Perkembangan data telah membuat setiap bisnis menjadi data-sentris. Efeknya adalah, semua bisnis memerlukan analitik dan kebutuhan akan analis lebih besar dibanding sebelumnya. Tantangannya adalah bagaimana memanfaatkan sumber daya analis yang terbatas namun bisa menciptakan hasil yang maksimal dalam pekerjaan. Jawabannya adalah self-service analitik, yang khusus diciptakan agar semua orang bisa menggunakan analitik tool dan menjadi analis. Hal ini mungkin karena BI analitik tool tradisional tidak mendukung self-service.
Kemunculan self-service analitik
Self-service analitik dapat didefinisikan sebagai bentuk simple dari business intelligence (BI), di mana pelaku bisnis diberdayakan untuk mengakses data yang relevan, melakukan query dan menciptakan laporan dengan bantuan self-service analitik tool yang mudah digunakan. Seluruh proses self-service disederhanakan atau diperkecil untuk kegunaan yang lebih baik.
Tujuan dari self-service analitik adalah untuk memungkinkan business users melakukan tugas harian analitik mereka sendiri dan tidak melibatkan tim IT (yang memiliki kompetensi dan latar belakang IT dan data science) dalam proses analisis data. Firma di Amerika Serikat, Gartner, memprediksi, di tahun 2017, mayoritas business user akan dapat mengakses self-service analitik tool.
Bagaimana mengorganisir data dalam jumlah besar?
Di zaman bisnis modern, perusahaan perlu lebih tangkas dalam hal sumber data baru dan persyaratan bisnis. Self-service analitik adalah langkah menuju tujuan tersebut. Kemudian, tantangannya adalah bagaimana mengatur data yang begitu besar sementara para karyawan melakukan self-service analitik.
Di bawah ini adalah beberapa hal yang dapat dilakukan untuk mengorganisir kekacauan data, dikutip dari TechAlpine :
- Mengupgrade platform self-service BI
- Memperluas penyesuaian BI tool modern di setiap unit bisnis
- Mengimplementasikan pemimpinan yang ketat untuk memastikan kualitas dan konsistensi data
- Menetapkan peran dan tanggung jawab yang jelas di dalam perusahaan
Self-service analitik tool diperuntukan agar dengan bantuan teknologi dan BI, business user (yang tidak memiliki latar belakang data science) dapat melakukan tugas-tugas analitik. Tren user yang tidak memiliki latar belakang IT ini diprediksi akan terus bertambah hingga lima kali lipat pada 2017. Dengan self-service analitik, semua karyawan dengan berbagai latar belakang dapat mengolah data dengan mudah.
Keuntungan self-service analytics
Big data dan analitik kini merupakan bagian penting dari setiap perusahaan dan bisnisnya. Teknologi ini menyebar begitu pesat hingga perusahaan kesulitan untuk mengoperasikannya dengan data scientist murni yang dimiliki perusahaan dalam jumlah yang terbatas. Di sinilah self-service analitik sangat berguna, self-service analitik dapat dioperasikan oleh individu dengan latar belakang apapun, tidak harus memiliki kompetensi IT.
Di bawah ini merupakan beberapa keuntungan menggunakan self-service analitik.
- Memberdayakan business user: Pada era ledakan data seperti ini, jika tugas analitik diemban oleh individu yang terbatas, maka perusahaan tidak akan bisa memaksimalkan potensi analitik. Self-service analitik membuat business user untuk dapat melakukan tugasnya sendiri.
- Tim data science dapat fokus pada tugas analitik inti: Dengan menggunakan self-service analitik, business user dapat melakukan tugas-tugas yang tidak begitu sulit seperti eksplorasi data, verifikasi, visualisasi, dan membuat laporan. Dampaknya, tim data science inti dapat berkonsentrasi pada tugas yang lebih penting dan kompleks. Hal ini membuat perusahaan beroperasi secara lebih efisien.
- Bekerja sama untuk produktivitas yang lebih baik: Pengguna self-service analitik dan tim data science dapat bekerja bersama untuk hasil terbaik. Self-service memudahkan business user dalam melakukan tugasnya, dan tim data science bisa menerima masukkan dari tim self-service analitik untuk tugas dan analitik yang lebih rumit. Ini berarti lebih banyak sumber daya yang dapat dimaksimalkan untuk mencapai tujuan yang sama.
Bagaimana di masa depan?
Industri big data akan bertumbuh hari demi hari dan itu berarti analitik akan dibutuhkan dunia bisnis. Masa yang akan datang adalah semua tentang big data dan analitik dalam bentuk yang berbeda-beda. Perusahaan-perusahaan big data analitik semakin banyak, namun hanya beberapa yang mengaplikasikan fitur self-service secara maksimal. Contohnya adalah Paques Smart Data Lake. Paques memiliki segala fitur self-service yang memaksimalkan efektivitas dan efisiensi perusahaan, dengan parallel pipeline processing, Paques membawa efisiensi self-service analitik ke tingkatan selanjutnya. Perusahaan tidak perlu lagi menunggu satu proses pengolahan data selesai untuk memulai proses selanjutnya, namun proses pengolahan itu dapat dilakukan secara bersamaan dengan membagi beban kerja. Perusahaan juga tidak perlu menyediakan banyak sumber daya analis karena dengan self-service analitik, semua orang dengan berbagai latar belakang bisa menjadi analis. Sekarang adalah waktu yang tepat, ketika perusahaan gencar mengadaptasi self-service analitik kepada business user untuk mengerjakan tugas analitik sederhana dan memaksimalkan tim data science yang lebih berkompeten dalam bidang analitik pada bidang yang spesifik. Sehingga perusahaan, IT dan tim data science dapat berkolaborasi untuk mencapai tujuan perusahaan.
