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/

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/ 

Go to Top