadi sebuah bentuk yang komprehensif dan mudah dikonsumsi dalam Pola Integrasi Perusahaan (Enterprise Integration Patterns).

Bidang Bisnis

Salah satu kelebihan dari Gephi sebagai pengananalisis jaringan sosial adalah kemudahan dalam penggunaannya. Tidak perlu kemampuan khusus untuk mengoperasikannya. Anda hanya perlu memasukkan data jaringan sosial ke Gephi dan menggunakan beberapa algoritma yang telah disediakan dalam Gephi. Anda dapat melihat jaringan yang terhubung dengan pengelompokkannya dalam bentuk visual untuk kemudian dianalisis agar mendapatkan beberapa implikasi bisnis penting.
Saat ini sosial media merupakan sebuah tempat yang sangat powerful untuk mempromosikan sebuah brand atau produk. Hampir setiap brand hadir dalam media sosial terutama pada Facebook, Twitter, dan Instagram. Karena situs media sosial tersebut memiliki sangat banyak pengguna yang akan menganalisis performa brand yang hadir pada media sosial. Melalui Gephi, seseorang dapat menganalisis koneksinya di media sosial dan dapat dengan mudah menemukan implikasi bisnis seperti targeting, posisitioning, dan lain-lain berdasarkan kluster yang terbentuk pada Gephi.
Salah satu impikasi pemasaran yang paling penting dari visualisasi jaringan Gephi adalah targeting. Anda akan dengat sangat mudah menemukan demografi masyarakat atau kelompok dan kemudian mengambil keputusan targeting dan positioning dari sebuah brand.

Bidang Pariwisata

Big data saat ini merupakan alat perang terbaik untuk terus menjadi nomor satu di podium industri pariwisata baik secara lokal maupun internasional, dengan peningkatan layanan dan ditunjang dengan kemampuan beradaptasi secara maksimum untuk kebutuhan para pengunjung tempat pariwisata yang ada. Jejaring sosial dan portal pariwisata baru yang mengandalkan kolaborasi pengguna telah menjadi salah satu referensi utama ketika mengavaluasi atau merencanakan perjalanan. Big Data dapat menjadi sumber inovasi bagi organisasi pariwisata dan industri pada umumnya. Potensi yang dimiliki dalam industri pariwisata sangat besar dan perusahaan tidak boleh meremehkan pentingnya big data.
Dengan pendekatan yang tepat, industri pariwisata dapat belajar banyak tentang preferensi konsumen dan menggunakan informasi dan wawasan ini untuk membangun hubungan dengan pelancong pada waktu yang tepat sangatlah penting. Tanpa informasi yang tepat dan pendekatan penargetan yang sangat baik, iklan tidakakan menghasilkan konversi apapun dan tidak akan ada ROI. Perjalanan adalah industri yang serba cepat, yang benar benar mendorong kebutuhan untuk analisis data yang cepat dan keputusan cepat. Di bidang pariwisata, tuntutan apapun perlu ditangani secara instan agar tetap relevan bagi wisatawan, yang membuat big data menjadi sangat penting.
Jejaring sosial dan portal pariwisata baru yang mengandalkan kolaborasi pengguna telah menjadi salah satu referensi utama ketika mengevaluasi atau merencanakan perjalanan. Sangat penting untuk memantau semua pendapat dan pengalaman yang ditinggalkan wisatawan seperti sidik jari digital, dan karena itu, alat yang tepat diperlukan. Tidak ada keraguan tentang pentingnya menganalisis reputasi yang dibuat secara spontan di jejaring sosial atau di portal pariwisata tertentu karena disamping itu, pendapat pengguna dikondisikan oleh orang lain dan terlebih lagi, pengguna memiliki pengaruh sosial atau bertindak dalam lingkungan yang dekat.
Teknik analisis sentiman adalah salah satu tugas khas pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), yang mengelola deteksi komentar positif, negatif dan netral yang ditulis dalam bahasa alami dengan tingkat keandalan yang tinggi. Emosi, opini dan perasaan ini diekstraksi dari konten yang dituangkan oleh pengunjung dan pengguna ke jaringan sosial dan platform analisis wisata. Prosedur ini dilakukan secara otomatis melalui mesin analisis sentimen. Pada dasarnya, ada dua model NLP: Linguistik, berdasarkan grammar, dan probabilitas, berdasarkan data. Dalam model linguistik, ada tingkat kedalaman yang berbeda. Dalam analisis leksikal, mesin mencapai tingkat yang lebih dangkal, mengklasifikasikan sebagai positif atau negatif sesuai dengan kata-kata umum seperti hebat, mengerikan, dll. Ada analisis yang lebih mendalam dalam memahami arti kata-kata menggunakan morfologi, sintaksis atau kontekstual informasi.
Dalam analisis yang lebih kompleks ini, dapat mengambil data melalui media sosial seperti instagram, twitter, dll dengan mengambil konten tulisan opini yang telah dibuat oleh pengguna, menggunakan analisis ini mesin akan mengolah model yang dapat mengenali struktur teks positif dengan kata-kata negatif atau mengenali penggunaan idiomatik dan kata-kata berbentuk sarkasme. Analisis lebih mendalam ini, tanpa diragukan lagi, merupakan revolusi bagi industri pariwisata, berkat ini diproses informasi, dapat memberdayakan dan meningkatkan layanannya secara maksimal karena mengetahui bagaimana persepsi dan opini masyarakat akan suatu hal, sudah sesuai ekspektasi dan perencanaan pemasaran atau masih dianggap belum memuaskan.
Pada tahun 2016, sudah tahun ketujuh berturut-turut hasil analisis data wisata di Amerika menunjukan bahwa jumlah kedatangan wisatawan internasional (pengunjung satu malam) tumbuh sebesar 3,9% dan mencapai total 1.235 juta di seluruh dunia. Data ini menyoroti dampak industri pariwisata terhadap ekonomi global.
Perusahaan di sektor pariwisata sudah banyak yang sadar akan peran big data jika ingin menjadi pemimpin di pasar, banyak yang sudah menjadi perusahan dengan ideologi data-driven. Itulah mengapa mereka mengakui Big Data sebagai senjata terbaik untuk terus berada di garis depan pariwisata internasional.