Apa itu analitik data?
Analitik data mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Analitik data mencakup berbagai alat, teknologi, dan proses yang digunakan untuk menemukan tren dan memecahkan masalah dengan menggunakan data. Analitik data dapat membentuk proses bisnis, meningkatkan pengambilan keputusan, dan mendorong pertumbuhan bisnis.
Mengapa analitik data penting?
Analitik data membantu perusahaan untuk mendapatkan lebih banyak visibilitas dan pemahaman secara mendalam pada proses serta layanan mereka. Analitik data ini memberi perusahaan wawasan mendetail tentang pengalaman pelanggan dan permasalahan pelanggan. Dengan menggeser paradigma di luar data untuk menghubungkan wawasan dengan tindakan, perusahaan dapat menciptakan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi, membangun produk digital terkait, mengoptimalkan operasi, dan meningkatkan produktivitas karyawan.
Apa itu analitik big data?
Big data menjelaskan beragam set data dalam jumlah besar—terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur—yang terus dihasilkan pada kecepatan yang tinggi dan volume yang besar. Big data biasanya diukur dalam bentuk terabita atau petabita. Satu petabita setara dengan 1.000.000 gigabita. Sebagai bayangan, anggap saja satu film HD memuat sekitar 4 gigabita data. Satu petabita setara dengan 250.000 film. Set data yang besar mengukur mulai dari ratusan hingga ribuan bahkan jutaan petabita.
Analitik big data merupakan proses pencarian pola, tren, dan hubungan dalam set data yang masif. Analitik kompleks ini memerlukan alat dan teknologi khusus, daya komputasi, dan penyimpanan data yang mendukung skala tersebut.
Bagaimana cara kerja analitik big data?
Analitik big data mengikuti lima langkah berikut untuk menganalisis set data dalam jumlah besar:
- Pengumpulan data
- Penyimpanan data
- Pemrosesan data
- Pembersihan data
- Analisis data
Pengumpulan data
Pengumpulan data mencakup pengidentifikasian sumber daya data dan pengumpulan data dari sumber daya tersebut. Pengumpulan data mengikuti proses ETL atau ELT.
ETL – Extract Transform Load (Ekstraksi, Ubah, Muat)
Di ETL, pertama-tama data yang dihasilkan akan diubah menjadi format standar lalu dimuat ke dalam penyimpanan.
ELT – Extract Load Transform (Ekstraksi, Muat, Ubah)
Di ELT, pertama-tama data dimuat ke dalam penyimpanan lalu diubah ke dalam format yang dibutuhkan.
Penyimpanan data
Berdasarkan kompleksitas data, data dapat dipindahkan ke penyimpanan seperti gudang data cloud atau danau data. Alat kecerdasan bisnis dapat mengaksesnya saat diperlukan.
Perbandingan danau data dengan gudang data
Gudang data adalah basis data yang dioptimalkan untuk menganalisis data relasional yang berasal dari sistem transaksi dan aplikasi bisnis. Struktur dan skema data ditentukan sebelumnya untuk mengoptimalkan pencarian dan pelaporan yang cepat. Data dibersihkan, diperkaya, dan diubah sehingga dapat berfungsi sebagai “sumber kebenaran tunggal” yang dapat dipercaya oleh pengguna. Contoh data mencakup profil pelanggan dan informasi produk.
Danau data berbeda karena dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur tanpa pemrosesan lebih lanjut. Struktur data atau skema tidak ditentukan saat data diambil; hal ini berarti bahwa Anda dapat menyimpan semua data tanpa desain yang cermat, yang biasanya berguna saat penggunaan di masa mendatang tidak diketahui. Contoh data mencakup konten media sosial, data perangkat IoT, dan data non-relasional dari aplikasi seluler.
Biasanya organisasi membutuhkan danau data dan gudang data untuk analitik data. AWS Lake Formation dan Amazon Redshift dapat menangani kebutuhan data Anda.
Pemrosesan data
Saat data sudah ada, data harus dikonversikan dan diatur untuk mendapatkan hasil yang akurat dari kueri analitik. Opsi pemrosesan data yang berbeda tersedia untuk melakukan ini. Pilihan pendekatan bergantung pada sumber daya komputasi dan analitik yang tersedia untuk pemrosesan data.
Pemrosesan terpusat
Semua pemrosesan terjadi di server pusat khusus yang meng-hosting semua data.
Pemrosesan terdistribusi
Data didistribusikan dan disimpan di server yang berbeda.
Pemrosesan batch
Potongan-potongan data diakumulasikan dari waktu ke waktu dan diproses dalam beberapa batch.
Pemrosesan waktu nyata
Data diproses secara terus-menerus, dengan tugas komputasi yang diselesaikan dalam beberapa detik.
Pembersihan data
Pembersihan data termasuk membersihkan setiap kesalahan seperti duplikasi, inkonsistensi, redudansi, atau format yang salah. Pembersihan data juga digunakan untuk memfilter data yang tidak diinginkan untuk analitik.
Analisis data
Inilah langkah saat data mentah dikonversikan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Berikut ini adalah empat jenis analitik data:
1. Analitik deskriptif
Ilmuwan data menganalisis data untuk mengetahui peristiwa yang telah atau sedang terjadi di lingkungan data. Analitik ini dicirikan dengan visualisasi data seperti diagram lingkaran, diagram batang, diagram garis, tabel, atau narasi yang dihasilkan.
2. Analitik diagnostik
Analitik diagnostik merupakan pemeriksaan data yang mendalam atau terperinci untuk memahami alasan terjadinya suatu hal. Analitik ini dicirikan dengan teknik seperti penelusuran, penemuan data, penambangan data, dan korelasi. Di setiap teknik ini, beberapa operasi dan transformasi data digunakan untuk menganalisis data mentah.
3. Analisis prediktif
Analitik prediktif menggunakan data historis untuk membuat prakiraan tren masa depan yang akurat. Analitik ini dicirikan dengan teknik seperti machine learning, prakiraan, pencocokan pola, dan pemodelan prediktif. Di setiap teknik ini, komputer dilatih untuk merekayasa balik hubungan kausalitas dalam data.
4. Analitik preskriptif
Analitik preskriptif membawa data prediktif ke level berikutnya. Bukan hanya memprediksi kemungkinan yang akan terjadi, analisis ini juga menyarankan respons optimal untuk hasil tersebut. Analitik ini dapat menganalisis potensi implikasi berbagai pilihan dan merekomendasikan tindakan terbaik. Analitik ini menggunakan analisis grafik, simulasi, pemrosesan peristiwa kompleks, jaringan neural, dan mesin rekomendasi.
Apa saja macam-macam teknik analitik data?
Pemrosesan bahasa alami
Penambangan teks
Analisis data sensor
Analisis pencilan
Apakah analitik data dapat diotomatiskan?
Ya, analis data dapat mengotomatiskan dan mengoptimalkan proses. Analitik data terotomatisasi merupakan praktik penggunaan sistem komputer untuk menjalankan tugas analitik dengan sedikit atau bahkan tanpa intervensi manusia. Kompleksitas mekanisme ini bervariasi; mulai dari skrip atau baris kode sederhana hingga alat analitik data yang melakukan pemodelan data, penemuan fitur, dan analisis statistik.
Misalnya, perusahaan keamanan siber mungkin menggunakan otomatisasi untuk mengumpulkan data dari sebagian besar aktivitas web, melakukan analisis lebih lanjut, lalu menggunakan visualisasi data untuk menampilkan hasil dan mendukung keputusan bisnis.
Apakah analitik data dapat dialihdayakan?
Ya, perusahaan dapat mendatangkan bantuan dari luar untuk menganalisis data. Mengalihdayakan analisis data memungkinkan tim manajemen dan eksekutif untuk fokus pada operasi inti bisnis lainnya. Tim analitik bisnis khusus merupakan ahli di bidangnya; mereka mengetahui teknik analitik data terbaru dan merupakan ahli dalam manajemen data. Hal ini berarti bahwa mereka dapat melakukan analisis data secara lebih efisien, mengidentifikasi pola, dan sukses dalam memprediksi tren masa depan. Namun, transfer pengetahuan dan kerahasiaan data dapat menghadirkan tantangan bisnis dalam pengalihdayaan.
Analitik data meningkatkan wawasan pelanggan
Analitik data dapat dilakukan pada set data dari berbagai sumber data pelanggan seperti berikut:
• Survei pelanggan pihak ketiga
• Log pembelian pelanggan
• Aktivitas media sosial
• Cookie komputer
• Statistik situs web atau aplikasi
Analitik dapat mengungkap informasi tersembunyi seperti preferensi pelanggan, halaman populer di situs web, lama waktu yang dihabiskan pelanggan untuk menjelajah, umpan balik pelanggan, dan interaksi dengan formulir situs web. Hal ini memungkinkan bisnis untuk merespons kebutuhan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara efisien.
Studi kasus: Cara Nextdoor menggunakan analitik data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan
Nextdoor adalah hub lingkungan untuk koneksi tepercaya dan pertukaran informasi, barang, dan layanan yang bermanfaat. Menggunakan kekuatan komunitas lokal, Nextdoor membantu orang-orang menjalani kehidupan yang lebih bahagia dan bermakna. Nextdoor menggunakan solusi analitik Amazon untuk mengukur keterlibatan pelanggan dan efektivitas rekomendasi mereka. Analitik data memungkinkan mereka membantu pelanggan membangun koneksi yang lebih baik dan melihat konten yang lebih relevan dalam waktu nyata.
Analitik data menginformasikan kampanye pemasaran yang efektif
Analitik data mengeleminasi dugaan mulai dari pemasaran, pengembangan produk, pembuatan konten, dan layanan pelanggan. Analitik data memungkinkan perusahaan untuk meluncurkan konten yang ditargetkan dan menyesuaikannya dengan menganalisis data dalam waktu nyata. Analitik data juga memberikan wawasan yang berharga tentang kinerja kampanye pemasaran. Penargetan, pesan, dan materi kreatif dapat disesuaikan berdasarkan analisis waktu nyata. Analitik dapat mengoptimalkan pemasaran untuk meningkatkan konversi dan mengurangi sampah iklan.
Studi kasus: Cara Zynga menggunakan analitik data untuk meningkatkan kampanye pemasaran
Zynga merupakan salah satu perusahaan game seluler yang paling sukses di dunia, dengan game-nya yang populer termasuk Words With Friends, Zynga Poker, dan FarmVille. Game ini telah diinstal oleh lebih dari satu miliar pemain di seluruh dunia. Pendapatan Zynga berasal dari pembelian dalam aplikasi, sehingga mereka menganalisis tindakan pemain dalam game secara waktu nyata dengan menggunakan Amazon Kinesis Data Analytics untuk merencanakan kampanye pemasaran yang lebih efektif dalam game.
Analitik data meningkatkan efisiensi operasional
Analitik data dapat membantu perusahaan dalam menyederhanakan proses, mengurangi kerugian, dan meningkatkan pendapatan mereka. Jadwal pemeliharaan prediktif, daftar nama yang dioptimalkan, dan manajemen rantai pasokan yang efisien dapat meningkatkan performa bisnis secara eksponensial.
Studi kasus: Cara BT Group menggunakan analitik data untuk menyederhanakan operasi
BT Group merupakan telekomunikasi dan jaringan terkemuka di Inggris Raya yang melayani pelanggan di 180 negara. Tim dukungan jaringan BT Group menggunakan Amazon Kinesis Data Analytics untuk mendapatkan tampilan panggilan waktu nyata yang dilakukan di seluruh Inggris Raya pada jaringan mereka. Perekayasa dukungan jaringan dan analis kesalahan menggunakan sistem untuk menemukan, bereaksi, dan menyelesaikan masalah dalam jaringan dengan sukses.
Studi kasus: Cara Flutter menggunakan analitik data untuk mempercepat operasi gaming
Flutter Entertainment merupakan salah satu penyedia olahraga dan gaming online terbesar di dunia. Misi mereka adalah memberikan hiburan bagi lebih dari 14 juta pelanggan dengan cara yang aman, bertanggung jawab, dan berkelanjutan. Selama beberapa tahun terakhir, Flutter telah memperoleh semakin banyak data dari sebagian besar sistem sumber. Kombinasi volume dan latensi menciptakan tantangan yang berkelanjutan. Amazon Redshift membantu Flutter menskalakan kebutuhan yang semakin meningkat tetapi tetap konsisten dengan pengalaman pengguna akhir.
Analitik data menginformasikan pengembangan produk
Organisasi menggunakan analitik data untuk mengidentifikasi dan memprioritaskan fitur baru untuk pengembangan produk. Analitik data dapat menganalisis persyaratan pelanggan, menghadirkan lebih banyak fitur dalam waktu yang lebih singkat, dan meluncurkan produk baru dengan lebih cepat.
Studi kasus: Cara GE menggunakan analitik data untuk mempercepat pengiriman produk
GE Digital merupakan anak perusahaan General Electric. GE Digital memiliki banyak produk dan layanan perangkat lunak di berbagai vertikal. Salah satu produknya bernama Proficy Manufacturing Data Cloud. Amazon Redshift memberdayakan mereka untuk meningkatkan transformasi data dan latensi data secara luar biasa sehingga mereka dapat memberikan lebih banyak fitur kepada pelanggan mereka.
Analitik data mendukung penskalaan operasi data
Analitik data memperkenalkan otomatisasi di beberapa tugas data seperti migrasi, persiapan, pelaporan, dan integrasi. Analitik data menghilangkan inefisiensi manual dan mengurangi waktu serta jam kerja yang diperlukan untuk menyelesaikan operasi data. Hal ini mendukung penskalaan dan memungkinkan Anda mengembangkan ide baru dengan cepat.
Studi kasus: Cara FactSet menggunakan analitik data untuk menyederhanakan proses integrasi klien
Misi FactSet adalah menjadi platform terbuka yang terkemuka, baik untuk konten maupun analitik. Memindahkan data melibatkan proses yang besar, sejumlah anggota tim yang berbeda dari pihak klien, dan sejumlah individu dari pihak FactSet. Setiap kali terdapat masalah, sulit untuk dapat mengetahui bagian proses yang menjadi lokasi masalah perpindahan data. Amazon Redshift membantu menyederhanakan proses dan memberdayakan klien FactSet agar dapat meskalakan dengan lebih cepat dan menghasilkan lebih banyak data untuk memenuhi kebutuhan mereka.
Bagaimana analitik data digunakan dalam bisnis?
Bisnis menangkap statistik, data kuantitatif, dan informasi dari berbagai saluran internal dan pelanggan. Tetapi, menemukan wawasan utama membutuhkan analisis yang cermat dari jumlah data yang sangat banyak. Ini bukan hal yang mudah. Simak beberapa contoh cara analitik data dan ilmu data dapat menambah nilai bagi bisnis.
Analitik data meningkatkan wawasan pelanggan
Analitik data dapat dilakukan pada set data dari berbagai sumber data pelanggan seperti berikut:
- Survei pelanggan pihak ketiga
- Log pembelian pelanggan
- Aktivitas media sosial
- Cookie komputer
- Statistik situs web atau aplikasi
Analitik dapat mengungkap informasi tersembunyi seperti preferensi pelanggan, halaman populer di situs web, lama waktu yang dihabiskan pelanggan untuk menjelajah, umpan balik pelanggan, dan interaksi dengan formulir situs web. Hal ini memungkinkan bisnis untuk merespons kebutuhan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara efisien.
Studi kasus: Cara Nextdoor menggunakan analitik data untuk meningkatkan pengalaman pelanggan
Nextdoor adalah hub lingkungan untuk koneksi tepercaya dan pertukaran informasi, barang, dan layanan yang bermanfaat. Menggunakan kekuatan komunitas lokal, Nextdoor membantu orang-orang menjalani kehidupan yang lebih bahagia dan bermakna. Nextdoor menggunakan solusi analitik Amazon untuk mengukur keterlibatan pelanggan dan efektivitas rekomendasi mereka. Analitik data memungkinkan mereka membantu pelanggan membangun koneksi yang lebih baik dan melihat konten yang lebih relevan dalam waktu nyata.
Analitik data menginformasikan kampanye pemasaran yang efektif
Analitik data mengeleminasi dugaan mulai dari pemasaran, pengembangan produk, pembuatan konten, dan layanan pelanggan. Analitik data memungkinkan perusahaan untuk meluncurkan konten yang ditargetkan dan menyesuaikannya dengan menganalisis data dalam waktu nyata. Analitik data juga memberikan wawasan yang berharga tentang kinerja kampanye pemasaran. Penargetan, pesan, dan materi kreatif dapat disesuaikan berdasarkan analisis waktu nyata. Analitik dapat mengoptimalkan pemasaran untuk meningkatkan konversi dan mengurangi sampah iklan.
Studi kasus: Cara Zynga menggunakan analitik data untuk meningkatkan kampanye pemasaran
Zynga merupakan salah satu perusahaan game seluler yang paling sukses di dunia, dengan game-nya yang populer termasuk Words With Friends, Zynga Poker, dan FarmVille. Game ini telah diinstal oleh lebih dari satu miliar pemain di seluruh dunia. Pendapatan Zynga berasal dari pembelian dalam aplikasi, sehingga mereka menganalisis tindakan pemain dalam game secara waktu nyata dengan menggunakan Amazon Kinesis Data Analytics untuk merencanakan kampanye pemasaran yang lebih efektif dalam game.
Analitik data meningkatkan efisiensi operasional
Analitik data dapat membantu perusahaan dalam menyederhanakan proses, mengurangi kerugian, dan meningkatkan pendapatan mereka. Jadwal pemeliharaan prediktif, daftar nama yang dioptimalkan, dan manajemen rantai pasokan yang efisien dapat meningkatkan performa bisnis secara eksponensial.
Studi kasus: Cara BT Group menggunakan analitik data untuk menyederhanakan operasi
BT Group merupakan telekomunikasi dan jaringan terkemuka di Inggris Raya yang melayani pelanggan di 180 negara. Tim dukungan jaringan BT Group menggunakan Amazon Kinesis Data Analytics untuk mendapatkan tampilan panggilan waktu nyata yang dilakukan di seluruh Inggris Raya pada jaringan mereka. Perekayasa dukungan jaringan dan analis kesalahan menggunakan sistem untuk menemukan, bereaksi, dan menyelesaikan masalah dalam jaringan dengan sukses.
Studi kasus: Cara Flutter menggunakan analitik data untuk mempercepat operasi gaming
Flutter Entertainment merupakan salah satu penyedia olahraga dan game online terbesar di dunia. Misi mereka adalah memberikan hiburan bagi lebih dari 14 juta pelanggan dengan cara yang aman, bertanggung jawab, dan berkelanjutan. Selama beberapa tahun terakhir, Flutter telah memperoleh semakin banyak data dari sebagian besar sistem sumber. Kombinasi volume dan latensi menciptakan tantangan yang berkelanjutan. Amazon Redshift membantu Flutter menskalakan kebutuhan yang semakin meningkat tetapi tetap konsisten dengan pengalaman pengguna akhir.
Analitik data menginformasikan pengembangan produk
Organisasi menggunakan analitik data untuk mengidentifikasi dan memprioritaskan fitur baru untuk pengembangan produk. Analitik data dapat menganalisis persyaratan pelanggan, menghadirkan lebih banyak fitur dalam waktu yang lebih singkat, dan meluncurkan produk baru dengan lebih cepat.
Studi kasus: Cara GE menggunakan analitik data untuk mempercepat pengiriman produk
GE Digital merupakan anak perusahaan General Electric. GE Digital memiliki banyak produk dan layanan perangkat lunak di berbagai vertikal. Salah satu produknya bernama Proficy Manufacturing Data Cloud.
Amazon Redshift memberdayakan mereka untuk meningkatkan transformasi data dan latensi data secara luar biasa sehingga mereka dapat memberikan lebih banyak fitur kepada pelanggan mereka.
Analitik data mendukung penskalaan operasi data
Analitik data memperkenalkan otomatisasi di beberapa tugas data seperti migrasi, persiapan, pelaporan, dan integrasi. Analitik data menghilangkan inefisiensi manual dan mengurangi waktu serta jam kerja yang diperlukan untuk menyelesaikan operasi data. Hal ini mendukung penskalaan dan memungkinkan Anda mengembangkan ide baru dengan cepat.
Studi kasus: Cara FactSet menggunakan analitik data untuk menyederhanakan proses integrasi klien
Misi FactSet adalah menjadi platform terbuka yang terkemuka, baik untuk konten maupun analitik. Memindahkan data melibatkan proses yang besar, sejumlah anggota tim yang berbeda dari pihak klien, dan sejumlah individu dari pihak FactSet. Setiap kali terdapat masalah, sulit untuk dapat mengetahui bagian proses yang menjadi lokasi masalah perpindahan data. Amazon Redshift membantu menyederhanakan proses dan memberdayakan klien FactSet agar dapat meskalakan dengan lebih cepat dan menghasilkan lebih banyak data untuk memenuhi kebutuhan mereka.
Bagaimana cara AWS membantu analitik data?
AWS menawarkan layanan analitik data yang komprehensif, aman, dapat diskalakan, dan hemat biaya. Layanan analitik AWS sesuai untuk semua kebutuhan analitik data dan memungkinkan organisasi dari semua ukuran dan industri untuk menemukan kembali bisnis mereka dengan data. AWS menawarkan layanan yang dibuat secara khusus untuk memberikan performa harga terbaik: perpindahan data, penyimpanan data, analitik big data, machine learning, dan apa pun di antaranya.
- Amazon Kinesis Data Analytics adalah cara sederhana untuk mengubah dan menganalisis data streaming dalam waktu nyata menggunakan Apache Flink. Amazon Kinesis Data Analytics tersebut menyediakan fungsi bawaan untuk memfilter, menggabungkan. dan mengubah data streaming untuk analitik tingkat lanjut.
- Amazon Redshift memungkinkan Anda mengueri dan menggabungkan data terstruktur dan semi-terstruktur berukuran eksabita di seluruh gudang data, basis data operasional, dan danau data Anda.
- Amazon QuickSight adalah layanan kecerdasan bisnis (BI) yang dapat diskalakan, nirserver, dapat disematkan, didukung oleh machine learning yang dibangun untuk cloud. Dengan menggunakan QuickSight, Anda dapat dengan mudah membuat dan menerbitkan dasbor BI interaktif yang mencakup wawasan yang didukung oleh machine learning.
- Amazon OpenSearch Service memudahkan kita untuk melakukan analitik log interaktif, pemantauan aplikasi dalam waktu nyata, pencarian situs web, dan masih banyak lagi.
.6a95d29715fe6c2c4d419899eef6b002c2ee3a64.png)
Anda dapat memulai perjalanan transformasi digital bersama kami dengan menggunakan layanan berikut:
- AWS Data Lab – Interaksi perekayasaan bersama antara pelanggan dan sumber daya teknis AWS untuk mempercepat inisiatif data dan analitik.
- Program AWS D2E – Kemitraan dengan AWS untuk memindahkan lebih cepat, dengan presisi yang lebih baik, dan lingkup yang jauh lebih ambisius.
Daftar akun secara gratis, atau hubungi kami untuk mempelajari selengkapnya.
