Bank Mandiri Tahun Ini Alokasikan 132 Miliar Rupiah untuk Pengembangan Big Data

Untuk pemanfaatan teknologi big data yang lebih luas, Bank Mandiri tahun ini telah mengalokasikan dana sebesar $10 juta. Budget ini selanjutnya akan dimanfaatkan untuk membantu proses pendataan nasabah, menganalisis data pelanggan, melihat kebiasaan belanja dan transaksi rutin lainnya. Dengan pemanfaatan big data, cara lama yang hanya mengandalkan slip gaji untuk pemberian kredit kepada nasabah akan ditinggalkan dan sepenuhnya memanfaatkan teknologi untuk menganalisis data nasabah.

“Saat ini big data sudah merubah gaya menjalankan bisnis termasuk di sektor keuangan. Nantinya big data diharapkan dapat membantu dalam hal pemberian pinjaman dan menganalisis sejauh mana resiko dari semua nasabah,” kata Direktur Utama Bank Mandiri Kartika Wirjoatmodjo, seperti dikutip dari Nikkei.

Selain untuk analisis data kredit, Bank Mandiri juga memanfaatkan teknologi big data untuk optimasi promosi produk. Selama ini Bank Mandiri telah bermitra dengan sejumlah layanan e-commerce yang ada di Indonesia terkait dengan pembayaran pelanggan. Dengan semakin besarnya minat masyarakat Indonesia untuk berbelanja online, diharapkan Bank Mandiri bisa menarik lebih banyak data pelanggan mitra e-commerce yang ada.

Masih enggan memberikan pinjaman dana kepada startup

Di kesempatan terpisah, Kartika menyebutkan masih tidak jelasnya pendapatan yang di startup merupakan alasan utama mengapa pihak bank enggan untuk memberikan pinjaman, meskipun saat ini startup makin menjamur di Indonesia.

“Kita lihat bisnis startup itu kadang-kadang udah jalan tapi sales-nya belum jelas, kadang-kadang sales-nya udah ada tapi pendapatannya belum jelas. Jadi penyaluran kredit bank bukan usulan yang tepat,” ujar Kartika kepada Kompas.

Kartika juga menambahkan pihak yang paling tepat untuk memberikan pendanaan kepada startup adalah venture capital, karena selama ini venture capital bukan melihat dari sisi pendapatan namun lebih kepada potensi bisnis startup. Bank Mandiri sendiri telah membentuk Mandiri Capital dengan total dana kelolaan 500 miliar Rupiah untuk berinvestasi di startup fintech.

Saat ini sebagian besar pendanaan yang didapatkan oleh startup Indonesia pada umumnya memang berasal dari venture capital, lokal hingga asing.

Menanggapi hal tersebut, anggota tim penasihat Asosiasi E-commerce Indonesia (idEA) Mahendra Siregar, yang juga mantan Wakil Menteri Perdagangan dan Wakil Menteri Keuangan, mengungkapkan idealnya pemerintah bisa memberikan solusi dan memberikan alternatif lain terkait dengan pendanaan kepada startup dan tidak sepenuhnya hanya mengandalkan venture capital.

Beberapa Jenis Data yang Sering Dimanfaatkan untuk Tentukan Langkah Bisnis

Data adalah salah satu kekuatan bagi bisnis untuk bisa terus memperbaiki kualitas dan berinovasi. Tidak hanya informasi kontak pelanggan yang memungkinkan bisnis terhubung dengan pelanggannya data history dari pelanggan juga bisa menjadi salah satu hal yang membawa bisnis lebih maju. Data-data tersebut bisa menjadi bahan bakar bagi bisnis untuk menentukan langkah inovasi.

Data yang paling mudah dikoleksi dan dimanfaatkan oleh bisnis adalah informasi kontak pelanggan. Dengan informasi ini bisnis bisa dengan mudah untuk menghubungi pelanggan untuk penawaran-penawaran baru dan juga informasi tentang produk. Tidak ada yang bisa menjamin kesetiaan pelanggan. Salah satu cara untuk tetap keep in touch dengan pelanggan adalah terus memberikan mereka informasi mengenai Anda.

Informasi selanjutnya yang bisa disimpan dan dipelajari untuk kemajuan bisnis adalah informasi pembelian dari pelanggan. Informasi ini meliputi semua detil transaksi. Kebiasaan bagaimana pelanggan memutuskan untuk berlangganan, bank apa yang digunakan, kartu kredit apa yang paling sering digunakan dan detil lainnya. Dari detil tersebut bisnis bisa memutuskan untuk menjalin dengan bank dan penyedia kartu kredit untuk menyediakan diskon dan keuntungan lainnya.

Data selanjutnya adalah preferensi pelanggan. Data ini merupakan data kebiasaan pelanggan. Apa pun. Semua informasi mengenai detil apa dan mengapa yang pelangganan lakukan bisa sangat berguna. Selain menentukan ke arah mana bisnis dikembangkan, data ini juga bisa mempermudah kinerja pelayanan pelanggan. Ini bisa memberikan pengalaman pelanggan yang baik bagi bisnis.

Tak kalah penting data yang harus dimiliki oleh bisnis untuk mengembangkan bisnis ke arah yang benar adalah demografi pengguna. Ini sangat penting, terutama untuk kampanye pemasaran sebuah bisnis. Dengan data ini iklan akan tepat sasaran dan bisa memberikan dampak yang baik untuk pertambahan pengguna dan juga bisa berimbas pada kesetiaan pengguna.

Selain informasi mengenai pengguna, data laporan juga penting. Laporan apa pun. Baik itu bulanan, kuartal atau tahunan. Laporan ini mencakup banyak jenis, seperti keuangan, pengguna, pemasaran, feedback dan jenis-jenis laporan lainnya. Data ini akan melengkapi data-data bisnis untuk selanjutnya diteruskan sebagai keputusan oleh pimpinan.

Memang perubahan bisnis tidak terbatas pada data-data yang disebutkan di atas. Setidaknya jenis-jenis data yang disebutkan paling tidak memegang pengaruh yang signifikan bagi perubahan bisnis.

Yang terpenting dalam pengumpulan data, terutama data pribadi pengguna adalah kesepakatan. Pengguna harus setuju untuk memberikan data mereka ke layanan atau bisnis yang dikelola. Ini berkaitan dengan kebijakan privasi dan policy mengenai data pribadi.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

IndiHome Gunakan Big Data untuk Rating Program Televisi yang “Lebih Baik”

Telkom mengabarkan bahwa pihaknya telah berhasil memanfaatkan teknologi big data untuk mengelola sistem rating acara televisi di saluran IndiHome. Layanan televisi kabel berbasis Fiber To The Home (FTTH) ini menggunakan teknologi big data untuk menghasilkan analisis yang lebih komprehensif, sehingga memungkinkan pengiklan menentukan slot yang tepat untuk brand yang ingin disajikan.

“Saat ini terdapat cara baru yang real-time bagaimana menentukan rating dari sebuah program tayangan televisi berdasarkan pilihan penonton. Ini hasil big data, otomatis menentukan rating dari database pelanggan menonton tayangan kesukaannya setipa hari. Ini data nyata, bukan hasil survei abal-abal,” ungkap Direktur Consumer Telkom Dian Rachmawan.

Rating adalah sebuah acuan untuk menilai, apakah sebuah acara menarik untuk ditonton banyak orang atau tidak. Biasanya rating tersebut juga yang dijadikan patokan perusahaan televisi untuk mengambil keputusan apakah suatu acara layak tayang atau dihentikan. Di Indonesia, proses penentuan rating program televisi dilakukan oleh Nielsen Audience Measurement Indonesia. Nielsen melakukan perhitungan rating dan share sebuah program televisi.

Selama ini Nielsen menyelenggarakan survei kepemirsaan televisi (TV Audience Measurement) di beberapa kota di Indonesia (2423 rumah tangga). Hasil tersebut yang digunakan untuk menyimpulkan rating suatu program. Big data diklaim mampu melakukan secara lebih detil karena dapat mencakup aktivitas penonton secara keseluruhan, tidak hanya diwakili sampel, namun menyimpulkan sebuah keadaan secara real-time.

“Rating ini disusun berdasarkan data riil penggunaan UseeTV, bukan hanya dari hasil sampling beberapa responden seperti dalam rating lain yang dilakukan oleh lembaga survei. Konsep yang kami tawarkan ini akan bikin senang pengiklan, agensi, dan pemilik program. Mereka tak bisa lagi diakali oleh lembaga survei. Mereka bisa pasang iklan sesuai dengan target market,” pungkas Dian.

Beberapa Langkah Kunci yang Bisa Diambil untuk Mengamankan Big Data

Perkembangan teknologi selalu sejalan dengan perkembangan ancamannya. Di era yang menempatkan data sebagai sesuatu yang penting dan krusial isu kebocoran data menjadi sesuatu yang harus diwaspadai. Antisipasinya harus diupayakan dengan maksimal. Tak terkecuali mereka yang menerapkan teknologi big data dan cloud. Selain data yang dilindungi, sumber data dan aliran konektivitas internet juga harus diamankan.

Bagi perusahaan atau organisasi yang sudah menerapkan teknologi big data menerapkan keamanan bisa menjadi salah satu prioritas yang utama. Selain volume data yang besar, keberagaman data juga menimbulkan tantangan tersendiri dalam mengamankan data. Belum lagi jika sumber data tersebar dari beberapa titik, ini akan membuat rencana pengamanan menjadi lebih kompleks.

Beberapa tindakan pencegahan sebenarnya bisa dilakukan untuk mengantisipasi kebocoran data untuk big data ini. Salah satu yang mendasar adalah menghindari akses yang tidak sah. Ini adalah aturan dasar dari pengamanan. Dengan ukuran dan keberagaman data yang ada, akan menjadi musibah bisa jatuh di orang yang salah. Terutama yang terkait dengan privasi.

Langkah pencegahan lain yang bisa diambil untuk mengamankan big data adalah dengan mengamankan sumber data. Menjaga integritas data dari berbagai macam set sumber bukan perkara mudah jika jumlahnya terlampau banyak, tapi ini bisa menjadi salah satu cara efektif untuk mengamankan big data.

Selanjutnya untuk mengamankan data jalur atau proses transfer data juga harus diantisipasi. Memisahkan jalur transfer data-data sensitif dan penting dengan data-data lain yang lebih umum adalah cara terbaik untuk ini. Tentunya jalur khusus tersebut dipersiapkan dengan pengamanan yang lebih tinggi, dengan enkripsi berlapis misalnya.

Selain mengamankan akses, sumber, dan transfer data mengamankan konektivitas internet juga salah satu hal yang tak kalah penting. Akan lebih baik jika perusahaan memiliki perangkat lunak yang bisa mengamankan koneksi internet. Kita tahu internet bisa lebih berisiko dibanding dengan intranet, oleh karena itu selain mengamankan dari ujung ke ujung (asal dan sumber data) pengamanan juga dilakukan di jalur konektivitas internet.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

DScussion #44: Snapcart dan Utilisasi Big Data untuk Perusahaan Consumer Goods

Dalam edisi DScussion kali ini, DailySocial berbincang-bincang dengan CEO Snapcart Reynazran Royono tentang bagaimana perusahaan offline, yang masih mendominasi segmen perdagangan di Indonesia, ternyata tidak memiliki data-data akurat di segmennya, terutama soal perilaku belanja konsumennya.

Kali ini Reynazran, yang pernah juga menjadi Country Leader Berniaga, menjelaskan seperti apa konsumen B2B Snapcart dan mengapa Snapcart tidak mau disebut sebagai sebuah software company.

Alpha JWC Ventures Soroti Fintech dan Big Data Menjadi Tren Inovasi Digital di Indonesia

Kemarin (30/3) venture capital Alpha JWC Ventures menggelar konfrensi di Hotel Kempinski, Jakarta dengan tema “Next Wave of Technology Disruption in Indonesia”. Dalam konfrensi tersebut ada dua sektor yang disorot Alpha JWC Ventures untuk jadi tren inovasi digital berikutnya di Indonesia, yakni fintech dan big data.

Konfrensi tersebut juga dihadiri oleh beberapa tokoh dan pemimpin bisnis di sektornya masing-masing. Beberapa di antaranya yaitu Mentri Perdagangan Indonesia Thomas Lempbong, Veteran Bankir Arwin Rasyid, CEO Net Mediatama Wishnutama Kusubandio, CEO Mediatrac Regi Wahyu, CTO Mediatrac Imron Zuhri dan beberapa perusahaan portofolio Alpha JWC Ventures.

Co-Founder dan Managing Partner Alpha JWC Ventures Jefrey Joe dalam sesinya menjelaskan bahwa e-commerce dan marketplace saat ini adalah sektor yang paling diminiati di Indonesia dengan masing-masing persentasi yaitu 21 dan 17 persen. Pun begitu, fintech dan big data menunjukkan peningkatan yang signifikan di angka 10 persen dan 7 persen.

Teknologi finansial dan industri perbankan

Dalam sesi panel diskusi pertama yang fokus pada teknologi finansial, veteran bankir Arwin Rasyid percaya bahwa saat ini bank di Indonesia sedang dalam masa rumit karena perkembangan teknologi. Arwin juga menuturkan bila saat ini bank masih enggan masuk ke ranah mobile maka itu sama saja dia sudah keluar dari kompetisi.

Arwin mengatakan, “Generasi milenial yang akan membentuk bagaimana bank beroperasi [di Indonesia], karena mereka digital savvy. […] Bank itu sudah mapan dan penuh dengan aturan, itulah mengapa bank harusnya merangkul startup fintech. […] Bank jangan melihat mereka [startup fintech] sebagai rival, tetapi lihat sebagai pelengkap. Bukan ide yang baik bila bank harus berkompetisi dengan startup fintech.”

Sementara itu Co-founder dan Managing Partner Will Ongkowidjaja menyebutkan bahwa penting bagi startup di bidang finansial untuk mencari investor yang berpengalaman di bidang yang sama. Dari sana, selain nantinya dapat dibantu untuk membentuk model bisnsi yang baik, startup juga dapat dibantu untuk duduk bersama dan berdiskusi dengan para regulator.

Big data dan dampak pada berbagai perusahaan

Di panel diskusi kedua, topik yang dibahas adalah mengenai big data dan dampaknya ke berbagai industri. Disebutkan oleh CEO Mediatrac Regi Wahyu, saat ini data masih didominasi oleh konsumen internet, tetapi ke depannya akan segera bergerak ke industrial consumer, dan akan diikuti dengan pemerintahaan berbasis internet.

Big data technology memang sedang terjadi di Indonesia saat ini, meski belum menjadi hype sebesar e-commerce. Tantangannya saat ini adalah bagaimana perusahaan mengoptimalkan data yang dimiliki untuk memberikan dampak yang positif.

Pendiri Sepulsa Ananto Wibisono percaya bahwa implementasi big data pada perusahaan bukan hal yang mudah untuk dilakukan. Pun begitu, ia juga yakin bahwa big data itu sendiri merupakan investasi jangka panjang yang baik bagi perusahaan.

Pendiri dan CEO NET Mediatama Wishnutama Kusubandio mengatakan bahwa media yang akan bertahan dalam lima tahun ke depan adalah yang bisa memanfaatkan big data seoptimal mungkin. Wishnu percaya bahwa big data akan berguna untuk tiap konten yang dibuat oleh media, bukan hanya untuk pendistribusian tepat sasaran, tetapi juga untuk monetisasi.

Alpha JWC Ventures adalah perusahaan modal ventura institusional dan independen yang berinvestasi pada perusahaan teknologi tahap awal atau berkembang dengan fokus pasar utama di Indonesia. Tak ada sektor khusus yang dibidik, Alpha JWC Ventures hanya berupaya menjadi nilai tambah bagi pendiri perusahaan rintisan dalam membangun perusahaannya. Beberapa portofolio dari Alpha JWC Ventures di antaranya yaitu, Mediatrac, Kredivo, Modalku, Sepulsa, Jualo, UangTeman dan Asmaraku.

Kepedulian Data Harus Ditingkatkan di Sektor Finansial

Data di era sekarang banyak di tempatkan menjadi sebuah aset. Dengan bantuan teknologi big data mengetahui pola perilaku dari data-data yang terkumpul akan membantu perusahaan atau organisasi mengambil keputusan. Tapi di samping itu, mengumpulkan data juga berarti meningkatkan isu kebocoran data, jika data tersebut bersifat pribadi itu bisa dimasukkan dalam kategori pelanggaran privasi. Sektor finansial merupakan salah satu sektor yang memiliki dampak luas jika mengalami kebocoran data. Berikut beberapa kepedulian yang perlu dimiliki bagi mereka yang berada di sektor finansial berkaitan dengan data.

Sudah selayaknya dengan posisi data yang semakin penting dalam organisasi atau perusahaan perlindungan pun harus ditingkatkan. Selain itu pastikan selalu Anda memiliki kontrol penuh terhadap perlindungan data, termasuk perlindungan dari upaya-upaya penipuan.

Untuk perusahaan yang menyediakan layanan finansial data lebih dari sekedar informasi. Di sana tersimpan banyak informasi krusial dari pengguna. Untuk itulah semua layanan finansial yang sudah mulai mengimplentasikan big data harus mengetahui dengan pasti informasi apa yang dikumpulkan dari pengguna.

Ini semua terkait dengan transparansi dan kebijakan privasi, pastikan semua pengguna tahu dengan pasti apa yang mereka bagikan. Termasuk dengan komitmen untuk melindungi data tersebut. Semua harus dijelaskan di awal perjanjian dengan pengguna. Selain transparansi, diperlukan juga kemampuan yang baik identifikasi dan analisis risiko, lengkap dengan skenario penanganan kebocoran data.

Terutama bagi sektor finansial atau keuangan, kemampuan identifikasi dan analisis risiko sangat diperlukan. Bahkan seluruh elemen yang bertanggung jawab di organisasi tersebut terlatih, profesional dan kompeten. Sebab risiko di sini juga berarti dengan kredibilitas perusahaan tersebut.

Harus ada mekanisme yang pasti untuk mengatasi kebocoran data. Termasuk skenario terburuk jika data sudah dipastikan bocor, harus ada penanganan misalnya bagaimana mengkomunikasikan masalah tersebut dengan pengguna dan meredakan situasi yang ada (yang tentu akan sangat kacau).

Selain harus menyiapkan mekanisme untuk mengatasi pelanggaran data yang ada memberi pengetahuan lebih kepada pengguna agar lebih jeli juga menjadi hal utama. Sangat perlu untuk juga memberikan pemahaman lebih dari pengguna terkait layanan yang Anda berikan. Pengguna yang berwawasan biasanya lebih bijak untuk memilih, dan juga bersikap ketika ada sesuatu yang tidak diinginkan.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

Peran Big Data Dalam Strategi Branding

Big data menjadi elemen penting dalam teknologi dewasa ini. Perannya sebagai pengelola informasi membuatnya bisa menempatkan diri di berbagai sektor. Branding adalah salah satu hal yang cukup berubah dewasa ini. Secara sederhana big data mampu menyajikan data sebagai penilaian terhadap sebuah produk di pasaran. Ini tentu penting untuk bisa menunjukkan bagaimana pasar menggambarkan produk Anda.

Praktik penggunaan data untuk dijadikan rujukan penentuan branding memang sudah lama dilakukan. Hanya saja dengan menggunakan teknologi big data semua bisa lebih dioptimalkan. Tidak ada pengelolaan data yang lepas dari risiko. Big data meminimalisir hal itu. Kemungkinan kesalahan mengambil wawasan dari sebuah data bisa berimbas pada kesalahan pengambilan keputusan. Skenario terburuknya adalah branding yang rusak.

Produk tak dapat dipungkiri menjadi salah satu ujung tombak perusahaan. Sebuah perusahaan bisa dinilai dari keberhasilan produk mendapat tempat di masyarakat. Kehilangan branding di pasar bisa menggoyahkan kondisi perusahaan. Big data bisa mengurangi risiko ini dengan memprediksikan tren pasar lebih baik dibanding cara tradisional.

Prediksi tren pasar adalah salah satu yang bisa dilakukan big data dalam ranah branding. Perilaku pengguna dan minat pengguna bisa informasi berharga. Dengan dua informasi tersebut perusahaan bisa menentukan langkah ke depan atau inovasi selanjutnya dari produk mereka. Kegagalan mengetahui minat pasar bisa berakibat buruk. Produk bisa dinilai tidak bisa mengikuti perkembangan zaman.

Kuncinya terletak pada memahami pasar lebih baik. Ini bisa membantu tim branding perusahaan untuk merancang taktik jangka pendek untuk tetap memuaskan pasar dan juga taktik jangka panjang untuk inovasi selanjutnya dari produk.

Contoh sederhana adalah teknologi mobile. Penetrasi smartphone yang semakin masif harusnya bisa diprediksikan jauh-jauh hari oleh para penyedia layanan. Sehingga mereka bisa menyiapkan aplikasi atau setidaknya tampilan yang lebih kompatibel dengan perangkat mobile. Prediksi dan inovasi.

Big data tidak hanya di ranah branding memberikan manfaat lebih untuk mengelola data dan mengenali pola. Dalam ranah branding pola yang dikenali adalah tren pasar. Bagi tim branding yang berhasil mengambil manfaat dari big data tentu bisa berpeluang untuk lebih kompetitif dengan brand lain yang ada di pasaran.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

Bagaimana Big Data Bisa Berperan Meningkatkan Jumlah Pengguna

Sudah banyak yang menuliskan bahwa big data merupakan salah satu teknologi yang bisa menjadi bahan pertimbangan untuk pengambilan keputusan. Alasannya dengan wawasan yang diperoleh dari hasil analisis, pemangku kebijakan bisa mempertimbangkan banyak hal yang tentunya lebih akurat. Tentunya semua demi akselerasi bisnis yang lebih baik. Berikut adalah beberapa hal dari big data yang bisa dioptimalkan untuk meningkatkan pengguna.

Teknologi dewasa ini memberikan pilihan yang beragam untuk mengelola pengguna. Seharusnya data pengguna ini bisa dimanfaatkan untuk mencari pola. Salah satu hal yang bisa dilakukan adalah dengan mengelompokkan pengguna berdasarkan kategori, seperti loyalitas, pengguna baru, dan kategori lainnya.

Pengelompokan ini akan mempermudah mencari permasalahan dan mungkin masukan yang diberikan. Data-data yang dihasilkan juga akan memberikan masukan yang berarti, terutama bagi tim bisnis dan pengembang. Intinya, memberikan gambaran perilaku seperti apa pengguna apa dan apa yang mereka harapkan dari produk Anda.

Data yang dihasilkan dari analisis perilaku pengguna juga tidak lepas dari optimasi marketing. Di tengah persaingan bisnis online yang kian ketat marketing yang baik bisa menjadi salah satu ujung tombak dalam mengakuisisi pengguna.

Usahakan investasikan lebih untuk marketing. Terlebih untuk startup yang masih mencari pertumbuhan pengguna yang signifikan. Analisis perilaku pengguna bisa digunakan dalam personalisasi iklan. Akan sangat efektif untuk mendapatkan pengguna jika iklan yang ditampilkan sesuai dengan ketertarikan masing-masing.

Selain meningkatkan akuisisi pengguna menjaga pengguna lama untuk tetap setia menggunakan produk Anda merupakan hal yang tak kalah penting. Dengan big data dan data-data perilaku atau kebiasaan pelanggan bisa berguna, terutama bagi customer service.

Inti dari semuanya adalah tetap menjaga pengguna dalam kondisi bahagia. Selain tetap menyuguhkan produk terbaik, kualitas customer service juga berperan sangat penting.

Dari segi teknologi, menambahkan sistem real-time untuk analisis mungkin bisa bermanfaat lebih. Dengan real-time analisis Anda bisa mendapatkan informasi lebih cepat sehingga bisa mendeteksi perubahan perilaku, keluhan, masukan dan mengambil keputusan dengan segera.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

Big Data bisa Jadi Teknologi Penunjang Smart City

Jika kita lihat beberapa tahun ke belakang banyak pemerintahan sudah mulai menjajaki konsep smart city. Ada yang mendekat ke korporasi untuk menjalin kerja sama ada pula yang menggandeng para pengembang lokal untuk memberikan solusi berbasis teknologi untuk memecahkan solusi pemerintahan. Dari semua teknologi yang mungkin bisa menjadi salah satu tulang punggung smart city big data adalah salah satunya. Dengan big data koleksi data masyarakat yang masif dapat membuahkan kebijakan yang berpihak pada kesejahteraan warganya.

Meski teknologi bukan satu-satunya hal penunjang untuk membangun sebuah konsep kota cerdas namun teknologi merupakan pondasi utama. Tanpa mengesampingan teknologi seperti internet of things, cloud dan lainnya big data adalah salah satu teknologi utama yang bisa melengkapi perubahan sebuah (pemerintahan) kota menjadi lebih smart.

Salah satu contoh teknologi big data yang bisa diimplementasikan adalah adanya RFID tag di setiap kendaraan yang bisa dipantau oleh sebuah sistem cerdas yang kemudian dapat disimpulkan pola lalu lintas. Big data berperan penting dalam pengolahan data yang dihasilkan. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan oleh pihak yang berwenang untuk mengurai kemacetan dan membuat rute yang lebih efisien dengan mengurangi kepadatan kendaraan di jalanan.

Big data memiliki potensi untuk memberikan data yang akurat dan struktur. Analisis mendalam mengenai data-data transportasi juga bisa dimanfaatkan untuk hal-hal lainnya. Misalkan pola jadwal, letak area parkir yang kosong, dan kepadatan di suatu bus. Bayangkan jika informasi itu diberikan dengan mudah, murah dan jelas. Sebuah informasi yang tentu bisa bermanfaat untuk penduduk kota.

Begitu juga dengan sektor energi dan komoditas, air dan listrik misalnya. Pola penggunaan, distribusi dan pasokan bisa diprediksikan dengan lebih akurat dengan big data. Data histori penggunaan bulanan bisa menjadi salah satu sumber data untuk dianalisis. Informasi yang dihasilkan tentu akan bisa membantu untuk menentukan distribusi energi-energi tersebut dengan lebih bijak, sesuai dengan permintaan dan kebutuhan pengguna.

Informasi ini juga bisa bermanfaat untuk distribusi energi di tempat-tempat publik, seperti jalan, taman, dan lain sebagainya. Berkas informasi real-time dari pejalan kaki misalnya, bisa menjadi salah satu rujukan untuk setiap sumber daya listrik yang akan dialirkan di lampu-lampu jalan atau taman. Secara perlahan hal tersebut bisa menjadi penghematan yang efektif.

Yang disebutkan di atas adalah bagian kecil dari potensi big data yang bisa menjadi pelengkap konsep smart city. Namun kembali ke konsep awal, smart city tak soal teknologi, tapi juga perilaku dan kesadaran penduduk setempat. Selain menjadi pengguna teknologi yang baik, kepedulian untuk menjaga perangkat-perangkat teknologi di tempat umum harus dimiliki semua masyarakat.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.