Digital Content

E-commerce, Big Data, Education

1. E-commerce

E-commerce (perdagangan elektronik atau EC) adalah pembelian dan penjualan barang dan jasa, atau transmisi dana atau data, melalui jaringan elektronik, terutama di internet. Transaksi bisnis ini terjadi baik sebagai business-to-businessbusiness-to-consumerconsumer-to-consumer atau consumer-to-business. Istilah e-commerce dan e-business sering digunakan secara bergantian. Istilah e-tail juga terkadang digunakan dalam referensi proses transaksional untuk belanja online.

E-commerce dilakukan dengan menggunakan berbagai aplikasi, seperti: e-mail, katalog online dan keranjang belanja, EDI, File Transfer Protocol, serta layanan web, yang termasuk kegiatan bisnis seperti penjangkauan menggunakan email untuk iklan yang tidak diminta (biasanya dipandang sebagai spam) bagi konsumen dan prospek bisnis lainnya, serta mengirimkan buletin elektronik ke pelanggan. Lebih banyak perusahaan sekarang mencoba menarik konsumen secara langsung dengan online, menggunakan alat seperti kupon digital, pemasaran media sosial dan iklan tertarget. Manfaat e-commerce mencakup ketersediaan sekitar beberapa jam, kecepatan akses, ketersediaan barang dan layanan yang luas untuk konsumen, akses mudah, serta jangkauan internasional. Kerugian yang dirasakannya mencakup layanan pelanggan yang terkadang terbatas, konsumen tidak dapat melihat atau menyentuh produk sebelum membeli, dan waktu tunggu yang diperlukan untuk pengiriman produk.

Munculnya e-commerce memaksa personil TI untuk bergerak melampaui desain dan pemeliharaan infrastruktur, serta mempertimbangkan banyak aspek yang dihadapi pelanggan seperti privasi dan keamanan data konsumen. Saat mengembangkan sistem dan aplikasi TI untuk mengakomodasi aktivitas e-commerce, maka tata kelola peraturan terkait peraturan kepatuhan, peraturan privasi pribadi dan protokol perlindungan informasi harus dipertimbangkan.

http://searchcio.techtarget.com/definition/e-commerce

 

2. Big Data

Big Data adalah istilah yang menggambarkan jumlah data terstruktur, semistrabel dan tidak terstruktur, yang berpotensi untuk digali agar mendapatkan informasi.

Big Data sering dicirikan oleh 3V, yaitu: volume data yang ekstrim, beragam tipe data dan kecepatan data yang harus diolah. Meski big data tidak menyamakan dengan volume data tertentu, istilah ini sering digunakan untuk menggambarkan terabyte, petabyte, bahkan exabyte data yang ditangkap dari waktu ke waktu.

Data semacam itu bisa berasal dari berbagai sumber yang berbeda, seperti catatan penjualan bisnis, hasil eksperimen ilmiah atau sensor real-time yang dikumpulkan dan digunakan di internet. Data mungkin mentah atau preprocessed, dengan menggunakan perangkat lunak terpisah sebelum analisisnya diterapkan. Data mungkin juga ada dalam berbagai jenis file yang termasuk data terstruktur, seperti: Toko database SQL; Data tidak terstruktur, seperti file dokumen; atau Streaming data dari sensor. Selanjutnya, big data mungkin melibatkan beberapa sumber data simultan, yang mungkin tidak dapat digabungkan.

Apa data dan analisis tren yang akan meningkat pada tahun 2017 dan harus diketahui oleh Manajer Proyek CIO dan Big data? Berikut adalah daftarnya.

1. Gerakan terhadap Cloud

Perusahaan kecil dan menengah, atau bahkan perusahaan besar adalah strategi pemetaan yang mengambil lebih banyak aplikasinya kepada cloud dan keluar dari pusat data, ini berlaku untuk data dan analisis besar seperti halnya untuk sistem pemrosesan transaksi tradisional. Perusahaan ingin melihat pengurangan pengeluaran di pusat datanya dan fleksibilitas yang lebih besar dalam hal memasukkan dan mengeluarkan solusi. Kemampuan untuk melakukan ini dilengkapi dengan langganan layanan dan tidak harus mengunci peralatan local selama beberapa tahun. Faktor tambahan untuk data dan analisis yang besar adalah kesulitan yang dimiliki oleh organisasi besar dalam menemukan talenta yang dibutuhkan untuk menjalankan cluster dan pemrosesan Hadoop in-house. Hal ini memaksa banyak organisasi untuk menggunakan cloud dan pergi ke cloud penyedia layanan yang menawarkan platform pengolahan data besar serta keahliannya.

2. Agregasi data digital yang tidak terstruktur dan mesin IoT

Dengan menggunakan dan menggabungkan data Internet of Things (IoT) adalah usaha masa depan untuk kebanyakan organisasi, yang diketahui adalah setiap pihak memikirkannya.

Tujuan agregasi data agregat organisasi akan diperluas ke penglihatan data digital standar yang awalnya dimasukkan oleh manusia, dan data yang dikeluarkan dari mesin akan digabungkan ke dalam visualisasi komposit yang mengubah cara kerjanya. Contoh yang bagus adalah data yang tidak dipandu dengan menggabungkan bermacam input TI sensorik dan standar ke dalam satu panel kaca pandang untuk operator tentang cara sebuah pesawat tak berawak berfungsi. Vendor dan konsultan data analisis besar akan diminta untuk membantu perusahaan dalam menentukan dan mencapai tujuan agregasi data baru ini.

3. Penggunaan dark data

Perusahaan akan mulai mengumpulkan banyak informasi yang terkandung dalam dokumen berbasis kertas, foto, video, dan aset perusahaan lainnya yang terbengkalai dalam lemari besi dan lemari penyimpanan, namun dapat digunakan dalam agregasi data yang besar. Aset-aset ini dapat memberi gambaran yang lebih menyeluruh kepada organisasi mengenai tren kinerja historis dan siklus produk yang dapat berguna untuk perencanaan. Data juga dapat memberikan bukti pendukung untuk pelanggaran merek dagang dan/atau klaim pelanggaran kekayaan intelektual.

4. Administrasi izin keamanan data yang lebih kuat

Karena data yang lebih besar bergerak ke gudang data dan repositori, tujuannya adalah "satu versi kebenaran," karena semua pengguna menggunakan data yang sama namun tidak harus memiliki kemampuan untuk mengakses semuanya. Perusahaan akan memperketat izin akses data untuk memastikan setiap pengguna memiliki izin akses yang benar. Hal ini kemungkinan akan melibatkan pembuatan atau revisi kebijakan izin akses data, dan penerapan teknologi yang memantau dan mendeteksi potensi data exfiltration oleh pengguna, eksfiltrasi data adalah proses di mana pengguna-tanpa otorisasi dapat menyalin, mentransfer, atau mengambil data yang melebihi jarak aksesnya.

5. Analisis memuaskan dengan segera

Suka atau tidak suka, eksekutif dan manajer lini ingin melihat analisis yang memberinya data agar segera ditindaklanjuti, dan tidak ingin menunggu laporan analisis batch, yang sebagian besar analisisnya masih ada. Tekanan di TI untuk memberikan hasil analisis yang dapat ditindaklanjuti menjadi lebih cepat, dan untuk memfokuskan aktivitas data dan analisis yang lebih besar pada data real-time atau mendekatinya.

6. Evaluasi bisnis terhadap proyek big data

Pada tahun 1984, merk hamburger Wendy’s meluncurkan "Where's the beef?" Komersial yang berfokus pada jumlah pelanggan daging sebenarnya yang mendapatkan sandwichnya. Banyak CIO dan pemimpin proyek big data yang bertemu dengan pihak perusahaan. Saat dipanggil oleh CEO, anggota dewan, dan pemangku kepentingan utama lainnya untuk menunjukkan seberapa besar data dan analisis proyek yang diinvestasikan oleh perusahaan, yang memberikan nilai nyata kepada bisnis akhir. Jika pemimpin teknologi dapat menunjukkan proyek yang berhasil dalam hal pelaksanaan TI, tanpa pengembalian investasi yang signifikan untuk akhir bisnis, sehingga dapat menemukan pihaknya berada di garis depan.

http://www.techrepublic.com/article/6-big-data-trends-to-watch-in-2017/

 

3. Education

Pembelajaran digital adalah segala jenis pembelajaran yang difasilitasi oleh teknologi, atau dengan latihan instruksional yang memanfaatkan teknologi secara efektif. Pembelajaran digital terjadi di semua area pembelajaran dan domainnya.

Juga mencakup penerapan berbagai praktik termasuk:

• Pembelajaran campuran dan virtual,

• Pembelajaran berbasis game,

• Mengakses konten digital,

• Berkolaborasi secara lokal dan global,

• Penilaian dan pelaporan secara online,

• Partisipasi aktif dalam komunitas online, dan

• Menggunakan teknologi untuk terhubung, berkolaborasi, berkarier dan berkreasi.

http://www.education.vic.gov.au/school/teachers/support Pages/elearningcurriculum.aspx