Apa Perbedaan Antara Pengambilan Data dan Pengambilan Informasi?

Ketika kita memasuki era informasi, ada kebutuhan untuk mengamankan transmisi data dan juga untuk menyimpan dan mengambil data dan informasi. Sistem Pengambilan Informasi meningkat seiring dengan munculnya teknologi.

Mari kita bicara tentang perbedaan mendasar antara data dan informasi.

DATA:

  • Ini adalah fakta mentah.
  • Untuk pengambilannya perlu disebutkan secara lengkap. Jika nama file atau nama dokumen tidak diketahui atau peka huruf besar, ada kemungkinan sistem akan gagal dan tidak mengambil dokumen apa pun.
  • Contoh data adalah selembar kertas, buku, algoritma.
  • Dalam contoh di atas lokasi mereka tidak diketahui dan karenanya artinya tidak dapat diberikan untuk data ini

INFORMASI

  • Informasi adalah data yang diproses.
  • Untuk pengambilannya, sebagian informasi sudah cukup untuk evaluasinya. Oleh karena itu, sistem tidak pernah gagal.
  • Contoh informasi adalah selembar kertas di atas meja, buku di rak, algoritma semacam gelembung.
  • Dalam contoh di atas lokasi mereka dikenal dan karenanya mereka memiliki arti yang ditentukan.

Pengambilan data sistem dapat ditemukan dalam pencarian sistem operasi. Pencarian Windows adalah contoh terbaik untuk sistem pengambilan data. Anda harus menentukan nama yang tepat dari file yang Anda inginkan. Di mana sistem pencarian informasi seperti mesin pencari web. Yang paling dikenal adalah Google. Ini memproses bahasa alami dan menghasilkan output dalam mencakup seluruh kumpulan dokumen yang cocok dengan query.

Sangat penting saat ini untuk mengambil data dengan lebih cepat. Sebelumnya ada digunakan untuk mekanisme pencarian linier di mana di seluruh set dokumen dalam database dibaca dan kemudian diurutkan sesuai dengan permintaan dan ditampilkan. Ini memiliki kompleksitas yang bervariasi dan membutuhkan lebih banyak waktu dibandingkan dengan teknik lanjutan yang tersedia saat ini.

Dalam sistem pencarian informasi, dokumen dipindai untuk kueri. Untuk mengurangi waktu komputasi dari sistem, dokumen dipindai hanya untuk kata-kata kunci yang diulang yang dianggap relevan dengan dokumen. Output yang ditampilkan mengirimkan umpan balik sebagai input untuk permintaan berikutnya. Dengan cara ini dengan setiap permintaan ada peningkatan kinerja sistem.

Harus ada lebih banyak informasi yang mengambil sistem untuk mengurangi waktu pencarian dokumen dan ini dilakukan dengan bantuan pengindeksan.

10 Keuntungan Pengumpulan Data Bidang Dengan Perangkat Seluler

Pengumpulan Data Lapangan dapat menjadi proses yang sangat sulit dan memakan waktu. Mengumpulkan data lapangan secara manual membutuhkan pasokan uang, bahan, staf, dan sumber daya lainnya. Dengan investasi semacam itu, ada tanggung jawab besar untuk mengumpulkan data yang tepat dalam waktu singkat, karena data yang dikumpulkan di lapangan memengaruhi produktivitas perusahaan.

Semua berkat teknologi yang terus berkembang, dengan bantuan perangkat seluler tampaknya menjadi satu-satunya solusi untuk tantangan yang dihadapi oleh tim pengumpulan data lapangan. Hal ini tidak hanya menggantikan metode pengumpulan data Pen-Paper yang usang dan usang, tetapi juga menyediakan cara-cara baru untuk memanfaatkan waktu tenaga kerja yang tersedia di lapangan. Aplikasi pengumpulan data lapangan dibuat sesuai untuk semua perangkat baik itu aplikasi pengumpulan data untuk Android atau aplikasi pengumpulan data untuk iOS.

Alat-alat berbasis perangkat seluler telah didirikan di hampir semua negara maju serta berkembang. Jelas bahwa perusahaan yang mengadopsi metode online ini lebih beruntung daripada mereka yang masih terjebak dalam metodologi lama.

Mari kita lihat keuntungan bagi para eksekutif dan pekerja yang memiliki spesialisasi di bidang ini.

1. Produktivitas Supercharged

Platform berbasis bentuk seluler memungkinkan organisasi yang sistematis dan efisien dari data yang dikumpulkan berkat indikator real-time. Ini memungkinkan banyak waktu untuk disimpan dalam mengumpulkan data dan melaporkannya kembali ke kantor pusat. Yang harus dilakukan oleh karyawan hanyalah mengisi formulir di perangkat selulernya dan mengirimkannya langsung untuk analisis.

2. Jangan Kehilangan Data

Data, kebanyakan data lama selalu diperlukan untuk memverifikasi atau kadang-kadang bahkan membandingkan dengan data baru yang memungkinkan perusahaan untuk menetapkan tolok ukur baru dan menentukan tujuan jangka panjang. Data yang dikumpulkan di formulir seluler disimpan langsung ke cloud. Ini membantu dalam memungkinkan pengguna untuk mengakses data kapanpun dan dimanapun pengguna ingin tanpa takut kehilangan data.

3. Memungkinkan Pengumpulan Data Yang Kaya

Pengumpulan hanya angka dan teks sama seperti beberapa metode lainnya. Tetapi pengumpulan data kaya sekarang mungkin semua karena bentuk pengumpulan data seluler. Data kaya mencakup hal-hal seperti gambar, lokasi, audio, video, dan juga pemindaian barcode. Ini memungkinkan seseorang untuk menentukan keaslian dari produk atau informasi yang dikumpulkan.

4. Tabungan Biaya Besar

Menghemat waktu dan sumber daya menganggur akan menghasilkan penghematan uang dalam jumlah besar. Formulir seluler melakukan hal yang sama dan memotong biaya dalam proses seperti transportasi atau bahkan memotong penggunaan kertas dan banyak lagi hal-hal semacam itu. Karena juga menyimpan data ke cloud, kerugian yang terjadi karena hilangnya data juga dihilangkan.

5. Bekerja Bahkan Offline

Formulir seluler dapat diisi baik online maupun offline. Ini bekerja sangat baik karena ada banyak area di dunia yang masih tidak memiliki jangkauan jaringan seluler. Yang perlu dilakukan oleh pekerja adalah mengisi formulir dan menyimpannya untuk diunggah nanti setiap kali perangkat mendapatkan akses internet.

6. Membandingkan Dengan Data Lain

Sangat mudah membandingkan data di aplikasi lapangan daripada membandingkannya secara manual. Data yang dikumpulkan di Aplikasi dapat dengan mudah dibandingkan dengan data yang sudah ada. Hal ini memungkinkan manajemen untuk mengambil keputusan penting yang selanjutnya dapat menambah produktivitas perusahaan dalam waktu dekat.

7. Kualitas Layanan Tinggi

Formulir seluler melakukan evaluasi kerja dengan cara yang lebih cepat dan efisien dengan akurasi yang tinggi, Hal ini menambah kepuasan baik penyedia layanan dan pelanggan.

8. Otomasi Alur Kerja

Nol atau gangguan manusia minimum meminimalkan waktu yang diperlukan untuk melakukan pekerjaan dan juga menghilangkan kesalahan yang dibuat oleh manusia. Alur kerja dibuat halus karena sedang otomatis dan karenanya mengikuti setiap langkah yang ditetapkan oleh pembangun formulir di awal dan diikuti lagi dan lagi tanpa keterlibatan sebenarnya dari pengguna.

9. Proses Dipercepat

Email instan dari data yang dikumpulkan dikirim ke pelanggan, kolega, dan mitra secara instan. Fitur pengiriman memungkinkan untuk menugaskan pekerjaan dengan cepat dan menangani persetujuan dengan alur kerja seluler.

10. Kemudahan Penggunaan

Mungkin keuntungan terbaik dari pengumpulan data lapangan adalah Kemudahan penggunaannya. Formulir seluler disiapkan dengan mudah menggunakan metode seret dan lepas di situs web mereka. Formulir mobile pengumpulan data ini kemudian didistribusikan pada perangkat mobile pekerja lapangan untuk mengisi dan memberikan rincian yang diperlukan.

Tren Pemulihan Data di 2016

Dari zaman kuno, data adalah aset yang paling dicari dari suatu organisasi. Ketika metode penyimpanan digital diadopsi, kehilangan data adalah area yang merepotkan bagi organisasi. Banyak alat IT dan organisasi seperti Oracle, SQL, menjadi terkenal karena mengelola sumber data.

Pindah dari metode lama digital untuk mengelola pusat data besar belum menemukan metode apa pun di mana kita dapat kehilangan data nol selama proses pemulihan data.

Teknologi canggih seperti penyimpanan cloud, penyimpanan virtual, penggalian data, dan teknik pergudangan dikembangkan oleh para profesional TI. Tetapi tidak satupun metode dapat memuaskan kebutuhan organisasi untuk menyimpan data untuk waktu yang lama tanpa kehilangan apa pun.

Pakar TI dan Analis Keuangan telah sampai pada kesimpulan bahwa kereta penyimpanan besar dan tim besar tidak bisa menjadi solusi. Terlihat banyak organisasi telah menutup ruang penyimpanan server lokal mereka, pusat data pribadi, dll.

Sebaliknya, model pengumpulan data hibrida diadopsi yang memungkinkan organisasi untuk menyimpan data pada sumber daya jarak jauh dengan mempertahankan cloud pribadi atau infrastruktur cloud publik.

Dalam mengakses, memelihara dan memulihkan data, keamanan telah menjadi masalah besar yang memaksa para profesional TI untuk menemukan metode baru penyimpanan data dan pemulihan data.

Banyak organisasi menerapkan konsep penyimpanan umum. Ini telah mengurangi belanja modal (CAPEX) dan pengeluaran operasi (OPEX) dengan kemampuan untuk cepat skala dan memulihkan data dari sumber daya lama.

Pada tahun 2015, sistem penyimpanan didefinisikan perangkat lunak high-end (SDS) yang kompleks adalah tren teratas yang telah mengubah sudut pandang pemulihan data. Tren ini mencakup kebutuhan akan privasi dan keamanan data yang lebih baik seiring dengan peningkatan teknologi pengelolaan data.

Empat transformasi utama dalam penyimpanan basis data adalah:

1) Perlindungan Data sebagai inisiatif layanan

2) Basis data sebagai bagian dari layanan cloud

3) Aplikasi baru yang disesuaikan untuk DBA dan kepala aplikasi akan diperkenalkan pada tahun 2016.

4) Peran DBA yang terdefinisi dengan baik untuk mempertahankan pengawasan perlindungan data untuk mendapatkan nol kerugian pada pemulihan

Menurut survei pasar, penyimpanan global akan menjadi dua kali lipat dalam volume pada tahun 2019. Layanan utama yang diadopsi oleh organisasi pada tahun 2016 adalah:

1. Penggunaan pendekatan lintas platform dalam diversifikasi pembuatan data dan penyimpanan

Organisasi yang berbeda mengandalkan teknik untuk menyimpan data di remote. Penyimpanan awan telah menjadi salah satu cara penyimpanan yang paling menuntut. Karena data disimpan dalam format variabel menggunakan alat standar. Pemulihan data terpusat terlepas dari asalnya lebih disukai untuk digunakan di masa depan.

Teknik Pencegahan Kehilangan Data (DLP) berada di pasar selama 10 tahun terakhir, tetapi banyak yang tidak memperhatikan mereka karena biaya tinggi. Proses DLP normal melibatkan:

1) Pemeliharaan data rahasia menjadi pribadi saja

2) Kontrol arus data keluar

3) Implementasi perangkat lunak standar dengan versi lengkap pemulihan data berlisensi

4) Data bebas virus dengan kamus data yang didefinisikan dan pengodean file sumber

2. Peningkatan permintaan untuk mengembangkan kemampuan pemulihan bencana

Ketergantungan pada penyimpanan digital adalah 100% sekarang. Metode pemulihan bencana hanya dapat mencegah data perusahaan jika terjadi kegagalan total basis data. Selain itu masalah sosial dan lingkungan memiliki dampak pada metode penyimpanan data. Pada tahun 2016, tren membuat duplikat salinan data akan diikuti.

Metode manajemen bencana top akan mencakup:

1) Infrastruktur hibrida adalah satu-satunya solusi untuk pencegahan data di masa depan.

2) Ikatan dan aliansi menyebabkan kesulitan besar dalam memulihkan data lama. Penggunaan pusat data akan menjadi opsi yang tepat dalam kasus seperti itu.

3) Transfer data dari satu platform ke platform lainnya menyebabkan hilangnya definisi dan integritas data asli yang perlu dilestarikan. Format standar yang dapat dikonversi harus diadopsi untuk memiliki kerugian minimum.

3. Implementasi platform TI yang muncul ke dalam infrastruktur yang ada

Dalam 10 tahun terakhir, banyak repositori sedang dibuat untuk melayani berbagai sektor seperti TI, perawatan kesehatan, sektor keuangan, dll. Tanggung jawab untuk mempertahankannya diambil oleh perusahaan IT. Ini memberikan tingkat pemulihan yang tinggi dan juga menjamin privasi data. Tren TI baru adalah melampirkan repositori dengan awan. Tetapi persyaratan menggunakan teknik inovatif baru untuk menciptakan awan yang lebih ringan diperlukan. Di tahun 2016, kami akan terus meneliti tentang metode untuk membuat platform tersebut dan untuk mentransfer lebih banyak data ke dalam awan dengan opsi keamanan dan privasi yang diperluas.

Di tahun 2013, gelombang baru "lakukan sendiri karena Anda tahu data Anda lebih baik", dimulai. Waktu yang dihabiskan dalam menjelaskan data organisasi ke luar perusahaan IT adalah proses yang sulit.

Perangkat lunak ERP digunakan untuk penyimpanan dan pemulihan data besar. Perusahaan IT dapat memulihkan data dengan cara yang lebih baik sekarang. Tren yang sama akan diikuti pada tahun 2016.

4. Misi waktu pemulihan yang lebih singkat dan tujuan untuk menembus lingkungan

Para profesional TI selalu bekerja di bawah tekanan untuk menyediakan metode baru untuk pemulihan basis data. Mereka telah mengembangkan modul pemulihan singkat tanpa kehilangan data. Tetapi modul-modul ini perlu disesuaikan sesuai dengan data yang diperlukan. Oleh karena itu pengembangan lingkungan seperti itu selalu menuntut. Mereka membutuhkan format database yang tepat. Pemeliharaan data bisnis, email, data keuangan dan data penting lainnya yang merupakan aset bagi organisasi telah menjadi area yang menyakitkan bagi sebagian besar organisasi lama. Dalam dilema seperti itu, organisasi tidak dapat memilih teknologi terbaik.

Tujuannya pada tahun 2016 adalah untuk menerapkan dan memulihkan sebagian besar data dari organisasi tersebut. Metode data virtual akan diterapkan dengan menggunakan pembersihan otomatis dan memodifikasi alat.

5. Layanan berorientasi kinerja dengan kenaikan harga pada tahun 2016

Volume data meningkat, cadangan dan pemulihan data menjadi sulit dan margin keuntungan dalam memperbarui catatan volume besar tersebut kurang. Istilah baru yang disebut pemulihan per unit kehilangan data menjadi kriteria untuk menetapkan harga untuk pemulihan. Harga akan lebih banyak untuk memulihkan per volume data dengan kehilangan data yang rendah pada tahun 2016.

Langkah-langkah proaktif untuk memulihkan data meningkatkan kenyamanan dan jika hal ini dilakukan secara rutin, maka peluang untuk mempertahankan data yang akurat dengan lebih sedikit redundansi akan meningkat. Metode baru membagi data berdasarkan kategori tidak pernah memungkinkan untuk menaikkan volume sangat tinggi.

Jadi, akhirnya tren yang diikuti pada tahun 2016 dalam pemulihan data akan memilih penyimpanan awan dan lebih banyak teknik virtualisasi. Pemulihan data akan bergerak di sekitar empat istilah

Cloud: Perlindungan data sebagai layanan.

Seluler: Dorong data ke tepi.

Sosial: Menentukan format data baru.

Data Besar: Perlindungan data yang lebih dibutuhkan.

Dapatkan BINbase Data yang Membantu Anda Bertahan dan Berkembang Selama Masa Ekonomi Rough

Data BINbase dengan cepat menjadi pusat saraf dari banyak penilaian manajemen risiko di antara bisnis besar dan kecil. Sejujurnya, setiap bisnis akan menghadapi beberapa jenis penipuan kartu kredit. Dan di masa lalu, tidak banyak yang bisa dilakukan oleh pemegang akun pedagang tentang hal itu. Sampai sekarang. Perangkat lunak BINbase mengambil dunia keuangan oleh badai dan memberikan pemilik bisnis alat untuk mengurangi kemungkinan menjadi korban penipuan kartu kredit.

Pemegang akun pedagang akhirnya membayar kembali biaya biaya ketika terjadi transaksi penipuan. Jadi, memiliki akses ke data BINbase yang andal dapat menghemat biaya ini secara dramatis dan inilah alasannya – nomor BIN kartu kredit dapat dijalankan melalui pemeriksa BINbase dan diverifikasi sebelum transaksi diproses. Ini menempatkan kekuatan kembali di tangan pemilik bisnis dan keluar dari tangan para penipu.

Dengan database BINbase Anda dapat mempelajari semua jenis rincian terkait tentang kartu sebelum Anda menyetujui transaksi. Anda dapat mencari tahu apakah alamat pengiriman cocok dengan alamat penagihan. Anda dapat menentukan apakah kartu memiliki masalah di masa lalu atau tidak, seperti sering menagih balik. Dengan kata lain Anda dapat melindungi diri Anda dari penipuan dengan pencarian BINbase sederhana.

Bagi mereka yang tidak yakin dengan penipuan kartu kredit, sederhananya, itu adalah tindakan membeli barang menggunakan informasi kartu kredit orang lain. Pemilik akun pedagang sangat rentan terhadap penipuan tagihan balik.

Kecurangan semacam ini terjadi ketika pemegang kartu yang sah menggunakan kartu untuk membeli barang atau jasa tetapi ketika pernyataan itu tiba, mereka menghubungi perusahaan kartu kredit dan memberi tahu perwakilan bahwa mereka tidak pernah menerima barang atau layanan atau tidak pernah mengesahkan transaksi di tempat pertama. Sistem data BINbase dapat membantu Anda melacak jenis tagihan ini dengan lebih baik.

Jenis penipuan kartu kredit berikutnya yang mempengaruhi pemilik akun pedagang adalah penipuan kartu kredit online. Ini adalah jenis penipuan kartu kredit yang paling umum dengan transaksi yang dilakukan orang-orang dari hari ke hari. Sekarang jenis penipuan ini bisa menjadi sedikit rumit, di mana peretas mencuri informasi kartu kredit tanpa pemegang kartu asli mengetahui apa yang telah terjadi. Untuk membantu menghindari masalah ini, pedagang dapat menggunakan sistem BINbase number untuk memverifikasi alamat penagihan dan pengiriman untuk memastikannya cocok.

Dengan semua ini, cukup mudah untuk mendapatkan akses ke data BINbase dan mengintegrasikan program ke dalam sistem Anda. Database BINbase tidak terbuka untuk umum tetapi Anda dapat membeli lisensi pengguna tunggal atau lisensi universal. Fitur-fitur yang Anda miliki dengan unduhan BINbase Anda akan bervariasi berdasarkan pada lisensi dan penyedia yang Anda pilih untuk digunakan.

Periksa reputasi penyedia data BINbase dan pastikan daftar BINbase yang Anda terima saat ini dan terbaru. Jika Anda siap untuk membuka saluran informasi baru dan mencegah penipuan dari menyakiti perusahaan Anda, database BINbase adalah tempat yang bagus untuk memulai.

 Memaksimalkan Pemasaran Anda Dengan Penambangan & Penargetan Ulang Data

3 Langkah untuk Tidak Takut Teknik Pemasaran ini; Rangkullah Mereka

Dari meningkatkan percakapan hingga meningkatkan pengalaman pelanggan, semua jenis perusahaan menggunakan penambangan data dan penargetan ulang.

Teknik pemasaran mereka sangat efektif, tetapi banyak konsumen melihatnya sebagai sesuatu yang menyeramkan, bukan kreatif.

Ingat ketika Facebook ada di berita untuk penambangan data? Cambridge Analytica membuat aplikasi kuis untuk mendapatkan akses ke jutaan akun pengguna Facebook. Meskipun kedua perusahaan mengklaim pengguna secara teknis setuju dengan menyetujui persyaratan, kecelakaan seperti ini yang membuat orang takut terhadap pengumpulan data.

Sebagai pemasar bisnis Anda sendiri, Anda harus berhati-hati untuk tidak membiarkan penambangan data dan retargeting menakut-nakuti audiens target Anda … apalagi takut untuk menggunakannya sendiri.

First Things First … Apa itu Data Mining?

Data mining mengekstrak dan menganalisis data dari kumpulan data mentah yang lebih besar.

Misalnya, toko ritel melihat barang-barang yang dijelajahi oleh pelanggan untuk menyarankan produk-produk terkait. Penyedia seluler menggunakan data seperti interaksi layanan pelanggan untuk memprediksi siapa yang cenderung meninggalkan perusahaan (dikenal sebagai & # 39; churn & # 39;) lalu targetkan mereka dengan insentif untuk tetap.

Apa itu Penargetan Ulang?

Penargetan ulang, atau pemasaran ulang, adalah teknik untuk membawa orang-orang yang telah meninggalkan situs web atau aplikasi seluler Anda kembali ke sana.

Ini dilakukan dengan menempatkan kode Javascript sederhana di situs Anda dan ketika pengunjung baru tiba, kode itu menjatuhkan cookie browser anonim. Cookie disimpan di komputer pengguna saat mereka menjelajah, memungkinkan Anda & # 39; mengikuti & # 39; mereka online dan tunjukkan kepada mereka iklan Anda.

Contoh Retargeting:

• Situs web teknologi menampilkan dan iklan untuk laptop yang Anda lihat ketika berada di situs mereka, saat Anda melanjutkan membaca blog favorit Anda.

• Situs perjalanan menunjukkan penerbangan diskon waktu terbatas setelah Anda meninggalkan situs dan pindah ke toko untuk membeli sepatu.

Dengan menggunakan data mining untuk menarik kembali konsumen yang tertarik, bisnis dapat sangat fokus ketika datang untuk melayani target pasar mereka yang paling relevan iklan.

Pengguna yang bertarget ulang mengungguli pengguna baru ketika berhubungan dengan keterlibatan dan kemungkinan membeli dengan logika adalah jika mereka berada di situs web yang melihat item itu, mereka lebih mungkin untuk kembali dan membeli jika diingatkan nanti.

3 Langkah untuk Penambangan & Penargetan Ulang Data yang Berhasil

Jika dilakukan dengan benar, teknik pemasaran ini dapat mengurangi biaya akuisisi pelanggan dan meningkatkan konversi dan penjualan. Anda harus:

1. Ditargetkan. Anda tidak dapat mengirim pesan kepada semua orang dengan cara yang sama. Jika seseorang meninggalkan keranjangnya, mereka memerlukan pesan yang berbeda dari pengunjung yang mendarat di beranda.

2. Bangun kepercayaan diri. Apakah itu membuat kebijakan pengembalian jelas atau meyakinkan pelanggan Anda tidak akan pernah berbagi data mereka, menghasilkan kepercayaan.

3. Pergi pro. Masih banyak lagi untuk penambangan dan retargeting data daripada yang dapat saya cakup di sini. Tim kami dapat membantu Anda membangun kampanye penargetan ulang yang efektif yang mendapatkan hasil!

5 Alasan Mengapa Bisnis Harus Mengetahui Pentingnya Big Data

Orang-orang yang dalam bisnis atau berencana untuk berada di tempat yang sama, harus berpikir apa yang akan menjadi relevansi Big Data untuk bisnis dan bagaimana itu dapat membantu dalam menjalankan bisnis yang efektif. Nah, banyak orang percaya bahwa Big Data diperlukan di beberapa bidang tertentu. Namun, itu hanya mitos; sebaliknya, ia bebas dari batasan apa pun dan dapat membantu dalam setiap operasi keluar-masuk Bisnis.

Alasan yang Memvalidasi Pentingnya Big Data

Big Data beroperasi terlepas dari segala bidang atau ukuran bisnis, karena manajemen dan pengumpulan dilakukan di setiap bidang; dengan demikian, membuatnya lebih mudah diakses. Mari kita dapatkan wawasan tentang alasan yang memvalidasi pentingnya Big Data dalam bisnis:

  1. Data adalah aset untuk bisnis: Setiap bisnis menghasilkan data, baik itu kecil atau besar. Semua kegiatan menghasilkan data dan strategi yang tepat diperlukan untuk menyimpan data ini. Jumlah data bisa sangat besar atau kurang, tetapi strategi yang tepat dapat membantu bisnis untuk mengelolanya dengan cara yang benar dengan mengumpulkan, menggunakan, dan melindunginya. Ini menunjukkan bahwa perusahaan yang percaya Big Data tidak dimaksudkan untuk mereka sekarang akan dapat menggunakannya dan memahami kepentingannya.
  1. Mengumpulkan data pasar dan pelanggan yang lebih baik: Pelanggan dan tren pasar adalah beberapa faktor penting bagi bisnis yang harus diingat untuk meraih kesuksesan. Setiap perusahaan mengelola data untuk memahami suasana pelanggan mereka yang cenderung berubah seiring waktu. Oleh karena itu, analitik Big Data dapat berguna dalam mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan pelanggan, tuntutan penggunaan mereka, dan apa yang akan mereka beli di masa depan.
  1. Peningkatan operasi internal dan efisiensi: Bisnis juga harus fokus pada data karyawan mereka yang mencakup, optimalisasi layanan yang disampaikan, pelacakan kinerja, dan bahkan perekrutan kandidat yang sesuai; semua bisa dilakukan dengan bantuan Big Data. Ini dapat membantu bisnis untuk membiarkan mereka meningkatkan efisiensi internal di berbagai departemen.
  1. Perdagangan keuangan yang efektif: Transaksi Keuangan juga merupakan faktor penting bagi perusahaan, karena itu mengarah pada pertumbuhan ekonomi organisasi. Perdagangan finansial antara perusahaan dan klien dapat ditangani dengan baik dengan bantuan analitik Big Data, karena menangani algoritma yang diperlukan untuk tujuan terkait akun.
  1. Memahami proses bisnis: Optimalisasi proses bisnis sekarang dapat dilakukan dengan lebih mudah. Pengecer dapat memaksimalkan stok mereka berdasarkan prediksi data yang diberikan oleh media sosial. Rantai suplai dan rute pengiriman sekarang dapat dioptimalkan dengan bantuan teknik ini. Departemen SDM dari organisasi juga mendapatkan manfaat seperti saat merekrut bakat yang tepat. Ini juga mengukur jumlah keterlibatan karyawan dengan alat-alatnya.

Oleh karena itu, Analisis Data Besar tidak terbatas pada bidang-bidang tertentu yang dihitung, tetapi memperbesar cakrawalanya layanan dan mengukur dirinya ke skala yang lebih besar. Jika digunakan dengan benar, itu dapat mempengaruhi bisnis hingga taraf yang tak terduga dan memberi lebih banyak peluang pertumbuhan.

Kandidat yang memiliki pengetahuan luas tentang alat yang digunakan dalam Big Data Analysis sangat diminati. Namun, untuk ini mereka perlu memiliki pengetahuan tentang perangkat lunak yang dapat membantu dalam tugas ini. Salah satu perangkat lunak terbaik yang sesuai dengan kebutuhan mereka adalah Hadoop dan pelatihan formal yang sama bisa sangat berbuah.

5 Penyebab Umum dan Tindakan Pencegahan Kehilangan Data Komputer

Kehilangan data adalah tragedi yang setiap pengguna komputer harus menderita setidaknya sekali dalam beberapa tahun. Masalah ini menakutkan dan menjijikkan. Dalam artikel ini, kita akan melihat 5 penyebab umum kehilangan data dan tindakan pencegahan yang harus Anda ambil.

1. Penghapusan file karena kesalahan

Hari ini, kebanyakan orang kehilangan data penting mereka karena kesalahan mereka sendiri. Misalnya, mereka menghapus file penting mereka karena kesalahan dan mereka tidak memiliki cadangan file. Tanpa sedikitpun keraguan, kami menghapus banyak file setiap hari di komputer kami.

Perhatian: lebih baik jika Anda membuat cadangan file penting Anda. Dengan cara ini Anda dapat memulihkan file dengan cepat jika Anda menghapusnya karena kesalahan.

2. Serangan Virus

Serangan virus dan malware adalah masalah umum lainnya saat ini. Dan sebagian besar virus cenderung merusak file penting kita. Selama Anda terhubung ke web, Anda tidak dapat menghindari risiko.

Perhatian: jika Anda ingin mencegah kehilangan data oleh malware dan virus, pastikan Anda berinvestasi dalam antivirus yang kuat untuk melindungi komputer Anda dari serangan virus dan malware. Aplikasi antivirus akan memberi Anda peringatan setiap kali aktivitas yang mencurigakan akan terjadi di komputer Anda karena virus.

3. Masalah Mekanis

Kegagalan hard drive adalah masalah yang menyebalkan. Dari semua masalah hard drive, masalah mekanis adalah yang paling umum. Biasanya, masalah dikaitkan dengan spindel atau kepala drive. Jika ini terjadi, Anda tidak punya pilihan selain memperbaiki komponen yang rusak. Namun, jangan membuat kesalahan dengan melakukannya sendiri.

Perhatian: alih-alih membuka diri sendiri, kami sarankan Anda untuk berhati-hati. Misalnya, Anda tidak boleh menjatuhkan drive atau memukulnya dengan keras terhadap benda padat. Ini dapat membantu Anda mencegah banyak masalah mekanis yang terkait dengan hard drive komputer Anda.

4. Pemadaman Listrik Mendadak

Anda mungkin akrab dengan istilah "kegagalan daya" di dunia komputer. Anda mungkin mengalami pemadaman listrik. Jika terjadi kegagalan daya, Anda mungkin kehilangan beberapa data penting, terutama jika lampu padam saat Anda mencoba memodifikasi atau menulis file. Tanpa keraguan, file itu bisa rusak.

Perhatian: jika Anda ingin mencegah kehilangan data karena pemadaman listrik, Anda mungkin ingin menggunakan pelindung lonjakan arus. Anda juga dapat menggunakan baterai atau jenis lain dari Power Supply Tidak Terputus.

5. Kerusakan Air

Terlepas dari faktor-faktor yang diberikan di atas, hard drive Anda juga bisa rusak jika terkena air. Misalnya, jika Anda menumpahkan beberapa cairan di komputer Anda karena kesalahan, hard drive Anda mungkin rusak. Dalam skenario lain, Anda mungkin akhirnya menjatuhkan komputer Anda ke dalam air.

Perhatian: jika Anda ingin mencegah kerusakan air, kami sarankan Anda mencoba untuk mereformasi diri Anda terlebih dahulu. Ini berarti Anda harus memperbaiki kebiasaan buruk Anda. Coba jauhkan komputer Anda dari air.

Jadi, ini adalah beberapa penyebab umum kehilangan data komputer dan tindakan pencegahan yang mungkin ingin Anda ambil.

Sejarah Deduplikasi Data

Data deduplication telah ada, setidaknya dalam bentuknya yang paling primitif, sejak tahun 1970-an. Awalnya dimulai karena perusahaan ingin menyimpan informasi kontak pelanggan dalam jumlah besar tanpa menggunakan sejumlah besar ruang penyimpanan. Salah satu ide pertama adalah melalui dan menghapus data duplikat. Misalnya, perusahaan mungkin memiliki alamat untuk pengiriman, dan alamat untuk penagihan ke pelanggan tertentu. Dalam kasus ini, alamat-alamat yang identik itu akan digabungkan menjadi satu file. Ini dilakukan oleh petugas entri data yang akan meninjau data baris demi baris dan menyingkirkan duplikat.

Tentu saja, jumlah personel yang dibutuhkan untuk melakukan ini sangat luas dan butuh waktu sangat lama. Terkadang, proses deduplikasi data akan memakan waktu berbulan-bulan untuk diselesaikan. Namun, mengingat sebagian besar ini terjadi pada hard copy, itu bukan masalah besar. Masalah besar cam bersama ketika penggunaan komputer menjadi luas di lingkungan kantor.

Dengan komputer yang digunakan secara luas dan ledakan internet, jumlah data yang tersedia juga meledak. Sistem pencadangan dibuat untuk memastikan bahwa perusahaan tidak akan kehilangan semua data mereka. Seiring waktu berlalu, floppy disk dan perangkat keras eksternal lainnya digunakan untuk menyimpan data ini. Sayangnya, data ini akan segera mengisi cakram-cakram ini dan jumlah ruang untuk menyimpan data ini sangat luas.

Dengan penyimpanan cloud dan opsi penyimpanan alternatif lainnya, perusahaan mulai memindahkan penyimpanan mereka ke lingkungan virtual. Mereka juga pindah ke penyimpanan berbasis disk berbasis pita, hanya karena harganya murah dan membutuhkan lebih sedikit ruang. Namun, opsi penyimpanan ini mahal dan sulit dikelola karena data terus bertambah. Data yang sama akan disimpan berulang kali. Data yang berlebihan ini tidak diperlukan dan mengambil ruang penyimpanan yang berharga.

Perusahaan mungkin telah menyesuaikan rencana cadangan mereka untuk menghilangkan duplikasi, tetapi tidak ada cara cepat untuk melakukan ini. Saat itulah para profesional TI mulai bekerja pada algoritma untuk mengotomatisasi proses deduplikasi data. Mereka umumnya melakukan ini berdasarkan kasus per kasus, dengan tujuan mereka untuk mengoptimalkan file cadangan mereka sendiri. Algoritme mereka akan disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan individu mereka sendiri.

Tidak ada satu pun perusahaan yang muncul dengan ide deduplikasi data. Sebaliknya, kebutuhan untuk menemukan cara untuk mengurangi file duplikat adalah kebutuhan umum di industri. Ada banyak ilmuwan komputer yang memajukan teknologi deduplikasi data secara signifikan, tetapi tidak ada satu pun ilmuwan yang bertanggung jawab sepenuhnya. Sementara banyak yang mengklaim kredit untuk istilah 'deduplikasi data' itu sendiri, tidak ada orang yang dapat mengklaim kredit untuk gagasan itu sendiri.

Sebaliknya, penciptaan deduplikasi data algoritma lebih merupakan kompilasi. Orang-orang di industri TI melihat kebutuhan untuk mengurangi duplikasi data dan mereka memenuhi kebutuhan untuk mengurangi file duplikat tersebut dengan membuat algoritme. Dengan meningkatnya data, orang akan terus mencari cara untuk memampatkan data dengan cara yang membuatnya mudah disimpan.

Informasi Kesehatan yang Aman: 6 Praktik Terbaik Untuk Menjaga Privasi Data

Pelanggaran informasi mempengaruhi banyak perusahaan di berbagai sektor, dan layanan kesehatan adalah salah satunya. Kehilangan data adalah salah satu kekhawatiran terbesar dalam beberapa waktu terakhir dan rekam medis pasien sering ditemukan dapat diakses oleh publik dengan mudah. Jika Anda menemukan diri Anda di tempat ini di mana data perusahaan Anda berisiko, ikuti beberapa langkah dasar berikut untuk meminimalkan pelanggaran dan mengamankan informasi kesehatan secara efisien.

Definisikan kebijakan dengan jelas.

Ketika kerangka kebijakan tidak konsisten, sistem atau jaringan Anda dapat terkena pelanggaran privasi. Pastikan Anda memiliki persyaratan hukum yang kuat, kebijakan penyedia, persetujuan pengungkapan dari pasien, dan perjanjian di antara peserta pertukaran informasi kesehatan, tanpa celah.

Tetapkan program manajemen risiko di tempat.

Dengan mengevaluasi kemungkinan risiko Anda, Anda dapat mengidentifikasi celah di lingkungan data Anda. Analisis risiko akan membantu Anda melakukan penilaian yang baik terhadap celah potensial tersebut, dan kemudian membangun solusi keamanan yang kuat di sekitar mereka.

Pastikan setiap karyawan sadar akan respons yang benar terhadap insiden data.

Buat proses untuk tanggapan ini, dan latih karyawan Anda tentang cara melaporkan pelanggaran keamanan apa pun. Mendokumentasikan insiden akan membantu Anda mengambil tindakan yang diperlukan, serta menyelidiki insiden tersebut untuk mengambil tindakan korektif.

Lacak semua aktivitas pengguna.

Memantau lingkungan menggunakan teknologi otomatis akan membantu Anda mengawasi aktivitas setiap saat. Perusahaan keamanan perangkat lunak dapat membantu Anda menerapkan peringatan untuk melacak, mencegah, dan menghentikan insiden sebelum menyebabkan pelanggaran.

Memiliki manajemen kata sandi perusahaan di tempat.

Insiden seperti peretasan dan pemadaman sering terjadi karena sistem yang tidak dikelola dan kesalahan pengguna. Mengelola perusahaan dengan identitas yang tepat dan solusi manajemen akses seperti single sign on akan membantu dengan perlindungan dan integritas data.

Terapkan enkripsi data.

Data yang disimpan atau dikirim melalui perangkat elektronik, termasuk perangkat seluler, dapat berisiko dilanggar. Penting untuk memastikan bahwa data ini, seperti email, percakapan, dan interaksi lainnya, diamankan dan dienkripsi, yang akan mencegah orang yang tidak berkepentingan melihatnya, bahkan secara tidak sengaja.

Privasi dan keamanan akan memastikan integritas informasi, dan pada gilirannya juga membangun kepercayaan pasien dalam organisasi Anda. Jika mereka tidak nyaman memberikan data karena mereka merasa informasinya beresiko, mereka mungkin tidak membaginya dengan Anda, yang dapat memiliki konsekuensi yang merugikan dalam perawatan serta penelitian kesehatan. Oleh karena itu penting untuk mengamankan informasi kesehatan, dan mencegah pelanggaran atau kehilangan data.

Hal-hal yang Perlu Dipertimbangkan Saat Menyewa Agen Outsourcing Data Entry

Belakangan ini, digitalisasi dokumen dan pembuatan data telah menciptakan volume data yang tinggi di hampir semua industri. Sudah pasti tidak mudah bagi pengusaha dan pemilik bisnis untuk mengelola volume besar data dan mempertahankan kualitas, akurasi, dan kehandalan pada saat yang bersamaan. Apakah perusahaan Anda kecil, menengah atau besar, manajemen data yang efektif memakan waktu dan sangat rumit. Ketika Anda menjalankan bisnis, selalu disarankan untuk menginvestasikan waktu dalam kegiatan bisnis inti dan menyewa agen outsourcing entri data untuk mengelola data tebal.

Namun, sebelum Anda menyewa agen outsourcing, mempertimbangkan beberapa faktor penting adalah penting. Mari lihat:

1. Pengalaman

Proses entri data menuntut akurasi yang tinggi. Penting untuk memastikan bahwa perusahaan yang Anda pekerjakan mampu mengelola semua tugas yang berbeda dan sangat efisien. Cara yang paling tepercaya untuk menilai pengalaman perusahaan outsourcing adalah dengan meninjau studi kasus proyek serupa dan membaca testimonial dari klien sebelumnya. Membaca umpan balik dari pelanggan masa lalu adalah cara yang bagus untuk mengukur dan menganalisis kemampuan mitra outsourcing.

2. Teknologi dan Infrastruktur Terbaru

Sebelum melakukan outsourcing layanan entri data, pastikan mitra outsourcing memiliki akses ke teknologi terbaru dan pengaturan infrastruktur yang tepat. Terlepas dari konektivitas data berkecepatan tinggi, agensi outsourcing juga harus memiliki fasilitas cadangan dan langkah-langkah keamanan data untuk layanan tanpa cela dan berkelanjutan.

3. Fleksibilitas

Saat memilih mitra outsourcing yang tepat untuk layanan entri data, sangat ideal untuk pergi untuk lingkungan kerja yang fleksibel. Faktor-faktor seperti waktu dan harga fleksibel membantu memperkuat ikatan dengan mitra alih daya. Selain itu, ketika ada lingkungan kerja yang fleksibel, karyawan juga dapat memberikan solusi khusus.

4. Komunikasi Yang Jelas

Untuk mencapai hasil yang efektif, mengkomunikasikan persyaratan tepat Anda dengan jelas adalah penting. Tanpa komunikasi yang jelas, mitra alihdaya Anda tidak akan memahami persyaratan khusus Anda dan ini, pada gilirannya, dapat berakhir menghambat tujuan bisnis Anda dalam jangka panjang.

5. Perawatan dan Dukungan Putaran-Jam

Sebelum memfinalisasi agen outsourcing, pastikan bahwa penyedia layanan menawarkan pemeliharaan dan dukungan 24/7. Misalnya, jika Anda memiliki situs e-commerce, downtime yang signifikan dapat membuat calon pelanggan Anda melakukan pembelian di tempat lain. Selain itu, ketika Anda mengalihdayakan layanan Anda, penting juga untuk memastikan bahwa data transaksional dan data masuk tetap aman.

6. Kualitas

Memeriksa kualitas layanan entri data sangat penting. Jadi, sebelum outsourcing kebutuhan Anda, berusaha untuk mengetahui seberapa mahir penyedia layanan. Menggunakan uji coba gratis sebelum Anda menandatangani perjanjian akhir disarankan. Proses ini juga membantu Anda mengetahui kualitas layanan yang ditawarkan.

7. Biaya

Tujuan utama di balik outsourcing adalah memanfaatkan manfaat tenaga kerja terampil dengan tarif ramah anggaran. Sebelum Anda memutuskan untuk menandatangani kontrak, pahamilah klausul dan pastikan bahwa tidak ada tarif tersembunyi seperti biaya lembur atau biaya peluang.

Layanan entri data outsourcing adalah cara mudah untuk mengurangi biaya operasional, meningkatkan waktu penyelesaian dan berkonsentrasi pada kegiatan bisnis inti. Pengalihan entri data dapat diandalkan dalam hal perputaran penjualan, laba, dan kualitas.