Apa itu Analytics?
Pengertian Analytics
Analitik adalah proses menemukan, menafsirkan, dan mengomunikasikan pola penting dalam data. . Sederhananya, analitik membantu kami melihat wawasan dan data bermakna yang mungkin tidak kami deteksi. Business Analytics berfokus pada penggunaan wawasan yang diperoleh dari data untuk membuat keputusan yang lebih tepat yang akan membantu organisasi meningkatkan penjualan, mengurangi biaya, dan membuat peningkatan bisnis lainnya.
Business Analytics
Business Analytics ada di mana-mana akhir-akhir ini karena setiap perusahaan ingin berkinerja lebih baik dan akan menganalisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik. Organisasi ingin mendapatkan lebih banyak dari analitik—menggunakan lebih banyak data untuk mendorong wawasan yang lebih dalam lebih cepat, untuk lebih banyak orang—dan semuanya dengan biaya lebih murah. Untuk memenuhi tujuan tersebut, Anda memerlukan platform analitik cloud (PDF) yang kuat yang mendukung seluruh proses analitik dengan keamanan, fleksibilitas, dan keandalan yang Anda harapkan. Ini perlu membantu Anda memberdayakan pengguna Anda untuk melakukan analisis swalayan tanpa mengorbankan tata kelola. Dan itu harus mudah dikelola.
Tetapi bagaimana Anda bisa mendapatkan manfaat dari sistem kelas perusahaan tanpa biaya dan infrastruktur kelas perusahaan?
Dengan BI Analytics software menggunakan personalisasi, pembelajaran mesin, dan pengetahuan domain mendalam perusahaan dapat memperoleh wawasan yang relevan dan dapat ditindaklanjuti dari data di seluruh aplikasi, gudang data, dan data lake. Business Analytics harus menjadi proses lengkap yang membutuhkan tindakan. Setelah wawasan tercapai, bisnis kemudian dapat mengevaluasi kembali, menjalankan kembali, dan mengkonfigurasi ulang prosesnya. Ini semua tentang mengambil tindakan.
Dasar-Dasar analitik
Data itu sendiri tidak ada artinya. Kita dapat membalik setiap batu dan mempelajari setiap pelajaran yang mungkin, tetapi jika kita tidak bertindak, jika kita tidak berputar, jika kita tidak menyesuaikan, semua pekerjaan kita akan sia-sia. Jika kami tidak memanfaatkan semua teknologi yang kami miliki, kami tidak akan mendapatkan kembali setiap dolar yang kami dapat dari investasi kami. Di dunia kita saat ini, kita secara efektif dapat berbicara dengan data kita; mintalah itu menjawab pertanyaan; memilikinya memprediksi hasil bagi kita; dan membuatnya belajar pola baru. Inilah potensi data Anda.
Nilai bisnis analitik
Cara baru untuk bekerja
Sifat bisnis berubah, dan dengan perubahan itu muncul cara baru untuk bersaing. Mengikuti tuntutan tenaga kerja yang paham teknologi saat ini berarti memiliki metode untuk menciptakan nilai dan berjalan dengan cepat. Memberikan kecepatan dan kesederhanaan kepada pengguna Anda sambil mempertahankan standar tertinggi untuk kualitas dan keamanan data. Platform analitik terpusat di mana TI memainkan peran penting harus menjadi bagian mendasar dari strategi analitik bisnis Anda. Kombinasi inisiatif yang dipimpin oleh bisnis dan yang dipimpin oleh TI adalah titik manis untuk inovasi.
Temukan peluang baru
Kemajuan dalam teknologi analitik menciptakan peluang baru bagi Anda untuk memanfaatkan data Anda. Analitik modern bersifat prediktif, belajar mandiri, dan adaptif untuk membantu Anda mengungkap pola data tersembunyi. Mereka juga intuitif, menggabungkan visualisasi menakjubkan yang memungkinkan Anda memahami jutaan baris dan kolom data dalam sekejap. Analisis bisnis modern bersifat mobile dan mudah digunakan sebagai contoh adalah Content Intelligent Platform. Dan mereka menghubungkan Anda ke data yang tepat pada waktu yang tepat, dengan sedikit atau tanpa pelatihan yang diperlukan.
Visualisasikan data Anda
Anda ingin melihat sinyal data sebelum pesaing Anda melakukannya. Analytics memberikan kemampuan untuk melihat gambar definisi tinggi dari lanskap bisnis Anda. Dengan menggabungkan data pribadi, perusahaan, dan besar, Anda dapat dengan cepat memahami nilai data, berbagi cerita data Anda dengan rekan kerja, dan melakukan semuanya dalam hitungan menit.
Baca Juga: Data Capture Solution
Tren analitik
Di tengah pasar analitik yang terus berkembang, perubahan mendasar dari TI yang memimpin tuntutan untuk mengejar inisiatif analitik bisnis, ke situasi di mana bisnis dan TI berbagi dalam keputusan ini sekarang menjadi normal baru. Tidak ada keraguan bahwa analitik telah menjadi strategis bagi sebagian besar organisasi saat ini, dan dengan demikian, telah memperkenalkan gelombang baru dari konsumen baru dan harapan baru.
Apa yang telah berubah adalah cara pengambilan keputusan harus dilakukan secara real time dan dibagikan kepada khalayak luas. Tenaga kerja berubah, dan perubahan itu membawa cara baru untuk bekerja. Lewatlah sudah hari-hari di mana manual pelatihan menjadi hal yang biasa di kantor—tenaga kerja saat ini berharap untuk bangun dan bekerja dengan cepat dengan antarmuka yang intuitif. Tapi itu tidak berakhir di sana. Meskipun kecepatan dan kesederhanaan adalah kuncinya, para pemimpin bisnis masih memiliki ekspektasi tinggi terhadap kualitas dan keamanan data. Platform analitik terpusat di mana TI memainkan peran penting masih merupakan bagian mendasar dari strategi analitik apa pun. Kombinasi inisiatif yang dipimpin oleh bisnis dan yang dipimpin oleh TI adalah titik manis untuk inovasi.
Kami percaya bahwa menempatkan analitik di cloud lebih dari sekadar pilihan penerapan—ini meruntuhkan penghalang antara orang, tempat, data, dan sistem untuk secara mendasar mengubah cara orang dan proses berinteraksi dengan informasi, teknologi, dan satu sama lain.
Masa Lalu: Sejarah analitik
Membandingkan statistik dan menganalisis data sebelum sejarah tertulis, tetapi ada beberapa tonggak penting yang membantu mengembangkan analitik ke dalam proses yang kita kenal sekarang.
Pada tahun 1785, William Playfair mengemukakan gagasan tentang diagram batang, yang merupakan salah satu fitur visualisasi data dasar (dan banyak digunakan). Cerita berlanjut bahwa dia menemukan diagram batang untuk menunjukkan beberapa lusin titik data.
Pada tahun 1812, pembuat peta Charles Joseph Minard merencanakan kerugian yang diderita oleh tentara Napoleon dalam perjalanan mereka di Moskow. Mulai dari perbatasan Polandia-Rusia, ia membuat peta linier dengan garis tebal dan berpikir yang menunjukkan bagaimana kerugian terkait dengan musim dingin yang pahit dan lamanya waktu tentara jauh dari jalur pasokan.
Pada tahun 1890, Herman Hollerith menemukan "mesin tabulasi," yang merekam data pada kartu punch. Ini memungkinkan data dianalisis lebih cepat, sehingga mempercepat proses penghitungan Sensus AS dari tujuh tahun menjadi 18 bulan. Ini membentuk persyaratan bisnis untuk terus meningkatkan pengumpulan dan analisis data yang masih dipegang hingga saat ini.
Saat ini: Analisis hari ini
Tahun 1970-an dan 1980-an melihat pembuatan database relasional (RDB) dan perangkat lunak Standard Query Language (SQL) yang akan mengekstrapolasi data untuk analisis sesuai permintaan.
Pada akhir 1980-an, William H. Inmon mengusulkan gagasan tentang "gudang data" di mana informasi dapat diakses dengan cepat dan berulang kali. Selain itu, Analis Gartner Howard Dresner mengistilahkan frasa, "intelijen bisnis," yang membuka jalan bagi dorongan industri untuk menganalisis data dengan maksud untuk lebih memahami proses bisnis.
Pada 1990-an, konsep penambangan data memungkinkan bisnis untuk menganalisis dan menemukan pola dalam kumpulan data yang sangat besar. Analis data dan ilmuwan data berbondong-bondong ke bahasa pemrograman seperti R dan Python untuk mengembangkan algoritme pembelajaran mesin, bekerja dengan kumpulan data besar, dan membuat visualisasi data yang kompleks.
Pada tahun 2000-an, inovasi dalam pencarian web memungkinkan pengembangan MapReduce, Apache Hadoop, dan Apache Cassandra untuk membantu menemukan, menyiapkan, dan menyajikan informasi.
Masa Depan: Analitik generasi berikutnya
Ketika bisnis bergeser dari hanya mendapatkan visibilitas data dan membutuhkan lebih banyak wawasan, alat dan kemampuan mereka juga telah berkembang.
Perangkat analitik pertama didasarkan pada model semantik yang ditempa dari perangkat lunak intelijen bisnis. Ini membantu membangun tata kelola yang kuat, analisis data, dan penyelarasan lintas fungsi. Salah satu kelemahannya adalah laporan tidak selalu tepat waktu. Pengambil keputusan bisnis terkadang tidak yakin bahwa hasilnya selaras dengan kueri asli mereka. Dari sudut pandang teknis, model ini terutama digunakan di tempat, membuatnya tidak efisien dari segi biaya. Data juga sering terjebak dalam silo.
Selanjutnya, evolusi alat swalayan meningkatkan analitik ke audiens yang lebih luas. Ini mempercepat penggunaan analitik karena tidak memerlukan keterampilan khusus. Alat analisis bisnis desktop ini telah mendapatkan popularitas selama beberapa tahun terakhir, terutama di cloud. Pengguna bisnis senang menjelajahi berbagai macam aset data. Sementara kemudahan penggunaan menarik, pencampuran data dan menciptakan "satu versi kebenaran" menjadi semakin kompleks. Analitik desktop tidak selalu dapat diskalakan untuk grup yang lebih besar. Mereka juga rentan terhadap definisi yang tidak konsisten.
Baru-baru ini, alat analitik memungkinkan transformasi wawasan bisnis yang lebih luas dengan bantuan alat yang secara otomatis meningkatkan dan mengotomatiskan penemuan data, pembersihan data, dan penerbitan data. Pengguna bisnis dapat berkolaborasi dengan perangkat apa pun dengan konteks, memanfaatkan informasi secara real time, dan mendorong hasil.
Saat ini, manusia masih melakukan sebagian besar pekerjaan, tetapi otomatisasi mendapatkan dukungan. Data dari sumber yang ada dapat digabungkan dengan mudah. Konsumen bekerja dengan mengeksekusi kueri, kemudian memperoleh wawasan dengan berinteraksi dengan representasi visual dari data dan membangun model untuk memprediksi tren atau hasil di masa depan. Ini semua dikelola dan dikendalikan oleh orang-orang pada tingkat yang sangat terperinci. Dimasukkannya pengumpulan data, penemuan data, dan pembelajaran mesin memberi pengguna akhir lebih banyak opsi dalam kerangka waktu yang lebih cepat daripada sebelumnya.
Merangkul analitik bisnis
Analisis menembus setiap aspek kehidupan kita. Apa pun pertanyaan yang Anda ajukan—apakah itu tentang karyawan atau keuangan, atau apa yang disukai dan tidak disukai pelanggan dan bagaimana hal itu memengaruhi perilaku mereka—analitik memberi Anda jawaban dan membantu Anda membuat keputusan yang tepat.
Post a Comment for "Apa itu Analytics?"