Data Science

/Tag: Data Science

Mengenal “Data Science” dan Manfaatnya Untuk Bisnis

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Berikut beberapa fitur Tibco Data Science:

  1. Enable Data Science for Everyone

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

  1. Develop End-to-End AI Solutions

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

  1. Simplify Complexity and Speed Innovation

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

  1. Accelerate IoT Projects

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

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

Sumber:

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

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

“The Power of Connected Intelligence Through Data Science”

By | 2019-04-02T07:14:23+00:00 March 30th, 2019|Categories: Events|Tags: , |

PhinCon bersama Tibco mengadakan workshop yang bertemakan “The Power of Connected Intelligence Through Data Science”. Workshop ini diadakan pada tanggal 28 Maret 2019, berlokasi di The Westin, Rasuna Said, Jakarta Selatan. Pembahasan dalam workshop ini adalah mengenai Tibco data science. Tibco sendiri telah dinobatkan sebagai Leader di Gartner’s Magic Quadrant untuk Data Science dan Machine Learning Platforms. Hal ini merupakan achievement yang luar biasa bagi Tibco. Acara yang dihadiri lebih dari 40 pelaku industri financial.

 

Pembicara dalam acara ini adalah Aksel Yap, Digital Transformation Practice Lead dari Tibco. Dalam presentasinya, Aksel menjelaskan beberapa hal mengenai data science Tibco itu sendiri, connected intelligence, Spotfire X, dan data virtualization. Aksel juga menjelaskan tentang analytics vision  yang memiliki beberapa pilar, yaitu : data management for analytics, smart visual analytics, data science/machine learning, operational models and system, dan real-time streaming.  Selain itu, Aksel juga menyampaikan beberapa case study financial industry beserta analogi yang dipresentasikan dengan visualisasi yang mendukung.

Harapan terselenggaranya workshop ini adalah para tamu undangan yang hadir dapat menemukan referensi solusi data science di perusahaan mereka. Serta yang tak kalah pentingnya, mereka dapat menemukan kekuatan connected intelligence yang dimiliki melalui solusi data science yang tepat.

Info lebih lanjut:

www.phintraco.com | www.phincon.com |marketing@phintraco.com

Data Science oleh Pivotal: Pendekatan Berbasis Data untuk Bisnis Anda

By | 2018-10-10T07:39:35+00:00 October 10th, 2018|Categories: Blog|Tags: , , |

Data science tidak hanya menyediakan wawasan (insight). Dengan menerapkan model yang tepat ke data yang tepat, data science memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi pola (patterns) dalam volume yang data yang besar untuk diprediksi dan pada akhirnya akan mempengaruhi hasil bisnis.

Dengan kata lain, data science memberi perusahaan pandangan ke depan yang diperlukan untuk melayani pelanggan dengan lebih baik, mengembangkan produk yang lebih menarik, dan mendorong efisiensi operasional.

Pengertian dari Data Science

Data science mengacu pada proses pengungkapan pola dan insight yang tersembunyi dalam volume data yang besar, dari data yang berantakan menggunakan teknik seperti machine learning, data mining, predictive analytics, deep learning, dan cognitive computing.

Berbeda dengan traditional business intelligence dan pendekatan terkait, data science tidak terbatas pada data terstruktur, tidak memerlukan data untuk disusun ke dalam baris dan tabel yang rapi, dan tidak terbatas pada kumpulan data yang kecil.

Teknik data science dapat diterapkan dalam skala volume yang besar dari data semi-terstruktur dan tidak terstruktur seperti text-based data, machine data, sensor data, dan social media data.

Apakah pentingnya Data Science bagi Bisnis?

1. Unlock the value of data

Dengan menerapkan Data Science dapat membuka nilai data dengan mengungkap insights yang dapat ditindaklanjuti.

2. Be predictive and proactive

Data Science memungkinkan perusahaan untuk bersikap proaktif dan mengambil tindakan untuk mengoptimalkan hasil.

3. Continuous learning

Karena data science yang digerakkan oleh ilmu pengetahuan dimasukkan ke dalam tindakan, hasil dari tindakan tersebut dimasukkan kembali ke dalam sistem model prediktif dan algoritma. Hasilnya adalah sistem self-learning yang terus meningkat.

4. Data science applies to all industries

Data science digunakan di hampir semua industri. Seorang petani pun menggunakan data science untuk menentukan waktu terbaik dalam menanam tanaman. Seorang pengecer (retailers) menggunakan data science untuk melakukan penawaran kepada pelanggan. Hingga layanan keuangan dan asuransi pun menggunakan Data Science.

Aksi Pivotal dan Pelanggan dalam Menggunakan Data Science

1. Mendeteksi penipuan

Menerapkan model prediktif ke real-time transaction data untuk mengidentifikasi dan menghentikan aktivitas penipuan apapun.

2. Segmentasi pelanggan

Mengembangkan segmentasi pelanggan berdasarkan analisis data perilaku, transaksional, sosial dan lainnya.

3. Customer churn

Identifikasi pola yang menunjukkan pelanggan yang cenderung meninggalkan produk atau layanan dan mengambil langkah untuk menghentikannya.

4. Predictive maintenance

Memprediksi kemungkinan kegagalan bagian di dalam mobil, peralatan industri dan mesin lain sehingga tindakan pencegahan dapat diambil.

5. Sentiment analysis

Menganalisa text-based data seperti konten email dan pembaruan media sosial untuk mengumpulkan sentimen pengguna dan pelanggan.

6. Cybersecurity

Mengenali kemungkinan serangan yang berbahaya dan ancaman online lainnya ke IT dan jaringan lainnya dan ambil tindakan pencegahan.

7. Recommendation engine

Sarankan produk, layanan dan action items yang ditargetkan kepada pengguna berdasarkan analisis perilaku pembelian sebelumnya dan data lainnya.

8. Demand forecasting

Prakiraan permintaan untuk produk dan suku cadang terlebih dahulu untuk mempertahankan tingkat persediaan yang optimal.

Source:

https://pivotal.io/data-science

Info lebih lanjut: www.phintraco.com www.phintracotech.com  | marketing@phintraco.com

GET THE LATEST INFO FROM US