Apa itu crowdsourcing? Tantangan dan kelebihan model pengumpulan data ini

Jumlah user internet telah meningkat pesat dalam dekade terakhir, dan ketersediaan sejumlah besar atau service berkualitas gratis telah mengubah pemasaran internet dan strategi pengumpulan data. Saya masih ingat hari-hari, ketika pelanggan alias. user dikenakan biaya premium untuk sebagian besar service, yang gratis pada tahun 2018. WhatsApp misalnya. Dulu dibayar setelah satu tahun, tetapi sekarang benar-benar gratis untuk digunakan. Data pelanggan atau user entah bagaimana bertanggung jawab untuk membuat service tersedia dengan harga terjangkau atau benar-benar bebas biaya. Ya, data user adalah kekuatan pendorong di balik berbagai service gratis, yang kita nikmati hari ini.

Sekarang dikatakan, kita semua mengirim banyak data pribadi kita ke banyak server melalui aplikasi yang kita gunakan secara gratis. Data tersebut akhirnya dianalisis untuk kebaikan kita dan kita mendapatkan service atau fitur yang mungkin kita minati. Ini adalah bagian dari data besar dan analitik data. Tapi hari ini topik diskusi kita adalah crowdsourcing. Apa sebenarnya crowdsourcing itu? Kita akan membahasnya di sini di how2shout. Sebelum melangkah lebih jauh, izinkan saya memberi Anda detail singkat tentang crowdsourcing. Crowdsourcing data adalah proses pengumpulan data dari kerumunan dan akhirnya membantu individu dengan informasi yang sama yang dapat membantu mereka.

Sumber Gambar: Dreamstime

Apa itu crowdsourcing?

Saya telah menjelaskan secara singkat apa sebenarnya crowdsourcing itu. Crowdsourcing adalah semua tentang pengumpulan data dari user melalui beberapa service, ide, atau konten dan kemudian perlu disimpan di server sedemikian rupa sehingga data yang diperlukan dapat atau diberikan kepada user kapan pun diperlukan. Sebagian besar user saat ini menggunakan Truecaller untuk menemukan nomor yang tidak dikenal dan Google Maps untuk mengetahui tempat dan lalu lintas di suatu wilayah. Semua service didasarkan pada crowdsourcing. Bagaimana? Saya akan menjelaskan model semua service tersebut di akhir artikel ini. Konsep crowdsourcing cukup sederhana, tetapi banyak pekerjaan yang perlu dilakukan untuk mendapatkan yang terbaik dari metode pengumpulan data yang berpotensi efisien ini. Jadi mari kita cari tahu, pekerjaan apa yang dilakukan di balik layar untuk membuat crowdsourcing bekerja sesuai harapan.

Bekerja di belakang layar

Crowdsourcing tidak hanya terbatas pada pengumpulan data dari orang banyak. Bayangkan betapa bermasalahnya jika Anda memiliki sejumlah besar data yang Anda inginkan, dan itu juga tanpa manajemen yang tepat. Tak perlu dikatakan, itu akan menjadi masalah besar. Jadi, setelah mengumpulkan data dari kerumunan, data perlu disimpan secara sistematis sehingga sistem dapat menangani permintaan user secara efisien, kapan pun diperlukan. Misalnya, Truecaller memiliki sejumlah besar kontak, tetapi hampir tidak membutuhkan waktu 2 atau 3 detik untuk menemukan nomor yang Anda cari. Dalam miliaran kontak itu, sistem harus cukup efisien untuk menunjukkan kepada Anda nama kontak yang terkait dengan nomor itu dalam beberapa detik. Jadi sistem harus dioptimalkan. Optimasi dilakukan dengan berbagai cara dan tergantung pada volume dan kompleksitas data, optimasi tambahan perlu dilakukan. Nah, optimasi dalam crowdsourcing bukanlah topik pembahasan kita hari ini. Jadi mari kita bicara sedikit tentang model Truecaller.

Contoh crowdsourcing

Model bisnis crowdsourcing Truecaller

Setiap kali Anda mengunduh Truecaller di handset yang baru dibeli, Anda akan diminta untuk menyinkronkan semua kontak Anda dengan server Truecaller. Anda bukan orang yang menyinkronkan daftar kontak dengan server Truecaller. Jutaan user melakukan hal yang sama. Akhirnya, mereka mendapatkan sejumlah besar angka, dan nama bersamanya. Ini adalah tahap pertama dari crowdsourcing, di mana data dikumpulkan dan disimpan di server.

Sekarang setelah banyak data dikumpulkan, sebuah nama diberikan ke nomor tertentu, dan itu disimpan lagi di server. Bergantung pada nama yang ditetapkan untuk nomor tertentu dalam daftar kontak yang berbeda, nama yang sesuai dipetakan dengan nomor tertentu, yang akhirnya ditampilkan kepada user, setelah nomor yang sama dicari di platform. Biarkan saya membuat hal ini sedikit lebih jelas. Nomor saya dapat disimpan di ponsel yang berbeda dengan nama yang berbeda yaitu. Sarbasish how2shout, Sarbasish India, Sarbasish WB atau lebih. Dari sini, sistem analisis Truecaller cukup cerdas untuk dipahami, nama yang terkait dengan nomor tersebut adalah Sarbasish, dan karenanya nama yang sama ditampilkan.

Kemungkinan ada, namanya tidak pantas. Tapi setidaknya Anda bisa mendapatkan gambaran tentang siapa yang menelepon, apakah itu bisnis atau orang, dan detail lain yang diperlukan. Ini pada akhirnya membantu Anda memutuskan apakah Anda harus menerima telepon. Ini, secara sederhana, bagaimana Truecaller bekerja. Tetapi ada tantangan dalam menangani data yang begitu besar. Jadi mari kita cari tahu tantangan dalam crowdsourcing data, dan bagaimana perusahaan menangani hal yang sama.

Tantangan dengan crowdsourcing

Semua bidang teknologi memiliki beberapa tantangan dan itu perlu ditangani dengan infrastruktur dan manajemen yang tepat. Nah, crowdsourcing data juga memiliki tantangannya sendiri dan berikut adalah beberapa di antaranya.

  • Server untuk menyimpan data: Crowdsourcing data adalah tentang mengumpulkan sejumlah besar data dalam kisaran Petabyte atau lebih. Harapan itu cukup untuk memahami, seberapa besar server seharusnya, untuk menampung volume data yang begitu besar. Oleh karena itu, sebagian besar perusahaan memanfaatkan service penyimpanan cloud dan server khusus untuk menyimpan volume data yang sangat besar, yang nantinya dapat digunakan untuk analisis.

  • Sistem untuk analitik data: Seperti yang sudah saya katakan, crowdsourcing tidak hanya terbatas pada pengumpulan data dan menyimpannya di server. Data juga perlu dianalisis, dan tentu saja, ini membutuhkan kekuatan pemrosesan yang sangat besar untuk menganalisis kumpulan data yang sangat besar, atau Petabyte data. Untuk mengatasi masalah itu, sebagian besar perusahaan crowdsourcing menggunakan banyak komputer, kekuatan pemrosesan kolektif yang dapat memberikan kekuatan pemrosesan yang hebat untuk analisis data yang mudah.

  • Mengumpulkan data: Crowdsourcing data adalah alat utama untuk tujuan mengumpulkan sejumlah besar data, yang diperlukan untuk perusahaan yang berbeda untuk operasi cerdas yang berbeda. Karena data dikumpulkan dari masyarakat umum tanpa jaminan apa pun, kemungkinan ada beberapa unsur data yang juga bisa salah, dan juga bisa rusak. Karena itu, perusahaan harus cukup efisien untuk mengumpulkan volume data yang sangat besar sehingga informasi yang salah atau rusak yang dikumpulkan dapat dengan mudah diabaikan untuk meningkatkan keakuratan data yang dikumpulkan. Untuk meningkatkan volume data, sebagian besar perusahaan menawarkan service dan aplikasi gratis dengan motif meningkatkan basis user. Truecaller misalnya, yang sudah saya bahas.

  • Masalah privasi dan keamanan: Saya telah melihat user membuang Truecaller hanya karena mereka harus memberikan izin akses kontak ke Truecaller. Jadi, setiap kali sebuah perusahaan mengumpulkan banyak data dari kerumunan melalui crowdsourcing, adalah tanggung jawab perusahaan untuk memberikan keamanan yang tepat untuk data tersebut agar tidak sampai ke tangan yang salah. Data dari sejumlah besar user yang dikumpulkan melalui crowdsourcing dapat digunakan untuk rekayasa sosial blackhat. Dengan demikian, sebagian besar perusahaan menggunakan algoritme enkripsi yang kuat untuk mengamankan data user.

Mengapa crowdsourcing? Keuntungan

Crowdsourcing adalah salah satu model terbaru yang digunakan oleh perusahaan untuk tujuan mengumpulkan data dari sejumlah besar user dengan cara termudah, biasanya dengan menawarkan beberapa jenis service gratis. Layanan gratis karena akan menarik lebih banyak user untuk menggunakan service tersebut. Terlepas dari useran crowdsourcing di Truecaller dan Google Maps, ini juga bisa menjadi alat potensial untuk mengumpulkan pendapat dari sejumlah besar user pada saat yang bersamaan.

Setiap kali beberapa saran diperlukan, seseorang selalu dapat meminta pendapat dari seorang ahli. Namun hal yang sama dapat ditanyakan kepada sekelompok orang, dan ternyata, jawaban yang diperoleh dari orang banyak secara kolektif, dapat membawa konsekuensi yang lebih baik, dibandingkan dengan mendapatkan informasi yang sama dari seorang ahli yang mungkin ahli. menguasai mata pelajaran tersebut.

Hampir tidak ada keraguan tentang faktanya, semua anggota kerumunan mungkin tidak ahli dalam subjek itu, tetapi pengalaman dan jawaban kolektif sebenarnya dapat membantu dalam situasi yang berbeda. Setelah tantangan yang dihadapi oleh crowdsourcing dapat diatasi oleh suatu perusahaan, dapat digunakan untuk pembelajaran engine, kecerdasan buatan, robotika, survei pasar dan di sejumlah bidang lainnya.

Dengan demikian, masa depan crowdsourcing sangat cerah jika dilakukan dengan cara yang tepat. Google Assistant, Siri, dan sejumlah asisten digital lainnya dapat ditingkatkan dengan crowdsourcing. Dengan crowdsourcing, banyak data dapat dikumpulkan dari user tentang situasi kehidupan nyata, yang pada akhirnya dapat diumpankan ke asisten digital untuk mengamati peningkatan besar dalam fungsi dan kinerja mereka.

Model Google Maps – Lihat sebelum Anda pergi

Cara kerja Google Maps, dan cara menampilkan detail tentang lalu lintas di wilayah tertentu juga merupakan implementasi dari crowdsourcing. Apa yang terjadi adalah data dikumpulkan tentang lokasi user. Kemudian Google menggunakan algoritme cerdasnya untuk mencari tahu, di jalan atau bagian dunia mana mereka berada.

Setelah itu, data real-time dihasilkan tergantung pada berapa banyak ponsel yang aktif di area itu, dan akhirnya, jumlah user atau komuter yang ada di wilayah itu. Google juga cukup pintar untuk mendeteksi apakah seseorang menggunakan beberapa perangkat, dan kecepatan pergerakan juga dapat dipertimbangkan untuk memahami, apakah orang tersebut berada di dalam mobil, berjalan kaki, atau sedang diangkut dengan moda transportasi yang berbeda.

Biarkan saya memberi Anda sebuah contoh. Perangkat Anda mungkin ada di Park Street, area mewah di Kolkata. Sekarang Google tahu, Park Street memiliki kemampuan untuk menangani 1000 mobil sekaligus. Sekarang informasi lokasi kolektif dari beberapa perangkat dapat membantu Google memahami jumlah user yang ada di Park Street. Kecepatan dan pola pergerakan juga dapat menjadi pertimbangan untuk dipahami, apakah user berada di dalam mobil, bus, Metro atau transportasi lainnya.

Sekarang, Google akan menghasilkan laporan waktu nyata dan jika jumlah mobil yang diprediksi oleh Google lebih dari 1000, Anda akan menemukan pesan yang membuat frustrasi, ‘Lalu lintas lebih tinggi dari biasanya’. Jika kurang dari 1000, Anda akan mendapatkan pesan yang relevan.

Jadi pada akhirnya, Google mengumpulkan data lokasi Anda dan menganalisisnya melalui beberapa algoritme untuk menghasilkan data lalu lintas, yang ternyata berguna bagi Anda.

Dengan demikian, crowdsourcing adalah alat yang berpotensi kuat untuk mengumpulkan data dari sejumlah besar user untuk hasil yang sesuai. Crowdsourcing juga diterapkan oleh Indian Railways untuk memberikan informasi perjalanan kereta api kepada penumpang. Dalam hal ini, juga, data user yang bepergian dengan kereta api dikumpulkan untuk menghasilkan informasi perjalanan kereta api. Kunci dari crowdsourcing adalah volume data. Semakin banyak data, semakin akurat hasilnya. Ada kemungkinan ketika sejumlah kecil data bisa salah. Tetapi ketika data dikumpulkan dari sejumlah besar user, akurasinya meningkat pesat, menjadikannya alat yang berguna untuk analisis data.

Semoga informasi kecil tentang crowdsourcing bermanfaat bagi Anda. Apakah Anda memiliki hal lain untuk ditambahkan? Jangan ragu untuk berkomentar di bawah.

Anda mungkin juga ingin melihat:

Apa pentingnya big data dalam kehidupan kita sehari-hari? Apakah kita berkontribusi untuk itu?