<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pengolahan Big Data yang efektif untuk mendukung analisis prediktif dalam konteks bisnis dan industri. Big Data memiliki potensi besar untuk membantu perusahaan dalam mengidentifikasi tren, membuat prediksi, dan mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang sangat besar dan bervariasi. Namun, tantangan teknis dan manajerial dalam mengelola dan memanfaatkan data tersebut memerlukan pendekatan yang komprehensif dan terstruktur. Melalui metode studi literatur, penelitian ini mengidentifikasi berbagai teknologi, metode analisis, dan tantangan yang terkait dengan implementasi sistem pengolahan Big Data. Temuan utama mencakup kemajuan dalam teknologi pengolahan data, seperti Hadoop dan Spark, serta pentingnya integrasi data terstruktur dan tidak terstruktur untuk meningkatkan akurasi prediksi. Selain itu, penelitian ini mengungkapkan bahwa keberhasilan implementasi sistem pengolahan Big Data sangat bergantung pada kesiapan organisasi, termasuk infrastruktur teknologi dan kemampuan tenaga kerja. Penelitian ini juga menyusun kerangka kerja konseptual yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengolahan Big Data yang efektif. Kerangka kerja ini mencakup komponen-komponen penting seperti infrastruktur teknologi, manajemen data, metodologi analisis, dan pertimbangan keamanan serta privasi data. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi literatur yang ada dengan menawarkan panduan praktis untuk perusahaan yang ingin mengadopsi analisis prediktif berbasis Big Data]]>
Copyrights © 2024
