ADI Analytics

Data Analytics

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.

ETL

ETL

etl-process
mrdan.com

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?

apa-itu-etl
freepik.com

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

etl-process
ETL Proses

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