ADI Analytics

devops

Virtualisasi: Pengertian dan Bagaimana Anda dapat Memanfaatkannya

Virtualisasi: Pengertian dan Bagaimana Anda dapat Memanfaatkannya

freepik.com

Metode penyimpanan data dengan memanfaatkan teknologi cloud menjadi preferensi pelaku bisnis akhir-akhir ini. Mengapa bisa seperti ini, karena cloud tidak hanya menawarkan kapasitas yang jauh lebih besar, namun juga relatif aman jika terjadi gangguan seperti komputer terkena virus. Selain itu, cloud juga mendukung akses data yang fleksibel. Tentunya Anda adalah salah satu penggunanya, bukan?

Menurut sejarahnya dikutip dari jurnal.id, Cloud Computing merupakan hasil evaluasi bertahap. Konsep dari penggabungan computing resources melalui jaringan global disebut-sebut berawal pada tahun 1960-an seiring dengan kemunculan ‘Intergalactic Computer Network’ oleh JCR Licklider.

Bila berbicara mengenai komputerisasi dengan memanfaatkan layanan cloud, Anda pasti sering mendengar yang namanya virtualisasi atau lebih dikenal dalam istilah bahasa Inggris virtualization. Lalu apa sih pengertian tentang ini?

Pengertian Virtualisasi

Virtualisasi merupakan proses untuk menghasilkan sebuah wujud virtual dari sesuatu yang bersifat fisik. Hal ini bisa berupa perangkat penyimpanan data maupun sistem operasi, termasuk juga pembuatan sumber daya tunggal seperti server. Jenis-jenis virtualisasi pun ada banyak, diantaranya adalah perangkat keras, perangkat lunak, jaringan, data, dan memori.

Apa Saja Manfaat Virtualisasi?

1. Efisiensi Biaya untuk Hardware

Beberapa dekade yang lalu, teknologi komputer semakin populer sejak pertama kali ditemukannya. Berbagai kegiatan dipermudah dengan kehadiran komputer ini. Semuanya yang bisa dilakukan secara otomatis dan akurat membuat hampir setiap orang memiliki perangkat yang satu ini. Bagi perusahaan atau bisnis tertentu, mereka sangat perlu komputer tak terkecuali menyimpan data konsumen atau penjualan sehingga untuk menyimpan lebih banyak maka diperlukan lebih banyak hardware.

Dengan adanya virtualisasi yang terwujud salah satunya dalam penyimpanan awan, maka hal itu sudah tak perlu diragukan lagi. Anda bisa menyimpan lebih banyak data tanpa harus menambah jumlah hardware. Pada akhirnya hal ini akan menekan jumlah biaya yang harus Anda keluarkan untuk membeli hardware baru.

2. Tak Perlu Khawatir Mengenai Backup

Pernahkah Anda mengalami, ketika komputer Anda tiba-tiba terserang virus sehingga tidak bisa digunakan. Padahal, Anda telah menyimpan semuanya dalam komputer tersebut. Alhasil, data konsumen maupun penjualan serta laporan lainnya harus hilang. Jika sudah begini maka bisa Anda bayangkan berapa banyak kerugian yang mungkin anda alami. Berbeda jika Anda memanfaatkan teknologi virtualisasi.

Virtualisasi memudahkan Anda dalam menyimpan data karena memungkinkan Anda untuk melakukan backup secara berkala otomatis di cloud. Jika salah satu hardware Anda mengalami kerusakan, Anda tidak perlu khawatir karena data tersebut masih bisa dibaca dan digunakan lagi. Jadi dengan kata lain, virtualisasi akan menghemat biaya serta waktu Anda sehingga kegiatan operasional bisnis bisa menjadi lebih efisien.

3. Ruangan Tidak Mudah Panas

Banyaknya hardware yang terdapat pada data center membuat ruangan di sana cepat panas akibat kinerja dari hardware tersebut sehingga semakin banyak hardware maka Anda pun memerlukan pendingin yang lebih banyak untuk membuat suhu tetap stabil.  Virtualisasi yang dimanfaatkan pada data center berguna untuk mengurangi jumlah penggunaan hardware sehingga hal ini juga akan berimbas pada pengurangan jumlah pendingin ruangan.

Selain hemat tempat, pengurangan jumlah pendingin akibat virtualisasi juga akan mengurangi pengeluaran operasional Anda dalam hal biaya listrik. Tentunya hal ini akan berimbas pada peningkatan keuntungan yang akan anda peroleh, bukan?

Itulah beberapa keuntungan yang bisa Anda dapatkan dari menggunakan metode virtualisasi. Selain lebih praktis dalam mendukung kegiatan operasional perusahaan, virtualisasi juga bisa membantu Anda mengalokasikan sumber daya material secara lebih efektif. Jika Anda seorang pebisnis dan ingin memangkas biaya operasional dengan efektif, perlu mencoba metode virtualisasi ini.

Baca juga: 10 Hal Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Virtualisasi Data

Sumber :

jurnal.id

Graph Database

Apa Saja Keunggulan Graph Database

keunggulan-graph-database
freepik.com

Keunggulan Graph database, sebelum kesana kami akan menjelaskan terlebih dahulu secara singkat tentang graph database.

Database Grafik atau lebih familiar dengan penyebutan Graph Database, masih termasuk keluarga database NoSQL. NoSQL merubah struktur penyimpanan data biasa dengan tujuan bisa mendukung data tidak terstruktur, scalable (Big Data),  pencarian yang cepat, ekstraksi pola / informasi yang tersembunyi, rangkaian informasi yang ada pada data. 

Salah satu implementasi adalah pada perusahaan raksasa Facebook yang sekarang menjadi Meta, yaitu Graph API facebook

Namun sayangnya perusahaan pendukung / pembuat Graph Database masih jarang sekali, salah satu perusahaan Graph Database yang terkenal adalah Noe4J, paling banyak digunakan oleh perusahaan atau organisasi sebagai rujukan belajar dan penelitian karena open source sistem.

Database berbasis graph menurut beberapa sumber, adalah pilihan solusi yang ada dan paling sesuai mengenai ekstraksi data yang cukup kompleks. Jika anda menyimpan semua informasi ke dalam data / dokumen relasional, maka itu adalah pilihan yang tidak praktis dan akan sulit fokus pada hubungan-hubungan penting dari setiap cerita yang ada di data tersebut, dan pada akhirnya high level data document abstraction sulit untuk tercapai.

keunggulan-graph-database

Keunggulan Graph Database

Fleksibilitas

Kemudahan mengubah dan memperluas data yang diambil untuk atribut dan objek tambahan.

Pencarian

Anda dapat melakukan pencarian berbasis hubungan dengan lebih cepat, misal “perusahaan mana yang memiliki banyak karyawan”

Indeks

Graph database secara alami diindeks oleh hubungan (node yang mendasarinya), yang artinya memberikan akses lebih cepat dibandingkan dengan data relasional untuk data.

Kekurangan Graph Database

Graph database tidak menciptakan hubungan yang lebih baik. Graph database hanya menyediakan pengambilan data yang cepat untuk data yang saling terhubung. Proses pencarian yang ditingkatkan adalah hal yang bagus akan tetapi proses ini mengharuskan hubungan tersebut ditangkap secara efektif sejak awal.

Graph database tidak dioptimalkan untuk menyimpan dan mengambil entitas bisnis, maka graph database tidak begitu berguna untuk kasus penggunaan operasional karena tidak mahir dalam menangani query yang mencakup seluruh database dan tidak efisien ketika memproses transaksi dengan volume tinggi. Jadi anda perlu meng kolaborasikannya dengan NoSQL.

Graph database hanya sebagai penyimpan data, tidak memberikan interface langsung yang berhubungan dengan bisnis untuk memberikan query.

Graph database tidak dioptimalkan dalam analytics query volume besar yang mana adalah ciri khas dari data warehousing.

Baca juga: Panduan Data Modeling

Kesimpulan

Jadi bisa diambil kesimpulan bahwa model ini sangat cocok untuk data data social media yang datanya tidak pernah lengkap, dan properti yang sangat beragam, contohnya data percakapan di kolom komentar. 

Kebutuhan untuk membuat keputusan yang cepat dan real-time, tentunya membutuhkan sistem yang mendukung penyimpanan dan ekstraksi daya yang cepat pula, mada dari itu Graph Database adalah salah satu solusinya.

Graph Database

Neo4J | Berkenalan dengan Graph Database

Graph database adalah database yang dirancang untuk memperlakukan hubungan antara data sama pentingnya dengan data itu sendiri. Ini dimaksud untuk menyimpan data tanpa membatasinya ke model yang sebelumnya sudah ditentukan. Sebagai gantinya, data disimpan seperti pertama kali kita menggambarnya. Menunjukan bagaimana setiap entitas individu terhubung atau terkait dengan entitas lain.

Graph database menyimpan node dan hubungan bukan tabel atau dokumen. Data disimpan seperti anda membuat sketsa di kertas. Data anda disimpan tanpa membatasinya ke mobel yang sebelumnya sudah ditentukan, memungkinkan cara yang sangat fleksibel untuk merencanakan dan menggunakannya.

https://youtu.be/jFdEeJ-Ez1E

Pemahaman Graph Database

Graph Database adalah sebuah model penyimpanan data yang menggunakan prinsip Teori Graph, yang dimana entri data dilambangkan sebagai Node dan Edge yang menjadi penghubung setiap Node. Contoh Node bisa berupa individu, tempat, atau kejadian. Setiap Node memiliki beberapa bahkan banyak properti, misalkan untuk Node Individu, saya contohkan disini Victor dengan properti sebagai Developer bekerja di ADI Analytics dan tinggal di Jakarta, dan masih banyak informasi lainnya yang jumlahnya tidak terbatas. Untuk Node tempat misalkan PT ADI Analytics, dengan properti jumlah karyawan, jumlah divisi, alamat, nama direksi, nomor telepon dan data data lainnya. Edge menghubungkan Individu dengan Tempat, Individu dengan Kejadian, atau kombinasi ketiganya. Edge juga memiliki berbagai properti. Untuk contoh lengkapnya bisa melihat gambar dibawah ini

Mengapa Graph Database?

Kita hidup di dunia yang saling terhubung antara satu sama lain, dan yang sudah telah kita pahami bahwa sebagian besar domain memerlukan pemrosesan rangkaian koneksi yang kaya untuk memahami apa yang sesungguhnya terjadi. Seringkali kita menemukan kasus bahwa hubungan antar barang/hal adalah sama pentingnya dengan barang/hal itu sendiri.

graph-database
https://neo4j.com/developer/graph-database/

Baca juga : Apa saja keunggulan Graph Database 

Bagaimanakah cara melakukan ini? Sementara relasional database yang ada dapat menyimpan hubungan ini, cara menavigasinya dengan JOIN atau cross-lookups (pencarian silang yang mahal), ini sering kali dikaitkan dengan skema yang kaku. Ternyata database “relational” dianggap kurang baik untuk penanganan ini. 

Dalam graph database, tidak ada JOIN atau cross-lookups (pencarian silang yang mahal). Hubungan disimpan secara asli di samping elemen data (node) dengan format yang jauh lebih fleksibel. Segala hal yang berkaitan tentang sistem dioptimalkan untuk akses data dengan cepat dengan jutaan koneksi per detik.

Graph database mengatasi banyak tantangan besar yang dihadapi dari kita setiap hari. Masalah data modern seringkali melibatkan hubungan rich to rich dengan data heterogen yang menetapkan kebutuhan untuk menavigasi hierarki yang dalam, temukan koneksi tersembunyi antara item yang jauh, dan temukan hubungan antar item.

Jaringan sosial, jaringan pembayaran, atau jaringan jalan, anda akan menyadari bahwa semuanya adalah graph database yang saling terhubung. Dan pada kenyataannya pertanyaan yang sering muncul adalah lebih tentang hubungan antar data. Lebih banyak pertanyaan tentang hubungan daripada tentang elemen data individual.

Perbedaan utama antara RDBMS dengan Graph database adalah dalam kasus penggunaannya. RDBMS sangat cocok untuk kasus transactional dan sedangkan Graph database lebih cocok untuk kasus relationship ness.

Untuk lebih memahami tentang Graph database kita akan memberikan contoh simpelnya, misalkan anda ingin mengetahui silsilah satu keluarga seperti dibawah ini:

graph-database
binafatih.com

Untuk kasus ini RDBMS sangat tidak direkomendasikan, kenapa? Karena tidak ada query untuk menampilkan anak dan cucu dari kakek. Akan lebih tepat jika menggunakan Graph Database.

Graph Model Properti

Jika di RDBMS kita mengenal SQL (Structure Query Language). Maka di Graph Database kita menyebutnya Cypher Query Language. Dalam Graph Database hanya mengenal istilah Node, Variabel, Label dan Properties dari Node.

Di Neo4J, informasi diatur sebagai node, hubungan, dan properti.

Menyusun blok Graph Model Properti

graph-database
https://neo4j.com/developer/graph-database/

Node adalah entitas dalam graph.

  • Node dapat diberi tag dengan label , yang mewakili peran mereka yang berbeda di domain Anda. (Misalnya, Person).
  • Node dapat menampung sejumlah pasangan kunci-nilai, atau properti . (Misalnya, name)
  • Label node juga bisa melampirkan metadata (seperti indeks atau informasi kendala) ke node tertentu.

Relasi menyediakan koneksi terarah, bernama, antara dua entitas node (misalnya Person LOVES Person).

  • Relasi selalu memiliki arah, tipe, node awal, dan node akhir, dan mereka dapat memiliki properti, sama seperti node.
  • Node dapat memiliki jumlah atau jenis hubungan apa pun tanpa mengorbankan kinerja.
  • Meskipun hubungan selalu diarahkan , mereka dapat dinavigasi secara efisien ke segala arah.

Mungkin penjelasan diatas masih terlalu singkat. Kali ini, kita akan menjelaskan lebih lanjut tentang Graph Data Modeling. Namun sebelum kesana kita akan menjelaskan terlebih dahulu tentang Neo4J seperti yang tertulis di judul artikel ini.

Neo4J

Neo4J adalah tools open source, NoSQL, Native graph database yang menyediakan backend transaksional yang sesuai dengan ACID untuk aplikasi anda, yang tersedia untuk umum sejak 2007. 

Neo4J ditawarkan sebagai managed service melalui AuraDB. Anda juga bisa menggunakan Neo4J sendiri dengan Community Edition atau Enterprise Edition. Enterprise Edition atau edisi perusahaan ini mencakup semua yang ditawarkan Community Edition atau edisi komunitas, ditambah dengan persyaratan perusahaan tambahan seperti backup, pengelompokan, dan kemampuan failover. Neo4J ditulis dalam Java dan Scala, dan source code nya bis anda lihat di GitHub.

graph-database
https://neo4j.com/developer/graph-database/

Neo4J adalah native graph database, yang berarti ia mengimplementasikan model grafik yang sebenarnya sampai ke tingkat penyimpanan. Data tidak disimpan sebagai “graph abstraction” di atas teknologi lain, akan tetapi data disimpan seperti anda menggambar di papan tulis. Ini adalah hal penting, karena itulah alasan mengapa Neo4J mengungguli grafik lain dan tetap fleksibel. Di luar core graph, Neo4J menyediakan apa yang anda harapkan dari database seperti transaksi ACID, cluster support, dan failover runtime. Stabilitas dan kedewasaan inilah yang digunakan dalam skenario produksi untuk beban kerja perusahaan besar selama bertahun-tahun.

Apa yang membuat graph Neo4J termudah untuk digunakan?

  • Cypher, bahasa kueri yang mirip dengan SQL, tetapi dioptimalkan untuk graph. Yang sekarang digunakan oleh database lain seperti SAP HANA Graph dan Redis Graph melalui proyek openCypher.
  • Traversal waktu yang konstan dalam grafik besar untuk kekuatan dan luasnya karena representasi node dan relationships yang efisien. Sehingga memungkinkan untuk peningkatan skala hingga miliaran node pada perangkat keras.
  • Flexible property graph schema yang dapat beradaptasi dari waktu ke waktu, memungkinkan untuk mewujudkan dan menambahkan relasi baru yang akan datang dan mempercepat data domain saat kebutuhan bisnis berubah.
  • Driver untuk bahasa pemrograman populer termasuk Java, JavaScript, .NET, Python, dan banyak lagi.

Dimana dan Bagaimana Neo4J digunakan?

Neo4J saat ini digunakan oleh ribuan startup, institusi pendidikan, dan perusahaan besar di semua sektor termasuk layanan keuangan, pemerintahan, energi, teknologi, ritel, dan manufaktur. Dari teknologi baru yang inovatif dapat mendorong bisnis perusahaan, pengguna mendapatkan wawasan dengan grafik, penghasilan pendapatan baru, dan meningkatkan efisiensi mereka secara keseluruhan.

neo4j-graph-database

Graph Data Modeling

Artikel ini dirancang untuk memberikan anda tools yang dibutuhkan untuk merancang dan menerapkan Teknologi Graph Database yang efisien dan fleksibel dengan Graph Data Modeling yang baik.

Solusi terbaik dan kiat disertai pengalaman selama Neo4J dalam membangun dan merekomendasikan graph teknologi akan memberi anda kepercayaan diri untuk mendapatkan solusi graph-base dengan berbagai macam data model. Fokus bagian ini adalah memberikan anda panduan dan tools yang diperlukan untuk membantu anda dan perusahaan dalam menampilkan model domain anda sebagai graph.

graph-database

Baca juga : Panduan Data Modeling

Data Modeling

Data Modeling, Menyederhanakan Kumpulan Data yang Rumit

Data Modeling adalah salah satu skill yang harus dikuasai jika kamu ingin menjadi data scientist.

Data scientist dituntut harus mengetahui data apa saja yang diperlukan selanjutnya untuk diterapkan di suatu perusahaan. maka, kamu harus mendalami hal tersebut terlebih dahulu.

Pengertian Data Modeling

data-modeling
freepik.com

Data Modeling adalah representasi dari struktur data dalam tabel untuk database perusahaan dan merupakan ekspresi yang sangat kuat dari kebutuhan bisnis perusahaan. 

Data modeling ini adalah panduan yang digunakan oleh fungsional analis dan teknis analis dalam prose desain dan implementasi databse. 

Data modeling mengutamakan pada data apa yang dibutuhkan dan langkah apa yang akan dilakukan terhadap data tersebut dalam suatu keperluan bisnis.

Dikutip dari techopedia

Model data digunakan untuk proses beberapa tujuan, dari model konseptual tingkat tinggi hingga model data fisik

Dalam garis besar, tujuan utama data modeling yaitu untuk membentuk sebuah metode penyimpanan informasi yang paling efisien, menyediakan akses dan hasil pelaporan yang lengkap.

Data scientist diwajibkan memiliki kemampuan berpikir sistematis untuk menemukan poin utama dari data yang akan diambil dan disimpan melalui data modeling

Manfaat Data Modeling

data-modeling
freepik.com

Untuk Manajemen Data

Manfaat dari penggunaan data modeling adalah mempermudah tim dalam langkah mengakses beberapa data yang dimiliki. Sumber datafloq

Seperti yang sudah dijelaskan di atas, bahwa kamu mengetahui di mana suatu data disimpan, maka akan lebih mudah untuk mengaksesnya pada waktu tertentu.

Bisa menghemat biaya

Data modeling bisa dikatakan bukan sebuah hal yang mudah, namun ini bisa membuat perusahaan lebih menghemat biaya.

Dikutip dari Cloverdx, bahwa dengan penggunaan data modeling bisa menurunkan pengeluaran biaya dalam bidang IT khususnya pemrograman sebesar 75%.

Ini dikarenakan data modeling bisa mengetahui error yang terjadi lebih awal, jadi eror yang terjadi masih mudah untuk diperbaiki.

Jika memperbaiki error saat software sudah dalam proses penulisan  atau sudah digunakan users akan lebih sulit dan membutuhkan biaya lebih untuk memperbaikinya.

Meminimalisir kerumitan dan risiko

Berkembangnya perusahaan sudah pasti menjadikan data yang dimiliki akan semakin banyak dan menjadi rumit untuk diakses.

Risiko yang terjadi adalah sulitnya integrasi antar tim dalam perusahaan.

Melalui data modeling, perusahaan akan mengurangi kerumitan dan resiko tersebut.

Adanya data modeling, memungkinkan bisnis perusahaan untuk dapat berkembang dengan tim yang tetap terintegrasi dengan baik.

Meningkatkan kolaborasi

Manfaat lain penggunaan data modeling adalah mempermudah komunikasi antara tim IT dan staf non teknis.

Pasalnya, data modeling bisa menjelaskan mengenai perkembangan bisnis dan juga penggunaan datanya tersebut dengan cara yang lebih mudah untuk dipahami.

Baca juga: Arti Dan Peran Pentingnya Data Science

Jenis-Jenis Data Modeling

Ada tiga jenis data modeling yang lazim digunakan menurut Udemy, yaitu:

1. konseptual

data-modeling-stackoverflow
Stackoverflow.com

Data model konseptual adalah jenis data yang menggambarkan penggunaan data sebenarnya.

Dengan data model jenis konseptual, data model yang dibuat dipastikan harus bisa mendefinisikan apa yang ada di dalam sebuah sistem.

Data model jenis ini biasanya dibuat oleh stakeholder dan arsitektur data, tujuannya adalah untuk mengatur, memperluas, dan mendefinisikan konsep aturan bisnis.

2. Logical

Visual-paradigm.com

Data modeling jenis ini digunakan untuk menentukan bagaimana sistem harus dilaksanakan terlepas dari database management system (DBMS).

Jenis model ini dipakai oleh bisnis analis dan arsitek data untuk mengembangkan teknis map peraturan dan data structure. 

3. fisik

Data modeling jenis selanjutnya yaitu model data fisik. Ini menggambarkan bagaimana implementasi dari proses sistem menggunakan sistem DBMS tertentu.

Jenis model ini biasanya dibuat oleh developer

Demikianlah beberapa penjelasan singkat yang harus kamu tahu mengenai data modeling. Semoga artikel ini bermanfaat.

Neo4J | Berkenalan dengan Graph Database

Sumber:

Big Data Analytics

Data Anda Adalah Aset Yang Berharga

data-analytics
freepik.com

Bisnis sekarang ini memasuki era digital, di mana setiap pengambilan keputusan berdasarkan data.
Data merupakan jenis aset yang baru”NEW OIL” bahkan lebih berharga dari minyak. Perusahaan di dunia maupun di Indonesia mengambil keputusan didasarkan pada data yang valid, bukan hanya kepada insting manajemen saja.

Di era ini mengolah data perusahaan menjadi suatu kebutuhan yang sangat penting. Menggunakan implementasi sistem ERP yang baik, laporan dan data sudah bisa tersedia.

Jika kita harus berbicara tentang teknologi modern yang dapat memberikan keuntungan setiap industri dan organisasi bisnis, maka data analytics sangat cocok.

Pasar data analytics dijadwalkan mencapai 103 miliar USD pada tahun 2023 dan 70% dari aspek perusahaan besar menggunakan big data.

Perusahaan terus menghasilkan banyak data setiap tahun, dan jumlah global data yang dibuang, disimpan dan dikonsumsi pada tahun 2025 diperkirakan akan mencapai 180 zettabyte.

Akan tetapi, mereka tidak dapat menggunakan data dalam jumlah yang sangat besar ini untuk konsumsi yang tepat, karena mereka tidak tahu apa-apa dan bagaimana pemanfaatan big data perusahaan dengan sebagaimana mestinya.

Kini, ADI Analytics akan membahas kasus penggunaan big data dikalangan industri, mari kita memulai dengan pemahaman istilah Big Data Analytics.

Apa itu Big Data Analytics?

Big Data Analytics adalah proses penggunaan teknik analitik tingkat lanjut terhadap kumpulan data yang besar dan beragam, dengan blok big data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur, atau juga big data yang terstruktur. Big data analytics adalah proses kompleks yang dimana data diproses dan diurai untuk menemukan pola tersembunyi, tren pasar, dan korelasi serta menggambar wawasan yang dapat ditindaklanjuti. 

Ilustrasi beberapa manfaat dari big data analytics

big-data-benefit

Ilustrasi beberapa manfaat langsung dari penggunaan big data analytics

big-data-analytics
kindpng.com

Banyak perusahaan di indonesia bahkan seluruh dunia yang bergerak dalam bidang bisnis terus menerus berusaha mencari dan menemukan actionable insight atau pengetahuan yang tepat dan dapat dipertanggung jawabkan dari data yang mereka miliki, big data dibutuhkan untuk menjawab dari pertanyaan-pertanyaan bisnis yang bersifat khusu.

Pertanyaan yang muncul di sebuah perusahaan antara lain bagaimana perusahaan dapat meningkatkan revenue, dan lain sebagainya. Big data analytics merupakan sebuah platform yang tepat untuk mendukung perusahaan dalam meningkatkan penjualan, efisiensi, dan memperbaiki operasional perusahaan sehingga pelayanan untuk pelanggan pun dapat semakin meningkat dan menekan resiko sekecil mungkin.

Proses Kerja Big Data Analytics

Big data analytics tidak memiliki satu aplikasi khusus yang dapat membuat big data terkumpul secara otomatis. Karena ini sebuah proses dan serangkaian dari data yang sangat besar, maka dari itu terdapat beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mengumpulkan semuanya. Apa saja proses dan cara kerja big data analytics?

Machine Learning

Mesin ini dirancang untuk dapat mencari dan mempelajari data yang akan diambil secara cepat sehingga dapat menghasilkan model lain untuk menganalisis data yang lebih besar dan akurat.

Data Management

Data perlu dikaji ulang agar data yang digunakan berkualitas tinggi dan bukan data palsu yang dibuat-buat.

Data Mining

Untuk data yang sangat besar proses pemeriksaan data berskala besar sangat perlu dilakukan untuk menemukan pola-pola dalam sebuah data sehingga dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan rumit perusahaan.

Hadoop

Big data adalah data yang sangat besar, dan kita membutuhkan penyimpanannya. Hadoop dapat digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah yang sangat besar karena merupakan sebuah open source software.

In-Memory Analytics

Dapat digunakan untuk menganalisis secara cepat, membuat algoritma baru, menciptakan model baru, dan menghapus analisis yang dianggap keliru.

Predictive Analytics

Pengambilan keputusan adalah hal yang sangat beresiko dalam sebuah perusahan, karena ini akan berpengaruh dalam perkembangan bisnis di masa depan. Dengan data analytics tools perusahaan dapat menghasilkan prediksi-prediksi yang akan terjadi di masa depan berkat proses analisis data, sehingga perusahaan bisa lebih percaya diri dalam mengambil keputusan dalam mengembangkan bisnis.

Text Mining

Dapat menganalisa tulisan yang berada di website, kolom komentar, buku, dan bagian website lainnya yang berbasis teks untuk menemukan topic baru yang dapat menciptakan koneksi antara perusahaan dan calon konsumennya.

Rekomendasi beberapa data analytics tools terbaik

Bila anda membutuhkan data analytics tools untuk kebutuhan perusahaan anda dan tim, ada beberapa rekomendasi data analytics tools terbaik yang tersedia, diantaranya adalah sebagai berikut:

Analytics Tools: Tableau

Tableau adalah perangkat olah data yang bisa anda gunakan untuk mengumpulkan dan mengolah berbagai macam data yang dimiliki. Dengan begitu, anda dan tim bisa mengolahnya menjadi hasil analisis yang membantu perkembangan bisnis perusahaan. Untuk Tableau bisa diaplikasikan dengan sistem operasi window (microsoft).

Analytics Tools: Domo

Data analytics tools terbaik berikutnya adalah Domo, perangkat lunak yang memiliki berbagai macam fitur. Mulai dari database, spreadsheet, bahkan perangkat dan fitur tambahan yang berbasis cloud storage. Domo juga terkenal karena memberikan analisis dan kecepatan yang mumpuni dibandingkan dengan tools lainnya.

Data Analytics Tools: Looker

Bila anda sudah berpengalaman dengan proses analytics dan ingin menggunakan data analytics tools yang memiliki fitur lengkap? Looker adalah tools yang tepat untuk digunakan karena Looker memiliki fitur membaca dan memakai data yang sudah dikumpulkan. Looker juga bisa mempertajam proses analisis dengan pertanyaan tertentu yang sudah anda tentukan.

Data Analytics Tools: Sisense

Data analytics tools yang satu ini adalah tools yang sederhana dan bisa membuat proses olah data menjadi lebih ringkas. Sisense memiliki berbagai fitur menarik untuk mempermudah proses olah data, dari data visualisasi yang kreatif hinggi kemampuan analisis unggulan.

ADI Analytics membantu membantu perjalanan organisasi dan berubah menjadi Organisasi Berbasis Data

Data kini menjadi hal yang sangat penting. Menggunakan teknologi, proses pengumpulan, pengelolaan, dan analisis data bisa lebih optimal. Hal tersebut ditawarkan ADI Analytics sebuah perusahaan yang menawarkan solusi implementasi analitik dan integrasi data secara menyeluruh.Implementasi menyeluruh yang ditawarkan ADI Analytics adalah :

  • Data Infrastructure
  • Data Integration
  • Big Data Management
  • Advance Data Analytics & Machine Learning
  • Visual Analytics
  • Data Governance

ADI Analytics sendiri sudah beroperasi sejak Januari 2015 silam. Founder ADI Analytics Indra Gunawan “ Kami adalah perusahaan IT System Integrator yang percaya pada kekuatan data untuk mengubah setiap aspek bisnis”.

Kami dapat menyediakan Infrastruktur Data, Integrasi Data, Manajemen Big Data, Analisis Data & Pembelajaran Mesin Tingkat Lanjut, Visualisasi Data, dan Tata Kelola Data untuk membantu Client kami mendapatkan wawasan bisnis guna meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan produktivitas, dan membuat keputusan tangkas yang menguntungkan.

Visi kami adalah menjadi penasihat teknologi dan mitra implementasi berbasis data yang terpercaya.

Misi kami adalah membantu perjalanan transformasi perusahaan menjadi perusahaan berbasis data.
Rintangan dan cobaan yang menghadang kami adalah cara kami untuk belajar dalam melakukan adaptasi, inovasi dan solusi, sehingga kami dapat terus berusaha untuk mencari peluang kesempurnaan dalam memberikan kontribusi dan solusi kepada Pelanggan, dengan memberikan Pelayanan yang terbaik kepada Pelanggan. Seluruh jajaran PT. All Data International berpegang teguh kepada CORPORATE VALUE yakni “FAST RESPONSE, INTEGRITY, SERVICE EXCELLENCE, INNOVATIVE”

Data Analytics

Apa itu data analytics?

data analytics indonesia
Data Analytics

Data analytics dikutip dari mastersindatascience.org, adalah sebuah proses inspeksi serangkaian data yang bertujuan untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang ada dan menjadikan acuan untuk meningkatkan sistem pada software. Data analytics dalam dunia bisnis orang sering menyebutnya dengan istilah DA. Teknologi data analytics dan teknik data analytics banyak digunakan di industri komersial sebagai metode yang bisa memudahkan perusahaan dalam mengambil keputusan untuk mendapatkan hasil akhir yang lebih baik dan akurat.

Dalam istilahnya, data analytics sering diartikan sebagai rangkaian aplikasi mulai dari basic business intelligence (BI), reporting and online analytical processing (OLAP) dan beberapa fitur analytics lainnya yang lebih canggih. Dari pemahaman tersebut, DA bisa diartikan sebagai proses sederhana bisnis analytics, istilah umum lainnya yang mendekati dengan data analisis dengan orientasi bagi pengguna bisnis, dimana data analytics memiliki fokus yang lebih luas.

Fungsi data analytics

Diatas sudah dijelaskan tentang pengertian data analytics, ADI Analytics sebagai perusahaan yang bergerak di bidang big data akan menjelaskan fungsi data analytics. 

Apa kegunaan data analytics? Fungsi dari data analytics diantaranya sebagai berikut:

Mengetahui penyebab masalah

Data analytics tools pada umumnya bisa atau dapat  membantu anda dan perusahaan untuk mengetahui penyebab suatu masalah berdasarkan data, mengenai analisa data yang dilakukan. Dengan adanya data analytics tools, anda dan perusahaan bisa meminimalisir adanya kegagalan, baik dalam proses analisis ataupun penyimpanan data.

Pengambilan keputusan yang tepat / lebih akurat

Data analytics tools sebagai alat untuk membantu proses pengambilan keputusan berdasarkan data, apalagi dibantu dengan gabungan kecerdasan yang data analytics tools miliki, tools dapat mengambil keputusan dengan baik sesuai data yang dimiliki. Data analytics tools akan membantu anda dan perusahaan untuk mendapatkan analisis data yang sesuai dengan keadaan di lapangan.

Pendeteksi keanehan atau penyimpangan database operasional dan bisnis

Dalam setiap aktivitas, data, bahkan dalam setiap proses analisa tentunya terdapat anomali atau penyimpangan yang bisa merusak komponen dan informasi yang dimiliki. Data analytics tools akan membantu anda dan perusahaan meminimalisir hal tersebut karena tools dapat merencanakan berbagai opsi yang memiliki dampak baik untuk proses proses anda dan perusahaan.

Apa manfaat data analytics?

(inisiasi) penerapan proses data analytics dalam perusahaan sangat membantu meningkatkan beberapa aspek untuk kebutuhan bisnis, diantaranya adalah :

  • meningkatkan pendapatan
  • meningkatkan efisiensi operasional
  • mengoptimalkan program marketing dan upaya layanan pelanggan
  • merespon dengan cepat tren yang  ada di pasar
  • bersaing dengan kompetitor, dengan cara meningkatkan performa bisnis.

Namun semua tergantung dari aplikasinya, data yang telah dianalisa baik berupa data rekaman riwayat atau informasi baru yang telah diproses sesuai dengan kebutuhan real-time pengguna. Sebagai tambahan, data analytics bisa berupa campuran dari sumber data sistem internal dan sumber data eksternal.

Baca juga : Big Data Analytics | Pengertian dan Penjelasan Manfaat Big Data Analaytics

Pentingnya Data Analytics untuk Perusahaan

Mengapa data analytics bisa dikatakan penting untuk menunjang bisnis perusahaan? Dari kemudahan dan fungsi data analytics tools yang memberikan manfaat yang besar untuk perusahaan, termasuk juga untuk yang bekerja dalam bidang marketing ataupun komersial.  Data analytics tools juga dapat mengolah data yang sudah ada dan bisa dimanfaatkan untuk membuat bisnis menjadi lebih berkembang dengan baik.

Tidak hanya itu saja, berikut kami paparkan manfaat  data analytics tools lainnya bagi perkembangan perusahaan yang bekerja dalam berbagai bidang, diantaranya:

Waktu hitung yang singkat untuk dianalisa

Seperti yang sudah kita ketahui, bahwasannya proses penghitungan data biasanya membutuhkan waktu yang lama, maka dari itu pentingnya menggunakan alat-alat yang bisa membantu proses hitung menjadi lebih ringkas. Menggunakan data analytics tools tidak hanya mempermudah proses analisisnya saja, tools ini juga mempermudah dan mempersingkat waktu proses hitung data.

Beban kerja karyawan menjadi berkurang karena data analytics tools

Ini adalah mengenai ranah kerja karyawan, beban kerja karyawan akan menjadi berkuran dengan data analytics tool. Karena karyawan tidak lagi disibukan dengan proses penghitungan dan analisis data semata. Perusahaan bisa memfokuskan kerja karyawan di aspek-aspek lain yang semestinya lebih membutuhkan dibandingkan dengan perhitungan dan analisis data.

Ciptakan berbagai solusi bisnis berkat data analytics tools

Tidak dipungkiri perusahaan bisa saja memiliki banyak masalah dalam internal mereka, mulai dari data yang menumpuk, proses analisa yang membutuhkan waktu lama, hingga masalah lainnya. Penggunaan data analytics tools akan sangat membantu perusahaan untuk menyediakan solusi yang tepat sesuai dengan permasalahan dan data yang dimiliki oleh perusahaan tersebut.

Bagaimana data analytics tools membantu bisnis perusahaan

Dengan menggunakan data analytics tools terbukti sangat bisa membantu sebuah perusahaan berkembanh ke arah yang lebih baik. Jika sebuah perusahaan kecil ingin mengembangkan bisnisnya dan berkembang menjadi sebuah perusahan yang besar, ada baiknya perusahaan menerapkan penggunaan perangkat lunak yang satu ini. Data analytics tools.

Karena dengan menggunakan perangkat data analytics tools, perusahaan bisa melakukan proses analisa data data penting yang menunjang bisnisnya menjadi lebih mudah, ringkas dan tidak memakan banyak waktu. Tentunya dengan metode ini akan menghemat banyak waktu karyawan perusahaan, dan karyawan bisa memfokuskan kinerjanya untuk hal lain dan perusahaan akan menjadi lebih baik dalam aspek layanan atau produksi. Dan lagi dengan adanya hasil dari proses analisis, tools akan membantu perusahaan berkembang dengan lebih baik.

Big data

Apa Itu Big Data?

data analytics indonesia
source freepik.com

Big Data, salah satu topik yang populer di dunia IT dalam kurun 5 tahun terakhir ini. Hampir semua orang membicarakan big data, dengan jargon yang umut sering kita dengar, “data adalah emas baru, data lebih berharga dari minyak”. Big data juga hangat diperbincangkan di berbagai sektor,baik itu industri, akademisi maupun pemerintah.

Berbicara tentang teknologi memang tidak ada habisnya. Bagi kamu yang mengikuti perkembangan tentang teknologi saat ini, mungkin familiar dengan istilah Big Data Indonesia. Apakah  kamu sudah familiar dengan istilah big data? Sebenernya apa saja manfaat yang diberikan sehingga big data begitu booming? Kita akan baha satu persatu disini.

Big Data

Big data adalah istilah yang menggambarkan tentang volume besar data, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur yang membanjiri bisnis sehari-hari. Yang penting disini bukan tentang seberapa banyak atau seberapa besar jumlah data, namun apa yang bisa perusahaan lakukan dengan data tersebut, itulah yang terpenting. Big data dapat dianalisis demi kebutuhan pemahaman yang mengarah kepada keputusan dan tindakan bisnis strategis yang lebih baik.

Big data bisa dibilang sebagai sebuah konsep tentang kemampuan kita untuk mengumpulkan (collect data), menganalisa (analytics), dan mengerti jumlah data yang cukup besar yang datang setiap harinya.

Video ini akan memberikan anda insight lebih tentang Data

source TED

Istilah “big data” seperti yang sudah dijelaskan diatas, mengacu pada data yang besar, cepat atau kompleks akibatnya sulit dan bahkan tidak mungkin untuk diproses menggunakan metode tradisional. Tindakan mengakses dan menyimpan sejumlah informasi untuk proses analitik sudah ada sejak lama. Namun untuk konsep big data momentumnya ada di awal tahun 2000-an ketika analis industri Doug Laney mengartikulasikan tentang definisi big data yang sekarang biasa disebut sebagai tiga V. penjelasan tentang tiga V adalah:

Volume

Perusahaan atau organisasi mengumpulkan datanya dari berbagai sumber, termasuk data transaksi bisnis, data perangkat pintar (IoT), data peralatan industri, video, media sosial dan sebagainya. Pada zaman dahulu, penyimpanan pasti akan menjadi sebuah masalah. Namun penyimpanan yang lebih murah pada platform seperti Data Lake dan Hadoop telah meringankan beban. 

Velocity

adanya pertumbuhan internet of Things, data mengalir ke bisnis dengan kecepatan yang sebelumnya belum pernah terjadi dan harus ditangani dengan tepat waktu. Tag RFID, sensor dan smart meter memaksa kebutuhan organisasi untuk menangani torrent data dalam waktu yang hampir bersamaan.

Varietas

Data hadir dalam semua jenis format. Dari data yang tidak terstruktur seperti data numerik dalam database tradisional hingga data dokumen teks, email, video, audio, data ticker saham dan data terstruktur seperti transaksi keuangan.

Big Data, ada dua dimensi tambahan yang perlu dipertimbangkan

1. Variabilitas

Dalam big data selain kecepatan dan varietas data yang meningkat, aliran data yang tidak dapat diprediksi. Data sering berubah dan sangat bervariasi. Ini adalah sebuah tantangan, tetapi bisnis perlu tahu kapan sesuatu hal yang sedang tren di media sosial, dan bagaimana mengelola beban puncak data harian, musiman, dan yang perlu dipicu oleh peristiwa.

2. Kebenaran

Seperti yang kita ketahui, bisnis perlu menghubungkan dan mengorelasikan hubungan, hierarki, dan berbagai hubungan data. Jika tidak, maka data mereka dapat dengan cepat akan lepas kendali. Veracity mengacu pada kualitas data. Karena data berasal dari begitu banyak sumber berbeda, tidak mudah untuk menautkan, mencocokan membersihkan, dan mengubah data di seluruh sistem.

Sejarah perkembangan big data

Sekitar tahun 2005, orang orang mulai menyadari bahwa ada banyak data yang dihasilkan pengguna melalui sosial media seperti Facebook, YouTube, dan layanan online lainnya. Sebuah open-source software untuk mengumpulkan dan menganalisa data yaitu Hadoop, dikembangkan pada tahun yang sama. Dan NoSQL juga mendapatkan popularitas selama ini.

Pengembangan software open-source untuk data, seperti Hadoop dan yang lebih baru, Spark memiliki peranan penting dalam pertumbuhan data karena Hadoop dan Spark membuat data besar menjadi lebih mudah digunakan dan lebih menghemat biaya penyimpanan. Semenjak tahun-tahun itu, volume data terus meningkat. Pengguna terus menghasilkan data dalam jumlah besar, tetapi itu bukan hanya manusia yang melakukannya.

Dengan munculnya Internet of Thing (IoT), lebih banyak objek dan perangkat yang terhubung ke internet. Produsen pun melakukan pengumpulan data tentang pola penggunaan pelanggan dan kinerja produk. Munculnya machine learning juga telah menghasilkan lebih banyak data.

Big Data Penting, mengapa?

Pentingnya big data tidak tergantung kepada seberapa besar atau seberapa banyak data yang anda miliki, akan tetapi pentingnya big data itu tergantung dari apa yang anda lakukan dengan data tersebut. Data bisa diambil dari sumber apapun dan menganalisanya menganalisanya untuk menemukan jawaban yang menungkinkan.

  1. Pengurangan biaya
  2. Pengurangan waktu
  3. Pengembangan produk baru dan penawaran yang dioptimalkan, serta
  4. Pengambilan keputusan yang cerdas. 

Saat anda menggabungkan big data dengan analitik berkekuatan tinggi, anda bisa menyelesaikan pekerjaan-pekerjaan yang berkaitan dengan bisnis, seperti:

  • Menentukan masalah, kegagalan, dan menentukan akar penyebab kegagalan hampir secara realtime.
  • Menghasilkan kupon di titik penjualan berdasarkan kebiasaan pelanggan membeli.
  • Menghitung ulang seluruh daftar risiko dalam hitungan menit.
  • Mendeteksi perilaku mencurigakan atau perilaku curang sebelum mempengaruhi bisnis organisasi anda.
Baca juga : Big Data Analytics | Pengertian dan Penjelasan Manfaat Big Data Analaytics

Big data di dunia hari ini

Big data, dan cara organisasi mengelola dan memperoleh wawasan darinya mengubah cara dunia menggunakan informasi bisnis. Mari kita lebih lanjut mempelajari tentang dampak big data.

Pengaruh data dalam kehidupan sehari-hari ini sudah pernah dibahas dalam sebuah Ted Talk oleh Charlie Stryker. Tonton videonya di bawah ini:

source TED

Contoh Penggunaan Big Data

Kami akan memberikan contoh beberapa hal yang dianggap sebagai big data, diantaranya adalah:

1. Penggunaan internet

Setiap harinya kita semua terhubung dengan internet. Anda juga pasti sering menggunakan search engine seperti Google untuk mencari informasi atau berita bukan? Data-data hasil pencarian anda juga merupakan data yang disimpan oleh Google dan search engine lainnya.

2. Penggunaan smartphone

Di era digital sekarang hampir semua orang memiliki smartphone atau tablet. Sebenarnya smartphone kami itu memiliki jumlah data yang sangat besar. Smartphone menyimpan record telefon dan sms anda. Tak hanya itu, aplikasi-aplikasi yang ada di smartphone anda tentunya juga mengumpulkan banyak data untuk keperluan bisnis mereka. Aplikasi GPS seperti waze dan Google Maps pastinya juga mengumpulkan data-data yang yang terhubung dengan koordinat lokasi kamu.

3. Media Sosial

Media sosial pastinya sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Update story dan status yang anda upload ke sosial media adalah bagian dari data. Berdasarkan fakta yang kami peroleh bahwa setiap harinya ada lebih dari 400 juta tweets yang masuk ke twitter dan 72 jam video YouTube diupload dalam setiap menitnya.

Fungsi Big Data untuk Perkembangan Bisnis

Ada beberapa manfaat big data dalam dunia bisnis, diantaranya adalah:

Customer Relationship Management (CRM)

Anda mungkin sudah melakukan beberapa upaya CRM untuk menjaga hubungan dengan customer bisnis anda. Ada beberapa tools CRM diluar sana seperti Zoho atau Bitrix24 yang bisa membantu anda dan perusahaan mengelola kegiatan CRM. tools ini membantu anda mempermudah dan lebih efisien dalam mengumpulkan dan menggunakan data.

Mayoritas layanan CRM biasanya bersifat online dan membantu anda dalam melacak penjualan, leads, dan conversion rate. Tak hanya itu, anda juga bisa melacak komplain dari customer, riwayat pembelian customer, jenis-jenis customer, dan informasi yang lebih spesifik tentang customer.

Meningkatkan efisiensi operasional

Perlu diketahui bahwa saat ini, data digunakan di berbagai elemen bisnis. Di call center, sistem CRM yang dilengkapi dengan analytics dapat meninjau beberapa sumber data secara langsung untuk memberikan saran penawaran yang dapat diberikan kepada pelanggan.

Di dunia kesehatan, analitik yang diintegrasikan ke dalam aplikasi pemeliharaan kesehatan dapat meningkatkan hasil dengan menghadirkan saran yang diinformasikan kepada dokter untuk langkah selanjutnya yang perlu dipertimbangkan dalam merawat pasien.

Perusahaan asuransi, yang sejak dulu sudah mengumpulkan data customernya daka mendapatkan manfaat yang signifikan dari pengenalan big data. Analisa khusus industri bisa membantu perusahaan asuransi mempercepat proses klaim serta mengurangi biaya dan dapat menemukan potensi penipuan dengan menggunakan solusi yang didukung analitik yang bisa menentukan apakah klaim bisa diproses secara otomatis atau harus ditindaklanjuti untuk ditinjau oleh expert dulu.

Meningkatkan UX Untuk Pengguna Mobile

Penggunaan smartphone tentunya membuat semuanya menjadi lebih mudah dan cepat. Dengan kemampuan pengambilan keputusan dan kecerdasan langsung di smartphone anda, berkat ini anda bisa menerapkan proses bisnis baru yang akan mengubah cara bisnis anda sebelumnya. Karena sekarang dunia berubah dengan begitu cepat, begitu juga informasi merupakan sebuah hal yang sangat cepat berubah. Smartphone memungkinkan dalam pengumpulan data secara real time dan memberikan insights.

Sebagai contoh, perusahaan pengiriman atau expedisi dengan truk di lapangan dapat meningkatkan operasionalnya dengan menggunakan tools yang dapat mengantisipasi kondisi lalu lintas di sepanjang jalan rute tertentu dan waktu tertentu atau membuat rute tertentu bilamana ada informasi kemacetan atau kecelakaan yang baru saja terjadi bahkan informasi yang dimasukan oleh pengemudi.

Mendorong inovasi

Big data bisa membantu anda dalam berinovasi dengan mempelajari hubungan antara manusia, lembaga, entitas, dan proses, selanjutnya menentukan cara baru untuk menggunakan pengetahuan baru tersebut. Anda bisa menggunakan data insight untuk meningkatkan keputusan dalam pertimbangan dan perencanaan.

Memperhatikan tren dan apa yang sedang diinginkan oleh pelanggan pada produk dan layanan baru. Perusahaan besar menggunakan data untuk mengantisipasi keinginan pelanggannya. Para perusahaan tersebut menggunakan data dengan melihat bagaimana pelanggan mereka menggunakan produk mereka.

Berdasarkan dari analisa data tersebut, perusahaan akan mengembangkan inovasi baru untuk produk dan layanan. Selain itu beberapa perusahaan lain juga menggunakan data dan analytics dari berbagai channel seperti focus groups dan social media.

Dengan menggunakan data, anda juga bisa menentukan harga untuk sebuah produk dan layanan.

Sebagai contoh, salah satu perusahaan yang benar-benar menggunakan data untuk memperbesar perusahaannya adalah JD.com yang bila di indonesia lebih terkenal dengan JD.id. Richard Liu sebagai CEO JD.id mengatakan dia memiliki visi bahwa suatu hari perusahaannya tidak akan memerlukan tenaga manusia.

Untuk membangun perusahaan agar lebih unggul dibandingkan dengan kompetitor, JD.id berencana akan menggunakan big data, artificial intelligence (AI), Internet of Things, dan robot.

Perusahaan JD.id telah bekerjasama dengan perusahaan AI di China dalam melakukan retail research. Proses ini dilakukan untuk mempelajari pola belanja pelanggan mereka baik yang online maupun offline. Perusahaan JD.id juga mempunyai rencana untuk menggunakan blockchain dalam proses pembayarannya

Masih banyak lagi rencana JD.id untuk menggabungkan semua teknologi terbaru ini demi kepuasan pelanggan mereka, bahkan JD.id sudah membuka gerai tanpa kasir pertama di indonesia yang berlokasi di PIK avenue.

Anda perlu scan QR Code di aplikasi JD.id saat hendak belanja. Lalu anda bisa memilih barang yang ingin dibeli. Semua produk di toko sudah dilengkapi dengan Radio Frequency Identification (RFID) yang akan memberitahu mereka bahwa barang apa saja yang sudah anda ambil dan bawa. Untuk proses pembayarannya perlu dilakukan scan wajah anda di mesin Facial Recognition mereka.

Canggihnya lagi di JD.id, hasil belanja anda akan di charge ke kartu kredit yang terhubung dengan aplikasi JD.id.

Tantangan Dalam Menggunakan Big Data

Meskipun big data memberi banyak kemudahan dalam kehidupan dan bisnis, bukan berarti tidak ada tantangan dalam penggunaanya. Salah satu kesalahan yang sering terjadi adalah perusahaan atau organisasi hanya menggunakan data tanpa melibatkan manusia. Padahal diperlukan campur tangan manusia dalam mempelajari data tersebut untuk bisa digunakan dengan baik dan benar.

Anda bisa mengetahui lebih banyak tentang tantangan dalam menggunakan big data di video di bawah ini:

source TED

Yang paling perlu diingat, big data adalah informasi yang terkumpul dalam jumlah besar. Volume data terus meningkat setiap tahunnya, meskipun sudah ada tools yang bisa membantu untuk menyimpan data-data ini. Kenyataannya masih banyak organisasi dan perusahaan yang kesulitan menampung data-datanya.

NoSQL Database

NoSQL Database

database-software
freepik.com

Beberapa tahun terakhir ini, bekerja di industri data memang memiliki prospek yang sangat menarik. Jika anda tertarik berkarir di bidang tersebut, NoSQL adalah salah satu skill yang harus anda kuasai terlebih dahulu.

Selain SQL, terdapat beberapa istilah lain diantaranya NoSQL yang juga tidak kalah pentingnya untuk dipahami bagi anda yang berkecimpung di bidang data.

Berdasarkan informasi dari geeksforgeeks No AQL sudah ada sejak akhir 1960-an. Namun baru mendapatkan perhatian dunia pada awal tahun 2000-an, karena di tahun itu kebutuhan data dalam jumlah yang besar sedang meningkat. 

Dibawah ini akan kami jelaskan apa sebenarnya NoSQL dan apa saja kelebihan dan kekurangannya NoSQL bila dibandingkan dengan SQL.

#baca juga : Data Warehouse: Pengertian, Fungsi, dan Komponen Penting …

Apa Itu NoSQL?

NoSQL adalah singkatan dari Not Only SQL atau Not SQL. hal ini sesungguhnya bukanlah sebuah bahasa layaknya SQL, karena NoSQL adalah sebuah sistem manajemen data non-rasional yang tidak membutuhkan skema tetap. Dengan menggunakan NoSQL maka akan menghindari gabungan data sehingga lebih mudah dalam proses implementasi.

Database NoSQL dibuat dengan tujuan khusus untuk data yang spesifik dan memiliki skema fleksibel untuk membuat aplikasi modern. Kemudahan pengembangan, fungsional, dan kinerja dalam berbagai skala, ini lah yang membuat database NoSQL dikenal secara luas. 

Dan Tujuan utama dari penggunaan database NoSQL adalah untuk penyimpanan data yang terdistribusi dengan kebutuhan penyimpanan data yang besar. Ini menjawab sebagai solusi untuk perusahaan yang memerlukan data dengan volume yang besar, penggunaan NoSQL untuk mengumpulkan datanya.

Secara umum NoSQL digunakan untuk kebutuhan big data dan aplikasi web yang real-time. Google dan Social Media seperti Facebook, Twitter, dan Instagram pasti akan mengumpulkan data usernya dalam jumlah yang sangat besar setiap harinya.

Jenis Database NoSQL

sql-nosql

Terdapat 5 jenis database NoSQL, berikut ini penjelasan lengkapnya.

1. Key-value database

Database ini dapat di partisi dan memungkinkan pengembangan horizontal pada skala yang tidak dapat dicapai oleh jenis database lain. Ini lebih sederhana karena setiap item berisi key dan value sebagai tempat akses data. Biasanya sebuah value diambil hanya dengan mereferensikan key-nya. Jika seperti ini, untuk mempelajari cara membuat query untuk key-value database pastinya akan lebih sederhana. Key-value database ini lebih sesuai untuk penyimpanan data dalam jumlah besar yang tidak perlu query rumit untuk pengambilannya. Metode ini cukup baik khusus penggunaan seperti gaming, teknologi iklan, dan IoT.

2. Document Database

Di Dalam kode aplikasi, data sering diwakilkan sebagai sebuah objek atau dokumen seperti JSON karena ini merupakan model data yang efisien dan intuitif untuk developer. Database dokumen memudahkan developer dalam menyimpan dana membuat query data dalam database dengan menggunakan format model dokumen yang sama dengan yang mereka gunakan dalam kode aplikasi. Lebih fleksibel dan efisien, program akan lebih mudah dikembangkan karena document database akan menyesuaikan penyimpanan data berdasarkan kebutuhan aplikasi. 

3. Graph Database

Graph Database adalah sebuah model penyimpanan data yang menggunakan prinsip Teori Graph, yang dimana entri data dilambangkan sebagai Node dan Edge yang menjadi penghubung setiap Node. Node biasanya menyimpan data informasi, tempat, dan benda-benda. Sedangkan Edge menyimpan informasi tentang hubungan antar Node. Graph database bertujuan supaya proses membuat dan menjalankan aplikasi yang berjalan dengan dataset yang selalu terhubung menjadi lebih mudah. Kasus umum penggunaan jenis database yang satu ini diantaranya untuk social network, deteksi penipuan, logistik, dan rekomendasi. Karena graph database lebih unggul dalam penggunaan untuk mencari tahu hubungan atau pola.

4. In Memory

Kasus penggunaan seperti leaderboard, penyimpanan sesi, dana analytics real-time yang memerlukan waktu respons milidetik dan dapat setiap saat memiliki puncak lalu lintas yang besar, seperti yang dimiliki aplikasi gaming dan teknologi iklan. In Memory bertujuan khusus untuk memberikan performa dan daya tahan yang sangat cepat sehingga anda bisa menggunakannya sebagai basis data primer untuk aplikasi layanan micro yang modern.

5. Search

Beberapa output aplikasi dicatat untuk membantu pengembangan dalam memecahkan masalah. Jenis database ini dibuat khusus untuk memberi visualisasi hampir secara real-time dan analisis data, membuat indeks, mengumpulkan, dan mencari log matrik yang semistruktur.

Kelebihan Dan Kekurangan Database NoSQL

nosql-database-man-on-office-laptop
pinterest.com

Hampir semua hal di dunia ini memiliki kekurangan dan kelebihan, begitu juga jenis database NoSQL, berikut kekurangan dan kelebihannya.

Kelebihan

Performa

Database NoSQL dianggap memiliki performa yang lebih unggul jika dibandingkan dengan database SQL, hal ini dikarenakan informasi yang ada di database NoSQL terdapat di dalam satu database saja.

Sedangkan di dalam database SQL pengguna harus meng query data di beberapa tabel terlebih dahulu. Berbeda dengan database NoSQL, semua data berada di dalam satu tabel sehingga mengambil dara bisa dilakukan dengan lebih cepat. Bahkan beberapa bentuk database NoSQL dapat melakukannya hingga sepuluh query per detik.

Skalabilitas

Selanjutnya kelebihan dari database NoSQL adalah dari skalabilitasnya. Database ini menggunakan pembandingan horizontal dengan membagi data dan menempatkannya di beberapa mesin. Dipadankan dengan pembandingan vertikal yang berarti menambahkan lebih banyak sumber daya ke mesin. Sehingga bisa disebut lebih mahal dan membutuhkan banyak sumberdaya.

Selain itu untuk penskalaan vertikal juga tidak mudah diterapkan seperti penskalaan horizontal. Maka dari itu bisa disimpulkan bahwa penggunaan NoSQL bisa menjadi lebih mudah dan murah dibandingkan dengan SQL.

Fleksibilitas

NoSQL lebih fleksibel sehingga jauh lebih mudah untuk menguji ide dan melakukan pembaruan, dikutip dari Altexsoft.

Hal tersebut adalah hal penting dalam aplikasi modern dimana sering terjadi perubahan struktur data yang diharuskan cepat dan mudah.

Kekurangan

Membutuhkan banyak database

Penggunaan NoSQL sangat terspesialisasi, dibuat dengan tujuan khusus untuk data yang spesifik dan memiliki skema yang fleksibel. Hal ini berbeda dengan SQL database yang sejatinya lebih umum dan bisa digunakan untuk berbagai kebutuhan. Maka untuk NoSQL diperlukan beberapa jenis database dan model data untuk penggunaanya. Dan bahkan mungkin beberapa bentuk SQL masih diperlukan untuk membantu mempersingkat prosesnya.

Ukuran database menjadi sangat besar

NoSQL tidak dirancang untuk menghapus atau membuang duplikasi data sehingga ukuran database bisa menjadi sangat besar karena duplikasi data dari proses yang terjadi. Hal ini menyebabkan kebutuhan tempat penyimpanan data menjadi lebih banyak yang harus dipersiapkan jika menggunakan NoSQL.

Pengelolaan data tidak mudah

Proses mengelola data dalam jumlah yang sangat besar bukanlah sebuah hal yang mudah.  Itulah sebabnya pengelolaan data di NoSQL menjadi lebih kompleks. Meskipun penggunaan database ini bertujuan untuk mengelola database dalam jumlah besar menjadi lebih sederhana, akan tetapi hal tersebut bukanlah sebuah proses yang mudah.

Karena itu, dalam mengelola database NoSQL ini dibutuhkan lebih banyak usaha ekstra karena memang cukup sulit.

Baca Juga….

Demikian beberapa penjelasan mengenai NoSQL mulai dari penjelasan, jenis jenis database yang ada ni NoSQL, hingga kelebihan dan kekurangan dalam penggunaannya.

Integrasi Sistem

Integrasi Sistem | Yang perlu diketahui saat merencanakannya

integrasi-sistem
freepik.com

Bagi siapa pun di sektor TI, nilai jaringan terpusat dianggap sangat berharga.. Menurut sebuah studi baru-baru ini oleh riset pasar dan perusahaan konsultan yang berbasis di California, Grand View Research, pasar integrasi sistem global (SI) diperkirakan akan mencapai hampir $ 530 miliar pada tahun 2025 .

Sebagai gambaran, pasar integrasi sistem TI bernilai $234 miliar pada tahun 2015. Itu menandakan ledakan, dengan pasar yang ditetapkan menjadi lebih dari dua kali lipat hanya dalam rentang 10 tahun.

Proyeksi itu tidak terlalu mengejutkan. Bagaimanapun, infrastruktur TI di hampir setiap industri (perbankan, lembaga keuangan, logistik, militer, telekomunikasi, dan perawatan kesehatan, ritel, energi, dan lembaga pemerintah) telah menjadi ekosistem terputus-putus yang terdiri dari protokol, format, infrastruktur warisan yang bervariasi dan terus berkembang. dan teknologi modern (cloud, on-premise, SaaS, serta aplikasi dan layanan seluler), dan pola penggunaan data.

Pada akhirnya, solusi SI/perangkat lunak integrasi sistem yang ingin dipecahkan adalah setiap masalah TI yang unik dengan cara yang disesuaikan dan mulus untuk menghubungkan lingkungan modern dengan infrastruktur lama.

Yang perlu diketahui saat merencanakan integrasi sistem. Kita harus memahami pengertian Data Integrasi, Tujuan data integrasi itu sendiri dan metode-metode yang digunakan.

integrasi-sistem
freepik.com

Apa itu Integrasi Sistem?

Integrasi sistem didefinisikan sebagai proses menghubungkan secara operasional sistem komputer atau aplikasi perangkat lunak yang terpisah ke dalam satu sistem yang lebih besar, yang memungkinkan setiap solusi bekerja sama secara fungsional.

Berikut contoh alur proses integrasi:

data-integration
data integration

Dalam diagram integrasi sistem di atas, Anda dapat melihat komunikasi mitra eksternal yang terhubung ke solusi ERP back-end, melalui penggunaan platform integrasi.

Dalam diagram alir integrasi sistem ini, data eksternal (front-end) dipindahkan dari kiri ke kanan, diubah, dan kemudian secara otomatis diintegrasikan ke dalam sistem internal (back-end).

Apa Tujuan Integrasi Sistem? 

Singkatnya, tujuan integrasi adalah untuk menyatukan teka-teki. Ada bagian-bagian yang tersebar dari subsistem informasi organisasi yang perlu disatukan menjadi satu arsitektur kohesif yang terkoordinasi dengan baik atau mesh aplikasi terintegrasi. Ini adalah proses yang kompleks yang menghubungkan beberapa fungsi, diantaranya adalah fungsi organisasi dari berbagai sistem, merampingkan sistem yang berbeda, termasuk perangkat keras yang ada, perangkat lunak (disesuaikan atau out-of-box), dan komunikasi.

Nilai dari sistem terintegrasi adalah organisasi meningkatkan hubungan kerja dengan pelanggan dan mitra sambil meningkatkan efisiensi alur kerja dan menurunkan biaya operasional untuk bisnis. Seorang integrator sistem dapat melakukan ini melalui manajemen proses bisnis, jaringan komputer,  integrasi aplikasi perusahaan , dan/atau pemrograman manual.

Menerapkan infrastruktur platform perangkat lunak integrasi B2B yang dimodernisasi memberikan banyak manfaat dan menggerakkan bisnis ke kondisi siap masa depan. Sebelum Anda memutuskan platform integrasi, penting untuk memahami berbagai jenis integrasi sistem.

3 Metode Integrasi Sistem

Menerapkan solusi terintegrasi yang sesuai tidak sepenuhnya sederhana. Tetapi memilih bagian yang tepat untuk diterapkan dan lokasi yang tepat untuk menerapkannya bergantung pada seberapa baik perusahaan, serta mitra dan vendornya, memahami proses yang diperlukan, kebutuhan keamanan, sumber daya, dan tujuan bisnis. Pada gilirannya, penyelarasan yang tepat dengan bisnis memberikan nilai yang lebih baik dari mengintegrasikan sistem, aplikasi, layanan, dan perangkat lunak yang tersebar.

Berikut adalah tiga metode integrasi sistem :

Baca juga : Talend Data Integration Tools

1. Integrasi vertikal

Apa itu integrasi vertikal? Definisi integrasi vertikal di bawah konstruksi integrasi sistem adalah proses menghubungkan subsistem yang tidak terkait sebagai satu unit fungsional dengan setiap subsistem diuntungkan dari yang lain. Konsep yang terintegrasi secara vertikal ini juga dikenal sebagai menciptakan “silo”, di mana setiap lapisan atau elemen bekerja ke atas. Metode paling sederhana dan tercepat hanya terdiri dari segelintir vendor, mitra, dan pengembang untuk memulai, tetapi seiring waktu, kemudian berkembang seiring dengan perkembangan proses dan upaya untuk memasukkan fungsi yang lebih baru untuk memenuhi persyaratan bisnis lebih lanjut.

Beberapa keuntungan dari solusi yang terintegrasi secara vertikal adalah:

  • Koordinasi rantai pasokan yang efisien
  • Komunikasi vendor yang efisien
  • Peningkatan daya saing
  • Kontrol proses yang lebih besar
  • Biaya operasi yang lebih rendah

2. Integrasi horizontal

Apa itu integrasi horizontal? Definisi integrasi horizontal di bawah konstruksi integrasi sistem lebih dari proses satu kali. Subsistem khusus ditugaskan untuk berkomunikasi dengan subsistem lain. Metode terintegrasi ini juga melibatkan pembuatan lapisan aplikasi untuk memungkinkan koneksi terprogram antara berbagai aplikasi dan ke ESB. Pada gilirannya, itu menjadi SI sistemik.

Beberapa contoh integrasi horizontal dapat ditemukan di seluruh sektor perawatan kesehatan, membantu menyederhanakan sistem medis terintegrasi.

Beberapa keuntungan dari solusi terintegrasi horizontal adalah:

  • Efisiensi operasional yang lebih tinggi
  • Skalabilitas untuk beban kerja dinamis
  • Pendekatan bertahap atau bertahap untuk SI
  • Ketersediaan Tinggi untuk kelangsungan bisnis
  • Perluas untuk menyertakan teknologi tambahan
  • Kemampuan komunikasi serbaguna

3. Integrasi Titik ke Titik (Integrasi Bintang)

Apa yang dimaksud dengan integrasi titik ke titik (alias integrasi bintang)? meotde ini bergantung pada metode point-to-point untuk mengintegrasikan komponen sistem. Ketika metode ini menghubungkan setiap sistem ke subsistem yang tersisa, rangkaian koneksi dapat terlihat seperti polyhedron bintang. Meski, penyajian diagram secara keseluruhan bisa terlihat berantakan dan terjalin seperti sepiring spageti. Dengan kata lain, seluruh infrastruktur TI yang rapi dan rapi menjadi tidak teratur dengan cepat jika sebuah perusahaan mendekati SI melalui integrasi point-to-point.

Contoh integrasi bintang adalah jika perusahaan mensegmentasi prosesnya. Sistem akuntansi terpisah akan melacak keuangan; sistem analisis web mengelola lalu lintas situs web, dan sistem manajemen sumber daya pelanggan (CRM) akan mengintegrasikan Salesforce. Data dari setiap sistem dapat ditarik dan digabungkan sesuai kebutuhan.

Dengan demikian, integrasi bintang secara bersamaan merupakan versi SI yang paling sederhana dan paling kompleks. Saat ini, integrasi bintang sering digunakan di luar strategi teknologi yang komprehensif. Misalnya, integrasi point-to-point dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan analitik data dari unit bisnis tertentu dalam penjualan atau pemasaran saat tidak diperiksa oleh TI.

Meskipun biaya sistem bintang terintegrasi tidak dapat diprediksi, karena biaya integrasi dan waktu penerapan dapat meroket ketika subsistem mengekspor antarmuka yang heterogen atau berpemilik, ada beberapa keuntungan terbatas  pada metode integrasi ini, termasuk:

  • Implementasi fitur aplikasi cepat
  • Fleksibilitas penerapan
  • Kesederhanaan (memang tidak banyak skala TI)

Jadi itulah beberapa hal Yang perlu diketahui saat merencanakan integrasi sistem. Pada akhirnya, solusi integrasi sistem/perangkat lunak integrasi sistem yang ingin dipecahkan adalah setiap masalah TI yang unik dengan cara yang disesuaikan dan mulus untuk menghubungkan lingkungan modern dengan infrastruktur lama.

System Integration

Pengertian System Integration

Pengertian System Integration
freepick.com

Pengertian System Integration, Ada banyak alasan bagi sebuah perusahaan untuk memodernisasi infrastruktur TI-nya. Memodernisasi infrastruktur TI memungkinkan Anda menjadi lebih gesit, fleksibel, dan terukur, dan juga menghemat uang, baik jangka pendek maupun jangka panjang. 

Supaya nantinya, bagaimana perusahaan menjadi sebuah perusahaan bisnis digital, ia harus menyadari bahwa ia perlu memanfaatkan kemampuan sistem TI yang lebih modern. 

Perusahaan-perusahaan yang masih dan terus menggunakan sistem warisan, dan ketinggalan zaman mungkin tidak menyadari bahwa banyak manfaat yang dijanjikan modernisasi. 

Salah satu langkah awal yang harus dilalui perusahaan adalah memodernisasi infrastruktur sistem TI-nya.

Dan untuk pengertian tentang integrasi sistem akan kami jelaskan di artikel ini.

Apa itu Integrasi Sistem?

Pengertian System Integration  atau Integrasi sistem adalah suatu proses yang menghubungkan berbagai sistem dan aplikasi TI dalam suatu perusahaan sehingga bekerja secara kohesif secara terkoordinasi dan terpadu. dikutip dari suslesprov.go.id

Integrasi sistem didefinisikan dalam rekayasa sebagai proses menyatukan sub-sistem komponen ke dalam satu sistem (agregasi sub-sistem yang bekerja sama sehingga sistem mampu memberikan fungsionalitas menyeluruh) dan memastikan bahwa subsistem berfungsi bersama sebagai suatu sistem, dan dalam teknologi informasi sebagai proses menghubungkan bersama-sama sistem komputasi dan aplikasi perangkat lunak yang berbeda secara fisik atau fungsional, untuk bertindak sebagai satu kesatuan yang terkoordinasi.

Pengertian System Integration secara secara singkatnya bisa dikatakan seperti menyusun teka-teki.

Ada bagian-bagian yang tersebar dari subsistem informasi organisasi yang perlu disatukan menjadi satu arsitektur kohesif yang terkoordinasi dengan baik atau mesh aplikasi terintegrasi. Ini adalah proses pembangunan kompleks yang menghubungkan fungsi organisasi dari berbagai sistem, merampingkan sistem yang berbeda, termasuk perangkat keras yang ada, perangkat lunak (disesuaikan atau out-of-box), dan komunikasi.

Hasil akhir dengan integrasi sistem adalah bahwa organisasi meningkatkan hubungan kerja dengan pelanggan dan mitra, meningkatkan efisiensi alur kerja, dan menurunkan biaya operasional untuk bisnis. 

Seorang integrator sistem dapat melakukan ini melalui manajemen proses bisnis, jaringan komputer,  integrasi aplikasi perusahaan , dan/atau pemrograman manual.

5 Manfaat System Integration

Begitu sebuah organisasi atau perusahaan membuat komitmen untuk maju dengan integrasi sistem modern infrastruktur TI-nya dari sistem warisan dan ketinggalan zaman, maka sangat luas manfaat yang diperolehnya. Dari karyawan menggunakan waktu yang cukup singkat untuk entri data biasa, hingga tidur dengan nyenyak di malam hari karena tingkat keamanan yang lebih baik.

lingkungan TI yang dimodernisasi dapat memberikan manfaat yang sangat baik untuk perusahaan. Beberapa manfaat integrasi sistem TI untuk perusahaan diantaranya:

1. Kesederhanaan

Melalui infrastruktur terintegrasi, hilangnya kompleksitas berbagai proses bisnis dan aplikasi, alih-alih digantikan oleh lingkungan terpadu yang mudah digunakan. Arsitektur terintegrasi bersifat intuitif dan memungkinkan perubahan dilakukan dari satu layar, di mana pun karyawan berada. 

Singkatnya infrastruktur integrasi merubah proses bisnis yang kompleks menjadi lebih sederhana, ringkas dan fleksibel.

2. Hemat biaya

Dengan mengelola semua data dan aplikasi Anda dari satu platform, biaya akan sangat berkurang. Karena tidak ada lagi biaya umum yang terkait dengan pemasangan sistem dan aplikasi yang berbeda, serta pemeliharaan dan pengelolaan tumpukan peralatan internal tidak lagi menjadi beban yang mahal bagi perusahaan.

3. Keamanan

Menjadi satu sistem berarti perusahaan tidak perlu mengamankan berbagai sistem satu per satu, yang masing-masing memiliki tingkat keberhasilan dan risiko dalam hal melindungi data Anda. 

Semakin banyak alat yang Anda miliki, semakin sulit sistem keamanan untuk dikelola dan dipasang. 

Sistem terintegrasi memungkinkan organisasi untuk lebih mudah membangun alat keamanan yang diperlukan, untuk mencegah akses yang tidak sah dan memenuhi syarat ketentuan dengan lebih baik.

4. Real-time

Arsitektur terintegrasi memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan terpercaya, karena memiliki akses ke datanya secara real time. Sudah tidak lagi perusahaan harus melalui hari harinya untuk membuat keputusan yang terinformasi dan kritis berdasarkan metode warisan atau hanya menerka-nerka. 

Sekarang, perusahaan dapat secara langsung melacak data mereka dari awal hingga akhir. Daripada menunggu berjam-jam untuk laporan akuntansi dan keuangan, pimpinan perusahaan bisa mengakses data mereka kapan saja dan dimana saja dengan informasi terkini yang terinformasi secara baik.

5. Efisiensi

Karyawan dapat menjadi lebih efisien dan produktif dengan lingkungan yang terintegrasi dan modern. Alih-alih memasukkan data secara manual, tugas yang seringkali sulit dan memakan waktu, data terstruktur dan terformat dapat melompat ke seluruh ekosistem perusahaan melalui otomatisasi, memungkinkan karyawan menghabiskan waktu mereka untuk proyek yang lebih produktif. 

Selain itu, dalam hal mempertahankan dan menambah keahlian, sistem terintegrasi memungkinkan perusahaan meningkatkan kualitas karyawannya, sehingga tidak perlu mengeluarkan uang untuk mempekerjakan lebih banyak orang untuk tugas-tugas kasar.

Baca juga: Sistem Integrasi | Yang perlu diketahui saat merencanakan integrasi sistem

Lanskap TI Modern Sangat Penting untuk Transformasi Digital

Efek  Amazon  telah mengubah cara perusahaan berpikir tentang melayani pelanggan mereka, dan telah mempercepat waktu respons untuk kebutuhan mereka.

Saat ini, jika pelanggan diberi tahu oleh vendor bahwa jika Anda mengirimkan pesanan di pagi hari, Anda akan mendapatkan imbalan pada siang hari berikutnya, maka vendor tersebut tidak akan menerima banyak bisnis masa depan dari pelanggan itu. Pelanggan menuntut kepuasan segera dan waktu respons segera, dan lingkungan TI yang sepenuhnya terintegrasi dan modern dilengkapi untuk melakukan hal itu.

Banyak perusahaan berusaha menjadi bisnis yang sepenuhnya dioptimalkan dan sepenuhnya digital, tetapi sejujurnya, mereka tidak tahu bagaimana melakukannya. Perusahaan lain ingin  terjun ke cloud , tetapi karena  alasan keamanan dan ketentuan , mereka tetap ragu untuk melakukannya.

Modernisasi sistem TI, bagaimanapun adalah strategi yang memberdayakan organisasi untuk secara aman dan meyakinkan menghubungkan berbagai teknologi, aplikasi cloud, dan proses bisnis dengan cara yang dapat dikonfigurasi dengan cepat yang membantu bisnis bersaing di dunia digital saat ini.

Bagaimana Memulainya?

Ketika organisasi memodernisasi infrastruktur TI mereka dan menggabungkan teknologi baru dengan yang lama, mempertahankan aliran data yang memperkuat hubungan pentingnya menjadi semakin sulit. 

Integrasi sistem TI di seluruh teknologi dan aplikasi yang berbeda memungkinkan otomatisasi, kontrol, dan visibilitas yang diperlukan untuk memperkuat hubungan mitra tersebut dan mencapai kelincahan bisnis yang lebih besar.

ADI Analytics sebagai perusahaan SI terpercaya di Indonesia memberikan solusi lengkap dengan alat otomatis dan kontrol intuitif yang Anda butuhkan untuk menghubungkan, mengintegrasikan, dan menganalisis setiap aliran data ujung ke ujung dengan mudah antara ekosistem pelanggan, mitra, pemasok, atau aplikasi eksternal Anda dan internal Anda sistem dan proses bisnis.
Selengkapnya tentang ADI Analytics