BLOG

Memanfaatkan Data Lake untuk On-the-Go Analytics

Dengan meningkatnya volume data untuk dikelola dan dianalisis, perusahaan mencari berbagai infrastruktur untuk melakukan analisis data. Business Intelligence dan analitik semakin populer sebagai sarana untuk mendorong transformasi bisnis melalui big data.

Saat ini, data bisa bersumber dari manapun, mulai dari perangkat IoT hingga clickstream, data lake memudahkan analitik untuk dijalankan pada data-data tersebut, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan kecakapan analitis. Sederhananya, data lake adalah repositori yang menyimpan sejumlah besar data tidak terstruktur dan mentah. Data lake bersifat lebih kaya daripada data warehouse, yang hanya menampung data terstruktur.

Kekuatan Data Lake

Kekuatan data lake terletak pada kemampuannya menggabungkan data dari berbagai sumber untuk memudahkan analisis. Manfaat data lake – yang sebelumnya hanya tersedia untuk perusahaan paling kaya sumber daya seperti Google, Yahoo, dan Facebook – kini semakin dapat diakses. Data dapat disimpan apa adanya, tanpa perlu dibuat menjadi terstruktur. Data lake dapat digunakan untuk menjalankan serangkaian analitik – dari dasbor dan visualisasi hingga pemrosesan big data, analitik real-time, dan pembelajaran mesin – untuk memandu keputusan bisnis. Data lake memungkinkan penyimpanan data relasional – database operasional dan real-time, serta data dari lini aplikasi bisnis – dan data non-relasional – aplikasi seluler, perangkat IoT, dan media sosial.

Bisnis menghasilkan dan mengonsumsi data dalam jumlah besar, yang berasal dan menghilang dari berbagai sumber. Tanpa penggunaan alat yang tepat, sulit bagi karyawan untuk mendapatkan insight yang tepat. Untuk mendukung produktivitas dan kinerja yang lebih baik, data dari berbagai sumber harus dikonsolidasikan dan disederhanakan. Mengekstrak data yang relevan untuk analisis membutuhkan kumpulan data yang kaya. Sebagai contoh, tujuan bisnis bank berarti mencakup meningkatkan pengalaman pelanggan, menjual lebih banyak produk, meluncurkan layanan baru, dll. Untuk mencapai tujuan tersebut, bank tidak hanya menggabungkan data mengenai pelanggan seperti frekuensi penggunaan kartu debit dan kredit di berbagai toko, tetapi hal-hal seperti pertanyaan call center, transaksi yang dilakukan di bank, dan data-data yang kelihatannya tidak terkait, juga dikumpulkan untuk melakukan korelasi. Dengan cara ini, data lake mempercepat analisis data karena data tersebut memanfaatkan data dalam jumlah besar secara konsisten.

Menggunakan data lake untuk analitik on the go

Sistem data warehousing tradisional, yang menangani data terstruktur tidaklah kompeten untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang terus berkembang. Menangani sejumlah besar data tidak terstruktur yang dihasilkan organisasi tidak lagi cukup. Bisnis saat ini membutuhkan analitik on-the-go, yang tidak mungkin dilakukan dengan data warehouse. Menemukan korelasi antara kumpulan data yang berbeda secara real-time menjadi tidak mungkin ketika data berada di sistem yang sama sekali berbeda. Data lake, yang dirancang untuk big data, dan analitik real-time, menjawab tantangan ini secara efektif.

Data lake dapat digunakan untuk menawarkan wawasan bisnis secara real-time dengan visual yang kaya di seluruh perangkat, membantu pengguna tetap mendapat informasi, melihat tren dengan cepat, dan membuat keputusan yang lebih baik. Peningkatan kecepatan dan aksesibilitas yang hadir dengan analitik on-the-go meningkatkan kelincahan dan membantu pengguna merespons peristiwa real-time dengan cepat. Oleh karena itu, data lake cocok untuk memanfaatkan data dalam jumlah besar dengan algoritma yang mendorong analitik real-time. Dengan menggunakan data lake, informasi dapat diakses dengan mudah melalui berbagai platform. Dengan pengukur, dasbor, dan indikator kinerja utama yang tersedia di ponsel cerdas dan tablet, data lake dapat dimanfaatkan secara efektif untuk mengekstrak analitik saat dalam perjalanan.

Data lake dapat dimanfaatkan untuk menggabungkan data pelanggan dari alat CRM dengan analitik media sosial untuk memahami perilaku dan pola pelanggan. Berbagai platform dapat digunakan untuk analitik on-the-go untuk mengungkap insight baru dari kombinasi data yang unik. Selain itu, alat visualisasi dapat dibuat untuk menampilkan data pada smartphone dan tablet, memungkinkan karyawan untuk menerapkan informasi yang tepat pada waktu yang tepat pula. Pada akhirnya, analitik real-time memungkinkan organisasi membuat keputusan yang lebih cerdas berdasarkan data dengan pandangan menyeluruh dari sisi pelanggan dan bisnis.