Bidang bisnis
Salah satu kelebihan dari Gephi sebagai penganalisis jaringan sosial adalah kemudahan dalam penggunaannya. Tidak perlu kemampuan khusus untuk mengoperasikannya. Anda hanya perlu memasukkan data jaringan sosial ke Gephi dan menggunakan beberapa algoritma yang telah disediakan dalam Gephi. Anda dapat melihat jaringan yang terhubung dengan pengelompokkannya dalam bentuk visual untuk kemudian dianalisis agar mendapatkan beberapa implikasi bisnis penting.
Pada saat ini, media sosual merupakan sebuah tempat yang sangat kuat untuk mempromosikan sebuah merek atau produk. Hampir setiap merek hadir dalam media sosial terutama pada Facebook, Twitter, dan Instagram karena situs media sosial tersebut memiliki sangat banyak pengguna yang akan menganalisis performa merek yang hadir pada media sosial. Melalui Gephi, seseorang dapat menganalisis koneksinya di media sosial dan dapat dengan mudah menemukan implikasi bisnis seperti penyasaran (targeting), pemosisian (posisitioning), dan lain-lain berdasarkan klaster yang terbentuk pada Gephi.[14]
Salah satu impikasi pemasaran yang paling penting dari visualisasi jaringan Gephi adalah penyasaran (targeting). Anda akan dengat sangat mudah menemukan demografi masyarakat atau kelompok dan kemudian mengambil keputusan penyasaran dan pemosisian dari sebuah merek[15].
Bidang kesehatan
Mengetahui bahwa perkembangan penggunaan mahadata sudah sangat pesat dan kesadaran masyarakat dunia terhadap efektivitas penggunaan mahadata dalam aktivitasnya sehari-hari juga merambah pada dunia kesehatan, yaitu dunia kedokteran. Dalam industri kesehatan digital, mahadata menggunakan teknik ilmu data untuk menangkap dan menganalisis data yang sangat besar dan kompleks untuk memberikan dampak positif bagi hasil perawatan pasien dan mengoptimalkan proses bisnis.
Meskipun istilah mahadata merujuk pada volume data, itu bukanlah masalah utama karena mahadata juga dapat merujuk pada tingkat teknologi yang dibutuhkan organisasi untuk menangani dan fasilitas yang dibutuhkan untuk menyimpannya. Industri kesehatan menghasilkan data klinis, keuangan administratif, dan genom yang sangat besar sehingga memerlukan teknik mahadata untuk membantu mengaturnya.
Pada tahun 2009, terdapat sebuah penelitian mahadata pada bidang kesehatan, yaitu mengenai interaksi jaringan protein dalam melakukan prediksi kanker payudara menggunakan metode Analisis Jaringan Dinamis.[16] Pada penelitian dijelaskan bagaimana evolusi kelas-kelas yang terbentuk dari interaksi antarsel dalam tubuh sehingga bisa mendapatkan pengutuban pembentukan sel kanker payudara. Perangkat lunak Gephi dapat dimanfaatkan untuk menganalisis hal yang serupa dengan visualisasi yang bisa ditampilkan menggunakan perangkat lunak tersebut.
Secara umum, penggunaan mahadata dalam bidang kesehatan akan mengarah kepada 6 kategori informasi, yaitu:
- Data web dan media sosial: seperti data interaksi yang didapatkan dari Facebook, Twitter, LinkedIn, blogs, health plan websites dan aplikasi dari smartphone.
- Machine-to-machine data: Seperti informasi dalam sensor, meter dan perangkat lain.
- Data Transaksi: seperti klaim layanan kesehatan dan catatan penagihan dalam format semi-terstruktur dan tidak terstruktur
- Data Biometrik: seperti data sidik jari, genetika, tulis tangan, pemindaian retina, sinar-X dan gambar medis lainnya.
- Data yang dihasilkan manusia' (Human-generated datal seperti data rekam medis elektronik (Electronic Medical Records/EMRs), catatan dokter, email, dan dokumen kertas lain.
- Data Litbang Farmasi: terkait dengan mekanisme tindakan obat, perilaku target dit ubuh manusia dan efek samping dari segala tindak farmasi.
Bidang pariwisata
Mahadata saat ini merupakan alat perang terbaik untuk terus menjadi nomor satu di podium industri pariwisata baik secara lokal maupun internasional, dengan peningkatan layanan dan ditunjang dengan kemampuan beradaptasi secara maksimum untuk kebutuhan para pengunjung tempat pariwisata yang ada. Jejaring sosial dan portal pariwisata baru yang mengandalkan kolaborasi pengguna telah menjadi salah satu referensi utama ketika mengavaluasi atau merencanakan perjalanan. Mahadata dapat menjadi sumber inovasi bagi organisasi pariwisata dan industri pada umumnya. Potensi yang dimiliki dalam industri pariwisata sangat besar dan perusahaan tidak boleh meremehkan pentingnya mahadata.
Dengan pendekatan yang tepat, industri pariwisata dapat belajar banyak tentang pilihan konsumen dan menggunakan informasi dan wawasan ini untuk membangun hubungan dengan pelancong pada waktu yang tepat sangatlah penting. Tanpa informasi yang tepat dan pendekatan penargetan yang sangat baik, iklan tidak akan menghasilkan konversi apapun dan tidak akan ada ROI. Perjalanan adalah industri yang serbacepat, yang benar benar mendorong kebutuhan untuk analisis data yang cepat dan keputusan cepat. Di bidang pariwisata, tuntutan apapun perlu ditangani secara instan agar tetap relevan bagi wisatawan, yang membuat mahadata menjadi sangat penting.
Jejaring sosial dan portal pariwisata baru yang mengandalkan kolaborasi pengguna telah menjadi salah satu rujukan utama ketika mengevaluasi atau merencanakan perjalanan. Sangat penting untuk memantau semua pendapat dan pengalaman yang ditinggalkan wisatawan seperti sidik jari digital, dan karena itu, alat yang tepat diperlukan. Tidak ada keraguan tentang pentingnya menganalisis reputasi yang dibuat secara spontan di jejaring sosial atau di portal pariwisata tertentu. Di samping itu, pendapat pengguna dikondisikan oleh orang lain dan pengguna terlebih lagi memiliki pengaruh sosial atau bertindak dalam lingkungan yang dekat.
Teknik analisis sentiman adalah salah satu tugas khas pengolahan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), yang mengelola deteksi komentar positif, negatif dan netral yang ditulis dalam bahasa alami dengan tingkat keandalan yang tinggi. Emosi, pendapat, dan perasaan ini diambil dari konten yang dituangkan oleh pengunjung dan pengguna ke jaringan sosial dan platform analisis wisata. Prosedur ini dilakukan secara otomatis melalui mesin analisis sentimen. Pada dasarnya, ada dua model NLP: Linguistik, berdasarkan tata bahasa dan probabilitas, berdasarkan data. Dalam model linguistik, ada tingkat kedalaman yang berbeda. Dalam analisis leksikal, mesin mencapai tingkat yang lebih dangkal, mengklasifikasikan sebagai positif atau negatif sesuai dengan kata-kata umum seperti hebat, mengerikan, dll. Ada analisis yang lebih mendalam dalam memahami arti kata-kata menggunakan morfologi, sintaksis atau kontekstual informasi.
Dalam analisis yang lebih kompleks ini, dapat mengambil data melalui media sosial seperti Instagram, Twitter, dll dengan mengambil konten tulisan opini yang telah dibuat oleh pengguna, menggunakan analisis ini mesin akan mengolah model yang dapat mengenali struktur teks positif dengan kata-kata negatif atau mengenali penggunaan idiomatik dan kata-kata berbentuk sarkasme. Analisis lebih mendalam ini, tanpa diragukan lagi, merupakan revolusi bagi industri pariwisata, berkat ini diproses informasi, dapat memberdayakan dan meningkatkan layanannya secara maksimal karena mengetahui bagaimana persepsi dan opini masyarakat akan suatu hal, sudah sesuai ekspektasi dan perencanaan pemasaran atau masih dianggap belum memuaskan.
Pada tahun 2016, sudah tahun ketujuh berturut-turut hasil analisis data wisata di Amerika menunjuikan bahwa jumlah kedatangan wisatawan internasional (pengunjung satu malam) tumbuh sebesar 3,9% dan mencapai total 1.235 juta di seluruh dunia. Data ini menyoroti dampak industri pariwisata terhadap ekonomi global.[17]
Perusahaan di sektor pariwisata sudah banyak yang sadar akan peran mahadata jika ingin menjadi pemimpin di pasar, banyak yang sudah menjadi perusahan dengan ideologi data-driven. Itulah mengapa mereka mengakui Big Data sebagai senjata terbaik untuk terus berada di garis depan pariwisata internasional.
