3 Kesalahpahaman Seputar Data Analytics

By |2021-07-25T20:50:03+00:00June 11th, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Jika diimplementasikan dengan tepat, data analytics akan membantu perusahaan dalam mengumpulkan dan menganalisa data secara efektif untuk mengumpulkan wawasan tentang efektivitas strategi bisnis di masa lalu, dan di waktu yang bersamaan juga membantu pihak yang bersangkutan untuk membuat keputusan bisnis yang menguntungkan di masa depan.

Walaupun fungsi data analytics sangat menguntungkan bagi keberlangsungan bisnis, masih banyak ketidaksesuaian fakta yang beredar mengenai data analytics. Beredarnya beberapa kesalahpahaman seputar data analytics dikhawatirkan akan memengaruhi keputusan perusahaan untuk memulai implementasi teknologi ini. Oleh karena itu, kami akan memberi informasi tentang 3 kesalahpahaman seputar data analytics sekaligus memberikan fakta dari kesalahpahaman yang beredar. Berikut penjelasannya:

#1 Implementasi data analytics membutuhkan biaya yang sangat mahal

Ketika berencana mengadopsi teknologi baru, pertanyaan pertama yang muncul adalah “berapa banyak biaya yang dibutuhkan?”

Untuk menjawab pertanyaan ini, kita harus mengetahui tujuan dari implementasi solusi teknologi tersebut. Untuk teknologi data analytics, tujuannya adalah untuk memudahkan perusahaan mengelola dan menganalisa data sehingga dapat membantu mereka membuat keputusan dengan lebih cepat dan tepat. 

Sayangnya, kesalahpahaman ini seringkali membuat perusahaan enggan untuk berinvestasi pada teknologi data analytics, terutama bagi perusahaan skala menengah.

Padahal faktanya, tidak semua implementasi data analytics memerlukan investasi besar. Karena pengeluarannya akan bergantung pada fitur dan kapabilitas dari platform data analytics yang dibutuhkan oleh masing-masing perusahaan. Terlebih jika kita nilai dari sisi manfaat dan keuntungan yang didapatkan, implementasi data analytics merupakan jenis investasi yang sangat cost-effective. Data analytics memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik, sehingga perusahaan dapat memaksimalkan ROI. 

Selain itu, memilih platform modern juga disarankan untuk memaksimalkan ROI. Karena dengan platform modern, perusahaan dapat menghindari pengeluaran tak terduga yang biasanya diakibatkan oleh infrastruktur teknologi tradisional (legacy).

#2  Platform data analytics yang didukung oleh kecerdasan buatan akan mengganti peran manusia

Kesalahpahaman ini merupakan yang paling banyak dipercaya oleh banyak orang, terutama karyawan. Stigma bahwa kecerdasan buatan akan mengganti peran manusia masih melekat di pikiran banyak pekerja. Padahal faktanya, meskipun kecerdasan buatan dapat mengerjakan sesuatu dengan kecepatan yang tidak bisa ditandingi oleh manusia, kehadirannya tetap tidak bisa mengganti peran manusia secara keseluruhan.

Kecerdasan buatan diciptakan untuk meringankan pekerjaan manusia, bukan menggantinya. Dukungan kecerdasan buatan pada suatu platform data analytics dibutuhkan untuk mempercepat pengelolaan dan klasifikasi data, sedangkan untuk urusan interpretasi atau prediktifnya harus tetap dilakukan oleh manusia.

#3 Data analytics sangat sulit dipelajari

Banyak perusahaan beranggapan bahwa proses analisa data memerlukan proses yang sangat kompleks. Kesalahpahaman ini muncul akibat kebanyakan platform data analytics sulit untuk dioperasikan, sehingga hanya karyawan dengan kemampuan teknikal dan mahir dalam bahasa pemrograman saja yang dapat diandalkan untuk menggunakan platform data analytis guna menganalisa data.

Faktanya, kesalahpahaman ini perlu segera dihindari karena saat ini sudah tersedia platform data analytics modern – platform dengan kapabilitas canggih yang tidak memerlukan bahasa pemrograman yang kompleks jika user ingin melakukan analisa tingkat lanjut (advanced analytics).

Kesalahpahaman seputar data analytics ini perlu segera diluruskan, agar manfaat yang dihasilkan dari implementasi teknologi data analytics dapat dirasakan oleh seluruh perusahaan – tak terbatas pada ukuran dan jenis industrinya.

Jika Anda ingin mengetahui informasi lebih lanjut tentang platform data analytics yang tepat atau memerlukan panduan yang dipersonalisasi untuk proses implementasi data analytics di lingkungan perusahaan, Anda dapat menghubungi tim ahli kami dan mendapatkan konsultasi serta uji coba platform data analytics gratis selama 30 hari.

 

Referensi:

https://acuvate.com/blog/top-5-myths-about-data-analytics-you-should-stop-believing/

https://www.intel.co.id/content/www/id/id/analytics/myths-and-misconceptions-busted-infographic.html

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2020/10/28/10-data-analytics-myths-that-can-hamper-your-business/?sh=4f820228715e

Pentingnya Menerapkan Data-Driven Mindset untuk Kemajuan Perusahaan

By |2021-07-25T20:50:07+00:00June 9th, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Apa itu data-driven mindset?

Sebelum membahas lebih jauh tentang pentingnya menerapkan data-driven mindset untuk kemajuan perusahaan, mari pahami terlebih dahulu mengenai arti dari data-driven mindset.

Data-driven mindset adalah sebuah pemikiran bahwa segala keputusan harus diambil berdasarkan data yang tersedia. Data-driven mindset memegang teguh prinsip bahwa tanpa data, suatu kesimpulan hanya sekedar opini dan asumsi pribadi. Suatu keputusan yang didasari oleh opini dan asumsi tidak akan menghasilkan sesuatu yang dapat dipertanggungjawabkan. Oleh karena itu, menerapkan data-driven mindset untuk kemajuan perusahaan sangat penting untuk dilakukan.

Mengapa menerapkan data-driven mindset penting untuk kemajuan perusahaan?

Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, data-driven mindset berpusat pada data. Segala tindakan yang diambiul didasari oleh data yang tersedia. Dengan menjadikan data sebagai pusat pengambilan keputusan, perusahaan akan dapat menerapkan keuntungan berikut:

1. Mengukur kinerja perusahaan

Ada pepatah mengatakan “you can’t improve what you don’t measure”, yang artinya adalah Anda tidak dapat mengetahui apakah Anda sukses atau tidak, kecuali jika kesuksesan tersebut telah Anda tentukan. Implementasinya dalam lingkungan perusahaan adalah jika Anda tidak dapat mengetahui dimana posisi perusahaan saat ini, dan posisi apa yang ingin dicapai selanjutnya, maka untuk mencapai tujuan bisnis akan sulit dilakukan. Beberapa tolak ukur yang dapat digunakan untuk mengukur kinerja perusahaan adalah mengetahui seberapa baik proses bisnis yang diterapkan perusahaan, serta seberapa tinggi tingkat kepuasan pelanggan dan karyawannya.

Dengan memanfaatkan data, kita dapat menjadikan tolak ukur tersebut sebagai acuan peningkatan produktivitas bisnis di masa depan.

2. Pengambilan keputusan bisnis yang jauh lebih baik

Data-driven mindset membantu pengambilan keputusan bisnis dengan hasil yang baik untuk kemajuan perusahaan. Penerapan ini dapat dilakukan di berbagai divisi. Contohnya, divisi accounting dapat memanfaatkan data untuk membuat prediksi revenue dan meningkatkan akurasi forecast, divisi sales dapat menggunakan data dari CRM untuk mengelola leads, dan divisi HR dapat memanfaatkan data karyawan untuk memperbaiki proses dan persyaratan rekrutmen di kemudian hari.

3. Meningkatkan efektivitas kegiatan pemasaran

Prinsipnya, semakin baik suatu perusahaan dapat memahami pelanggannya, maka akan lebih baik cara perusahaan memberikan layanan yang terbaik untuk mereka. Di era digital, kita dapat mendapatkan data yang berasal dari aktivitas pelanggan sebelumnya terkait dengan pembelian produk atau layanan. Data tersebut dapat dimanfaatkan untuk melakukan penawaran berikutnya yang relevan dengan minat mereka. Sehingga, menerapkan data-driven mindset adalah strategi yang paling tepat bagi perusahaan untuk meningkatkan efektivitas pemasaran dan pada akhirnya juga meningkatkan hasil penjualan.

Demikian beberapa manfaat yang menjadikan penerapan data-driven mindset sangat penting untuk kemajuan perusahaan.

Di era sebelumnya, mengambil keputusan bisnis yang berisiko mungkin akan mendatangkan hasil yang baik untuk kemajuan perusahaan. Namun, saat ini zaman telah berubah. Teknologi membuat segalanya menjadi lebih praktis dan membantu perusahaan mengurangi pengambilan keputusan yang berisiko.

Penerapan data-driven mindset penting untuk semua karyawan khususnya untuk business leader, karena mindset ini membantu mereka menjalankan bisnis dengan cara yang lebih bijaksana. Untuk dapat berhasil menerapkan data-driven mindset secara menyeluruh di lingkungan perusahaan, Anda membutuhkan tools yang berguna untuk mengetahui nilai dari suatu data. Platform data analytics modern dapat menjadi solusi tepat bagi perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisa, dan menemukan “nilai” dari data yang tersedia.

 

Referensi:

https://www.teradata.com/Trends/Data-Management/Data-Driven-Culture

https://www.mdm.com/blog/technology/4-reasons-to-adopt-a-data-driven-mindset/

https://www.forbes.com/sites/brentdykes/2019/03/28/the-four-key-pillars-to-fostering-a-data-driven-culture/?sh=394d2a2c7d90

https://www.atinternet.com/en/glossary/data-driven/

Manfaat Data Analytics bagi Industri Perbankan dan Finansial

By |2021-07-25T20:50:11+00:00June 7th, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Setiap perusahaan memiliki banyak data, khususnya bagi industri perbankan dan institusi finansial yang mendapatkan jumlah aliran data tak terhingga yang berasal dari transaksi nasabah dan sumber data lainnya. Namun, kehadiran data tersebut belum dimaksimalkan karena banyak bank dan institusi finansial belum menerapkan strategi tertentu untuk mengelola data mereka.

Hal tersebut terjadi karena masih banyak yang beranggapan bahwa mengetahui arti dan nilai data tidaklah mudah, terlebih jika data yang dimiliki sangat banyak jumlahnya. Faktanya, cara tepat bagi perusahaan perbankan yang ingin mendapatkan insight dari data yang dihasilkan adalah dengan mengimplementasi data analytics.

Di artikel ini, kami akan memberi jawaban atas pertanyaan “apa saja yang akan perusahaan perbankan dan finansial dapatkan dengan mengimplementasi data analytics?” Jawaban ini dijabarkan khusus bagi pelaku bisnis di industri perbankan dan finansial.

Berikut adalah manfaat data analytics bagi industri perbankan dan finansial:

1.  Menilai risiko kredit atau potensi gagal bayar

Menilai risiko kredit atau potensi gagal bayar merupakan prioritas utama bagi seluruh perusahaan perbankan dan finansial, karena aktivitas tersebut membantu perusahaan mengatur aliran keuangan dan menetapkan nilai investasi secara tepat.

Dengan data analytics, data calon peminjam yang berasal dari pola transaksi dan riwayat kredit sebelumnya dapat membantu perbankan dan institusi finansial menilai risiko kredit secara lebih tepat dan cepat, sehingga mereka dapat meneruskan proses kredit hanya kepada nasabah yang memiliki risiko kredit atau potensi gagal bayar yang rendah.

2.  Meningkatkan kinerja

Dengan data analytics, bank dapat menilai sejauh mana efektivitas suatu proses bisnis untuk mencapai tujuan bisnis secara keseluruhan. Selain itu, penilaian tersebut nantinya dapat membantu perusahaan dengan cepat memperbaiki kinerja yang kurang maksimal dan butuh perbaikan.

3. Menentukan segmentasi pelanggan

Dengan data analytics,  bank dan institusi finansial dapat memanfaatkan data historis pelanggan untuk menentukan segmentasi pelanggan berdasarkan jumlah pendapatan, pengeluaran, dan risiko kredit. Nantinya, segmentasi ini digunakan untuk menjual layanan atau produk sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan masing-masing nasabah.

Sangat penting untuk membedakan kategori pelanggan yang berpotensi memberi keuntungan dan kerugian. Maka dengan solusi ini, bank dan institusi finansial dapat membedakan kategori pelanggan yang berpotensi memberi keuntungan dan kerugian jika suatu layanan atau produk baru diluncurkan – secara langsung meningkatkan efektivitas pemasaran dan penjualan.

4. Terhindar dari fraud

Fraud atau penipuan adalah kasus serangan siber yang mengancam keberlangsungan bisnis perbankan dan institusi finansial. Dengan mengimplementasi data analytics, perbankan dan institusi finansial dapat menganalisa pola dan kebiasaan masing-masing nasabah. Sehingga, jika dikemudian hari ada jumlah transaksi yang tidak biasa dari nasabah tertentu, bank dapat segera mendeteksi potensi fraud dan segera menindaklanjutinya untuk menghindari kerugian.

5. Mengetahui Customer Lifetime Value

Customer Lifetime Value (CLV) adalah istilah yang digunakan untuk mengukur rentang waktu pelanggan menggunakan produk atau layanan dari perusahaan. CLV merupakan sebuah metrik untuk memperkirakan total nilai pelanggan terhadap sebuah perusahaan dalam jangka waktu tertentu. Sederhananya, CLV adalah prediksi atas nilai total pendapatan yang bisa perusahaan dapatkan dari satu pelanggan.

Dengan mengimplementasi data analytics, bank dan institusi finansial dapat mengetahui CLV dengan tepat. Dengan akurasi customer lifetime value yang meningkat, bank dapat memaksimalkan nilai total pendapatan yang bisa didapatkan dari suatu layanan atau produk tertentu. Di lain sisi, masing-masing pelanggan juga akan mendapatkan perlakuan khusus, karena hanya ditawarkan produk atau layanan yang sesuai dengan minatnya. Jika berhasil menerapkan ini, mendapatkan loyalitas pelanggan bukanlah suatu upaya yang sulit dilakukan.

Setelah mengetahui manfaat data analytics bagi industri perbankan dan finansial, sebagai pelaku bisnis, Anda dapat mengambil langkah selanjutnya yaitu mengimplementasi platform data analytics yang tepat untuk membantu pengelolaan data di lingkungan perusahaan. Mulai proses implementasi dengan partner teknologi yang memiliki kredibilitas dan reputasi baik di bidang data analytics.

Klik di sini untuk mengetahui informasi lebih lanjut tentang platform data analytics, dapatkan sesi konsultasi dengan tim ahli dan uji coba gratis selama 30 hari!

Artikel terkait:

https://phintraco.com/peran-penting-big-data-analytics-bagi-industri-perbankan/

https://www.phincon.com/2021/01/01/important-role-big-data-analytics-banking-industry/

Referensi:

https://www.teradata.com/Blogs/Data-and-Strategic-Alignment-in-the-Bank-of-the-Future

https://www.teradata.com/Industries/Financial-Services

Transaksi Pembayaran Digital Meningkat, Solusi Data Analytics Modern Dibutuhkan untuk Membuka Peluang Baru

By |2021-07-25T20:51:09+00:00May 3rd, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Transaksi pembayaran digital telah menjadi pilihan pelanggan modern karena prosesnya yang cepat dan mudah. Selain keuntungan bagi pelanggan, tren pembayaran digital ini juga banyak memberi keuntungan bagi institusi keuangan yang menawarkan layanan pembayaran digital tersebut.

Menurut hasil penelitian dari McKinsey, transaksi pembayaran digital menghasilkan 90% data pelanggan yang berguna untuk perkembangan institusi finansial. Keseluruhan data tersebut dapat dimanfaatkan untuk memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik, menciptakan produk yang lebih inovatif, menarik lebih banyak pelanggan serta mempromosikan produk secara proaktif berdasarkan minat dan preferensi masing-masing pelanggan.

Dengan banyaknya jumlah data yang berasal dari transaksi pembayaran digital, peluang untuk memanfaatkan data tersebut menjadi aset bernilai semakin terbuka lebar bagi institusi keuangan. Contohnya, negara yang berada di garis terdepan dalam inovasi teknologi seperti China dan India, mengalami peningkatan jumlah data yang diterima yang berasal dari metode transfer antar rekening, pembayaran instan, serta metode pay later. Hampir semua institusi keuangan di negara tersebut menghasilkan aset berharga berupa data transaksi yang dapat ditarik dan dimanfaatkan untuk proses analisa.

Di Indonesia, institusi keuangan juga mengalami pelonjakan jumlah data yang berasal dari digitalisasi. Namun, belum seluruhnya mampu mengolah data menjadi sesuatu yang berharga karena pengolahan tidak dilakukan dengan cara yang tepat.

Disinilah tantangannya, banyak perusahaan yang masih belum mampu memanfaatkan data sepenuhnya karena terjadinya data silos. Data silos adalah kondisi ketika data dalam suatu perusahaan sulit diakses oleh departemen lain. Sehingga, masalah kolaborasi dan redundasi data kerap kali terjadi, membuat proses analisa data tidak dapat dilakukan dengan baik.

Umumnya, perusahaan yang masih menghadapi data silos adalah mereka yang masih menggunakan tools analytics tradisional. Tools analytics yang dimiliki tidak dilengkapi dengan kemampuan untuk mencegah data silos dan tidak mampu mengikuti perkembangan jumlah data, sehingga jika ada pelonjakan jumlah data dalam jumlah yang signifikan, itu akan memengaruhi kualitas analisa.

Menurut hasil penelitian dari Forrester, saat ini masih sedikit institusi finansial yang menjadikan data pelanggan sebagai inti dari segala keputusan, menjadikan bisnis perusahaan sulit untuk mengetahui apa yang perlu ditingkatkan dan apa yang perlu dihilangkan dalam layanan mereka.

Atasi tantangan pengelolaan data dalam institusi keuangan dengan platform data analytics modern

Institusi keuangan dapat memanfaatkan data untuk berbagai keperluan yang mungkin saja belum disadari sebelumnya. Bagi institusi keuangan atau perbankan, data dapat dimanfaatkan untuk kebutuhan pemasaran, layanan pelanggan, mengukur risiko kredit, untuk memastikan keamanan dan hindari fraud, serta mengetahui pola aktivitas transaksi masing-masing perusahaan untuk keperluan penawaran layanan yang disesuaikan dengan kebiasaan mereka atau biasa disebut layanan yang dipersonalisasi.

Secara detail, berikut contoh penerapan analisa data dalam institusi keuangan:

  1. Menerapkan analisa data untuk menyesuaikan penawaran dan mengidentifikasi anomali yang berpotensi fraud atau penyalahgunaan akun rekening nasabah.
  2. Menganalisa data untuk mengukur risiko kredit guna mendukung peluncuran layanan baru seperti “Buy Now, Pay Later” – layanan yang saat ini gencar ditawarkan oleh perusahaan keuangan.
  3. Menganalisa data untuk mempersonalisasi penawaran, mendeteksi penipuan, dan meningkatkan kenyamanan pelanggan dengan menyederhanakan proses autentikasi – seperti contohnya mengganti proses input password dengan biometric login.

Untuk dapat melakukan penerapan analisa tersebut dalam proses bisnis, perusahaan perlu menggunakan platform data analytics modern.

Salah satu platform data analytics modern untuk institusi keuangan dan perbankan adalah Teradata Vantage. Teradata Vantage adalah platform pengolahan data yang mampu menyatukan dan menganalisa berbagai jenis data, dengan menawarkan kemampuan skalabilitas tinggi, hasil analisa didukung oleh AI dan machine learning, pilihan deployment yang fleksibel, serta pengoperasian platform tanpa perlu mempelajari bahasa pemrograman yang kompleks.

Jika dengan menggunakan platform data analytics tradisional perusahaan mendapatkan banyak bentuk laporan, maka dengan platform data analytics modern, perusahaan hanya mendapatkan sumber data dan hasil analisa di satu tempat. Dengan hal ini, platform data analytics modern membuat pekerjaan di sektor keuangan lebih efektif.

Anda dapat melihat informasi lebih lanjut tentang keunggulan platform data analytics Teradata Vantage di sini: https://phincon.com/data-analytics-teradata-vantage/

Referensi:

https://www.teradata.com/Blogs/Digital-Payments-An-Explosion-of-Emerging-Opportunities

 

Click on the link below to read this article in English:

https://phincon.com/2021/05/23/modern-data-analytics-creates-new-opportunities/

Sektor yang Membutuhkan Solusi Real-time Analytics

By |2021-07-25T20:51:24+00:00April 23rd, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Kecepatan adalah manfaat utama dari penggunaan solusi Real-time Analytics. Semakin sedikit waktu yang diperlukan untuk memproses data ketika data tersebut diterima, maka akan semakin cepat bagi perusahaan untuk membuat keputusan penting yang berguna untuk keberlangsungan operasional bisnis kedepannya.

Contohnya, memonitor dan menganalisa data yang berasal dari jalur produksi akan membantu perusahaan manufaktur mengetahui masalah yang berpotensi membuat kerusakan pada mesin. Sehingga, kerugian yang disebabkan dari adanya kerusakan mesin tersebut dapat dihindari sejak awal sebelum adanya kerugian yang terjadi. 

Sektor yang Membutuhkan Solusi Real-time Analytics

Dalam hal ini, solusi Real-time Analytics dapat dimanfaatkan oleh perusahaan dari berbagai sektor, seperti pemerintah, finansial/banking, manufaktur, energi, dan masih banyak lagi. Pada dasarnya, semua sektor dapat terbantu oleh teknologi ini, karena mengetahui potensi masalah yang akan menyebabkan kerugian di masa depan adalah manfaat yang sangat dibutuhkan perusahaan. Dan juga sebaliknya, jika ada metode atau proses bisnis yang menghasilkan sesuatu yang menguntungkan, perusahaan akan segera mengetahuinya dan dapat melanjutkan penggunaan metode tersebut agar hasil bisnis yang maksimal dapat dicapai kedepannya.

Manfaat Solusi Real-time Analytics dan Contoh Use Case

Berikut adalah beberapa contoh manfaat dan use case lainnya dari penggunaan solusi Real-time Analytics:

  • Untuk mengelola suatu wilayah: Mengumpulkan data yang relevan dari suatu wilayah geografis tertentu dan menentukan apa yang harus diperbarui untuk menyempurnakan “intelegensi” dari suatu wilayah tersebut. Umumnya, use case ini ada dalam instansi pemerintah.
  • Untuk mendeteksi anomali: Mengidentifikasi aktivitas tidak wajar pada suatu sistem yang disebabkan oleh pelanggaran keamanan yang dilakukan oleh pihak internal dan eksternal perusahaan, serta technical error.
  • Membuat strategi pemasaran yang lebih baik: Untuk menentukan strategi yang didasari oleh perilaku pelanggan guna meningkatkan efektivitas kampanye iklan dan pemasaran. Output yang diterima juga akan membantu perusahaan menentukan strategi penetapan harga dan penargetan audiens yang lebih baik.

Apakah PhinCon menyediakan solusi Real-time Analytics?

Bersama dengan Tibco, PhinCon menyediakan solusi Real-time Analytics. Teknologi ini menawarkan kemampuan analisa data dalam waktu yang sangat singkat sejak data diterima oleh sistem.

Untuk informasi lebih lanjut tentang solusi Real-time Analytics dari PhinCon, Anda dapat membaca artikel berikut ini:

Pada intinya, semua sektor membutuhkan solusi real-time analytics, karena salah satu manfaat terbesar dari penggunaan solusi Real-time Analytics bagi perusahaan adalah kemampuan untuk mengambil keputusan dalam rentang waktu yang sangat singkat. Dengan insight yang dihasilkan, kita dapat menghapus, memperbarui, atau memperkenalkan ide dan proses bisnis baru ke lingkungan perusahaan dengan risiko seminimal mungkin karena keputusan yang diambil didasari oleh data yang tersedia.

Informasi lebih lanjut:

marketing@phintraco.com 

 

Referensi:

https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/real-time-analytics

https://www.tibco.com/products/tibco-streaming

https://searchcustomerexperience.techtarget.com/definition/real-time-analytics

https://www.solvexia.com/blog/real-time-analytics

 

Click on the link below to read this article in English:

https://phincon.com/2021/05/09/sectors-that-can-benefit-from-real-time-analytics/

Pengertian dan Manfaat Real-time Analytics bagi Perusahaan

By |2021-07-25T20:51:28+00:00April 21st, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Memiliki ketangkasan dalam merespon suatu kejadian adalah kelebihan yang harus dimiliki oleh perusahaan modern agar mampu bersaing dalam situasi bisnis yang semakin kompetitif.

Mengapa demikian? Kita tahu bahwa di era serba digital ini, data dan waktu adalah dua faktor krusial yang dapat menentukan kesuksesan sebuah perusahaan. Ini artinya, perusahaan modern harus mampu memanfaatkan data yang diterima dalam rentang waktu sesingkat-singkatnya. Namun, tidak semua perusahaan memiliki kapasitas untuk melakukan analisa data dalam waktu yang singkat, keterbatasan dari berbagai faktor menjadi tantangannya.

Sebenarnya, perusahaan dapat mengatasi tantangan tersebut dengan memanfaatkan solusi teknologi bernama Real-time Analytics.

Solusi Real-time Analytics memungkinkan perusahaan membuat keputusan berdasarkan data yang tersedia. Keputusan tersebut dapat ditentukan di waktu yang bersamaan pada saat data diterima oleh sistem.  

Sudahkah Anda mengetahui tentang pengertian dan manfaat Real-time Analytics bagi perusahaan? Simak penjelasannya di artikel ini!

Pengertian dan manfaat Real-time Analytics bagi perusahaan

Real-time Analytics adalah teknologi yang membantu perusahaan mendapatkan kemampuan untuk melihat, menganalisa, dan menentukan nilai dari suatu data di waktu yang bersamaan pada saat data tersebut diterima oleh sistem. Solusi ini menyajikan “insight” yang didasari oleh data yang tersedia, outputnya akan diterima dalam bentuk dashboard dan laporan secara visual yang memudahkan user untuk memahami isi dari laporan tersebut.

Untuk perusahaan, solusi Real-time Analytics dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan – seperti untuk meningkatkan alur kerja, menyeleraskan strategi pemasaran dan penjualan, memahami perilaku pelanggan, menetapkan prosedur keuangan, dan masih banyak lagi. Solusi ini banyak dimanfaatkan untuk case tertentu yang berkaitan dengan Big Data.

Bagaimana cara Real-time Analytics bekerja?

Real-time Analytics bekerja dengan cara menarik data ke dalam sistem. Untuk menarik data dalam jumlah besar ke dalam sistem, teknologi ini dibantu oleh tools yang disebut aggregator.

Selanjutnya, output yang dihasilkan dari data yang masuk ke dalam sistem tersebut akan muncul hanya dalam waktu beberapa detik saja. Agar dapat berfungsi secara efektif, umumnya solusi Real-time Analytics memiliki komponen berikut ini:

  • Aggregator – yang menarik data dalam jumlah besar ke dalam sistem dari berbagai sumber
  • Broker – yang memproses data hingga siap digunakan untuk proses analisa
  • Stream Processor – yang melakukan analisa secara real-time pada saat data diterima
  • Analytics Engine – yang menilai kualitas data dan mengeluarkan hasil analisa secara bersamaan

Salah satu manfaat terbesar dari penggunaan solusi Real-time Analytics bagi perusahaan adalah kemampuan untuk mengambil keputusan dalam rentang waktu yang sangat singkat. Dengan insight yang dihasilkan, kita dapat menghapus, memperbarui, atau memperkenalkan ide dan proses bisnis baru ke lingkungan perusahaan dengan risiko seminimal mungkin karena keputusan yang diambil didasari oleh data yang tersedia. Untuk mengetahui sektor apa saja yang membutuhkan solusi ini, silahkan membaca artikel terkait:

 

Informasi lebih lanjut:

marketing@phintraco.com

Referensi:

 

Click on the link below to read this article in English:

https://phincon.com/2021/05/09/sectors-that-can-benefit-from-real-time-analytics/

Cara Teknologi Streaming Data Memaksimalkan Peran Data dalam Menentukan Strategi Bisnis

By |2021-07-25T20:51:32+00:00April 19th, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , |

Dengan semakin tingginya mobilitas masyarakat, banyaknya data yang dihasilkan dari berbagai sumber semakin berkembang pesat. Dalam dunia bisnis, data dimanfaatkan untuk memprediksi banyak hal guna mendukung kesuksesan di masa depan. Terbukti saat ini, banyak perusahaan bergantung pada data yang dimiliki untuk menentukan strategi kedepannya. Tujuan bisnis dapat dicapai karena adanya data yang mendukung penentuan keputusan.

Guna memanfaatkan data yang diterima secara maksimal, kini perusahaan mulai menggunakan teknologi yang dinamakan streaming data. Sudahkah Anda mengetahui apa itu teknologi streaming data dan bagaimana penerapannya dalam suatu perusahaan?

Dalam artikel ini, kita akan mengetahui cara teknologi streaming data memaksimalkan peran data dalam menentukan strategi bisnis dengan membahas mengenai pengertian dan fungsi teknologi streaming data, bagaimana cara kerjanya, serta contoh penerapannya dalam perusahaan.

Apa itu teknologi streaming data dan apa fungsinya bagi perusahaan?

Streaming data adalah nama lain dari stream processing, yang artinya adalah aliran data yang dihasilkan secara terus-menerus dari berbagai sumber. Dengan menggunakan teknologi streaming data, data dapat disimpan, diproses, dianalisa, dan ditindaklanjuti pada saat data tersebut dihasilkan. Seluruh tahapannya dapat terlaksana secara real-time.

Aliran data dihasilkan dari berbagai sumber dan diterima dalam beberapa jenis format – dari aplikasi, perangkat jaringan, file log server, aktivitas situs web, transaksi perbankan, hingga data yang diambil dari aktivitas suatu lokasi, semuanya dapat digabungkan dalam satu sistem untuk menghasilkan informasi dan analisa secara real-time.

Bagaimana cara teknologi streaming data bekerja?

Melalui teknologi streaming data, data akan diproses secara berurutan dan bertahap berdasarkan waktu penerimaan yang jaraknya bisa kurang dari satu detik. Setelah itu, data akan digunakan untuk kebutuhan analisa termasuk pengambilan sampel.

Informasi yang diperoleh dari hasil analisa tersebut akan memberi perusahaan visibilitas ke banyak aspek bisnis termasuk aktivitas yang dilakukan pelanggan terkait dengan produk atau layanan yang diberikan.

Contoh penerapan teknologi streaming data dalam suatu perusahaan

  • Teknologi ini bisa digunakan oleh instansi pemerintahan atau perusahaan manufaktur. Contoh penerapannya adalah sebuah sensor dipasang di kendaraan transportasi publik, peralatan atau mesin, lalu sensor tersebut akan mengirim data ke aplikasi streaming data. Setelah itu, aplikasi tersebut menghasilkan output berupa laporan dan analisa yang berguna untuk memperbaiki kesalahan, mempertahankan yang sudah berjalan dengan baik, serta melakukan perkembangan terhadap komponen yang perlu dikembangkan.
  • Teknologi ini juga bisa digunakan oleh lembaga keuangan. Contoh penerapannya adalah untuk mengetahui perubahan yang terjadi pada pasar saham secara real time, menghitung nilai risiko kredit, serta secara otomatis menyeimbangkan kembali portofolio berdasarkan pergerakan harga saham.
  • Teknologi ini juga bisa diintegrasikan dengan situs web atau aplikasi untuk mengambil data yang berasal dari aktivitas pengunjung situs web atau aplikasi. Nantinya, hasil dari penggunaan teknologi streaming data akan membantu perusahaan merencanakan penargetan produk atau layanan yang diberikan kepada pelanggan sesuai dengan minat, pola kebiasaan, serta lokasi geografis masing-masing pelanggan.

Menerapkan teknologi streaming data untuk menentukan strategi bisnis yang lebih baik

Setelah membahas mengenai pengertian, fungsi, cara kerja, dan contoh penerapan teknologi streaming data, dapat disimpulkan bahwa teknologi ini bisa menjadi solusi tepat untuk membantu perusahaan memaksimalkan peran data dalam menentukan strategi bisnis.

Untuk mendukung perusahaan memanfaatkan data secara optimal, PhinCon menawarkan solusi Live Streaming Data dari Tibco.

Berikut adalah manfaat yang ditawarkan solusi Live Streaming Data dari Tibco bagi perusahaan:

  • Memanfaatkan situasi untuk mendapatkan keuntungan dari sisi bisnis

Manfaat pertama dari penggunaan solusi ini adalah sebagai pelaku bisnis, kita mampu segera mengambil tindakan yang tepat jika ada momen tertentu yang berkaitan dengan fungsi produk atau layanan yang ditawarkan.

  • Kembangkan aplikasi bisnis dengan lebih cepat

Sebelum adanya teknologi Live Streaming Data dari Tibco, menganalisa data dalam jumlah banyak secara real-time sangat sulit dilakukan dan cenderung menghabiskan banyak biaya. Saat ini, dengan platform low code dan visual authoring, perusahaan dapat mempersingkat siklus pengembangan aplikasi, mengurangi biaya yang dibutuhkan untuk kebutuhan programming, serta mempercepat time-to-value.

  • Mengotomastikan pembuatan keputusan berdasarkan data yang tersedia

Satu-satunya cara untuk mempercepat pembuatan keputusan adalah dengan cara mengotomatiskannya. Dengan menggunakan teknologi Live Streaming Data dari Tibco, perusahaan akan dapat mendeteksi pola atau kebiasaan dari data yang diterima, memprediksi apa yang akan terjadi, menghasilkan keputusan terbaik secara otomatis dan segera mengetahui tindakan selanjutnya yang harus dilaksanakan.

  • Pilihan deployment yang fleksibel

Perusahaan dapat melakukan deployment Tibco Streaming di mana pun sesuai dengan kebijakan dan kebutuhan masing-masing perusahaan, baik on premise, private atau public cloud.

Demikian informasi mengenai teknologi streaming data dan pilihan solusi streaming data terbaik untuk memaksimalkan peran data dalam menentukan strategi bisnis.

Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut tentang penerapan teknologi streaming data dalam lingkup perusahaan, segera hubungi kami di marketing@phintraco.com

Referensi:

https://www.tibco.com/products/tibco-streaming

https://aws.amazon.com/streaming-data/

 

Click on the link below to read this article in English:

https://phincon.com/2021/05/16/streaming-data-technology/

Data Analytics dan Data Science: Apa Perbedaannya?

By |2021-07-25T20:52:03+00:00April 2nd, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , |

Jumlah data yang tak terhingga dihasilkan setiap harinya. Dalam dunia bisnis, jika kita dapat memanfaatkan data dengan baik dan benar, menciptakan produk atau layanan yang sesuai dengan tren dan kebutuhan pelanggan bukan lagi menjadi suatu tantangan besar bagi perusahaan. Namun, mengolah data juga bukanlah pekerjaan yang sederhana. Dibutuhkan kemampuan dan solusi yang tepat untuk membantu perusahaan mengatasi tantangan yang dijumpai dalam proses pengolahan data. 

Dalam hal pengolahan data bisnis, kita sering mendengar istilah data analytics dan data science. Kedua pekerjaan tersebut sama-sama memanfaatkan data yang dimiliki perusahaan dalam jumlah banyak, atau yang lebih dikenal dengan sebutan “big data”.

Namun, apakah pemahaman Anda terhadap data analytics dan data science sama? Jika iya, Anda perlu membaca artikel ini. Karena ternyata, data analytics dan data science adalah dua aktivitas yang berbeda walaupun keduanya sama-sama memanfaatkan big data.

Apa perbedaan data analytics dan data science? Berikut penjelasannya!

Apa itu Data Analytics?

Sebelum menyimpulkan perbedaan data analytics dan data science, mari kita pahami terlebih dahulu pengertian dari masing-masing dua istilah ini.

Data analytics adalah pekerjaan yang dilakukan untuk mendapatkan “kesimpulan” dengan cara menganalisa data yang datang dari berbagai sumber, dengan jenis dan ukuran yang berbeda. Hasil kesimpulan yang didapatkan akan membantu perusahaan untuk memutuskan keputusan bisnis berdasarkan data yang tersedia, yang dapat membuat hasil keputusan lebih efektif dan akurat untuk kemajuan bisnis kedepannya.

Proses data analytics saat ini umumnya menggunakan beberapa tools dan teknik untuk menganalisa data yang tersedia dalam jumlah besar, sebagai metode modern untuk mengganti cara manual yang menghabiskan banyak waktu dengan hasil yang tidak akurat. Umumnya, data analytics terdiri dari proses berikut ini:

1. Menentukan kebutuhan dan pengelompokan data – pengelompokkan bisa dikategorikan berdasarkan cara apa pun yang paling sesuai, misalnya usia, lokasi, jenis kelamin, minat, gaya hidup, dan lain-lain.

2. Mengumpulkan data dari berbagai sumber baik online atau offline – yang berasal dari perangkat karyawan, survey, sosial media, dan lain-lain.

3. Mengorganisir data untuk keperluan analisa.

4. Menyortir data yang tidak lengkap atau yang terduplikasi sebelum proses analisa data dilakukan. Di tahap ini, berbagai jenis error pada data sudah dikoreksi dan siap untuk dianalisa.

Apa itu Data Science?

Data science adalah ilmu yang menggabungkan ilmu matematika, statistika dan ilmu komputer dengan tujuan untuk memperlancar proses analisa data. Cara kerjanya adalah dengan mengaplikasikan algoritma tertentu untuk membuat sistem yang didukung kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, hingga akhirnya dapat difungsikan untuk proses data analytics.

Jadi, proses pembentukan bagaimana cara data tersimpan dan siap untuk dianalisa terdapat di data science. Umumnya, data science terdiri dari komponen-komponen berikut ini:

1. Statistik – Proses ini berkaitan dengan bagaimana cara pengumpulan, analisa, interpretasi, dan penyajian data dengan menggunakan metode matematika.

2. Visualisasi data – Proses ini dilakukan untuk mengubah tampilan data dalam bentuk diagram, chart, dan grafik yang menjadikannya mudah untuk dilihat dan dipahami.

3. Machine learning – Proses pembuatan machine learning adalah komponen yang paling penting dalam proses data science, karena dapat menentukan seberapa akurat hasil data analytics dalam memprediksi minat dan tingkah laku pelanggan.

Perbedaan Data Analytics dan Data Science

Jadi, jika kita memahami pengertian dan masing-masing tugas yang dilakukan oleh data analytics atau data science, perbedaan data analytics dan data science terletak pada scope yang dikerjakan. Data analytics merupakan bagian dari tahap pengelolaan data science. Apa yang terjadi sebelum dan sesudah proses data analytics adalah bagian dari data science.

Peran data science diperlukan sebelum proses data analytics dapat dilakukan, karena hasil dari pekerjaan data science dapat menentukan seberapa akurat hasil analisa yang akan dihasilkan nantinya.

Baik data analytics dan data science sama-sama berkaitan dengan sekumpulan data dalam jumlah banyak. Pada intinya, perbedaan data analytics dan data science terletak pada apa yang dilakukan dengan data yang tersedia.

Jika disimpulkan secara singkat, data science berperan untuk membangun dan merancang proses baru. Hal tersebut dilakukan agar dapat menghasilkan pemodelan data dengan penggunaan algoritma untuk membuat custom analysis yang sesuai dan menghasilkan analisa yang efektif dan akurat.

Sedangkan, data analytics dilakukan setelah proses data science sudah rampung – difungsikan guna memeriksa data dalam jumlah besar untuk mengetahui tren dan membuat kesimpulan yang berkaitan dengan hasil analisa. Selanjutnya, kesimpulan tersebut difungsikan untuk membantu perusahaan menyusun strategi bisnis yang lebih baik.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai data analytics, silakan kunjungi link berikut ini: www.phincon.com/teradatavantage

 

Referensi:

https://online.hbs.edu/blog/post/data-analytics-vs-data-science

https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-data-science-and-data-analytics/

https://hackr.io/blog/data-science-vs-data-analytics

https://www.mastersindatascience.org/careers/data-analyst-vs-data-scientist/

 

Click on this link to read the English version: 

https://phincon.com/2021/04/08/data-analytics-and-data-science/

Pertimbangkan 5 Hal Ini Sebelum Memilih Solusi Big Data Analytics

By |2021-07-25T20:53:15+00:00February 11th, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , |

Data adalah jenis kekayaan baru dan aset paling berharga bagi perusahaan modern. Perusahaan mana pun yang berhasil mengolahnya dengan baik akan mendapatkan banyak keuntungan dari sisi bisnis.

Berbicara tentang solusi big data analytics, saat ini sudah semakin banyak perusahaan  yang menyadari akan pentingnya teknologi tersebut untuk membantu mereka mengolah data, dilanjutkan dengan hasil untuk memahami apa yang dibutuhkan pelanggan, sehingga bisnis dapat terus berkembang mengikuti perubahan zaman dan kebutuhan pelanggan.

Jika saat ini perusahaan Anda mulai berpikir untuk menggunakan solusi big data analytics atau sudah menggunakannya tapi belum merasakan manfaat maksimal dari solusi tersebut, Anda perlu mempertimbangkan 5 hal ini sebelum memilih solusi big data analytics yang tepat untuk perusahaan. Banyak perusahaan yang menawarkan solusi big data analytics, namun apakah solusi yang ditawarkan tersebut adalah solusi yang benar-benar Anda butuhkan?

Oleh karena itu, kami merekomendasikan Anda untuk mempertimbangkan 5 hal ini sebelum memilih solusi big data analytics, baik dari sisi perusahaan yang menyediakan solusi tersebut atau kelebihan yang ditawarkan solusinya. Tujuannya adalah agar Anda dapat memaksimalkan nilai investasi dalam penggunaan solusi ini. Berikut penjelasannya:

1. Apakah solusi yang Anda pilih dapat menyesuaikan kebutuhan masing-masing perusahaan yang berbeda?

Pastinya, setiap perusahaan memiliki tujuan untuk selalu berkembang. Perkembangan tersebut harus didukung oleh teknologi yang mampu menyesuaikan dengan kebutuhan bisnis di kemudian hari. Dengan memilih solusi big data analytics yang scalable, Anda tidak perlu khawatir dengan banyaknya jumlah data yang Anda miliki. Platform big data analytics tersebut akan dapat selalu bekerja dengan baik berapa pun jumlah data yang diterima, tanpa memengaruhi kualitas kinerjanya.

2. Apakah solusi yang Anda pilih menawarkan pilihan skema pricing yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan?

Di poin ini, yang dimaksud adalah memilih solusi big data analytics yang nilai penggunaannya dapat menyesuaikan dengan kebutuhan Anda saat ini. Pilihlah solusi dengan consumption pricing models, di mana Anda hanya perlu mengeluarkan biaya sesuai dengan yang Anda gunakan. Ini artinya, tidak akan ada perjanjian di awal dengan vendor terkait selama periode waktu tertentu.

3. Bagaimana dengan pilihan deployment?

Saat ini, solusi yang fleksibel adalah kebutuhan wajib bagi perusahaan. Diharapkan perusahaan dapat bebas memilih harus melakukan deployment teknologinya di mana pun, baik di on-premise, cloud, atau gabungan dari keduanya. Yang perlu jadi catatan adalah tidak semua solusi big data analytics menawarkan fleksibilitas ini. Oleh karena itu, pilihlah perusahaan penyedia solusi big data analytics yang menawarkan beragam pilihan deployment, dan membebaskan Anda untuk melakukan deployment di mana pun sesuai dengan aturan dan kebutuhan.

4. Apakah semua karyawan bisa mengakses dan menggunakannya?

Jika user interface yang dimiliki suatu platform big data analytics terlalu kompleks dan hanya karyawan dengan latarbelakang IT yang mampu mengakses data dan mengolahnya menjadi insight, maka solusi tersebut tidak akan memberikan nilai maksimal untuk perusahaan. Pilihlah platform dengan user interface yang memungkinkan siapa saja mengaksesnya dengan mudah, seluruh karyawan yang tidak memiliki kemampuan teknikal pun dapat memanfaatkan platform ini untuk mengolah, menganalisa, dan memvisualisasikan data.

5. Apakah solusi yang Anda pilih dapat mengintegrasikan seluruh jenis data?

Perusahaan harus memilih platform big data analytics yang dapat mengintegrasikan seluruh jenis data agar mampu mengikuti laju perubahan tren yang semakin cepat setiap harinya. Menggunakan solusi yang menawarkan kelebihan ini akan membuat penggunaannya semakin efektif.

Pilihlah solusi yang mampu mengintegrasikan data lake, data warehouse, dan sumber data lainnya secara terpadu. Selain itu, pastikan platform analytics tersebut dapat dikoneksikan dengan aplikasi bisnis lainnya, sehingga setiap user dapat dengan mudah mengakses seluruh sumber data dan mengolahnya menjadi insight berharga melalui satu platform.

Seperti yang sudah disebutkan di awal, data adalah jenis kekayaan baru dan aset paling berharga bagi perusahaan modern. Namun, jika tidak didukung oleh teknologi yang memadai, keberadaan data tersebut akan sia-sia dan tidak berperan maksimal untuk mendukung kemajuan bisnis suatu perusahaan.

Pada intinya, setiap perusahaan harus memilih solusi big data analytics yang menawarkan fleksibilitas, skalabilitas, efisiensi, dan kemudahan bagi seluruh karyawan untuk mengaksesnya. Pikirkan terlebih dahulu tentang apa yang dibutuhkan dan apa yang ingin dicapai perusahaan di masa depan, lalu bekerja sama dengan perusahaan penyedia solusi big data analytics yang menawarkan solusi dengan seluruh keunggulan tersebut.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai solusi big data analytics, Anda dapat menghubungi kami di marketing@phintraco.com dan baca artikel berikut ini:

(link)

Referensi:

https://id.teradata.com/Trends/Cloud/7-Must-Haves-for-Cloud-Companies-for-Data-Analytics

Beralih Menggunakan Solusi Big Data Analytics Berbasis Cloud, Apa Saja Kelebihan yang Ditawarkan?

By |2021-07-25T20:53:19+00:00February 9th, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , |

Setiap harinya, perusahaan menghasilkan data dalam jumlah besar yang berasal dari interaksi dengan pelanggan. Banyak perusahaan kini sudah menyadari pentingnya melakukan analisa data untuk menjawab persoalan bisnis yang bisa dipecahkan oleh data tersebut.

Perusahaan modern terus bersaing untuk menemukan cara tepat dalam memanfaatkan data yang tersimpan agar dapat lebih bermanfaat dalam pengambilan keputusan, serta mampu lebih unggul dari kompetitor yang mungkin sudah berhasil mengolah datanya dengan lebih baik.  

Pemanfaatan data hanya bisa efektif bila perusahaan mempunyai solusi tepat yang bisa membantu mengolahnya. Namun, dalam proses analisa data saat ini, tantangan besar kerap dialami oleh perusahaan. Umumnya mengenai banyaknya biaya dan sumber daya yang dibutuhkan.

Selain dari sisi biaya dan sumber daya, kemudahan akses juga menjadi tantangan dalam proses analisa data. Tantangan-tantangan tersebut justru menjadikan analisa data sebagai masalah baru bagi perusahaan, bukan solusi.

Untuk mengatasi tantangan tersebut, kini perusahaan dapat memanfaatkan solusi big data analytics berbasis cloud.

Apa saja kelebihan yang ditawarkan solusi big data analytics berbasis cloud untuk mengatasi tantangan yang sering dialami perusahaan dalam proses pengolahan data? Berikut penjelasannya:

1. Seluruh proses analisa data dapat dilakukan dalam satu platform

Solusi big data analytics berbasis cloud mampu membantu perusahaan mengolah, menganalisa, dan melakukan visualisasi data dalam satu platform. Karyawan tidak perlu lagi menggunakan beberapa platform terpisah yang pastinya menghabiskan banyak waktu dan sumber daya. Sehingga, solusi big data analytics berbasis cloud membantu perusahaan menemukan pola kebutuhan pelanggan yang lebih akurat dan cepat.

2. Mengolah data dapat dilakukan di mana pun dan kapan pun

Jika suatu perusahaan menggunakan solusi berbasis cloud, karyawan dapat melakukan pengolahan data di mana pun dan kapan pun. Saat perusahaan sudah mulai menerapkan digital workspace, big data anlytics berbasis cloud menjadi solusi penting yang perlu dimiliki oleh perusahaan. Selain itu, perusahaan juga perlu memilih solusi tepat agar dapat memfasilitasi karyawannya dengan kekuatan pemrosesan data berkecepatan tinggi, sehingga karyawan dapat bekerja secara efektif di mana pun mereka bekerja. Solusi big data analytics juga dapat dilakukan dengan menyesuaikan kondisi dari perusahaan yang mengharuskan solusi berbasis on-premise namun tetap data yang diolah dapat digunakan dimana saja dan kapan saja.

3. Siapa pun dapat melakukan analisa data, tanpa perlu memiliki kemampuan coding atau teknikal yang kompleks

Solusi big data analytics berbasis cloud memungkinkan siapa pun menjadi ahli dalam melakukan proses analisa data. Saat ini, perusahaan dapat memanfaatkan platform big data analytics berbasis cloud yang memungkinkan siapa pun mengakses dan menganalisa data tanpa perlu memiliki kemampuan coding atau teknikal yang kompleks.

4. Skalabilitas tinggi

Anda tidak perlu khawatir dengan seberapa banyak jumlah data yang ada, dan perkembangan jumlah data yang akan Anda miliki di masa depan. Solusi big data analytics mampu mengelola data dalam jumlah yang tidak terbatas tanpa memengaruhi kualitas kinerjanya.

5. Menghilangkan redundansi

Kolaborasi antar departemen juga dapat ditingkatkan dengan menggunakan solusi big data analytics berbasis cloud maupun on-premise. Solusi  big data analytics memiliki kemampuan untuk menyatukan data dari berbagai sumber, seluruh data terkumpul dalam satu platform sehingga dapat menghilangkan redundansi informasi yang dapat menyebabkan masalah baru antar departemen saat kolaborasi dibutuhkan.

Jika kita melihat perubahan tren dan kebutuhan perusahaan saat ini yang disebabkan oleh masalah pandemi, dapat disimpulkan bahwa solusi big data analytics berbasis cloud akan menjadi pilihan yang lebih baik dibanding solusi on-premise.

Sebagai perusahaan penyedia solusi dan layanan IT, PhinCon berkomitmen untuk selalu mengikuti tren dan perkembangan kebutuhan bisnis saat ini. Salah satu bentuk komitmen kami adalah dengan menyediakan solusi big data analytics dari Teradata. Solusi dari Teradata – Teradata Vantage menawarkan keunggulan dan kemampuan  yang telah kami jelaskan sebelumnya.

PhinCon dan Teradata menawarkan program “Vantage Trial” untuk perusahaan yang ingin mulai menggunakan atau beralih ke solusi big data analytics berbasis cloud.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui informasi lebih lanjut mengenai platform big data analytics Teradata Vantage, Anda dapat mengunjungi link berikut ini: https://phincon.com/teradatavantage/ dan dapatkan trial gratis selama 30 hari!

Untuk informasi lebih lanjut mengenai program Vantage Trial, Anda dapat menghubungi kami di marketing@phintraco.com

 

Referensi:

https://www.teradata.com/Vantage

https://id.teradata.com/Cloud/As-a-Service

https://id.teradata.com/Trends/Cloud/7-Must-Haves-for-Cloud-Companies-for-Data-Analytics

Go to Top