ADI Analytics

big data

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

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”

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.

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.

Migrasi Data

Apa itu Migrasi Data?

migrasi data
freepik.com

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.

Baca juga : cara backup data yang benar demi keamanan data

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

Data Warehouse

Data Warehouse: Pengertian, Fungsi, dan Komponen Pentingnya

data warehouse indonesia
freepik.com

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:

Data Virtualization

Pengertian dan Penjelasan Data Virtualization

data virtualization
tibco.com

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:

  1. Memberikan  izin akses kepada pengguna melihat data secara langsung
  2. Menghapus ketidak akuratan yang bisa disebabkan oleh sejumlah laporan pekerjaan
  3. Menerapkan kontrol keamanan yang memungkinkan pengguna hanya melihat apa yang perlu mereka lihat
  4. Penyembunyian data untuk menjaga data sensitif seperti informasi pribadi dan keuangan yang aman
  5. 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.

Baca juga : Manfaat Virtualisasi Data

denodo-data-virtualization
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