Apa itu analisis layanan mandiri?

Pemimpin dan pengguna bisnis di garis depan dapat menggunakan sumber data internal utama secara real time untuk membuat prediksi yang lebih akurat, mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti, merampingkan alur kerja, dan memberikan layanan pelanggan yang lebih baik.

Alat BI layanan mandiri adalah aspek kunci dari strategi data yang efektif. Dengan data yang dapat diandalkan, para pengambil keputusan dapat meningkatkan perkiraan, menetapkan indikator kinerja utama (KPI) yang akurat, dan membuat keputusan penting berbasis data. Dengan platform analisis layanan mandiri yang efisien, organisasi dapat meningkatkan efisiensi dan memperkuat literasi data di semua tingkat.

Platform analisis layanan mandiri didukung oleh pipeline data yang dibangun serta dikelola oleh tim TI dan insinyur data. Pipeline data ini memasukkan data organisasi ke dalam alat analisis layanan mandiri yang dapat digunakan oleh pengguna bisnis untuk mengakses data.

Tim data di balik analisis layanan mandiri organisasi menerapkan metrik tata kelola data dan observabilitas data yang ketat untuk memelihara keamanan dan kualitas data.

• Pipeline data mengumpulkan, menyimpan, dan mengangkut data organisasi di seluruh perusahaan. Pipeline ini dibangun dan dipelihara oleh tim insinyur data.

• Platform analisis layanan mandiri menerima data dari pipeline data dan menyampaikannya kepada pengguna akhir.

Pipeline data adalah jaringan yang menyimpan dan memindahkan data dalam organisasi. Jaringan ini berisi 3 fase kunci manajemen dan pemrosesan data:

• Integrasi data: Data ditransfer dari berbagai silo dan sumber data, seperti gudang data dan data lakehouse, ke satu sistem data terpadu.

• Transformasi data: Data dibersihkan untuk meningkatkan keandalan data dan diformat menjadi kumpulan data siap pakai.

• Penyajian data: Alat bantu analisis layanan mandiri menghadirkan data yang mudah dicerna oleh pengguna nonteknis. Pemodelan data real-time dan visualisasi data adalah dua contoh umum penyajian data yang menyederhanakan data yang kompleks bagi pengguna akhir.

Platform data layanan mandiri mencakup pipeline data organisasi. Platform ini memasukkan data relevan ke dalam antarmuka intuitif dengan kemampuan analisis canggih yang dapat memahami data bisnis penting.

Banyak solusi analisis, seperti Tableau, Microsoft Power BI, dan IBM Cognos Analytics, menyediakan beberapa fitur umum berikut: 

• Analisis yang ditingkatkan: Analisis data otomatis dengan AI.

• Pemodelan data: Mengidentifikasi hubungan antara data.

• Visualisasi data: Membuat representasi grafis dari data.

• Pemantauan data: Jaminan kualitas data secara real time.

Analisis teraugmentasi adalah pengembangan khusus dalam analisis AI yang mempermudah proses penyaringan insight dari kumpulan data besar. Ini adalah jenis analisis tingkat lanjut yang mengotomatiskan analisis big data yang biasanya dilakukan oleh ilmuwan dan analis data.

Didukung oleh algoritma machine learning (ML) yang canggih dan model pemrosesan bahasa alami (natural language processing, NLP), analisis teraugmentasi mengubah kumpulan data yang kompleks menjadi insight yang mudah dicerna dan dapat ditindaklanjuti.

Pemodelan data adalah proses penataan database relasional berdasarkan hubungan antara titik-titik data. Proses ini membutuhkan gambaran umum tingkat tinggi dari isi database untuk membantu memastikan pemetaan hubungan yang akurat beserta representasi dan penyimpanan data. Pemodelan data penting dalam pembuatan skema untuk gudang data dan data lakehouse.

Representasi data yang akurat mempermudah alat BI dalam mengubah kueri bahasa alami menjadi bahasa kueri terstruktur (structured query language, SQL) saat melakukan pencarian di database.

Visualisasi data adalah praktik membuat representasi grafis data untuk membuat analisis ad hoc dan eksplorasi data lebih intuitif. Tabel, grafik, dan bagan adalah tiga teknik visualisasi data yang umum digunakan untuk mengungkapkan tren dan pola dalam kumpulan data.

Kemampuan untuk membuat kumpulan data yang kompleks mudah dipahami oleh pengguna bisnis adalah salah satu manfaat utama platform intelijen bisnis layanan mandiri. Pemuatan data seret dan lepas menyederhanakan pembuatan visualisasi data kustom sesuai kebutuhan.

Pemantauan data adalah evaluasi berkelanjutan atas keandalan, akurasi, dan konsistensi data organisasi. Pemantauan data yang kuat menghasilkan perkiraan yang akurat dan deteksi tren yang lebih baik. Tata kelola data—praktik keamanan data—juga sama pentingnya karena melindungi data organisasi dari akses atau perubahan yang tidak diinginkan.

Analisis layanan mandiri membuka jalan bagi pengambilan keputusan yang lebih tepat, alur kerja yang lebih efisien, dan ketangkasan yang lebih besar dalam merespons perubahan pasar. Ketika diterapkan dengan benar, manfaat analisis layanan mandiri meliputi: 

• Keputusan berbasis data yang lebih baik: Data memberikan konteks informatif untuk keputusan yang matang.

• Efisiensi yang lebih besar: Semua personel dapat mengakses data sesuai kebutuhan.

• Lebih banyak kolaborasi lintas tim: Berbagai tim dapat bekerja bersama dalam platform yang sama.

• Akurasi yang lebih baik: Dengan penyajian data secara otomatis, personel tidak perlu memasukkan data secara manual.

• Peningkatan fleksibilitas: Organisasi dapat merespons perubahan kondisi dengan cepat.

• Lebih banyak penyesuaian: Pekerja dapat membuat ruang kerja data khusus bagi diri mereka.

Pengambilan keputusan berbasis data mungkin merupakan contoh penggunaan yang paling relevan untuk analisis layanan mandiri. Ketika data yang dapat diandalkan bisa diakses secara universal dan disampaikan dalam format visual yang mudah dipahami, pengguna bisnis akan mampu mengambil keputusan yang tepat untuk mendapatkan hasil yang optimal.

Alat BI layanan mandiri mengubah data internal menjadi salah satu aset terbesar organisasi. Setiap keputusan bisnis di semua tingkatan dapat diambil berkat adanya informasi yang relevan.

Alat BI layanan mandiri memungkinkan semua personel bekerja tanpa harus menunggu orang lain menyediakan data yang dibutuhkan. Pengguna bisnis dapat membuat laporan, melakukan analisis ad hoc, mengambil tindakan yang tepat, dan mengambil keputusan independen.

Sebelum adanya analisis layanan mandiri, tim data bertanggung jawab menyiapkan dan mengirimkan data, yang mengakibatkan kemacetan di organisasi. Kini, masalah tersebut telah teratasi. Peningkatan efisiensi yang dihasilkan oleh analisis data layanan mandiri membantu organisasi untuk membuat alur kerja data yang memiliki skalabilitas dan ketahanan tinggi.

Karena seluruh organisasi ditangani dalam satu platform analisis layanan mandiri, berbagai tim dapat bekerja sama dalam satu lingkungan yang sama. Ruang kerja data yang terpusat membuat semua personel memiliki tujuan yang sama, dengan menyelaraskan prioritas dan menyingkirkan silo data yang menghalangi terciptanya kolaborasi yang efektif.

Alat bantu data yang intuitif membantu pengguna bisnis dan analis data dalam membuat keputusan yang kolaboratif dan matang, sehingga memberikan hasil yang lebih kuat secara keseluruhan.

Dengan pengiriman data lintas organisasi, personel tidak perlu memasukkan data secara manual saat bekerja, sehingga meningkatkan akurasi. Penyajian data otomatis mencegah pengguna bisnis memasukkan data yang salah dan menyebabkan ketidakakuratan lebih lanjut.

Jika data yang baik selalu tersedia, para pemimpin bisnis dan karyawan dapat melakukan analisis ad hoc dan merespons perubahan situasi dengan cepat. Mereka bertindak dan mengambil keputusan berdasarkan tren dan pola masa lalu, sekaligus mendapatkan perkiraan yang akurat. Sementara itu, tim dapat bebas bereksperimen dengan berbagai skenario 'bagaimana jika' dan membuat rencana tindakan untuk masa depan yang dihipotesiskan.

Alat analisis layanan mandiri memungkinkan pengguna membuat ruang kerja data khusus berdasarkan informasi yang mereka butuhkan. Antarmuka seret dan lepas dan visualisasi data otomatis mengisi dasbor pengguna dengan semua data yang relevan dengan peran mereka, tanpa gangguan informasi yang tidak diperlukan.

Bidang analisis data dapat dibagi menjadi 4 kategori utama. Masing-masing dibuat lebih sederhana dengan menggunakan analisis data layanan mandiri. Jenis-jenis analisis data utama adalah:

• Analisis deskriptif: Apa yang terjadi di masa lalu? 

• Analisis diagnostik: Mengapa peristiwa atau tren ini terjadi? 

• Analisis prediktif: Apa yang akan terjadi selanjutnya? 

• Analisis preskriptif: Apa yang harus dilakukan selanjutnya? 

Analisis deskriptif berusaha mengidentifikasi tren dan peristiwa sebelumnya, dengan menjawab pertanyaan, “apa yang terjadi?” Informasi ini kemudian dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan di masa mendatang. Sebagai contoh, sebuah jaringan restoran besar dapat mengidentifikasi item makanan yang populer, menemukan tren musiman, atau menemukan item mana yang cenderung dibeli oleh pelanggan secara bersamaan. Platform analisis layanan mandiri memasukkan data ini ke dalam dasbor visual untuk mendapatkan analisis data yang lebih intuitif dan didukung oleh otomatisasi.

Analisis diagnostik adalah studi tentang penyebab dan korelasi dalam kumpulan data yang kompleks, guna menjawab pertanyaan “mengapa” di balik peristiwa dan tren. Para pemangku kepentingan dapat menelusuri peristiwa yang terungkap melalui analisis deskriptif dan mempelajari hal yang menyebabkan peristiwa tersebut terjadi. Insight ini kemudian dapat diterapkan untuk meningkatkan keberhasilan masa lalu dan belajar dari kesalahan.

Analisis prediktif mengidentifikasi pola di masa lalu untuk membuat taksiran cerdas tentang masa depan, yaitu memperkirakan tren dan hasil. Beberapa platform analisis layanan mandiri menawarkan pemodelan prediktif bawaan yang didukung oleh AI, sehingga para pemimpin bisnis dapat memperoleh perkiraan yang dapat diandalkan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis.

Analisis preskriptif memberikan saran tentang bagaimana para pemimpin bisnis harus bereaksi dalam situasi tertentu. Tim bisnis dapat mempertimbangkan saran ini saat merumuskan rencana tindakan berdasarkan skenario saat ini atau skenario teoretis.