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/

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

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

By |2021-07-25T20:55:01+00:00December 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:

Solusi Teknologi yang Dibutuhkan Perusahaan Masa Kini

By |2021-07-25T20:55:24+00:00November 19th, 2020|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Setelah membaca artikel “Solusi Teknologi yang Dibutuhkan Perusahaan Masa Kini” bagian 1, saatnya untuk menggali lebih dalam lagi mengenai solusi teknologi lainnya yang dibutuhkan perusahaan masa kini. Pandemi Covid-19 menghadirkan tren baru dalam dunia bisnis, banyak perusahaan berlomba untuk mempercepat proses transformasi digital agar dapat tetap beroperasi secara efektif namun tetap dapat menyesuaikan keadaan dan kebutuhan.

Berbicara tentang transformasi digital, teknologi adalah hal krusial yang harus diketahui fungsi serta manfaatnya, karena teknologi yang tepat dapat membantu perusahaan beradaptasi dengan cepat. Untuk memberikan insight bisnis baru, kami menghadirkan beragam informasi untuk Anda mengetahui solusi teknologi yang dibutuhkan perusahaan agar dapat terus bertahan dan bangkit dari masa krisis, dan di waktu yang bersamaan juga menciptakan peluang baru bagi bisnis. Apa saja solusi teknologi yang dibutuhkan? Simak penjelasan berikut!

1. Robotic Process Automation (RPA)

Ketika pekerjaan yang dilakukan monoton, manusia bisa merasa jenuh dengan pekerjaannya dan akan memengaruhi tingkat produktivitas kerjanya. Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan masa kini dapat memanfaatkan solusi teknologi Robotic Process Automation.

Robotic Process Automation (RPA) adalah software yang dapat diprogram untuk melakukan tugas dasar di aplikasi seperti yang dilakukan oleh pekerja manusia dengan kecepatan dan presisi tinggi.

Kehadiran solusi teknologi RPA membawa dampak positif bagi peningkatan produktivitas perusahaan. Dengan RPA, karyawan akan memiliki kesempatan besar untuk lebih produktif dalam melakukan pekerjaan yang inovatif.

2. Microservices

Di masa pandemi ini, perusahaan harus lebih kreatif dalam menciptakan inovasi bisnis agar dapat bertahan dan bangkit dari situasi krisis dan tetap unggul di industri. Untuk dapat mewujudkannya, perusahaan membutuhkan solusi yang dapat membuat tim mereka menjadi lebih agile dan fokus bekerja sama untuk menciptakan inovasi.

Kebutuhan inilah yang menjadikan Microservices sebagai fast go-to solution bagi perusahaan, dan memanfaatkan Service Oriented Architecture (SOA) selangkah lebih maju dengan membagi setiap komponen menjadi aplikasi single-purpose yang efektif.

Microservices merupakan suatu strategi untuk membagi suatu project besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola sesuai dengan fungsinya. Setiap komponen dapat dikembangkan dan diterapkan secara independen sebagai layanan modular kecil. Dengan begitu, Microservices membantu perusahaan menciptakan layanan yang lebih baik, dan merespons kebutuhan bisnis dengan lebih cepat.

3. Human Capital Management (HCM)

Pandemi Covid-19 membuat perusahaan harus menerapkan kebijakan baru bagi karyawannya, yang salah satunya adalah bekerja dari rumah. Dengan adanya kebijakan tersebut, perusahaan dan karyawannya harus menyesuaikan diri terhadap perubahan.

Melihat kondisi tersebut, divisi HR memiliki peran yang sangat penting di masa saat ini, karena mereka harus menyelaraskan organisasi dan melindungi aset (karyawan) agar tetap aman dan nyaman.

Untuk dapat melakukannya, tim HR harus memanfaatkan solusi Human Capital Management. Solusi ini membantu perusahaan memiliki perencanaan yang tepat dalam memaksimalkan SDM yang dimiliki agar tercapainya kelompok pekerja yang kompeten dan mampu meningkatkan kualitas kerja, yang nantinya akan memberikan dampak positif pada pertumbuhan perusahaan.

Robotic Process Automation, Microservices, dan Human Capital Management adalah tiga dari sekian banyak solusi teknologi yang harus dimiliki perusahaan masa kini. Selain ketiga solusi teknologi tersebut, Anda juga patut untuk mempertimbangkan solusi teknologi lainnya seperti Big Data Analytics, Enterprise Resource Planning, Customer Relationship Management, dan API Management. Penjelasannya dapat Anda lihat di sini. (link)

Apakah setelah melihat penjelasan mengenai solusi teknologi yang dibutuhkan perusahaan masa kini, Anda merasa bahwa solusi tersebutlah yang Anda cari?

Anda dapat memercayakan PhinCon sebagai partner penyedia solusi dan layanan teknologi utama untuk bisnis Anda. PhinCon senantiasa mamberikan solusi teknologi yang tepat untuk kebutuhan perusahaan masa kini, dengan menyediakan solusi teknologi seperti Big Data, ERP, CRM, API Management, RPA, Microservices, HCM, layanan konsultasi IT, dan solusi lainnya yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing perusahaan.

Dengan pengalaman lebih dari 12 tahun, PhinCon telah menjadi partner terpercaya perusahaan Indonesia untuk menyempurnakan proses transformasi digital, dan selalu berkomitmen untuk menyediakan solusi-solusi teknologi terpercaya dengan bekerja sama dengan perusahaan yang menjadi pemimpin pasar dalam bidang teknologi seperti Google, Oracle, Tibco, Teradata, Genesys, Mulesoft, dan lain-lain. 

Informasi lebih lanjut:

marketing@phintraco.com

Solusi Teknologi yang Dibutuhkan Perusahaan Masa Kini

By |2021-07-25T20:55:28+00:00November 17th, 2020|Categories: Blog|Tags: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |

Kita semua tahu bawa saat ini, kita berada dalam situasi yang penuh dengan ketidakpastian. Dalam situasi pandemi, banyak sekali perusahaan yang terdampak. Bahkan, banyak perusahaan yang harus menghentikan kegiatan operasionalnya dalam rentang waktu yang belum bisa prediksi. Namun, tak sedikit pula perusahaan yang cukup cerdas dalam mengatasi tantangan yang hadir karena pandemi ini, mereka dapat terus menjalankan roda bisnisnya dengan memanfaatkan solusi teknologi secara maksimal.

Untuk memberikan insight baru bagi pelaku bisnis, kami menghadirkan beragam informasi untuk Anda mengetahui solusi teknologi yang dibutuhkan perusahaan masa kini agar dapat terus bertahan dan bangkit dari masa krisis, dan di waktu yang bersamaan juga menciptakan peluang baru bagi bisnis.

1. Big Data Analytics

Big Data Analytics adalah solusi teknologi untuk mengumpulkan, mengorganisir dan menganalisa sekumpulan besar data agar mendapatkan pola dan informasi yang berguna. Big data analytics tidak hanya membantu perusahaan untuk memahami informasi yang terkandung di dalam data, tapi juga membantu untuk mengidentifikasi data yang paling penting untuk keputusan bisnis saat ini dan masa depan.

Saat ini kita telah tiba dalam era informasi. Era informasi merupakan era yang dipenuhi dengan data. Dalam sehari, perusahaan bisa menghasilkan data dengan jumlah yang sangat banyak. Perusahaan masa kini harus mengadopsi teknologi Big Data Analytics agar dapat mengolah data tersebut menjadi insight yang berharga dan dapat dimanfaatkan, serta menjadi peluang baru bagi bisnis mendapatkan lebih banyak profit.

2. Enterprise Resource Planning (ERP)

ERP atau Enterprise Resource Planning adalah solusi teknologi untuk merencanakan dan mengelola sumber daya perusahaan yang meliputi dana, SDM, mesin, waktu, material dan kapasitas yang memiliki pengaruh besar pada sebuah perusahaan, mulai dari manajemen paling atas hingga bagian operasional. Dengan memilih solusi ERP yang tepat, sumber daya perusahaan dapat dimanfaatkan secara optimal untuk menghasilkan nilai tambah bagi seluruh pihak yang berkepentingan.

ERP masuk ke dalam daftar solusi teknologi yang harus dimiliki perusahaan masa kini karena ERP dapat mengintegrasikan seluruh aktivitas perusahaan agar menjadi lebih responsif terhadap berbagai kebutuhan perusahaan — seperti menghapus proses yang tidak perlu, menyederhanakan proses yang rumit, dan mengotomatisasi proses yang dilakukan secara manual.

3. Customer Relationship Management (CRM)

Menjaga hubungan baik dengan pelanggan adalah hal utama yang harus disiapkan strateginya. Semakin baik cara yang diterapkan dalam mengelola hubungan dengan pelanggan, maka akan semakin sukses bisnis yang dijalankan.

Agar dapat terus bertahan, perusahaan harus siap memberikan pengalaman pelanggan yang berkualitas secara konsisten. Untuk mencapainya, perusahaan dapat memanfaatkan solusi teknologi Customer Relationship Management (CRM).

4. API Management

API Management adalah solusi untuk merancang, menerbitkan, mendokumentasikan, dan menganalisa API (Application Programming Interface) dalam lingkungan yang aman. Dengan memanfaatkan API Management, perusahaan dapat menjamin bahwa public atau internal API yang mereka buat aman untuk digunakan.

API Management dibutuhkan perusahaan masa kini untuk mendukung upaya transformasi digital yang dilakukan dan menjadi bagian penting dari penyediaan koneksi tanpa batas dalam aset digital.

Ketika perusahaan dapat mengelola API dengan baik, API dapat memfasilitasi komunikasi yang mudah dalam perusahaan — baik untuk kepentingan internal maupun eksternal. Memiliki API yang terkelola dengan baik membantu developer dan mitra bisnis untuk mengakses dan mengintegrasikan data perusahaan secara lebih baik, sehingga dapat memperluas ekosistem digital yang dimiliki perusaahan. API management memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan inovasi produk dengan lebih cepat dan kemajuan bisnis secara keseluruhan.

Setelah mengetahui apa saja solusi teknologi yang dibutuhkan perusahaan masa kini, sudahkah Anda menentukan solusi yang paling tepat bagi perusahaan Anda? Atau Anda berpikir bahwa seluruh solusi tersebut dibutuhkan untuk membantu perusahaan Anda tetap beroperasi secara efektif di masa krisis ini?

Agar dapat tetap bersaing, terus bertahan dan bangkit dari masa krisis seperti sekarang ini, Anda dapat bekerja sama dengan perusahaan penyedia jasa layanan transformasi teknologi. Anda dapat memercayakan PhinCon sebagai partner utama untuk menyediakan solusi dan layanan teknologi untuk bisnis Anda.

PhinCon senantiasa mamberikan solusi teknologi yang tepat untuk kebutuhan perusahaan masa kini, dengan menyediakan solusi teknologi seperti Big Data, ERP, CRM, API Management, RPA, Microservices, HCM, layanan konsultasi IT, dan solusi lainnya yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing perusahaan. Dengan pengalaman lebih dari 12 tahun, PhinCon telah menjadi partner terpercaya perusahaan Indonesia untuk menyempurnakan proses transformasi digital, dan selalu berkomitmen untuk menyediakan solusi-solusi teknologi terpercaya dengan bekerja sama dengan perusahaan yang menjadi pemimpin pasar dalam bidang teknologi seperti Google, Oracle, Tibco, Teradata, Genesys, Mulesoft, dan lain-lain.  

Informasi lebih lanjut:

marketing@phintraco.com

Peran Penting Solusi Data Analytics untuk Tingkatkan Nilai Bisnis

By |2021-07-25T21:01:02+00:00November 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

Go to Top