Backup Data

Apa itu Backup Data dan Recovery? Pengertian, Cara dan Manfaat Backup Data

Backup Data dan recovery merupakan salah satu faktor penting untuk sukses dalam bisnis sebuah perusahaan. Penting bagi sebuah perusahaan untuk merencanakan dan menerapkan sistem backup data untuk antisipasi bila hal buruk terjadi dengan data perusahaan.

Data adalah aset yang sangat penting yang perlu dijaga dengan membuatkan sistem backup dan keamanan untuk menjaganya dari potensi eror, kebocoran, kehilangan, hingga saat terjadi bencana alam. Maka dari itu dibutuhkan upaya dan backup demi menjaga nama baik dan kredibilitas bisnis perusahaan serta upaya recovery data ketika diperlukan.

Sistem backup data yang berhasil itu dilakukan dengan menggunakan server diluar lokasi atau perangkat penyimpanan terpisah untuk menyimpan sebagian besar data sensitif. Tanpa melakukan hal ini recovery data sulit untuk dilakukan dan akibatnya data tersebut akan hilang. Lalu apa sih penjelasan lengkapnya tentang backup dan recovery data, dan mengapa proses ini dianggap sangat penting?

Backup Data dan Recovery

Backup data dan recovery merupakan sebuah proses membuat salinan sebagai upaya untuk mencegah kehilangan data dan menyiapkan sebuah sistem yang aman supaya data bisa dipulihkan kembali.

Backup data sendiri adalah proses menyalin dan mengarsipkan data kedalam satu sistem terpisah supaya nantinya data dapat diakses jika terjadi kerusakan atau data terhapus. Proses ini dilakukan sebelum terjadinya kerusakan atau kehilangan data.

Recovery data adalah proses pemulihan data dari data yang sudah dilakukan proses backup, dilakukan oleh pihak yang membutuhkan data tersebut jika data rusak atau hilang yang disebabkan kelalaian manusia atau bencana alam. Proses recovery dilakukan setelah terjadinya data rusak atau data hilang. Proses ini tidak bisa dilakukan jika sebelumnya tidak melakukan proses backup data.

Mengapa Butuh Backup dan Recovery Data

Rentan pencurian data

Di era digital sekarang pencurian data semakin marak terjadi. Tidak peduli siapapun dan apapun bisnis anda tidak menjadi jaminan untuk tidak menjadi sasaran pencurian data oleh para hacker, karena hacker tidak memilih target dan mereka mempunyai berbagai alasan untuk melakukan pencurian data, meminta uang tebusan atau sebatas ingin menunjukan eksistensinya saja.

Data Hilang Karena Berbagai Alasan

Kehilangan data terjadi karena beberapa faktor, diantaranya karena human error, kerusakan perangkat penyimpanan, hingga bencana alam.

Tidak Semua Data Bisa Dikembalikan

Ada beberapa data yang tidak bisa dikembalikan atau dilakukan proses recovery ketika sudah hilang.

Downtime Yang Merugikan

Ketika terjadi data rusak atau data hilang, maka operasional bisnis pastinya akan terhenti hingga waktu yang tidak bisa ditentukan. Imbasnya karyawan akan sulit untuk bekerja karena data pelanggan atau aplikasi tidak bisa diakses.

Reputasi

Jika operasional perusahaan terhenti karena kehilangan data ini sangat mempengaruhi reputasi bisnis perusahaan, reputasi terancam hingga berpotensi menurunnya tingkat kepercayaan pelanggan.

Pentingnya Backup Data dan Recovery

Backup data dilakukan untuk membuat salinan data utama secara aman dan bisa dipulihkan jika terjadi kerusakan atau kehilangan data.

Proses backup data bisa dilakukan menggunakan perangkat tambahan seperti hardisk external, flashdisk hingga cloud storage. Pertimbangan pemilihan perangkat menjadi point utama dengan melihat jumlah data anda.

Lakukan proses backup secara teratur dan konsisten untuk mendapatkan hasil recovery terbaik. Semakin banyak waktu atau rutin proses backup, maka semakin besar kemungkinan melakukan proses pemulihan secara baik untuk data yang dibutuhkan.

Manfaat Backup Data

Salah satu manfaat utama rutin melakukan backup data adalah bahwa perusahaan sudah siap dengan kemungkinan terburuk dengan data penting mereka supaya tidak hilang. Selain itu ada manfaat utama lainnya jika rutin melakukan backup data.

Mengakses Kembali File Saat Dibutuhkan Dengan Mudah

Ketika ada data atau file yang dibutuhkan, anda hanya perlu beberapa detik saja untuk mendapatkan file itu kembali dari yang sudah di backup ke server atau cloud storage dengan koneksi internet.

Memulihkan Sistem Operasi yang Crash

Ada kalanya sistem operasi gagal saat memproses berbagai program dan pengalokasian memori. Backup data lebih efisien dalam mengamankan data anda dari kegagalan sistem operasi.

Perlindungan Data Dari Kerusakan Perangkat

Berbagai perangkat seperti komputer, laptop, hingga perangkat seluler rentan mengalami kerusakan, baik dari kerusakan sistem, bencana, pengaruh pemadaman listrik, sampai kinerja hardisk yang menurun sehingga berpotensi mengakibatkan hilangnya data.

Jenis-Jenis Backup Data

Meski terkesan sederhana, dalam proses backup data diperlukan strategi efektif dan efisien. Ingat, bahwa backup data merupakan cara untuk melindungi bisnis anda. Ada tiga jenis backup data yang umum dilakukan.

Full Backup

Jenis ini adalah membuat salinan data secara menyeluruh ke dalam satu set perangkat penyimpanan lain. Jenis backup ini membutuh waktu dan ruang penyimpanan yang lebih banyak.

Incremental Backup

Jenis backup ini hanya menyimpan salinan data yang mengalami perubahan sejak terakhir kali backup. Incremental backup membutuhkan lebih sedikit waktu dan ruang penyimpanan.

Differential Backup

Ini hampir mirip dengan incremental backup. bedanya , setiap kali diakses kembali, differential backup akan terus melakukan penyalinan semua data yang diubah sejak proses backup sebelumnya.

Demikian pembahasan tentang backup data dan recovery data, semoga bermanfaat. untuk artikel lain tentang teknologi anda bisa baca disini.

Sumber:

helios

Migrasi Data

Artikel, Big Data / Oleh adi-analytics

Apa itu Migrasi Data?

MIgrasi Data diperlukan oleh sebuah perusahaan dalam proses pembaharuan teknologi bisnis untuk mengikuti perkembangan teknologi saat ini.

Menyimpan data itu merupakan hal yang sudah lumrah dalam sebuah industri dan bisnis, namun bagaimana jika sebuah perusahaan ingin memindahkan data-data tersebut?

Pengertian migrasi data

Migrasi data adalah suatu proses memindahkan data dalam jumlah besar dari satu lokasi penyimpanan ke lokasi penyimpanan lain. Sebagai contoh anda memindahkan file PC anda ke hard drive eksternal karena beberapa alasan, hal tersebut adalah bentuk dari migrasi data yang paling sederhana. Namun pada umumnya migrasi data terjadi dalam skala data yang jauh lebih besar.

Kebutuhan migrasi data untuk bisnis

Pasti anda bertanya-tanya, misal saja, seberapa penting memindahkan data? Baik, kita akan membahasnya disini.

Dalam sebuah perusahaan sudah sepatutnya ada pembaharuan teknologi bisnis, entah itu untuk efisiensi atau untuk keamanan. Nah, untuk hal ini dibutuhkan proses migrasi data. Dikutip dari moore’s law bahwa setiap jangka waktu dua tahun kecepatan dan kemampuan teknologi berkembang secara signifikan, ini artinya pelaku bisnis harus terus mengikuti perkembangan dengan menjadi yang terdepan.

Dalam bisnis modern, memperbarui teknologi bisnis dan meninggalkan sistem yang lama adalah bagian yang tidak bisa dihindari. Ini artinya pelaku bisnis harus mengambil semua data dari satu sistem dan memindahkannya ke sistem yang lain, proses inilah yang dinamakan migrasi data.

Jenis-jenis migrasi data

Migrasi penyimpanan

Yang dimaksud dengan jenis migrasi penyimpanan ini adalah proses memindahkan data dari format penyimpanan ke format lainnya, sebagai contoh mendigitisasi dokumen kantor atau catatan kertas untuk dokumen digital atau penyimpanan online (cloud storage)

Migrasi aplikasi

Migrasi aplikasi adalah ketika pelaku bisnis ingin mengganti aplikasi bisnis mereka dengan aplikasi yang baru. Misalkan saja sebuah perusahaan ingin beralih dari aplikasi bisnis yang lama ke Xero untuk keuangan.

Migrasi basis data

Ini dilakukan ketika sebuah perusahaan memindahkan seluruh databasenya ke lokasi baru, contohnya misal database anda yang ada di PC lokal dipindahkan ke penyimpanan yang sepenuhnya berbasis awan atau cloud storage.

Perencanaan Migrasi Data

Perencanaan eksekusi adalah hal yang sangat penting sebelum melakukan migrasi data. Jika tidak melakukan perencanaan sebelumnya akan ada resiko yang harus anda terima. Resiko kehilangan data, atau resiko terkecilnya adalah aktivitas anda akan terhenti, ini merupakan hal yang sangat dihindari dalam dunia bisnis.

Ada langkah-langkah penting yang harus anda lakukan sebelum melakukannya.

Pahami mutu data

Langkah pertama yang harus dilakukan adalah memahami mutu data dengan melihat status data anda saat ini. Kesensitifan data, format data, apakah migrasi data akan mempengaruhi format data. Langkah ini bertujuan untuk mengenali potensi masalah sebelum terjadi, dengan begitu anda bisa mengadaptasikan rencana migrasi untuk mencegah resiko yang berbahaya seperti kehilangan data.

Backup data

Migrasi data adalah langkah yang sangat penting, jika terjadi masalah yang tidak bisa dihindari anda dan tim masih bisa memastikan data bisnis perusahaan masih aman dan bisa membantu proses recovery data.

Maka, backup data harus dipersiapkan, dan jika belum maka perusahaan harus membuatnya. Misalnya setiap tim melakukan file transfer ke cloud storage.

Sesuaikan waktu operasional tim

Proses migrasi data adalah pekerjaan yang besar, bukan semata anda mengerjakan proses ini di pagi hari dan menyelesaikannya saat makan siang.

Perlu diingat, proses migrasi data adalah memindahkan seluruh data bisnis yang ada di perusahaan, yang artinya setiap tim yang menggunakan data bisnis tersebut akan terkena dampaknya ketika proses ini berjalan.

Maka menyesuaikan waktu harus dikoordinasikan dengan seluruh tim yang yang berkepentingan dengan data bisnis. Misal anda dan tim menentukan weekend sebagai waktu untuk melakukan proses migrasi data.

Penting! Jangan melakukan proses migrasi data sebelum anda menemukan waktu yang sesuai dan atau berdampak buruk kepada tim yang terkait.

Strategi Migrasi Data Terbaik

Kami mempunyai beberapa tips bagi anda yang sudah siap untuk melakukan migrasi data bisnis untuk perusahaan.

Credential Akses

Beberapa pelaku proses migrasi data sering melewatkan hal ini, seharusnya bagian paling pertama dari migrasi data adalah menentukan pihak siapa saja yang terlibat dan tidak terlibat untuk memberikan akses melakukan rangkaian proses ini.

Langkah ini untuk mencegah orang sembarangan secara tidak sengaja melakukan kesalahan di tengah-tengah proses migrasi data. Dan anda harus pastikan setiap tim mengetahui perannya masing-masing dengan tools yang mereka perlukan.

Monitoring

Migrasi data, jika proses ini dilakukan dengan baik dan benar maka seharusnya proses ini akan berjalan dengan lancar, namun anda jangan berasumsi seperti itu.

Harus ada tim yang melakukan monitoring atau mengawasi, dan bisa mengatasi setiap masalah yang terjadi selama proses migrasi data berlangsung. Seperti memberikan informasi apakah proses migrasi data berdampak pada tugas sehari-hari.

Pemeliharaan dan Simpan Backup

Dari serangkaian langkah dalam proses ini sebagian masalah mungkin saja tidak langsung diketahui, maka itu sebabnya anda harus memiliki file backup. Dan jika anda dan tim sudah yakin bahwa proses migrasi data sudah benar-benar sukses, dan semua masalah sudah teratasi. Update file backup anda mengikuti format file yang ada saat ini, hal ini dilakukan untuk kesiapan proses migrasi berikutnya.

Sumber:

dropbox

ETL

Data Analytics, Big Data / Oleh adi-analytics

ETL

Bagi kamu yang tengah menggeluti dunia big data analytics, pasti akan bertemu dengan istilah ETL. Namun, apakah kamu sudah memahaminya? Selain itu, apa fungsinya? Dan bagaimana prosesnya?

Berikut adalah informasi yang sudah kami rangkum tentang ETL dan kaitannya dengan Big Data.

Apa itu ETL?

ETL adalah sebuah singkatan dari extract, transform, dan load. Dari penjelasan IBM, ETL merupakan proses integrasi data yang menggabungkan berbagai sumber ke dalam satu penyimpanan yang konsisten (extract, transform) dan dimuat (load) ke dalam gudang data yang disebut data warehouse (DWH), atau dimuat untuk proses lainnya.

Bisa dikatakan sistem ETL adalah dasar dari pengolahan data, khususnya big data.

Ada beberapa Tools yang bisa kamu gunakan. Misalnya, Oracle, MarkLogic, Amazon Redshift, dan yg lainnya.

Menurut beberapa sumber, ETL mulai diperkenalkan pada tahun 1970-an untuk kebutuhan integrasi proses pemuatan data ke dalam superkomputer untuk dianalisis lebih lanjut. Di Masa akhir 1980 hingga pertengahan tahun 2000, langkah ini menjadi proses utama untuk membuat gudang data (data warehouse) yang mendukung aplikasi business intelligence (BI).

Saat ini, ETL lebih direkomendasikan untuk menyimpan data yang lebih kecil dan tidak memerlukan update terlalu sering.

Untuk kebutuhan mengolah data real-time dan selalu berubah, kamu bisa menggunakan data integrasi lain seperti CDC, ELT, dan virtualisasi data.

Mengapa ETL itu penting?

Kini kamu telah memahami apa ETL. lantas, apa yang membuat proses ini begitu penting?

Dikutip dari Xplenty bahwa proses ini sangat berkaitan dengan penerapan data scientist dalam bisnis.

Seperti yang sudah kita ketahui, di masa kini big data adalah bagian yang penting untuk perusahaan. Berbagai pihak sangat membutuhkannya. Dari team sales untuk data pelanggan potensial, tim marketing untuk mengetahui konversi rate dari campaign yang sudah dilakukannya.

ETL adalah salah satu proses yang bisa membantu mereka untuk menemukan jawabannya. Dengan proses ini, berbagai informasi bisa diambil dan dimanfaatkan.

Maka keputusan bisnis bisa diambil dengan tepat dan tidak ada lagi pihak atau departemen perusahaan yang asal tebak dalam mengambil keputusan. Terlebih lagi ETL memungkinkan perusahaan melakukan data governance, proses pengumpulan data informasi menjadi satu.

Proses ETL

Setelah kamu memahami pengertian dan kegunaan dari ETL, selanjutnya, bagaimana teknis dari proses ini?

Berikut penjelasan cara kerjanya, dirangkum dari Geeks for Geeks :

Extraction

Untuk langkah pertama dari adalah extraction. Padal langkah ini, proses exstraction dilakukan karena kamu mengambil data dari berbagai sumber dan berbagai format seperti SQL, NoSQL, XML, dan flat files. Dan selanjutnya data disimpan di staging area

Penyimpanan data di staging area ini setelah proses extraction. Mengapa tidak langsung saja data di proses ke data warehouse? Karena proses extraction data dari berbagai format yang berbeda-beda bisa saja ada kemungkinan data corrupt. Maka dari itu jika memuat data langsung ke data warehouse akan beresiko merusak data dan mengembalikannya akan jauh lebih sulit. Maka dari itu, ini adalah adalah salah satu langkah penting dalam proses ETL.

Transformation

Selanjutnya, langkah kedua adalah transformation. Dalam langkah ini, data dari berbagai format akan diolah sehingga menjadi satu format yang sama.

Terdapat beberapa hal dalam langkah transformation data :

Filtering – hanya memuat atribut tertentu ke dalam data warehouse.

Cleaning – menyesuaikan atau mengisi format NULL dengan nilai default, misalnya “Amerika Serikat” menjadi “AS” atau sebaliknya.

Joining – menggabungkan beberapa atribut data yang sama menjadi satu.

Splitting – memecah atribut data yang berbeda menjadi beberapa atribut data.

Sorting – mengurutkan data berdasarkan beberapa atribut, umunya key- attribute.

Loading

Dan langkah terakhir adalah loading. Pada langkah ini data yang diubah akhirnya dimuat ke data warehouse. Kadang kadang, proses ini terjadi dengan sangat cepat. Tiap kali data selesai dolah, data langsung menjalani proses loading.

Meski demikian, kamu bisa mengatur proses ini menjadi beberapa saat sekali. Yang artinya, tingkat keseringannya bisa kamu atur.

ETL Pipeline

Perlu kamu ketahui, satu data mentah tak hanya menjadi satu data matang saja. Kamu bisa “mengambil” data itu di tengah proses, kemudian mengolahnya menjadi data lain. Proses ini yang dinamakan ETL pipeline.

Sebagai contoh misalnya kamu sudah mengambil dan mengolah data A. Awalnya kamu berencana data A akan diubah menjadi data B.

Akan tetapi, data A yang masih dalam tahap setengah jadi, bisa kamu copy data tersebut dan mengolahnya menjadi data baru. Misalnya data A setengah jadi tadi diolah menjadi data C.

Jadi sekarang kamu sudah paham kan. demikian penjelasan dari kami.

Masih banyak istilah dari big data analytics, ETL adalah salah satunya. Masih banyak lagi proses dan metode yang perlu kamu ketahui.

Sumber :

EBM

Talend

Data Integrasi / Oleh adi-analytics

Talend Data Integration

Talend adalah open source untuk data integration, Talend biasanya digunakan untuk integrasi antara sistem operasional, ETL (extract, transform dan load), dan migrasi data oleh beberapa pengguna bisnis. Talend akan membantu Anda dalam mengelola semua aspek dari tahap ekstraksi data, transformasi data, dan loading data (ETL) secara efisien dan efektif.

Pertumbuhan teknologi informasi khususnya di indonesia yang begitu pesat, ada banyak tantangan yang dihadapi perusahaan. Dari perkembangan pesat dan beraneka ragam teknologi yang hadir di pasaran ini membuat dan mungkin bisa dikatakan memaksa perusahaan untuk memiliki berbagai macam teknologi dalam lingkup teknologi informasi perusahaan. Integrasi antar teknologi adalah permasalahan yang harus dihadapi dan menjadi tantangan dari dulu hingga sekarang. Dan tidak hanya itu saja, permasalahan lain juga seperti data yang dimiliki oleh sebuah perusahaan seringkali dikatakan tidak sehat. itu berdampak ketika perusahaan ingin memanfaatkan data untuk mendapatkan insight ataupun melakukan Analisa menjadi tidak optimal.

Talend sudah dilengkapi dengan beberapa fitur seperti berikut ini :

Memudahkan pemodelan data dengan menggunakan desain tool secara drag and drop
Lebih dari 900 komponen Talend yang dapat menghubungkan semua sumber data
Manipulasi String
Penanganan Lookup Otomatis
Kemampuan menjalankan extract, transform dan load (ETL)

Data Warehouse

Artikel, Big Data / Oleh adi-analytics

Data Warehouse: Pengertian, Fungsi, dan Komponen Pentingnya

Data warehouse, pada dasarnya adalah suatu tempat penyimpanan data yang sumbernya dari berbagai tempat berbeda supaya nantinya bisa digunakan untuk pelaporan dan analisis bisnis.

Berdasarkan data yang disimpan tersebut, perusahaan bisa membuat keputusan penting untuk bisnis saat ini dan masa depan.

Meskipun berada di dalam satu sistem, data warehouse ini di support oleh berbagai komponen supaya data bisa digunakan dengan tepat. Salah satu contoh data warehouse adalah Amazon Redshift.

Untuk kamu yang masih penasaran tentang pengertian data warehouse, artikel ini akan menjelaskan lengkap tentang pengertian data warehouse.

Pengertian Data Warehouse

Data warehouse atau gudang data sendiri pertama kali ditemukan dan digunakan pada tahun 1980-an yang mana pada saat itu juga banyak bisnis besar yang menerapkan DSS (Decision Support System). Hingga saat ini, banyak perusahaan yang menerapkan strategi tersebut untuk membantu dalam meningkatkan kualitas dan produktivitas kerja.

Data warehouse adalah suatu tempat penyimpanan data yang berasal dari berbagai sumber atau resource. Data warehouse dengan karakteristiknya yang terintegrasi, berorientasi lebih pada subjek, memiliki dimensi waktu dan lebih konsisten.

Data warehouse mampu membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan berdasarkan data-data yang tersimpan.

Data warehouse mampu mengintegrasikan berbagai tipe data yang bersumber dari berbagai sistem atau aplikasi yang berbeda. Ini memberikan kemudahan untuk perusahaan dalam mengakses datanya, karena berada di dalam satu pintu.

Fungsi Data Warehouse

1. Laporan Perusahaan

Data warehouse mampu mempermudah pekerjaan pihak yang bertanggung jawab pada data perusahaan dalam upaya membuat laporan. Sebelum melakukan proses analisis, data yang tersimpan harus dipastikan secara tepat dan tidak rusak untuk mempermudah proses dan membuat keputusan yang tepat untuk bisnis masa depan.

2. Online Analytical Processing (OLAP)

Data warehouse mampu membantu proses analisis data menjadi lebih mudah karena semua informasi data sudah tersimpan dengan baik dan mudah diakses.

OLAP adalah konsep data multidimensi yang mana mampu mempermudah proses analisis data yang sangat detail tanpa menggunakan SQL, konsep ini bisa dilakukan oleh semua pengguna data tersebut.

Dalam konsep multidimensi, OLAP bisa menyajikan data dengan menggunakan fungsi yang berbeda meski data tersebut berasal dari fakta yang sama.

Fitur lain yang terdapat di dalam OLAP adalah roll-up yang mana kamu tidak bisa melihat informasi data secara detail, dan fitur roll-down kamu bisa melihat semua informasi data dengan detail.

3. Data Mining

Pada umumnya data mining dikenal sebagai proses menggali informasi dan pengetahuan dari data yang di dalam data warehouse. Proses ini menggunakan teknologi AI, ilmu statistika, dan juga matematika.

Data mining mampu menganalisa data target dengan cara mengelompokan model dan disklasifikasi data yang sesuai dengan karakteristik yang diperlukan pengguna data.

4. Pendukung pengambilan keputusan

Data yang sudah tersimpan di dalam Data warehouse bisa digunakan sebagai informasi dasar dalam membuat keputusan tanpa harus melakukan proses eksplorasi data keseluruhan.

Manajemen perusahaan akan menggunakan laporan yang berdasarkan ringkasan data yang ada di dalam Data warehouse untuk membuat keputusan jangka panjang yang diharapkan mampu memberikan dampak baik untuk perkembangan bisnis perusahaan.

Karakteristik Data Warehouse

Seperti yang sudah dijelaskan diatas, ada empat karakteristik atau ciri khas yang melekat dalam data warehouse. berorientasi pada subjek, terintegrasi, memiliki dimensi waktu dan dikoleksi secara tetap. Dibawah ini penjelasan lengkapnya

1. Berorientasi pada subjek

Data warehouse akan sangat diperlukan untuk banyak subyek seperti data penjualan, pelanggan, dan produksi. Tidak hanya berfokus pada kegiatan operasi dan transaksi yang berlangsung setiap hari saja, namun juga fokus kepada data dan analisa supaya bisa menentukan keputusan yang penting untuk perkembangan bisnis.

Data data yang tidak sesuai untuk pembuatan keputusan akan diabaikan. Jadi data sudah tersaji secara lebih sederhana dan juga ringkas. Jadi ini lebih mempermudah proses pengambilan keputusan ataupun perusahaan yang lebih baik.

2. Terintegrasi

Perusahaan harus memastikan datanya terintegrasi dengan baik. Dari data source yang berbeda, seperti flat files, relational database, dan online transactional, semua jenis data ini akan diintegrasikan ke dalam satu sistem penyimpanan, ini akan lebih efisien dan menghemat waktu.

3. Non-Volatile (Koleksi Tetap)

Secara fisik, data warehouse adalah sebuah sistem yang memisahkan data dari aplikasi dalam kegiatan operasi. Proses pemisahan ini hanya membutuhkan access of data dan juga initial loading.

4. Memiliki Dimensi Waktu

Semua data yang ada di dalam warehouse memiliki dimensi waktu secara eksplisit maupun implisit. Jadi semua data memiliki informasi secara historis.

Komponen Data Warehouse

Data warehouse terdiri dari beberapa komponen, diantaranya adalah

1. warehouse

Warehouse atau gudang, ini adalah komponen utama data warehouse. Warehouse adalah tempat penyimpanan database yang akan diproses secara transaksional. Warehouse juga memiliki memori yang sudah terintegrasi pada bagian konfigurasi utama.

2. Warehouse Management

Warehouse management adalah merupakan bentuk pengoperasian data. Dengan komponen ini data akan bisa digabungkan dengan berbagai sumber dan dibuat pengarsipannya secara baik.

Data query yang ada di dalam warehouse management juga bisa dikelola sesuai dengan permintaan pengguna hingga eksekusi data dilakukan.

3. Akses Tools

Ini adalah komponen yang membantu pengguna melakukan interaksi dengan data yang ada di dalam data warehouse. Akses tools yang bisa digunakan pengguna berbentuk OLAP, query and reporting tools, data mining dan application development tools.

4. Metadata

Komponen ini bertugas sebagai katalog yang mampu menyimpan data secara lebih logis, terstruktur, berdasarkan indeks, dan berbagai hal lainnya. Tujuan adanya metadata adalah demi meringkas informasi yang berhubungan dengan data yang ada di dalam data warehouse berdasarkan struktur dan juga lokasi.

Metadata bisa juga diartikan sebagai suatu potongan informasi yang tersimpan di satu repository atau lebih.

5. Tools ETL

ETL tools membantu proses pemindahan dan juga loading ke dalam satu database dan juga menyimpan data.

Dengan ETL tools data dapat diurutkan dengan baik, diformat, digabungkan, dan di filter berdasarkan kebutuhan pengguna.

Baca juga: Apa Itu Big Data | Pengertian, Fungsi, Manfaat, dan Tools

Kesimpulan

Jadi dalam menggunakan data warehouse, pastikan kamu telah menyusun dan mengelola database dengan baik serta membangun kebutuhan sistem perusahaan yang optimal.

Gunakan metode yang sesuai dengan kebutuhan bisnis perusahaan. Kemudian, manfaatkan tools yang bisa mendukung proses manajemen data kamu dengan lebih baik dan optimal.

Sumber:

Virtualisasi

Data Virtualisasi, Artikel / Oleh adi-analytics

Virtualisasi: Pengertian dan Bagaimana Anda dapat Memanfaatkannya

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 virtualisasi 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.

tibco.com

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.

Sumber :

jurnal.id

tibco.com

Virtualisasi Data

Data Virtualisasi, Artikel / Oleh adi-analytics

10 Hal Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Virtualisasi Data

Dalam sebuah organisasi atau perusahaan yang berbasis data, membuat platform data modern adalah kebutuhan yang sangat penting. Platform modern yang sepenuhnya dapat mendukung kebutuhan perusahaan anda saat ini dan kebutuhan perusahaan anda di masa depan.

Akses data yang cepat
Mempercayai keakuratan data tersebut
Untuk membuat keputusan yang lebih baik

Salah satu hambatan terbesar untuk kapabilitas atau kecerdasan yang dibutuhkan ini adalah data yang tidak terintegrasi secara baik. Selain itu, keahlian yang terbatas. Banyak perusahaan tidak memiliki keahlian yang diperlukan untuk menerapkan pandangan bisnis terpercaya atas sumber data yang berbeda, sudah pastinya hal ini menghambat kemampuan mereka untuk bertindak secara logis dalam mengejar tujuan bisnis.

Virtualisasi Data memungkinkan Anda terhubung ke sumber data apa pun, menggabungkan semua jenis data, dan menggunakan data dalam mode apa pun untuk memberikan tampilan holistik informasi perusahaan kepada pengguna bisnis Anda.

Saat mempertimbangkan virtualisasi data, ada 10 hal yang perlu Anda ketahui:

1. Pemeliharaan yang lebih murah daripada alat integrasi tradisional

Menduplikat data, memindahkan data, dan menyimpan data secara fisik beberapa kali memerlukan biaya yang mahal. Virtualisasi data menciptakan lapisan data virtual yang menghilangkan kebutuhan untuk replikasi atau biaya penyimpanan. Jadi keperluan untuk biaya yang mahal dapat dipangkas dengan ini.

2. Ini adalah cara untuk mengelola data yang lebih cepat

Daripada harus menunggu berjam-jam atau bahkan berhari-hari untuk hasil yang anda harapkan dengan metode integrasi data tradisional, virtualisasi data memberikan hasil yang lebih cepat secara real time.

3. Ini melengkapi pergudangan data tradisional

Tahukah Anda bahwa virtualisasi data bekerja bersama dan melengkapi Tool DWH tradisional?

4. memaksimalkan kinerja tim

Performa yang buruk sering kali disebabkan oleh latensi jaringan, yaitu penundaan sebelum transfer data dimulai. Virtualisasi data terhubung langsung ke sumbernya dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara real time. Performa kerja menjadi lebih baik

5. Ini memungkinkan BI mandiri

Virtualisasi data dapat memberdayakan pengguna bisnis untuk memanfaatkan data mereka sendiri daripada selalu harus bergantung pada tim teknis.

6. Ini memastikan tata kelola data yang aman

Virtualisasi data memungkinkan titik akses terpusat ke semua jenis informasi di perusahaan, memungkinkan manajemen keamanan, tata kelola data, dan pemantauan kinerja.

7. Ini jauh melampaui federasi data

Virtualisasi data adalah superset dari teknologi federasi data berusia 10 tahun. Ini mencakup kemampuan tingkat lanjut pengoptimalan kinerja serta pencarian dan penemuan swalayan.

8. Menawarkan ROI yang luar biasa

Proyek virtualisasi data tipikal membayar sendiri kurang dari enam bulan setelah implementasi. Dengan virtualisasi data, bisnis dapat menghemat waktu 50% hingga 80% dibandingkan metode integrasi tradisional.

9. Ini lebih gesit daripada metode tradisional

Teknologi virtualisasi data mencakup kemampuan pembuatan prototipe, artinya Anda dapat menguji strategi Anda sebelum menerapkannya pada skala perusahaan.

10. Ini memberikan konteks yang tepat untuk Big Data Fabric

Struktur data besar yang diaktifkan oleh virtualisasi data mengintegrasikan data, mempersiapkannya untuk analitik prediktif, dan membuatnya tersedia bagi konsumen secara real time.

ADI Analytics dapat menjawab pertanyaan apa pun yang Anda miliki tentang Denodo dan membantu Anda lebih memahami cara menggunakan fitur-fiturnya. Hubungi kami untuk informasi lebih lanjut.

Sumber:

Data Virtualization

Data Virtualisasi / Oleh adi-analytics

Pengertian dan Penjelasan Data Virtualization

Data Virtualization (Virtualisasi Data) adalah pendekatan untuk data management yang memungkinkan aplikasi untuk bisa mengambil data dan memanipulasi data tanpa memerlukan detail teknis tentang data itu sendiri, seperti bagaimana data tersebut diformat atau di mana lokasi data fisiknya berada.

Selain itu virtualisasi data juga dapat memberikan single customer view dari keseluruhan data. Sebenarnya kita sudah akrab sekali dengan konsep virtualisasi data bilamana anda menyimpan foto di situs jejaring sosial seperti Linkedin Facebook Instagram dan yang lainnya. Kita ambil contoh saja Linkedin, saat mengunggah foto kita ke Linkedin dari komputer, kita harus memberikan upload tool dengan informasi tentang lokasi (file path) dari foto yang hendak di unggah. Setelah selesai unggah foto ke Linkedin, Kita dapat mengambil foto tanpa harus mengetahui jalur file yang baru (new file path). Bahkan, Kita sama sekali tidak tahu di mana Linkedin menyimpan foto kita, karena software Linkedin memiliki lapisan abstraksi (abstraction layer) yang menyembunyikan informasi teknis itu. Lapisan abstraksi inilah yang dimaksud ketika ada penggunaan istilah virtualisasi data.

Manfaat Data Virtualization

Koneksi ke lebih banyak data

Virtualisasi data memungkinkan bisnis untuk mengakses data internal dan eksternal tanpa harus mengetahui bagaimana struktur datanya atau di mana data disimpan. Pengguna bisa mengakses data yang terstruktur dan data yang tidak terstruktur hanya dengan mencari istilah bisnis yang umum.

Percobaan

Virtualisasi data memberikan kekuasaan penuh kepada pengguna untuk bereksperimen dengan ide baru untuk mendapatkan dan menggunakan data. Hal ini mengarah pada pertumbuhan bisnis. Juga dengan sedikit resiko downtime, pengguna dapat mendeteksi, memeriksa dan memperbaiki masalah data yang mungkin terjadi dengan cepat dan mudah.

Waktu respon yang cepat

Perubahan yang cepat adalah kebutuhan dalam dunia bisnis. Virtualisasi diketahui dapat mengurangi risiko downtime dan memungkinkan pengguna untuk mendeteksi, memeriksa dan memperbaiki masalah apapun dengan cepat.

Lebih sedikit risiko

Pelanggaran akses data dan laporan yang tidak akurat tidak hanya dapat mengakibatkan denda dan penalti, namun juga dapat merusak brand bisnis. Virtualisasi data dapat menghapus risiko kerusakan ini dengan:

Memberikan izin akses kepada pengguna melihat data secara langsung
Menghapus ketidak akuratan yang bisa disebabkan oleh sejumlah laporan pekerjaan
Menerapkan kontrol keamanan yang memungkinkan pengguna hanya melihat apa yang perlu mereka lihat
Penyembunyian data untuk menjaga data sensitif seperti informasi pribadi dan keuangan yang aman
Memanfaatkan server terpusat yang secara instan mengamankan data baru sesuai dengan aturan bisnis

Pengambilan keputusan yang lebih baik

Informasi yang lengkap, akurat, dan diperbarui memungkinkan perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik. Dengan virtualisasi data, perusahaan dapat mengambil keputusan berdasarkan informasi terkini dan akurat untuk hasil yang lebih bagus dalam bisnis. Karena dengan izin hak akses, ini sangat memungkinkan pengguna untuk dapat menerima data secara real-time.

Dengan data environment yang terintegrasi sepenuhnya dapat membuat divisi IT secara efisien menarik data dari sumber yang berbeda dan dengan cepat menyajikan informasi yang lengkap, terkini, dan akurat kepada pengguna bisnis.

Demikian sekilas pembahasan tentang pengertian dan manfaat Data Virtualisasi. ADI Analytics memberikan sebuah rekomendasi Tool data virtualisasi terbaik untuk sebuah perusahaan. Salah satunya adalah Denodo.

Denodo adalah Leader dalam teknologi Data Virtualisasi yang menyediakan akses data, tata kelola data, dan kemampuan pengiriman data di berbagai perusahaan, cloud, big data, dan sumber data tidak terstruktur tanpa perlu memindahkan data dari repositori aslinya. Pelanggan Denodo di setiap industri telah memperoleh peningkatan kecepatan bisnis dan peningkatan ROI yang signifikan.

CONNECT TO ANY DATA SOURCE

Connect sumber terstruktur dan tidak terstruktur dengan cepat. Katalog seluruh ekosistem data Anda. Data tetap berada di sumbernya dan diakses sesuai permintaan, tanpa perlu membuat salinan lain.

COMBINE ANY TYPE OF DATA

Model virtual dapat diamankan dan digunakan menggunakan SQL standar dan format lain seperti REST, SOAP, dan OData.

CONSUME THE DATA IN ANY MODE

Model virtual dapat diamankan dan digunakan menggunakan SQL st

Partner denodo indonesia

Sudah banyak use case data virtualisasi yang ADI Analytics tangani dengan solusi denodo, dari perusahaan swasta sampai ke government. Untuk pengetahuan lebih mendalam tentang data virtualisasi denodo, bisa kunjungi website kami www.adyanalytics.com/denodo banyak informasi, contoh use case yang sudah adi analytics kerjakan menggunakan data virtualisasi tools denodo untuk perkembangan bisnis perusahaan.

Sumber :

tibco.com

Visualisasi Data

Data Visualisasi / Oleh adi-analytics

Visualisasi Data : Cara Tampilkan Data Agar Mudah Dipahami

Visualisasi Data atau Data Visualization adalah hal yang sangat penting bagi perkembangan suatu bisnis. Dikutip dari wyzowl dibandingkan dengan membaca saja, 80% orang lebih mudah memahami sesuatu secara visual.

Faktanya, setiap pengambilan keputusan perusahaan haruslah didasari dengan data. Dan supaya lebih mudah dipahami dalam membaca data, maka digunakanlah visualisasi data.

Pengertian Visualisasi Data

Visualisasi Data adalah salah satu komunikasi visual modern yang bisa menjadi solusi menyajikan suatu data agar lebih mudah dipahami. Menurut tableau, visualisasi data atau bisa juga dikatakan dengan data visualization adalah tampilan berupa grafis atau visual dari informasi dan data.

Penggunaan Data Visualization adalah mengkonversikan kumpulan data menjadi hal yang lebih sederhana untuk dipresentasikan. Bertujuan untuk mengkomunikasikan informasi yang terkandung berdasarkan data yang ada secara lebih efisien menggunakan grafik informasi. Dengan tujuan pembaca akan lebih mudah memahami pola, outliers, dan trends dari suatu data.

Dimana anda menempatkan visualisasi data?

Visualisasi data sering kali dijumpai di sekeliling kita, beberapa diantaranya: di aplikasi ramalan cuaca, berita malam, dan di halaman depan surat kabar. Dan untuk konteks bisnis, anda bisa menempatkan visualisasi data dalam laporan, presentasi, dan di dasbor bisnis.

Manfaat dasbor bisnis menampilkan visualisasi data untuk kemudahan anda, diantaranya adalah:

Memonitor matrik utama yang terkait dengan kesehatan bisnis anda
Meng-integrasi kumpulan data dan sumber data anda dalam satu tempat
Memberikan pandangan sekilas tentang kinerja bisnis untuk mengambil keputusan utama
Menampilkan laporan kinerja dan hasil di halaman yang sama bersama tim anda

vsidualisasi data dashboard — klipfolio.com

Mengapa Visualisasi Data Penting?

Salah satu fungsi visualisasi data adalah untuk menghadirkan kemudahan komunikasi antar stakeholder selaku pengambil keputusan. Visualisasi data merangkum informasi penting dalam tampilan sederhana yang lebih mudah dibaca.

Dibandingkan dengan penyajian data mentah dalam bentuk tulisan cukup sulit dipahami. Akan dengan lebih mudah melihat dan memahami mengenai hasil kerja perusahaan, berdasarkan variabel-variabel yang dimiliki. Karena pentingnya data virtualization adalah untuk mempermudah upaya dalam memahami data yang dimiliki perusahaan supaya pengambilan keputusan lebih mudah dan tepat sasaran. Visualisasi data memberikan informasi yang sangat berguna bagi kepentingan bisnis.

Jenis-jenis Visualisasi Data

Jenis visualisasi data yang dibutuhkan setiap perusahaan tidak selalu sama, berdasarkan bagaimana kebutuhan penyampaian data yang diterapkan dalam perusahaan tersebut. Dengan banyaknya tujuan dan variabel yang dibutuhkan dalam menghasilkan suatu data, maka terdapat berbagai macam pula visualisasi data yang dihasilkan.

Dikutip dari Klipfolio, ada lima jenis visualisasi data yang biasa digunakan.

1. Temporal

Jenis visualisasi data yang sering kita jumpai adalah jenis visualisasi temporal. Jenis ini sering digunakan untuk mempresentasikan hasil dari rangkaian data satu dimensi saja, atau berbentuk linier.

Karakteristik dari visualisasi jenis ini adalah berupa garis, yang bermula dan berakhir pada suatu titik. Garis tersebut bisa berdiri sendiri (garis tunggal), atau garis yang bersinggungan dengan beberapa garis lainnya.

Contoh visualisasi data temporal dapat dijumpai pada time series, timeline, diagram garis, dan diagram scatterplot.

2. Hierarki

Jenis visualisasi data selanjutnya adalah hierarki. Jenis ini pada umumnya digunakan untuk tujuan menampilkan keterkaitan atau hubungan antara suatu kelompok terhadap kelompok lain yang lebih mendominasi.

Jenis visualisasi data seperti ini cocok untuk menampilkan data-data baru yang berasal dari suatu penyebab.

Pada umumnya penggunaan jenis ini adalah diagram pohon.

3. Network

Pada dasarnya, dataset atau sekumpulan bisa saja ada keterkaitan atau saling berpengaruh. Maka dari itu, penggunaan jenis network pada visualisasi data adalah untuk mempermudah hubungan antar dataset tersebut.

Salah satu contoh bentuk visualisasi network yang paling sering digunakan yaitu word cloud dan node-link diagram.

4. Multidimensi

Jenis visualisasi multidimensi termasuk pilihan utama dalam memvisualisasikan data yang memiliki banyak dimensi atau variabel.

Lantaran banyaknya data set yang ditampilkan, membuat visualisasi jenis ini menjadi lebih menarik dan mencolok. Meski cukup kompleks namun tetap lebih mudah untuk dipahami jika dibandingkan dengan data teks.

Contoh visualisasi data jenis ini adalah histogram, pie chart, dan stacked-bar.

5. Geospasial

Jenis visualisasi data yang terakhir ada geospasial. Jenis ini mampu memvisualisasikan wujud asli dari benda, atau ruang yang memiliki data untuk ditampilkan.

Dalam dunia bisnis jenis visualisasi geospasial seringkali digunakan untuk menunjukan penetrasi penjualan di suatu area, menunjukan peta pertumbuhan bisnis, hingga flow pada suatu titik.

Contoh penggunaan visualisasi geospasial yang paling sering digunakan adalah kartograf dan heatmap.

Banyaknya jenis visualisasi data yang bisa digunakan mungkin saja bisa membuat anda bingung dalam pemilihan. Namun hal ini tidak seharusnya terjadi jika anda sudah memahami apa yang sebenarnya sedang dibutuhkan oleh perusahaan. Karena pada dasarnya dari setiap jenis visualisasi data yang sudah dijelaskan diatas, memiliki karakteristik dan fungsi yang berbeda-beda.

Jenis visualisasi apapun yang anda pilih seharusnya menampilkan data yang akurat. Jenis atau pola mudah ditangkap dengan elemen grafis yang juga jelas.

Sumber:

Wyzowl
Klipfolio
Tableau

Tableau Partner Indonesia

Data Visualisasi / Oleh adi-analytics

Tableau Partner Indonesia

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.
Akan tetapi membuat laporan berdasarkan data ERP terkadang masih mengalami kendala.

Berikut beberapa kendala dalam Pembuatan Laporan berdasarkan Data ERP:

Report Factory

Di setiap ERP memiliki kompleksitas relasi data, hal ini membuat tim IT mempunyai keterbatasan sumber daya dalam menghasilkan laporan tambahan yang diminta oleh perusahaan.
Perusahaan memerlukan suatu alternatif lain dalam permasalahan ini karena antrian yang cukup panjang.

Sudut Pandang Berbeda

Sering kali terjadi perbedaan antara apa yang diinginkan oleh perusahaan dengan apa yang dimengerti oleh tim IT. Meskipun laporan yang diinginkan bisa dibuat, namun dengan kondisi seperti ini terkadang hasilnya laporan menjadi tidak tepat.
Perlu juga suatu alternatif solusi lain agar pengguna bisnis dapat melakukan analisanya sendiri, tetapi dengan data yang sudah dipastikan oleh bagian IT.

Solusi Kami

ADI Analytics selaku Tableau Partner Indonesia memberikan solusi dari permasalahan di atas. Bagaimana kalau dengan menggunakan Tableau, apakah pengguna bisnis atau perusahaan yang terbiasa menggunakan tools laporan seperti microsoft excel sekarang dapat melakukan analisanya sendiri? Tentunya akan meningkatkan performa bisnis kedepannya.

Anda bisa baca sekilas mengenai Tableau dan ADI Analytics disini Tableau ADI Analytics.

Dan kami juga mempunyai riset sederhana mengenai bagaimana perusahaan mendapatkan keuntungan apabila memutuskan berdasarkan analisa data Pemanfaatan Data.
Berdasarkan pemanfaatan data yang baik, perusahaan atau pengguna bisnis akan mampu memutuskan strategi berdasarkan analisa data yang dihasilkan lebih cepat dan tepat.

Tableau Partner Indonesia | ADI Analytics

ADI Analytics selaku partner Tableau di Indonesia, misi kami adalah membantu perjalanan transformasi organisasi menjadi organisasi berbasis data.

Kami adalah perusahaan IT System Integrator yang percaya pada kekuatan data untuk mengubah setiap aspek bisnis.

Selain partner Tableau, kami juga Kami dapat menyediakan beberapa keahlian lain, diantaranya:

Infrastruktur Data
Integrasi Data
Manajemen Big Data
Analisis Data & Pembelajaran Mesin Tingkat Lanjut
Visualisasi Data
Tata Kelola Data

Untuk membantu pelanggan kami mendapatkan wawasan bisnis guna meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan produktivitas, dan membuat keputusan tangkas yang menguntungkan. Dengan pengalaman yang baik, kami dapat memberikan masukan terkait pengembangan perusahaan pelanggan kami kedepannya.

Tertarik untuk berdiskusi mengenai implementasi Tableau untuk bisnis Anda, hubungi tim saya, Eduard Sumual selaku Sales Director ADI Analytics untuk Tableau atau bisa berkenalan lebih lanjut melalui Linkedin Eduard Sumual.