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/

Tantangan Pengelolaan Big Data dan Solusi untuk Mengatasinya

By |2021-07-25T20:52:07+00:00March 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 |2021-07-25T20:54:50+00:00December 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

Go to Top