ANALISIS DATA DI ERA DIGITAL
Pendahuluan
Bisnis telah mengalami pergeseran besar menuju transformasi digital, karena semakin banyak organisasi yang menemukan cara untuk mencatat dan memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Agar kondisi ini tercapai perlu adanya pendekatan yang berpusat pada AI agar dapat memahami pelanggan dan pasar. Berkat dunia digital, data terkumpul secara besar-besaran dan hampir mustahil untuk dipelajari tanpa alat dan sumber daya analisis data. Kebutuhan manajemen untuk mendapatkan wawasan berbasis fakta menjadikan analisis data sebagai komponen inti dalam aktivitas penyusunan strategi dan penetapan tujuan di semua industri dan sektor bisnis utama. Hal ini akan membantu para pengelola bisnis untuk memahami tren pasar dan perilaku konsumen. Melalui informasi tersebut, manajemen dapat mengambil keputusan untuk meningkatkan produktivitas bisnis dan membuat keputusan yang diperhitungkan.Different Components of Data Analytics
Beberapa faktor berbeda diperlukan dalam pembuatan laporan analitik yang kuat, termasuk (https://ryzebeyond.com/):- Roadmaps and Operating Model
Sebelum menganalisis data, organisasi perlu menstandardisasi KPI dan metrik yang ingin di lacak. Ini juga melibatkan pengawasan ketat terhadap tim untuk melacak kemajuannya. Selanjutnya, dalam latihan ini adalah merumuskan strategi untuk mencapai KPI & metrik yang telah ditetapkan sebelumnya. Penting juga untuk memiliki tolok ukur atau standar industri yang dapat dibandingkan dengan hasil sebenarnya.
- Business Intelligence and Reporting
Business intelligence adalah proses pengumpulan data & wawasan dengan bantuan berbagai alat & perangkat lunak. Hal ini memberikan peluang bagi perusahaan untuk melakukan analisis cerdas guna membuat laporan intelijen komprehensif yang menawarkan data yang dapat ditindaklanjuti. Intelijen bisnis membantu bisnis mendeteksi tren, memantau perilaku konsumen, & melacak sentimen publik, dll. Hal ini memastikan bahwa mereka beradaptasi dengan cepat terhadap perkembangan baru di pasar.
- Data Visualization
Tidak semua orang bisa dengan mudah mengartikan data jika disajikan secara mentah, dalam bentuk angka. Namun memahami data yang ditampilkan menjadi lebih mudah jika berbentuk diagram, grafik, peta, tabel, & infografis. Segala informasi yang diperoleh melalui analisis data dapat disajikan dalam bentuk infografis untuk menyederhanakan data yang kompleks secara efektif & menarik.
- Insights and Analysis
Ketika data dibandingkan, dianalisis, & dieksplorasi, hasilnya adalah informasi yang dapat memberikan dampak nyata pada keuntungan bisnis. Wawasan ini sangat penting untuk mengidentifikasi potensi, peluang analisis risiko untuk penanganan perubahan pasar yang lebih baik. Analitik juga dapat membantu memahami tren & pola industri, memungkinkan organisasi mengetahui target audiens, persaingan, & kebutuhan pemasaran untuk menghasilkan strategi yang relevan.
- Data Security
Memantau dan mendeteksi aktivitas berbahaya dalam jaringan perusahaan sangat penting untuk menghindari pelanggaran keamanan. Di sinilah analisis big data berperan untuk menawarkan alat keamanan data generasi baru. Alat-alat ini menawarkan deteksi cepat & pengurangan serangan siber dengan peringatan keamanan yang konstan. Mereka juga menganalisis data real-time untuk mendeteksi aktivitas yang mengkhawatirkan dan memberikan wawasan tentang kerentanan terbaru pada sistem data.
- Real-Time Analytics Analisis Waktu Nyata
Pendekatan analitis real-time, berbasis probabilitas, dan prediktif merupakan kebutuhan yang signifikan saat ini. Proses ini memperoleh wawasan real-time melalui interaksi proaktif dengan konsumen.
- Data Governance Tata Kelola Data
Tata kelola data sangat penting untuk memenuhi persyaratan peraturan suatu organisasi. Hal ini berlaku untuk meningkatkan pengelolaan data, membangun struktur data, dan melakukan tinjauan dan audit kepatuhan internasional.
- Data Storage Penyimpanan data
Penyimpanan data untuk tujuan apapun disebut penyimpanan data. Namun, di sini analitik memerlukan teknologi canggih untuk menyimpan informasi agar dapat diakses untuk penggunaan di masa mendatang. Penyimpanan data dapat terdiri dari tiga jenis berikut, bergantung pada kebutuhan organisasi dan alat analitiknya, yaitu: penyimpanan berkas, blokir penyimpanan, & penyimpanan objek
Software and Tools[1]
Perangkat lunak dan alat adalah komponen utama analisis data karena seluruh proses perlu dihitung dan diotomatisasi. Namun, menemukan alat dan perangkat lunak yang tepat untuk mengelola dan menganalisis data besar merupakan suatu tantangan. Oleh karena itu, bisnis perlu menemukan alat berteknologi tinggi yang dilengkapi AI untuk laporan analitik data dinamis.- Advanced Analytics. Analisis tingkat lanjut digunakan untuk mengekstrak wawasan mendalam, memprediksi risiko dan peluang, serta membuat rekomendasi untuk rencana tindakan. Analisis prediktif, pembelajaran mesin, AI, dan penambangan teks dapat membuat kemajuan besar di bidang atau industri apapun, jika orang dan alat yang tepat digunakan.
- Data Acquisition. Ketika menyangkut sektor bisnis, sumber data tradisional suatu organisasi (sistem CRM, EPOS, dan ERP) diperkuat dengan data eksternal lainnya. Data dari platform media sosial, ponsel, dan perangkat komputasi lainnya yang terhubung ke internet bersifat inklusif dalam proses akuisisi data. Oleh karena itu, organisasi perlu mengidentifikasi sumber data terbaik yang menawarkan nilai tertinggi untuk akses yang aman dan mudah.
- Platform and Data Architecture. Platform dan arsitektur memainkan peran penting dalam menyimpan, memproses, dan menganalisis data dalam skala besar. Platform yang sempurna harus menyediakan pemrosesan data yang murah dan kuat bagi organisasi.