Fitur Enterprise Dengan Hadoop, Cloudera Wujudkan Manfaat Nyata Big Data

Dengan Hadoop, Cloudera Wujudkan Manfaat Nyata Big Data

Memahami manfaat besar data, organisasi berskala besar maupun kecil pun berbondong-bondong menerapkan platform big data.

Data ages like wine, apps age like fish,” tutur Steve Totman (Financial Services Industry Lead, Cloudera) dalam sebuah wawancara eksklusif dengan majalah InfoKomputer. Tak heran jika kemudian organisasi/perusahaan dalam berbagai skala bergegas mulai mengelola dan mengolah data yang mereka miliki.

Khususnya di sektor industri jasa keuangan, Steve melihat dalam kurun waktu delapan belas bulan terakhir, Hadoop, platform big data yang dikembangkan Cloudera, diadopsi tidak saja oleh bank-bank besar yang beroperasi secara global, tetapi juga oleh bank yang skalanya lebih kecil serta berorientasi regional.

“Mereka melakukan hal itu bukan karena tekanan kompetisi bisnis, tapi karena bank-bank lain melakukan hal yang sama. It becomes a case of survival, not a competitive differentiation,” tandas pria yang memiliki beberapa hak paten dalam bidang integrasi data dan desain-desain terkait tata kelola/metadata.

Tren lain yang ia lihat adalah model adopsi. Dulu, sebuah use case big data membutuhkan waktu panjang untuk deployment-nya. Steve Totman mencontohkan Bank of America yang memulai implementasi Hadoop untuk ETL offload, dan enam bulan kemudian baru memulai lagi implementasi untuk menanggulangi fraud.

“Itu yang dulu kami lihat. Setiap kali pelanggan mengambil satu use case, cluster (Hadoop) biasanya bertambah dua kali lipat, misalnya dari 20 nodes menjadi 40, 80 dan seterusnya,” jelas Steve.

Namun dalam waktu 1,5 tahun terakhir, model adopsi Hadoop berubah drastis. Misalnya, Toronto-Dominion (TD) Bank di Kanada men-deploy lima belas use case sekaligus dalam waktu tiga belas bulan. Adapula pelanggan Cloudera di Kolombia yang mengadopsi sembilan use case dalam waktu enam bulan.

Kedua tren tersebut merefleksikan kesadaran organisasi/perusahaan tentang betapa berharganya data bagi kelangsungan dan pertumbuhan bisnis.

Menurut Steve, pelaku jasa keuangan akan sampai pada satu titik di mana mereka menyadari bahwa data yang dimiliki perusahaan akan jauh lebih berharga daripada uang milik para nasabah. Bahkan tempat hiburan seperti kasino pun memiliki aset berharga berupa data-data pelanggannya.

Alasan Adopsi Hadoop

Di sektor FSI, menurut Steve Totman, ada empat hal utama yang mendorong organisasi untuk mengadopsi Hadoop. Pertama adalah customer 360 atau customer journey. Platform Hadoop memampukan organisasi mengumpulkan data pelanggan dari beraneka sistem dan jenis (structured maupun unstructured data) dalam satu data hub sehingga akan memudahkan perusahaan mengelola dan “merawat” pelanggan.

Steve Totman, Financial Services Industry Lead, Cloudera.

Pelanggan Cloudera juga mengadopsi Hadoop untuk menanggulangi fraud. Dan tidak hanya sektor perbankan yang memanfaatkan data untuk mengatasi fraud, perusahaan di bidang telekomunikasi pun dapat melakukan itu untuk mengidentifikasi handset yang disalah gunakan untuk kejahatan. Ini menarik, dengan dataset yang sama sebuah organisasi dapat mengidentifikasi pelaku tindak kejahatan dan memberi yang terbaik untuk pelanggan.

Hadoop juga dimanfaatkan untuk kebutuhan risk & compliance. “Dulu organisasi menggunakan high power computing untuk memroses data untuk keperluan risk & compliance. Ada pelanggan kami yang melakukan ini di atas ribuan nodes Spark tapi dengan biaya yang lebih murah daripada sistem yang ada,” papar Steve. Apache Spark adalah open source cluster-computing framework yang dapat berjalan di Hadoop.

Pemanfaatan lainnya adalah untuk efisiensi produk dan layanan. Steve mencontohkan salah satu pelanggan Cloudera, GoPro, yang memanfaatkan big data untuk mencari desain produk yang sesuai kebutuhan penggunanya.

Belajar dari DBS Bank

Daniel Ng (Senior Director, APAC, Cloudera) melihat cukup banyak perusahaan yang masih bingung tentang bagaimana cara memanfaatkan big data. “Mereka membutuhkan use case,” ujarnya lagi. DBS Bank yang beroperasi di kawasan Asia Pasifik mungkin bisa menjadi contoh bagi perusahaan di Indonesia.

DBS Bank memulai proyek Hadoop dengan tujuan menghemat biaya. “Memakai Hadoop, DBS dapat menghemat platform operating cost hingga 80 persen,” jelas Steve. DBS juga memanfaatkan platform big data untuk trade analysis dan ATM analysis. Dengan analisis data dari ATM saja, DBS dapat mereduksi ATM cash out hingga 98%, mengurangi keluhan pelanggan sampai 90%, dan meamngkas waktu tunggu di ATM hingga 800 ribu jam.

“Yang menarik lagi adalah mereka menggunakan Cloudera untuk menganalisis employee satisfaction. Dengan machine learning, mereka dapat mengetahui siapa karyawan yang berpotensi mengundurkan diri,” ujar Steve Totman.

Customer journey dan fraud umumnya menjadi titik awal bagi organisasi untuk memulai perjalanannya bersama Hadoop. Atau secara horisontal, jika perusahaan sudah memiliki data warehouse, Hadoop dapat dimanfaatkan untuk mengoptimalisasi data warehouse tersebut.

What’s really interesting about big data is we’re starting to get use cases which get close to what I call the creepy line,” imbuh Steve. Creepy line adalah ketika data menjadi sangat intuitif tentang pelangan sampai-sampai pelanggan merasa terganggu.

Untuk itu, Steve Totman mengingatkan agar organisasi tetap berpegang pada cara-cara etis memanfaatkan data pelanggan.