Sebaiknya Startup Menyasar Niche Market untuk Pengolahan Berbasis Big Data

Lambat laun implementasi teknologi big data nampak terlihat di berbagai sektor di Indonesia. Meskipun masih didominasi di level research and development dan implementasi di korporasi, perkembangannya terpantau meningkat. Bagi DailySocial, menarik untuk menyingkap kesempatan bagi inovator dan pelaku industri tech-startup terhadap makin matangnya penerapan big data di dalam negeri.

Berbicara tentang big data tak melulu harus dikaitkan dengan sebuah proyek kompleks atau sebuah sistem besar untuk melakukan otomatisasi analisis untuk tumpukan data yang sangat besar. Big data memungkinkan hadir dan menyelesaikan kasus-kasus sederhana, misalnya menghadirkan sebuah solusi untuk membantu UKM (Usaha Kecil dan Menengah) mendapatkan pangsa pasar terbaiknya.

Solusi big data bisa dikembangkan dan dikustomisasi sedemikian rupa sehingga menghasilkan sebuah analisis prediktif, yang mungkin digabungkan dengan GIS/Geographic Infromation System, yang dapat digunakan pelaku UKM untuk memetakan daerah potensial sesuai kebutuhan dan tren pasar terhadap produk terkait. Data dapat diambil dari berbagai sumber umum, seperti media, sosial media, data Badan Pusat Statistik, ataupun data hasil riset.

Untuk mengungkap lebih dalam terkait dengan potensi pengembangan teknologi big data bagi startup, DailySocial baru-baru ini melakukan wawancara dengan Project Director Big Data PT Telekomuniaksi Indonesia Komang Budi Aryasa.

Tanya (T): Bagaimana perkembangan adopsi big data di Indonesia saat ini?

Jawab (J): Saat ini banyak perusahaan mulai memanfaatkan atau mengolah data yang dimiliki untuk kebutuhan bisnis masing-masing. Terdapat tiga aktivitas utama dalam pemanfaatan big data. Pertama, big data dimanfaatkan untuk peningkatan bisnis internal. Dalam hal ini big data memiliki peran untuk memberikan dukungan kepada bisnis perusahaan. Contohnya bagaimana caranya mengurangi churn pelanggan, serta perencanaan dalam pengembangan infrastruktur perusahaan.

Kedua, big data untuk customerexperience. Big data dapat menjadi pendukung dalam menghadirkan layanan yang prima kepada pelanggan. Dengan adanya profil pelanggan yang valid, maka perusahaan dapat mengetahui kebutuhan pelanggan dengan tepat dan memberikan pelayanan sesuai dengan kebutuhannya. Dan yang ketiga, big data untuk keperluan pelanggan eksternal. Big data dimanfaatkan oleh perusahaan lain sehingga dapat meningkatkan nilai perusaan bagi kedua belah pihak (penyedia data maupun perusahaan yang memanfaatkan data).

Untuk merealisasikan hal tersebut di atas, ada beberapa tantangan di antaranya integrasi data. Integrasi data terkait dengan sumber-sumber data yang berasal dari beberapa tempat berbeda-beda. Tantangan selanjutnya ialah ketersediaan tenaga ahli yang akan mengolah data tersebut. Dan yang terakhir ketersediaan teknologi (hardware maupun software) sebagai tempat penyimpan, pemroses, dan analisis data.

T: Jika berbicara secara spesifik terkait dengan pemanfaatan big data di ranah publik, seperti untuk pengembangan ekonomi kerakyatan, apakah saat ini sudah ada solusi tersebut di Indonesia?

J: Sudah ada penerapan solusi big data untuk pengembangan ekonomi dalam negeri, namun memang belum banyak implementasi dan manfaatnya. Salah satunya adalah monitoring kapal dan kondisi perikanan laut kita dan kemudian diimplementasikan. Tujuannya adalah memberikan info kekayaan laut kita, memantau eksploitasi oleh para pelaku/nelayan (terutama kapal besar dan asing). Kemudian info market dan pesaing ekspor perikanan.

Di sektor lain, baru-baru ini juga ada beberapa startup yang mencoba melakukan riset bagaimana peran data analytics dalam petanian. Startup ini menempatkan sensor-sensor di area pertanian untuk mendapatkan gambaran tingkat kesuburan tanah, kecukupan air, cuaca, perkembangan pertumbuhan tanaman, dan sebagainya. Dari sensor ini menghasilkan data yang dialirkan ke pusat informasi untuk dilakukan analisa. Selanjutnya, dilakukan tindakan lebih lanjut terkait hasil analisa tadi. Riset ini baru pada tahap tes laboratorium, sehingga belum dapat dikomersialkan.

T: Bagi sebuah startup atau inovator yang hendak menggarap potensi big data, apa saja yang harus dipersiapkan?

J: Komponen pertama yang perlu dipersiapkan adalah kompetensi/people, terutama data scientist yang bisa memberikan insight. Karena pada tahap awal, platform (hardware dan aplikasi) bisa kita sewa. Untuk selanjutnya bisa mulai membangun platform/system, dan mengumpulkan/collect/crawling data-data yg diperkirakan ada nilainya. Tentu semua ini harus dibungkus dalam nuansa bisnis agar menjadi revenue  yang setara.

T: Tantangan apa yang mungkin akan dihadapi ketika memulai terjun pada pengembangan solusi berbasis big data?

J: Selalu ada tantangan pada empat aspek, yaitu Data, People, Process, dan Technology. Dari keempat aspek tersebut, aspek People merupakan aspek yang paling utama. Mencari data scientist atau orang yang memahami kompetensi data analitik (bisnis, statistik, matematika, serta IT) tidaklah mudah. Dengan demikian diperlukan tim data scientist yang mengkombinasikan kompetensi tadi.

Tantangan kedua adalah berhubungan dengan data integrasi dan pembersihan data. Lokasi data yang ada di berbagai lokasi terkadang menyulitkan dalam melakukan data integrasi. Banyak data yang masih membutuhkan pembersihan (data cleansing). Data integrasi dan data cleansng ini membutuhkan 80 persen dari total waktu dalam data analytics.

T: Adakah kiat dan  masukan akan solusi yang mungkin dikembangkan pelaku tech-startup dalam negeri di platform big data?

J: Ide kreatif tentu hal utama. Melakukan semua hal sendiri dalam mewujudkan suatu ide kreatif tentu saja sulit dan seringkali mahal. Oleh karena itu kolaborasi merupakan hal yang wajib dilakukan oleh tech-startup. Untuk para penggiat tech-startup dengan adanya API (Application Program Interface) publik dari jaringan media sosial dan beberapa data eksternal, dapat dilakukan evaluasi terhadap validitas asumsi/ide dengan cukup mudah.

Misalnya Twitter, Facebook, bahkan Youtube dapat menyuguhkan barometer atau estimasi kesempatan pasar dengan menganalisis postingan/tweet/komentar masyarakat. Potensi analisisnya tidak terbatas dan cukup mudah. Melihat bahwa demikian banyaknya pemain/kompetitor di bisnis analisis big data, saran saya untuk startup adalah bermain di niche market, sesuatu yang unik dan spesifik di mana belum banyak pemainnya.