Mahadata
Mengetahui bahwa perkembangan penggunaan "Big Data" sudah sangat pesat dan kesadaran masyarakat dunia terhadap efektivitas penggunakan "big data" dalam aktifitasnya sehari hari juga merambah pada dunia kesehatan, yaitu dunia kedokteran. Dalam industri kesehatan digital, "big data" menggunakan teknik "data science" untuk menangkap dan menganalisis data yang sangat besar dan kompleks untuk memberikan dampak positif bagi hasil perawatan pasien dan mengoptimalkan proses bisnis.
Meskipun istilah "big data" merujuk pada volume data, itu bukanlah permasalahan utama karena "big data" juga dapat merujuk pada tingkat teknologi yang dibutuhkan organisasi untuk menangani dan fasilitas yang dibutuhkan untuk menyimpannya. Industri kesehatan menghasilkan data klinis, finansial, administratif dan genom yang sangat besar sehingga memerlukan teknik "big data" untuk membantu mengorganisirnya.
Pada tahun 2009, terdapat sebuah penelitian "big data" pada bidang kesehatan yaitu mengenai interaksi jaringan protein dalam melakukan prediksi kanker payudara menggunakan metode "Dynamic Network Analysis". Pada penelitian dijelaskan bagaimana evolusi kelas-kelas yang terbentuk dari interaksi antar cell dalam tubuh sehingga bisa mendapatkan polarisasi pembentukan sel kanker payudara. Perangkat lunak
Gephi dapat dimanfaatkan untuk menganalisis hal yang serupa dengan visualisasi yang bisa ditampilkan menggunakan perangkat lunak tersebut.
Secara umum, penggunaan "big data" dalam bidang kesehatan akan mengarah kepada 6 kategori informasi, yaitu:"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 analisa data wisata di Amerika menunjukan bahwa jumlah kedatangan wisatawan internasional (pengunjung satu malam) tumbuh sebesar 3.9% dan mencapai total 1235 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.