8 Tren Analisis Data Teratas: Mengubah Wawasan Menjadi Tindakan

Menjelang akhir tahun, perusahaan konsultan dan penggemar teknologi terkenal di dunia menutup tahun 2022 dengan mengambil tren analitik data di masa depan. Mengikuti contoh tren data dan analitik Gartner, kami ingin memberi Anda beberapa wawasan analitik data yang dapat ditindaklanjuti. Namun, tidak seperti ulasan lainnya, kami memutuskan untuk fokus pada tren industri analitik data yang tersedia dalam perspektif jangka pendek dan sekarang daripada beberapa janji yang dibuat-buat.

Analitik data menawarkan bisnis peluang untuk mendapatkan wawasan bisnis yang berharga dan menindaklanjutinya dengan kecepatan penuh, menjadikan konsultasi intelijen bisnis sama pentingnya seperti sebelumnya. Teknologi terus berkembang, begitu pula peluang yang tersedia bagi perusahaan yang memanfaatkan data dengan cara baru dan inovatif. Tetap mengikuti tren masa depan terbaru dalam analitik data besar sangat penting untuk memanfaatkan peluang ini secara efektif.

Pada artikel ini, kita akan melihat bagaimana berbagai tren dalam analitik data akan berdampak pada lanskap bisnis secara keseluruhan dan mencari tahu bagaimana organisasi dapat mengikuti tren analitik data untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Tren analitik data yang memberikan nilai bagi perusahaan Anda

Berikut adalah 8 tren analitik data teratas yang akan membentuk bagaimana organisasi bersaing satu sama lain.

1. Memberi lebih banyak pengguna kemungkinan untuk menghasilkan wawasan berbasis data

Sistem data organisasi sering diatur dengan standar top-down, secara efektif mendukung C-suite dan pembuat keputusan utama organisasi dalam hal akses data dan memanfaatkan alat intelijen bisnis.

Namun, memanfaatkan layanan analitik data tidak lagi hanya dimiliki oleh segelintir individu terpilih. Saat organisasi ingin memanfaatkan potensi data mereka, mereka mulai menyadari kebutuhan akan lebih banyak pengguna untuk dapat membuat keputusan berbasis bukti setiap hari.

Mari kita ambil industri manufaktur elektronik sebagai contoh. Sementara rekayasa produk baru sangat bergantung pada ketersediaan dan spesifikasi bahan tertentu, banyak insinyur di perusahaan manufaktur kekurangan sarana untuk mengakses data tersebut dan, terlebih lagi, alat untuk memahaminya. Dengan pendekatan akses data yang lebih demokratis, para insinyur akan menggunakan alat analitik swalayan untuk mengoptimalkan dan mempercepat pengambilan keputusan dengan menganalisis data pasokan dan pengadaan secara cepat.

Memberikan akses ke data ke lebih banyak pengguna hanyalah salah satu bagian dari tren terkini dalam analitik data. Menyajikan wawasan dengan jelas dan ringkas sama pentingnya dengan mendemokratisasi data. Apa yang membuat informasi dapat segera ditindaklanjuti adalah visualisasi data yang menarik dan dapat dipahami. Dengan alat visualisasi data, semua pengguna, terlepas dari latar belakang teknisnya, dapat memahami kumpulan data yang kompleks dan membuat keputusan berbasis data dengan percaya diri.

2. Pengembangan lebih lanjut dari solusi open-source

Alasan proliferasi perangkat lunak sumber terbuka yang tak terhindarkan sebagai tren yang muncul dalam analitik data mungkin tidak segera terlihat dalam arti komersial. Namun, pengadopsiannya yang berkembang terus menguntungkan pengguna dan penyedia serta bidang analitik data secara keseluruhan. Dalam istilah yang sangat sederhana, semakin banyak orang menggunakan solusi analitik data sumber terbuka, semakin berharga alat ini.

Misalnya, dengan menyebarkan akses ke ilmuwan data dalam jumlah tak terbatas, yang memiliki dorongan rasa ingin tahu dan eksplorasi yang sama, R dan Python tetap berada di puncak tren terbaru dalam analitik data. Seperti bahasa universal, open source memupuk inovasi dan kolaborasi serta mengaktifkan kecerdasan kolektif.

Dalam pengertian yang lebih terapan, perangkat lunak BI sumber terbuka akan terus meningkat popularitasnya karena menawarkan cara yang lebih murah untuk membangun solusi analitik yang sangat dapat disesuaikan tanpa mengorbankan kualitas. Alat BI sumber terbuka memungkinkan perusahaan untuk menghindari penguncian vendor dan biaya lisensi, meningkatkan interoperabilitas, dan menjadi efisien dengan data dengan cepat.

3. Menyempurnakan algoritma pengolahan dan analisis data

Meskipun terdengar sepele, tren analitik data terbaru bertujuan untuk membuat model analitik data menjadi lebih presisi. Dengan melalui pelatihan yang ketat dan banyak pembersihan data, model pembelajaran mesin modern dapat mencapai akurasi prediksi yang belum pernah ada sebelumnya.

Namun, ketika menerapkan AI dan analitik data, ada perbedaan penting antara sistem peramalan yang akurat untuk saat ini dan sistem peramalan yang dapat tetap akurat dari waktu ke waktu.

Mengingat ekspektasi pelanggan, tren bisnis, dan kondisi pasar terus berubah, akurasi prediksi model AI yang pernah dilatih pasti akan berkurang seiring waktu. Satu-satunya cara agar model AI tetap berada di puncak lanskap bisnis yang selalu berubah adalah dengan terus belajar dari aliran data baru yang tiada habisnya.

Di tahun-tahun mendatang, kita akan mengalami evolusi sistem AI. Alih-alih mengandalkan manusia untuk beradaptasi dengan keadaan baru, sistem AI yang mandiri akan menyesuaikan metode pembelajaran mereka secara mandiri sesuai dengan perubahan di dunia nyata. Yang penting, AI adaptif juga berperan penting dalam mencapai hiper-personalisasi.

4. Integrasi solusi analitik data yang mulus ke dalam alur kerja

Organisasi lintas industri mengakui nilai analitik tertanam untuk memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan mendorong hasil bisnis yang lebih baik. Solusi analitik tersemat memungkinkan bisnis untuk mengintegrasikan analisis data langsung ke dalam aplikasi yang ada, menciptakan pengalaman pengguna terpadu yang dapat secara dramatis meningkatkan kecepatan, akurasi, dan ketangkasan pengambilan keputusan.

Akses ke analitik data secara langsung di dalam aplikasi memungkinkan pengguna untuk mengandalkan data saat membuat keputusan selanjutnya. Misalnya, dengan analitik tertanam, guru sekolah menengah dapat melihat kekuatan setiap siswa dan seberapa efektif metode pengajaran sebelumnya pada kelompok siswa tertentu untuk menyesuaikan rencana pembelajaran dengan mempertimbangkan kualitas unik siswa. Menggali keseluruhan data ini dalam sistem terpisah tidak nyaman dan memakan banyak waktu, seringkali membuat pengguna enggan menerapkan analitik data.

Dengan memberikan akses langsung ke data pada saat dibutuhkan, pengguna akan membuat keputusan penting lebih cepat, mengurangi kesalahan, dan menjadi lebih terdorong untuk mengandalkan data saat melakukan tugas sehari-hari. Tren pasar analitik data ini sangat berharga untuk organisasi berbasis data yang perlu mengumpulkan data dengan cepat, menganalisisnya dalam konteks, dan membuat keputusan berdasarkan wawasan waktu nyata.

5. Fungsionalitas yang lebih intuitif dari sistem analitik data besar

Karena kemajuan pesat dalam komputasi awan dan volume data yang tumbuh secara eksponensial, menganalisis data besar menjadi lebih penting dan layak secara ekonomi. Data besar sering dianggap sebagai seni yang sangat rumit yang hanya dapat diakses oleh ilmuwan data, dan di tahun-tahun mendatang, hal ini akan berubah.

Tren analitik data besar saat ini bergantung pada pembuatan antarmuka sistem analitik data besar yang lebih intuitif dan mudah digunakan oleh orang yang tidak memiliki latar belakang teknis. Ini akan memangkas waktu antara menganalisis data dan memperoleh wawasan, yang sangat penting dalam lanskap bisnis modern. Saat ini, perusahaan yang menyediakan solusi analitik data besar sedang menata ulang antarmuka mereka untuk memenuhi kebutuhan pengguna yang lebih luas.

Misalnya, di masa lalu, membangun sistem ETL yang kuat di Qlik View mengharuskan pengguna memiliki keterampilan skrip yang solid. Dengan dirilisnya Qlik Sense, membuat sistem ETL menjadi mungkin bagi pengguna dari semua tingkat keahlian berkat antarmuka visual yang intuitif.

6. Kembali ke akar: data kecil dan lebar

Dampak data besar pada lanskap bisnis tidak bisa dilebih-lebihkan. Misalnya, untuk pertukaran keuangan digital, melacak jutaan aliran data pelanggan secara real-time dan memahami polanya merupakan sumber keunggulan kompetitif yang penting. Namun, karena hype train seputar big data kehilangan tenaga, perusahaan mulai menyadari bahwa tidak semua orang perlu menganalisis data dalam skala besar untuk membuat keputusan penting bisnis.

Data besar memungkinkan organisasi untuk memahami tren berjangkauan jauh yang seringkali mencerminkan kecenderungan umum industri masing-masing. Ini sangat banyak dan bervariasi dan membutuhkan setumpuk teknik pemodelan statistik tertentu untuk dianalisis. Data kecil dan lebar, di sisi lain, lebih berguna untuk menarik wawasan dari kumpulan data individu kecil yang berguna untuk memecahkan masalah bisnis yang lebih spesifik dan jangka pendek.

Data kecil biasanya ditemukan dalam organisasi individu dan lebih mudah dipahami dan divisualisasikan oleh manusia. Di tahun-tahun mendatang, kami mengharapkan lebih banyak organisasi untuk fokus pada kumpulan data yang lebih kecil dan kontekstual yang akan membantu mereka membuat keputusan yang tepat.

7. Konsumsi data lebih mudah

Pertumbuhan eksponensial big data juga mendesak perusahaan untuk memikirkan kembali pendekatan mereka terhadap tata kelola data. Metode pengelolaan data tradisional tidak lagi memadai untuk menangani kompleksitas yang diwariskan dalam mendalangi arus aliran data. Menggunakan praktik tata kelola data yang sudah ketinggalan zaman menghasilkan silo data, membahayakan keamanan data, dan memperlambat pengambilan keputusan secara keseluruhan.

Struktur data adalah cara bagi organisasi untuk membuat tampilan data yang komprehensif dan membuatnya lebih mudah diakses, andal, dan aman di seluruh perusahaan. Misalnya, arsitektur struktur data yang dipikirkan dengan baik merampingkan pergerakan data di seluruh organisasi dengan hanya mencari sumber metadata yang diperlukan untuk virtualisasi data. Yang terakhir, di beberapa titik, mungkin berfungsi sebagai pengganti proses ETL yang ekstensif, karena menyediakan akses ke data secara real time tanpa harus memindahkan atau menggandakannya.

Struktur data menghubungkan berbagai jenis sumber data terdistribusi dan memungkinkan untuk membuat satu antarmuka terpadu yang melaluinya semua data yang relevan dapat diakses. Ini memberi pengguna visibilitas lengkap ke seluruh tumpukan data mereka, menyederhanakan proses penggabungan dan penggabungan wawasan berharga.

8. Pemrosesan data dengan kecepatan dan volume yang lebih besar

Komputasi tepi telah muncul sebagai tren analitik data yang signifikan, menawarkan peningkatan kelincahan dan fleksibilitas organisasi. Dengan mendorong daya pemrosesan dan komputasi lebih dekat ke titik akuisisi data, edge computing memungkinkan analisis data lebih cepat dan mengurangi latensi sekaligus meningkatkan skalabilitas.

Komputasi tepi sangat berguna saat berhadapan dengan aplikasi IoT real-time; di mana analitik dilakukan di perangkat itu sendiri, bukan di server jarak jauh. Dengan demikian, edge computing memungkinkan organisasi untuk mengurangi biaya bandwidth dan meningkatkan keamanan untuk proses analisis data mereka.

Selain itu, edge computing memudahkan organisasi untuk membuat aplikasi terdistribusi di beberapa perangkat atau platform dengan merutekan pemrosesan data dan analitik ke edge node. Ke depan, kami berharap untuk melihat peningkatan fokus pada analitik dan pemrosesan berbasis tepi karena semakin banyak organisasi yang ingin memanfaatkan teknologi ini.

Bagaimana memanfaatkan tren masa depan dalam analitik data besar untuk kebutuhan Anda saat ini?

Karena analitik data menjadi semakin canggih, memahami dan mengikuti tren analitik data saat ini sangat penting untuk membuka manfaatnya bagi bisnis. Namun, bertindak berdasarkan tren ini membutuhkan keahlian teknis yang luas, perencanaan strategis, dan pemahaman mendalam tentang seluk-beluk pengelolaan data.

Di *instinctools, kami berdedikasi untuk membantu pelanggan memastikan masa depan bisnis mereka dengan memanfaatkan kekuatan analitik data dengan cara baru dan inovatif. Konsultan kami dapat membantu Anda memulai dengan sumber daya, wawasan, dan strategi tentang cara merancang arsitektur analitik yang tangguh.

Rangkullah tren dalam analitik data untuk berinovasi lebih cepat dan menangani perubahan secara efisien

Merangkul perubahan dalam analitik data menawarkan peluang baru bagi perusahaan untuk tetap kompetitif di tengah lanskap bisnis yang semakin bergejolak. Jika kita melihat gambaran yang lebih besar, vektor umum tren masa depan analitik data berkisar pada pemotongan waktu yang diperlukan untuk mengubah wawasan menjadi tindakan. Menghasilkan wawasan berbasis data sekarang dapat diakses oleh semua orang. Untuk menjadi yang terdepan dalam persaingan, sangat penting untuk membuat wawasan segera dapat ditindaklanjuti untuk pengguna yang tepat pada waktu yang tepat.

Artikel ini awalnya diterbitkan di sini.