Big Data

/Tag: Big Data

Data Analytics dan Data Science: Apa Perbedaannya?

By | 2021-04-19T06:25:29+00:00 April 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/

Tantangan Pengelolaan Big Data dan Solusi untuk Mengatasinya

By | 2021-04-19T06:40:26+00:00 March 30th, 2021|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Dalam suatu perusahaan, data diproduksi setiap menitnya yang berasal dari transaksi bisnis, pelanggan dan mitra bisnis, dan lain-lain.

Di era modern, data diibaratkan sebagai bahan bakar untuk menjalankan roda perusahaan agar sampai tujuan melalui pilihan rute yang tepat. Semua data yang dimiliki terkumpul menjadi sekumpulan data dalam jumlah besar yang umumnya dikenal sebagai Big Data.

Walaupun data dinilai sangat penting bagi laju pertumbuhan bisnis, namun kenyataannya hingga saat ini masih banyak perusahaan yang belum menemukan cara tepat untuk mengelola data menjadi sesuatu yang bernilai karena mengalami berbagai tantangan.

Sebenarnya, apa saja tantangan pengelolaan big data yang sering terjadi dalam suatu perusahaan? Apa yang perlu dilakukan untuk mengatasi tantangan tersebut? Berikut penjelasannya!

1. Data dari berbagai sumber tersimpan dalam platform yang berbeda

Tantangan pengelolaan big data yang umum terjadi dalam suatu perusahaan adalah kebutuhan untuk mengelola data dari berbagai macam sumber, namun data yang diterima tersimpan di platform yang berbeda – berdasarkan jenis data dan asal sumbernya. Kesenjangan ini akan menimbulkan masalah saat proses penarikan dan analisa data.

Jika situasinya seperti itu, analisa hasil analisa data akan cenderung tidak efektif karena kelengkapan dan akurasinya perlu dipertanyakan.

Menggabungkan data dari berbagai sumber secara manual akan sangat menghabiskan banyak waktu, sehingga membatasi penglihatan karyawan terhadap “insight” yang seharusnya dapat terlihat dengan mudah.

Solusi untuk mengatasi tantangan pengelolaan big data ini adalah menggunakan platform big data analytics yang komprehensif dan mampu memusatkan data dalam satu lokasi terpusat – apa pun jenis data dan dari mana sumbernya.

2. Mengklasifikasikan data yang berkualitas

Dengan banyaknya data yang dimiliki, karyawan akan sulit untuk mengklasifikasikan data yang berkualitas. Pada akhirnya, proses analisa tidak fokus pada data yang benar-benar memiliki value untuk kemajuan bisnis perusahaan.

Selain itu, jika karyawan harus mengklasifikan data yang berkualitas secara manual, maka mereka tidak akan mendapatkan data real-time untuk menemukan tren terkini.

Ketidakmampuan untuk melihat data secara real-time akan membawa banyak dampak negatif yang signifikan terhadap kualitas keputusan yang diambil berdasarkan data yang tersedia atau yang biasa disebut data-driven decision.

Solusi big data analytics yang dilengkapi dengan kemampuan artificial intelligence (AI) dan machine learning akan membantu perusahaan mengatasi tantangan pengelolaan big data ini. Dukungan AI dan machine learning  dapat membantu karyawan mengklasifikasikan data yang berkualitas untuk dianalisa secara otomatis, sehingga hasil analisa dapat lebih baik, cepat, akurat dan sesuai dengan tren yang sedang happening.

3. Kurangnya jumlah karyawan yang memiliki kemampuan menganalisa data

Walaupun zaman sudah semakin maju dan modern, kenyataannya masih banyak perusahaan tidak memiliki jumlah karyawan yang cukup untuk menganalisa data dengan baik. Masalah ini terjadi karena pengoperasian platform yang kompleks, hanya karyawan tertentu saja yang dapat diandalkan untuk menganalisa data.

Jika situasinya seperti ini, perusahaan akan sulit mengikuti laju perkembangan kompetisi bisnis, karena proses analisa data menghabiskan waktu yang sangat lama.

Solusi untuk mengatasi tantangan pengelolaan big data ini adalah menggunakan platform big data analytics yang membantu setiap karyawan dapat mengakses dan memanfaatkan data yang tersedia tanpa harus mempelajari alat atau bahasa pemrograman yang kompleks untuk pengoperasiannya.

4. Membutuhkan banyak biaya

Tantangan pengelolaan big data berikutnya adalah banyaknya biaya yang dibutuhkan untuk menjalankan proses analisa data yang efektif.

Untuk mengatasi tantangan pengelolaan big data ini, perusahaan dapat mengimplementasi platform big data analytics yang menawarkan fleksibilitas dalam hal skema pembayaran. Dengan memilih platform big data analytics yang menawarkan skema pembayaran fleksibel, perusahaan hanya perlu membayar sesuai dengan fitur yang mereka butuhkan dan gunakan. Sehingga, perusahaan dapat mengeluarkan biaya investasi teknologi big data yang lebih efisien.

5. Masalah skalabilitas

Seiring dengan berkembangnya bisnis perusahaan, jumlah data yang akan di produksi akan semakin banyak tak terkendali.

Jumlah data yang semakin banyak akan menimbulkan masalah baru dalam penyimpanan dan pengelolaan data, karena prosesnya akan semakin kompleks. Banyak perusahaan gagal untuk mengelola data nya secara efektif saat bisnisnya semakin berkembang. Platform big data analytics yang sudah digunakan sejak awal tidak memiliki kemampuan yang cukup baik untuk mengelola data yang semakin banyak jumlahnya.

Untuk mengatasi tantangan pengelolaan big data ini, perusahaan perlu menggunakan platform big data analytics yang menawarkan kemampuan skalabilitas – yaitu memiliki kemampuan untuk mengelola data dalam jumlah yang tak terbatas tanpa memengaruhi kualitas analisanya. Sehingga, perusahaan tidak perlu khawatir dengan kebutuhan pengelolaan big data yang semakin kompleks jika bisnis semakin berkembang.

Demikian penjelasan mengenai tantangan pengelolaan big data dan solusi untuk mengatasinya. Jika perusahaan Anda mengalami tantangan-tantangan tersebut, maka mengimplementasi platform big data analytics Teradata Vantage akan menjadi solusi yang tepat untuk Anda.

Platform big data analytics Teradata Vantage adalah platform pengolahan data yang mampu menyatukan dan menganalisa berbagai jenis data dari beberapa sumber yang berbeda. Selain itu, platform ini hadir dengan kemampuan dan manfaat yang mampu mengatasi seluruh tantangan pengelolaan big data – platform dengan kemampuan skalabilitas yang baik, hasil analisa yang didukung oleh AI dan machine learning, skema pembayaran “pay as you go”, dan menjadikan seluruh karyawan dapat melakukan analisa data tanpa keahlian khusus, karena pengoperasiannya dapat dilakukan oleh siapa saja tanpa harus mempelajari alat atau bahasa pemrograman yang kompleks.

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!

Informasi lebih lanjut:

marketing@phintraco.com

Referensi:

https://www.teradata.com/Products/Software/Vantage

 

Artikel terkait:

 

Click on this link to read the English version:

https://phincon.com/2021/04/16/5-major-big-data-challenges/ 

Peran Penting Big Data Analytics bagi Industri Perbankan

By | 2020-12-11T06:56:52+00:00 December 11th, 2020|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Apa itu big data?

Big data adalah sebuah istilah yang digunakan untuk menggambarkan sekumpulan data dalam jumlah yang sangat besar. Data yang jumlahnya sangat besar tersebut dapat dikelola dan dianalisa untuk menemukan pola atau tren, terutama dalam hubungannya terhadap interaksi dan tindakan pelanggan.

Dalam industri perbankan, perusahaan memiliki kumpulan data yang sangat besar dan kompleks, sehingga aplikasi pemrosesan data tradisional tidak mampu menghasilkan analisa data yang berkualitas.

Kumpulan data yang sangat besar dan kompleks tersebut menyimpan begitu banyak informasi dan pengetahuan, yang apabila dikelola dengan tepat menggunakan big data analytics, dapat memberikan informasi yang sangat bermanfaat karena kecepatannya dalam memonitor aktivitas ekonomi.

Seberapa penting implementasi big data analytics dalam industri perbankan?

Masa depan industri perbankan ditentukan oleh kemampuan mereka dalam mengelola atau menganalisa data menjadi sesuatu yang bernilai dan menghasilkan business outcome yang lebih baik. Mengapa demikian? Keputusan yang ditentukan berdasarkan hasil analisa data dapat memberikan berbagai keuntungan bagi industri perbankan, seperti:

· Amati perilaku nasabah dan hadirkan pengalaman pelanggan yang lebih baik

Perusahaan dapat memanfaatkan data untuk menciptakan strategi komunikasi dan financial experience yang lebih personal berdasarkan perilaku dan preferensi masing-masing nasabah. Data dapat diolah sebagai salah satu sumber yang sangat berguna bagi perusahaan untuk meningkatkan kualitas pengalaman pelanggan, serta dapat dimonitor dan dianalisa lebih lanjut untuk perkembangan bisnis selanjutnya.

· Meningkatkan kualitas layanan di masa yang akan datang

Dengan menggunakan big data analytics, data dapat diolah sebagai salah satu sumber yang sangat berguna untuk meningkatkan kualitas layanan perbankan kepada nasabahnya. Pemanfaatan big data analytics memberi kemampuan bagi industri perbankan menciptakan inovasi yang lebih terukur dan cepat untuk peningkatan kualitas layanan di masa yang akan datang.

· Meningkatkan risk management

Big data analytics dapat meningkatkan keberhasilan risk management pada industri perbankan. Data dapat digunakan sebagai landasan untuk mengukur kinerja bank dan menilai tingkat risiko secara lebih akurat. Dengan begitu, big data analytics membantu industri perbankan dalam mendeteksi kemungkinan terjadinya fraud, menyediakan cakupan risiko yang lebih luas, memiliki sistem prediktif yang lebih tepat, sehingga dapat mengukur tingkat risiko dengan cepat.

Solusi big data analytics untuk industri perbankan

Solusi big data analytics yang tepat untuk industri perbankan adalah Teradata Vantage. Teradata Vantage adalah platform pengolahan data yang mampu menyatukan dan menganalisa berbagai jenis data.

Apa saja manfaat dan kemudahan yang ditawarkan Teradata Vantage?

· Platform dengan tingkat skalabilitas yang baik

Untuk menyesuaikan kebutuhan bisnis yang terus berkembang, Anda perlu memiliki platform dengan tingkat skalabilitas yang baik. Dengan Teradata Vantage, Anda tidak perlu khawatir dengan seberapa banyak jumlah data yang ada, dan perkembangan jumlah data yang akan Anda miliki di masa depan. Teradata Vantage mampu mengelola data dalam jumlah yang tidak terbatas tanpa memengaruhi kualitas kinerjanya.

· Hasil analisa yang lebih baik dengan pemanfaatan AI dan machine learning

Teradata Vantage didukung oleh AI dan machine learning untuk menghasilkan hasil analisa yang lebih baik, cepat dan berkualitas.

· Skema pembayaran “pay as you go

Teradata Vantage hadir dengan fleksibilitas skema pembayaran yang memberikan keuntungan bagi pengguna. Pengguna hanya perlu membayar apa yang mereka butuhkan, sehingga memberikan keuntungan efisiensi bagi perusahaan.

· Berdayakan seluruh karyawan dengan data

Dengan Teradata Vantage, pengguna dapat mengakses dan memanfaatkan data yang tersedia tanpa harus mempelajari alat atau bahasa pemrograman yang kompleks.

Dengan berbagai manfaat dan kemudahan yang ditawarkan Teradata Vantage, industri perbankan akan mengetahui kebutuhan bisnis mereka secara lebih baik, mulai dari kebutuhan internal perusahaan, pelayanan nasabah, hingga optimalisasi biaya operasional perusahaan. Adopsi teknologi big data memberikan nilai yang tak tertandingi untuk kemajuan dan pertumbuhan bisnis perusahaan di industri perbankan.

Adopsi teknologi big data tidak hanya terbatas untuk industri perbankan saja. Industri telekomunikasi, pemerintahan, dan lainnya juga dapat memanfaatkan teknologi big data untuk mendukung kemajuan perusahaan di masa yang akan datang. Untuk informasi lebih lanjut mengenai manfaat yang ditawarkan Teradata Vantage bagi perusahaan, Anda dapat menghubungi kami di marketing@phintraco.com

Referensi:

https://www.teradata.com/Products/Software/Vantage

https://investor.id/it-and-telecommunication/teradata-vantage-platform-pengolahan-data-berbasis-hybrid-cloud

Tren Teknologi di Tahun 2021 Versi Gartner, Banyak Istilah Baru yang Mungkin Belum Anda Ketahui

By | 2020-12-04T09:06:12+00:00 December 3rd, 2020|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Teknologi sangat erat kaitannya dengan aktivitas bisnis di era digital saat ini. Terlebih sepanjang tahun 2020, telah terjadi perubahan kebiasaan baru dalam dunia bisnis, yang disebabkan oleh pandemi Covid-19. Hampir seluruh perusahaan melakukan transformasi digital dengan laju yang cukup kencang serta rentang waktu yang cukup singkat, agar target bisnisnya dapat tetap tercapai meski masyarakat masih hidup berdampingan dengan Covid-19.

Gartner[1] telah merilis tren teknologi di tahun 2021 yang sebagian besar kemunculannya dilatarbelakangi oleh kebutuhan bisnis di masa pandemi Covid-19. Dikutip dari Gartner, sejumlah tren teknologi di tahun 2021 ini perlu dikembangkan dalam suatu perusahaan agar dapat menyesuaikan kebiasaan baru dalam dunia kerja dan bisnis di masa depan. Apa saja tren teknologi tahun di 2021? Berikut penjelasannya!

1. Tren teknologi di tahun 2021: Internet of Behavior (IoB)

Pertama, Gartner memprediksi IoB sebagai salah satu tren teknologi yang akan berkembang di tahun 2021. IoB adalah tren menggunakan data untuk memahami perilaku, minat dan preferensi pelanggan yang dapat dimanfaatkan untuk perkembangan bisnis di masa yang akan datang.

IoB dapat mengumpulkan, menggabungkan, dan memproses data dari banyak sumber, seperti: Data pelanggan, data warga yang diolah oleh sektor publik dan badan pemerintah, media sosial, penyebaran domain publik dari facial recognition, dan pelacakan lokasi. Meningkatnya kecanggihan teknologi yang dapat memproses data menjadi insight berharga memungkinkan tren IoB berkembang di tahun 2021.

IoB memungkinkan fleksibilitas yang dibutuhkan bisnis agar mampu mengatasi perubahan tak terduga yang disebabkan oleh Covid-19 dan keadaan ekonomi dunia saat ini. Perusahaan dapat mengimplementasi big data analytics untuk mengikuti tren IoB ini.

2. Tren teknologi di tahun 2021: Total experience

Total experience menggabungkan multiexperience, customer experience, employee experience dan user experience untuk transformasi bisnis. Tujuannya adalah mengoptimalkan penggunaan teknologi untuk meningkatkan kualitas “experience” karyawan dan pelanggan.

Jika perusahaan mampu meningkatan kualitas pengalaman-pengalaman tersebut secara bersamaan, diharapkan perusahaan dapat lebih unggul dari persaingan bisnis, serta menciptakan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan. 

Untuk mengikuti tren ini, perusahaan dapat mengimplementasi solusi Customer Relationship Management (CRM), Human Capital Management (HCM), dan Unified Communication.

3. Tren teknologi di tahun 2021: Privacy-enhancing computation

Privacy-enhancing computation menghadirkan tiga solusi teknologi yang dapat melindungi data saat sedang digunakan. Yang pertama, menyediakan lingkungan tepercaya untuk memproses dan menganalisa data sensitif. Yang kedua, melakukan proses dan analisa dengan cara yang terdesentralisasi. Yang ketiga, mengenkripsi data dan algoritma sebelum diproses atau analisa.

Tren ini memungkinkan perusahaan untuk berkolaborasi dalam suatu pekerjaan atau proyek dengan siapa saja, bahkan dengan kompetitor sekalipun, tanpa perlu mengorbankan keamanan data perusahaan. Tren ini dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan berbagi data yang banyak terjadi dalam dunia bisnis saat ini, dengan tetap memastikan privasi dan keamanannya.

Untuk mengikuti tren ini, perusahaan dapat mengimplementasi beberapa solusi keamanan IT yaitu Security Information and Event Management (SIEM), Privileged Access Management (PAM), Data Loss Prevention, Network Traffic Analytic, Fraud Analytic, dan Identity Governance and Administration.

4. Tren teknologi di tahun 2021: Distributed cloud

Distributed cloud adalah layanan cloud yang didistribusikan ke berbagai lokasi fisik, namun operasional dan tata kelolanya tetap menjadi tanggung jawab public cloud providerTarget distributed cloud adalah mengurangi data costs, dan patuh pada peraturan mengenai data yang harus tetap berada di lokasi tertentu.

5. Tren teknologi di tahun 2021: Anywhere operations

Anywhere operations adalah model operasional perusahaan dimana proses bisnisnya dapat diakses dan beroperasi dari lokasi mana pun (karyawan, partner bisnis, dan pelanggan dapat bekerja sama dari tempat yang berbeda tanpa memerlukan kontak fisik).

Anywhere Operations sangat erat kaitannya dengan istilah digital first dan remote first.  Saat ini sudah ada perusahaan yang menerapkan tren Anywhere Operations, seperti yang banyak diterapkan oleh industri perbankan. Nasabah yang ingin bertransaksi hingga membuka akun rekening bank tidak perlu datang langsung ke cabang dan melakukan interaksi secara fisik. Penggunaan teknologi membuat kebutuhan tersebut dapat ditangani secara virtual oleh pihak bank.

Dengan adanya Anywhere Operations ini, bukan berarti keberadaan kantor fisik tidak dibutuhkan, hanya saja pemanfaatan teknologi memang sudah saatnya harus dimanfaatkan agar perusahaan dapat selalu memenuhi kebutuhan pelanggan apa pun situasinya.

6. Tren teknologi di tahun 2021: Cybersecurity mesh

Cybersecurity mesh adalah pendekatan arsitektur terdistribusi untuk mengontrol keamanan siber perusahaan yang dapat diukur efektivitasnya, fleksibel, dan andal. Tren ini adalah perimeter keamanan untuk menjaga identitas seseorang atau sesuatu secara lebih responsif dan proaktif.

Untuk mengikuti tren ini, perusahaan dapat mengimplementasi solusi Identity and Access Management (IAM), Privileged Access Management (PAM), dan Customer Identity and Access Management (CIAM).

7. Tren teknologi di tahun 2021: Intelligent composable business

Intelligent composable business adalah bisnis yang mengoptimalkan penggunaan teknologi agar dapat cepat beradaptasi sesuai kondisi. Dengan menjalankan tren ini, perusahaan dapat menjalankan bisnis dengan agile dan menggunakan data yang tersedia untuk mengambil keputusan dengan cepat.

Untuk mengikuti tren yang satu ini, perusahaan dapat mengimplementasi solusi Enterprise Resource Planning (ERP) dan Customer Relationship Management (CRM).

8. Tren teknologi di tahun 2021: Hyperautomation

Hyperautomation merupakan sebuah gagasan untuk mengotomasi segala proses bisnis yang dapat diotomasi. Hyperautomation bertujuan untuk mempercepat berjalannya proses bisnis, menyelesaikan issue yang sering muncul akibat proses bisnis yang rumit, dan mengoptimalkan kinerja perusahaan.

Agar dapat mengembangkan bisnis secara konsisten, perusahaan membutuhkan efisiensi dan kecepatan proses yang mengikuti perkembangan teknologi masa kini. Jika tidak fokus pada faktor tersebut, perkembangan bisnis akan terhambat dan jauh tertinggal dalam persaingan.

Untuk mengikuti tren teknologi ini, perusahaan dapat mengimplementasi solusi Robotic Process Automation.

Setelah mengetahui ke-8 tren teknologi di tahun 2021 yang diprediksi oleh Gartner, sudahkah Anda dapat menilai sejauh mana persiapan perusahaan Anda terhadap kebutuhan teknologi di tahun 2021 yang akan segera tiba?

Phintraco Group sebagai perusahaan penyedia solusi dan layanan IT di Indonesia, akan selalu siap dan aktif membantu pelanggan menerapkan penggunaan teknologi secara tepat yang dapat disesuaikan dengan masing-masing kebutuhan agar dapat meningkatkan perkembangan perusahaan di masa depan, terutama dengan adanya perubahan yang muncul akibat pandemi Covid-19. Menjelang tahun 2021, sudah saatnya perusahaan segera mempersiapkan kebutuhan teknologi demi bisnis yang lebih baik di tahun yang akan datang.

 

Informasi lebih lanjut:

marketing@phintraco.com

Catatan kaki:

[1] Gartner adalah perusahaan penelitian dan penasihat di bidang teknologi informasi dan komunikasi terkemuka di dunia – https://www.gartner.com/en

 

Sumber:

https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2021/

 

Artikel terkait:

3 Tanda Perusahaan Membutuhkan Layanan IT Consulting

By | 2020-10-14T08:26:12+00:00 September 16th, 2020|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Layanan IT Consulting

Di era digital, kesuksesan sebuah bisnis dapat dinilai dari berhasil atau tidaknya bisnis tersebut memiliki “sistem” yang efektif bagi operasional mereka. Ketika sebuah bisnis mulai berkembang, bisnis akan berada di situasi dimana layanan konsultasi teknologi informasi (layanan IT consulting atau IT consulting services) sangat dibutuhkan karena secara garis besar, penggunaan layanan IT yang tepat dapat membantu meningkatkan produktivitas, menyederhanakan komunikasi, dan meningkatkan revenue perusahaan. Seorang IT Consultant akan membantu perusahaan mengatur penggunaan teknologi yang dibutuhkan, agar bisnis dapat beroperasi secara lebih efektif dan efisien.

Selain itu, dengan bantuan IT consultant, perusahaan dapat fokus pada hal-hal penting lainnya daripada menangani masalah IT yang mungkin sangat menghabiskan waktu dan biaya yang berharga. Lalu, bagaimana caranya mengetahui bahwa sudah saatnya perusahaan membutuhkan layanan IT consulting?  Berikut adalah beberapa indikatornya:

  • Sulit untuk memilih sistem atau solusi teknologi yang tepat

Teknologi terus dikembangkan dengan tujuan untuk membantu bisnis beroperasi secara lebih sederhana dan efisien. Namun, dengan adanya kehadiran teknologi yang bermacam-macam dan memiliki fungsi tersendiri, pelaku bisnis mungkin merasa sulit untuk menentukan sistem yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka. Dengan memanfaatkan layanan IT Consulting, perusahaan akan dibantu untuk menentukan penggunaan sistem yang tepat sesuai dengan kebutuhan.

  • Tim IT perusahaan sering menghabiskan waktu untuk menangani masalah IT daripada mengerjakan tugas yang lebih penting

Sistem IT yang bermasalah dapat menjadi penghambat utama bagi perkembangan bisnis. Bahkan situasi akan lebih parah jika perusahaan memberikan tanggung jawab terkait masalah IT tersebut kepada orang yang tidak tepat untuk menanganinya. Memanfaatkan layanan IT consulting adalah solusi tepat untuk masalah ini. Seorang IT consultant dapat membantu perusahaan menemukan solusi untuk menangani masalah yang berkaitan dengan penggunaan sistem IT perusahaan.

  • Tidak tercapainya efisiensi biaya IT perusahaan

Ketika sebuah bisnis telah menentukan kebutuhan yang harus dipenuhi agar bisa mencapai tujuan selanjutnya, seorang IT consultant akan melakukan perhitungan; seberapa besar cakupannya, berapa biayanya, dan berapa alokasi waktu yang dibutuhkan.

Mamanfaatkan layanan IT consulting bisa menjadi cara tepat bagi perusahaan untuk menentukan biaya terkait kebutuhan layanan IT. Seorang IT consultant tidak hanya dapat membantu perusahaan menyederhanakan proses IT, tapi juga dapat memberikan gambaran yang lebih baik kepada perusahaan tentang bagaimana cara terbaik untuk menggunakan anggaran IT mereka. Seorang IT consultant akan memberikan saran terkait penggunaan sistem dan layanan IT yang efektif, sehingga dapat meningkatkan efisiensi biaya IT perusahaan dalam jangka pendek ataupun jangka panjang.

Beberapa indikator tersebut tentu saja hanya sebagian dari tanda yang menunjukkan sudah saatnya perusahaan membutuhkan layanan IT consulting. Secara sederhana, dengan menggunakan layanan IT consulting, Anda berkesempatan untuk mengikuti perkembangan teknologi yang bermanfaat bagi perusahaan, menggunakan biaya IT perusahaan dengan lebih efisien, dan lebih fokus untuk mengerjakan pekerjaan yang lebih penting. Memanfaatkan layanan IT Consulting yang terpadu dan komprehensif mampu membantu Anda dalam menyelaraskan operasional bisnis dengan pengelolaan berbasis teknologi.

Keberhasilan pekerjaan IT consultant juga sangat dipengaruhi oleh komitmen, kerjasama, dan keterbukaan kedua belah pihak dalam mensinergikan kebutuhan dan kemampuannya. Pilihlah perusahaan penyedia layanan IT consulting yang berpengalaman dan kredibel, jangan sampai salah strategi dalam menentukan partner terbaik untuk bisnis Anda.

Salah satu perusahaan Phintraco Group, PhinCon, menyediakan layanan konsultasi teknologi informasi (IT Consulting Services) sejak tahun 2008. Selain menyediakan layanan IT Consulting, PhinCon juga menyediakan solusi dan implementasi IT untuk Customer Relationship Management (CRM), Middleware, Human Resources (HR), Big Data, Enterprise Resource Planning (ERP), dan solusi IT lainnya.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai layanan IT consulting, silakan hubungi kami di marketing@phintraco.com

 

Artikel terkait:

https://phintraco.com/phincon-it-consulting/

PhinCon, Perusahaan Penyedia Layanan IT Consulting

By | 2020-09-17T01:25:35+00:00 July 15th, 2020|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Bulan Juli merupakan bulan yang paling bersejarah bagi Phintraco Group. 29 tahun lalu, Phintraco Group resmi didirikan. Tepat di tanggal 18 Juli 1991, Phintraco beroperasi sebagai Authorized Dealer dari produk telekomunikasi di Indonesia, kemudian semakin berkembang hingga sekarang dikenal sebagai perusahaan solusi ICT terkemuka dengan 6 perusahaan di bidang teknologi informasi dan komunikasi, dan 2 lainnya merupakan perusahaan sekuritas dan property development. Selama 29 tahun, Phintraco telah memiliki berbagai pengalaman yang menjadikannya unggul dan inovatif, salah satunya melalui anak perusahaan yang didirikan pada tahun 2008 dan menyediakan layanan IT Consulting bernama PhinCon.

PhinCon menyediakan layanan konsultasi teknologi informasi (IT Consulting Services) sejak tahun 2008. Selain menyediakan layanan IT Consulting, PhinCon juga menyediakan solusi dan implementasi IT untuk Customer Relationship Management (CRM), Middleware, Human Resources (HR), Big Data, Enterprise Resource Planning (ERP), dan solusi IT lainnya.

Hingga saat ini, PhinCon sebagai perusahaan yang menyediakan layanan IT Consulting dan solusi IT lainnya, telah mencetak beragam prestasi dari awal didirikan. PhinCon telah bekerjasama dengan perusahaan teknologi yang mendominasi industri seperti Oracle, Tibco, Teradata, Genesys, Google, Mulesoft, dan masih banyak lagi. Dengan beragam solusi IT yang ditawarkan tersebut, PhinCon telah berhasil mengimplementasi sistem IT untuk perusahaan dari berbagai negara, seperti India, Singapore, Korea, Pakistan, dan Malaysia.

Berbagai prestasi juga telah diraih oleh PhinCon, diantaranya adalah: SEA Best Events Marketing Partner Indonesia dari Genesys, Business Awards 2016 as Best for Cloud-Based IT Solutions in Indonesia, dan menjadi Oracle Platinum Partner sejak tahun 2016.

Selain berbagai prestasi, PhinCon juga memiliki strategi untuk mengembangkan kompetensi mahasiswa/i Indonesia di bidang teknologi dengan melakukan kolaborasi bersama universitas ternama di Indonesia, yaitu Binus University. Kolaborasi ini bertujuan untuk melibatkan para mahasiswa/i melalui program magang, pengembangan karir dan Advanced Analytics Projects yang akan bermanfaat bagi mereka untuk mengembangkan keahlian di bidang Data Analytics dan berguna untuk persiapan memasuki dunia kerja di era digital, serta semakin menumbuhkan rasa bangga sebagai seorang Konsultan IT Indonesia.

Dan untuk terus menjaga kualitas kinerja, seluruh karyawan PhinCon selalu menjadikan nilai dan budaya perusahaan sebagai pedoman dalam bekerja. Kami memiliki nilai dan budaya perusahaan yang biasa kami sebut P-O-L-I-T-E. P untuk Professionalism, O untuk Objective Oriented, L untuk Low Profile, I untuk Integrity, T untuk Teamwork, dan E untuk Exceeding Customer Expectation.

Memasuki usia 29 tahun, kami berharap seluruh perusahaan Phintraco Group akan terus menjalankan kinerja terbaik di tahun berikutnya, seperti yang sudah kami terapkan selama 29 tahun lamanya. Sejalan dengan visi PhinCon, yaitu “To be a preferred business partner for the best customer experience solution in Indonesia and Asia Pacific”, kami akan senantiasa berkomitmen untuk memberikan layanan terbaik dan terus memberikan solusi inovatif agar selalu menjadi business partner terpilih bagi perusahaan dalam negeri dan Asia Pasifik.

Selamat ulang tahun Phintraco! Jadikan usia 29 tahun menjadi titik untuk lebih baik kedepannya agar selalu menjadi pilihan utama pelanggan. #TransformtheFuture!

 

 

Informasi lebih lanjut:

marketing@phintraco.com

Visit PhinCon website to read the English version: www.phincon.com

 

 

Follow our social media to get the newest updates of our services, solutions, activities, achievements and more:

Mengenal “Data Science” dan Manfaatnya Untuk Bisnis

By | 2020-09-07T10:05:20+00:00 December 23rd, 2019|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Data is the new gold. Kalimat tersebut kini sering diperbincangkan, karena berkaitan dengan kegiatan transformasi digital yang dilakukan perusahaan dalam mengembangkan kemampuan bisnis untuk bersaing dalam era digital ini.

Data adalah suatu hal yang penting dan perlu dikelola dan diolah dengan baik. Data bukan hanya sebagai sumber pelaporan namun juga sebagai sumber informasi untuk pengambilan keputusan. Data bisa kita kelola menjadi insight yang bermanfaat dan bisa memberikan prakiraan bisnis secara langsung (real time), sehingga bisnis dapat merespon dengan cepat.

Data science bisa menjawab kebutuhan bisnis dan mengubah data menjadi emas. Data science menghadirkan analisa yang lebih baik dari hanya sekedar memvisualisasikan data.

Data science perlu memiliki landasan yang baik, sehingga baik dari tim data scientist dan pelaku bisnis bisa berkolaborasi secara efektif dan efisien untuk menghasilkan “nilai” untuk bisnis Anda.

Kapan waktu yang tepat untuk mengetahui bahwa sudah saatnya bisnis Anda membutuhkan dukungan data science?

Dalam menjalankan sebuah bisnis, pastinya pernah muncul beberapa pertanyaan di benak Anda ketika masalah sedang terjadi. Seperti; Mengapa masalah bisa terjadi? Apa yang akan terjadi selanjutnya? Apa yang harus saya lakukan agar terhindar dari masalah bisnis di kemudian hari?

Jika semua pertanyaan tersebut sering muncul di benak Anda sebagai pelaku bisnis, maka sudah saatnya anda memanfaatkan data science untuk mendukung bisnis yang lebih inovatif dan efisien di masa depan.

Untuk membantu bisnis Anda mendapatkan informasi tentang apa yang diperlukan untuk urusan mengatur layanan yang lebih baik kepada pelanggan, mengembangkan produk yang lebih menarik, dan mendorong efisiensi operasional, PhinCon menyediakan solusi teknologi platform data science dari Tibco untuk membantu organisasi berinovasi dan mampu memecahkan masalah kompleks dengan lebih cepat, dan memastikan data yang ada dapat dimanfaatkan untuk menentukan keputusan bisnis yang akurat dan menghasilkan keuntungan optimal bagi bisnis Anda.

Tibco Data Science adalah platform data science terkemuka yang membantu organisasi memperluas penyebaran data di seluruh organisasi dengan menghadirkan fitur-fitur yang cukup fleksibel untuk digunakan.

Berikut beberapa fitur Tibco Data Science:

  1. Enable Data Science for Everyone

Dengan platform data science dari Tibco, Anda mampu memanfaatkan kreativitas seluruh tim ahli dengan tetap mempertahankan transparansi, keamanan, dan kemampuan audit.

  1. Develop End-to-End AI Solutions

Platform Tibco Data Science memberi solusi atas masalah bisnis yang terjadi dengan memanfaatkan algoritma machine learning (ML).

  1. Simplify Complexity and Speed Innovation

Tibco Data Science menyederhanakan data science dan machine learning di seluruh ekosistem hybrid. Tibco menggunakan TensorFlow, SageMaker, Rekognition, dan Cognitive Services untuk mengatur kompleksitas open source dan menciptakan solusi inovatif.

  1. Accelerate IoT Projects

Dengan gabungan TIBCO Flogo® dan TIBCO® Streaming, organisasi dapat membuat solusi inovatif yang dapat memberi peluang bisnis baru, dan pertumbuhan profit untuk meraih keunggulan kompetitif.

Setelah mengetahui manfaat dan fitur dari TIBCO Data Science, sudah saatnya Anda mempertimbangkan platform data science, karena manfaatnya yang mampu membantu Anda mendapatkan insight untuk bisnis yang lebih unggul dalam menciptakan inovasi di masa depan.

Sumber:

https://www.tibco.com/products/data-science#benefits

https://www.tibco.com/resources/datasheet/tibco-data-science–team-studio

Peran Penting Solusi Data Analytics untuk Tingkatkan Nilai Bisnis

By | 2019-11-20T09:21:09+00:00 November 20th, 2019|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , |

Istilah Big Data saat ini sangat erat kaitannya dengan keberlangsungan sebuah bisnis. Jumlah data yang banyak dan variatif dapat digunakan untuk mengatasi masalah bisnis yang sebelumnya tidak dapat ditangani. Kini, setiap perusahaan tertantang menggunakan data untuk menghasilkan insight yang dapat mendorong kemajuan bisnis. Sadar akan pentingnya peran data, perusahaan saat ini berlomba-lomba untuk memiliki solusi data analytics yang dapat diandalkan, karena manajemen basis data biasa tidak mampu menangani jumlah data yang besar untuk menghasilkan sesuatu yang bernilai.

Memilih solusi yang berkaitan dengan perkembangan bisnis tidak bisa dilakukan sembarangan. Ada berbagai fitur yang harus diperhatikan untuk mengidentifikasi apakah solusi tersebut dapat benar-benar membantu menemukan jawaban atas permasalahan bisnis yang terjadi dengan cepat.

Setiap organisasi memerlukan platform data analytics modern yang mudah digunakan, memberikan hasil yang cepat, dan dapat membantu perusahaan menyelesaikan kasus yang krusial.

Untuk membantu perusahaan menemukan solusi data analytics yang dapat diandalkan, Phincon, sebagai penyedia solusi data analytics Teradata, menghadirkan pendekatan baru terhadap solusi analitik.  Bernama Teradata Vantage, sebuah solusi analitik yang membantu perusahaan menemukan jawaban atas permasalahan bisnis yang terjadi dan melakukan tindaklanjut atas masalah yang terjadi secara cepat.

Teradata Vantage memiliki berbagai fitur unggul, diantaranya:

  • Scalable

Tidak peduli seberapa besar volume data yang bertambah, Teradata Vantage dapat menyesuaikannya. Teradata Vantage menyediakan AI dan machine learning yang dapat mengukur dan menyediakan jawaban akurat dengan cepat berdasarkan data yang ada.

  • Flexible user interface

Teradata telah melakukan proses abstraksi alat dan bahasa, sehingga setiap programmer dapat bekerja dalam tools pilihan mereka. User dapat mengakses dan menganalisa semua data tanpa harus mempelajari alat atau bahasa baru. Fitur ini akan memberikan lebih banyak insight dengan waktu singkat untuk mengeksplorasi dan mengembangkan kemampuan baru SDM yang dimiliki perusahaan.

  • Flexible deployment

Proses deployment Teradata Vantage dapat dilakukan di public cloud, maupun on premises. Anda tidak perlu mengeluarkan biaya untuk melakukan perubahan pada proses deployment Teradata Vantage.

Jika anda ingin memanfaatkan data sebagai alat untuk kemajuan bisnis anda, sudah saatnya anda mempertimbangkan untuk mengetahui lebih jelas mengenai Teradata Vantage.

Masa depan akan tiba dengan banyak perubahan. Solusi data analytics akan berperan menjadi komponen penting untuk meningkatkan nilai bisnis saat ini dan di masa depan. Teradata Vantage adalah solusi analitik yang siap menghadapi setiap perubahan tantangan bisnis yang terjadi di masa depan. Dengan solusi analitik yang tepat, bisnis anda akan selalu menghasilkan inovasi yang dapat meningkatkan nilai bisnis secara nyata.

Sumber:

https://assets.teradata.com/resourceCenter/downloads/WhitePapers/EB9908_Choosing_the_Right_Analytic_Solution_to_Meet_Business_Requirements.pdf

https://www.teradata.com/Blogs/Teradata-Vantage-Doing-for-Analytics-What-We-Did-for-Data

https://www.simplilearn.com/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics-article

GET THE LATEST INFO FROM US