Data Analytics Archives - PointStar Indonesia

Pembaruan Google Data Analytics di Era Agentic AI. Selamat Tinggal Analisis Manual!

Khanza Sabrina Salsabila — Fri, 09 May 2025 05:17:20 +0000

Era yang serba cepat seperti sekarang menuntut lebih dari sekadar akses data, melainkan roda aktivasi data secara real-time yang mendukung Google Data Analytics.

Realitas baru muncul di mana AI, yang ditanamkan langsung ke lanskap data, bekerja sama dengan intelligent agent. Agen ini bertindak sebagai katalisator, membuka insight bagi semua orang, dan memungkinkan tindakan otonom dan real-time yang penting untuk meraih kesuksesan.

Data & AI Cloud milik Google dibangun untuk mendukung roda ini, menghadirkan AI ke data untuk aktivasi data real-time yang berkelanjutan.

Di Google Cloud Next 2025 silam, Google mengumumkan beberapa inovasi baru Google Data Analytics ke AI yang didukung oleh BigQuery. Simak pembaruannya di artikel berikut!

1. Agen khusus untuk setiap pengguna

Google menyediakan bantuan berbasis AI secara luas di BigQuery dan Looker, dan kini mereka telah memperluasnya ke agen khusus yang paling memenuhi kebutuhan untuk semua peran data, termasuk:

Data engineering agent di BigQuery (tersedia umum) membantu membuat pipeline data, menyiapkan data, menjaga kualitas (masa pratinjau), dan otomatisasi metadata. Agen ini menggantikan tugas manual yang lama, memastikan data terpercaya, dan meningkatkan efisiensi tim data Anda.
Data science agent di Google Colab (tersedia umum) mengotomatisasi feature engineering, memilih model secara cerdas, mendukung pelatihan skala besar, dan mempercepat iterasi. Hal ini membebaskan tim data science dari kerumitan data dan infrastruktur, sehingga mereka dapat fokus pada pengembangan alur kerja yang lebih canggih.
Looker conversational anayltics (pratinjau) memungkinkan interaksi data dengan natural language. Dikembangkan dengan DeepMind, fitur ini melakukan analisis mendalam dengan penjelasan transparan, meningkatkan pemahaman pengguna dan akurasi (hingga ⅔ melalui lapisan semantik).

2. Mempercepat data science dan advanced analytics

Platform BigQuery otonom mengubah kerja data scientist and analyst dengan pengalaman data science berbasis AI dan engine baru untuk analisis real-time data yang kompleks.

BigQuery AI enquiry engine memproses data terstruktur dan tidak terstruktur bersama dengan pengetahuan dari Gemini, memungkinkan pertanyaan kompleks dan analisis gambar.

Data scientist kini dapat mengajukan pertanyaan seperti: “Produk mana dalam inventaris kita yang sebagian besar diproduksi di negara-negara dengan ekonomi berkembang?”. Foundation model secara inheren mengetahui negara mana yang dianggap sebagai ekonomi berkembang.

BigQuery memberdayakan data scientist dengan alat (SQL, Spark, foundation model) di infrastruktur tanpa server Google untuk inovasi yang lebih cepat.

3. Autonomous data foundation di seluruh data lifecycle

Fondasi data otonom BigQuery memprioritaskan data tidak terstruktur dengan tata kelola terintegrasi, orkestrasi beban kerja beragam, dan format terbuka untuk siap menghadapi tantangan data science dan AI dengan biaya operasional minimal.

BigQuery mengatasi tantangan data tidak terstruktur melalui multimodal tables (pratinjau) untuk penyimpanan Google data analytics dan kueri terpadu, didukung oleh BigQuery governance (pratinjau) yang menyediakan tampilan terpadu untuk pengelola data, termasuk katalog otomatis dan pembuatan metadata, serta BigQuery continuous queries (ketersediaan umum) untuk analisis real-time streaming dalam format apa pun.

Adopsi analisis multimodal di BigQuery meningkat pesar, dan kombinasi BigQuery dengan Vertex AI lebih hemat biaya dibanding platform lain.

Komitmen terhadap ekosistem terbuka diwujudkan melalui BigQuery tables for Apache Iceberg (pratinjau) yang menawarkan fleksibilitas data leakhouse dengan performa dan tooling BigQuery, memungkinkan koneksi terbuka ke berbagai engine serta manajemen tabel adaptif, streaming berkinerja tinggi, insight AI otomatis, skala tanpa server, dan tata kelola canggih dengan kontrol akses terpusat melalui Cloud Storage.

Terakhir, platform data otonom ke AI dapat mengoptimalkan dirinya sendiri. Platform ini dapat meningkatkan skala sumber daya, mengelola beban kerja, dan membantu memastikan efektivitas biaya dengan kemampuan manajemen beban kerja (Generally Available) yang canggih.

Kini, Anda juga dapat memulai perjalanan data dan AI Anda dengan memanfaatkan penawaran migrasi data BigQuery kami. Hubungi PointStar untuk berinovasi menggunakan data di era Agentic AI!

The post Pembaruan Google Data Analytics di Era Agentic AI. Selamat Tinggal Analisis Manual! appeared first on PointStar Indonesia.

Peran Data Analisis untuk Ambil Keputusan Bisnis yang Bijak

Khanza Sabrina Salsabila — Mon, 08 May 2023 05:48:24 +0000

Data analisis menjadi hal yang penting dalam dunia bisnis beberapa tahun terakhir.

Secara internal, analisis data berperan memberikan insight mengenai pengambilan keputusan berdasarkan peningkatan efisiensi dalam perusahaan.

Banyaknya data perusahaan yang tersedia dapat dimanfaatkan dengan penggunaan data analisis untuk membuat keputusan berdasarkan informasi yang meningkatkan profitabilitas dan mendorong pertumbuhan.

Beberapa contoh pengambilan keputusan yang dapat dilakukan dengan menerapkan analisis data yaitu biaya operasional, pengembangan produk, atau perencanaan tenaga kerja.

Pada artikel ini, kami akan mengeksplorasi peran data analisis dalam pengambilan keputusan bisnis dan manfaat apa saja yang dapat diambil saat mengimplementasikannya.

1. Menemukan pola dan tren

Perusahaan dapat menggunakan data analisis untuk menemukan pola dan tren dalam operasi, perilaku konsumen, atau bahkan dinamika pasar mereka.

Informasi dari data analitik dapat menjadi penilaian yang bijak mengenai barang dan layanan mereka.

Informasi biasanya diperlakukan sebagai aset nyata oleh bisnis yang menggunakan pendekatan kolaboratif untuk mengambil keputusan.

Ketika melihat data digital sebagai aset, Anda dapat mengajak para pekerja dalam perusahaan Anda untuk membiasakan penggunaan teknologi berbasis data.

Hal ini akan menciptakan lingkungan bisnis di mana setiap orang menggunakan informasi untuk memajukan pengetahuan mereka dan melakukan yang terbaik dalam menemukan pola dan tren.

2. Meningkatkan efisiensi

Dengan menganalisa data yang dimiliki, perusahaan dapat mendeteksi inefisiensi dalam proses dan solusi mereka untuk diperbaiki.

Data analisis dapat membantu menghasilkan output yang lebih tinggi, biaya yang lebih rendah, dan pelanggan yang lebih puas.

Karena memberikan perusahaan fleksibilitas dan ketangkasan untuk berubah mengikuti laju pasar, pengambilan keputusan yang efektif dan efisien berdampak langsung pada produktivitas secara keseluruhan.

3. Meningkatkan pengalaman pelanggan

Implementasi data analisis juga dapat digunakan untuk lebih memahami klien dengan memberikan pelatihan atau training.

Perusahaan dapat menentukan preferensi, keinginan, serta perilaku pelanggan mereka dengan mempelajari data pelanggan.

Aset yang berupa data ini kemudian dapat menyesuaikan layanan mereka untuk memenuhi permintaan tersebut.

Ketika ingin mencari tahu apa yang diinginkan pelanggan, data terkini dan pola perilaku konsumen sangatlah berharga.

Anda dapat memanfaatkan analitik data untuk mengembangkan profil konsumen yang lebih akurat untuk meningkatkan rencana pemasaran.

4. Mengidentifikasi peluang bisnis

Pengambilan keputusan berdasarkan data menghasilkan identifikasi peluang bisnis yang menarik dan fresh.

Anda bisa mendapatkan gambaran menyeluruh tentang operasi utama perusahaan Anda dengan menggali lebih dalam informasi visual yang tersedia dengan mudah.

Hal ini akan membantu Anda membuat serangkaian keputusan bijak yang akan memajukan perkembangan komersial perusahaan Anda.

Analitik data memungkinkan Anda menemukan peluang yang mungkin terlewatkan oleh teknik konvensional seperti survei atau wawancara.

Berbekal wawasan mendalam untuk meningkatkan penilaian, Anda akan menemukan peluang untuk memperluas pertumbuhan bisnis, menciptakan koneksi profesional baru, bahkan mengembangkan inovasi yang akan memberi Anda keunggulan yang sangat penting dalam persaingan.

5. Kemampuan beradaptasi yang tinggi

Last but not least, salah satu manfaat utama pengambilan keputusan berdasarkan bantuan data analisis adalah hal ini dapat mendorong bisnis menjadi sangat mudah beradaptasi.

Dengan mengumpulkan data digital, Anda dapat membuat perusahaan Anda lebih mudah beradaptasi sebagai hasilnya.

Dunia digital terus berkembang. Untuk mengimbanginya, Anda perlu memanfaatkan data untuk membantu Anda membuat keputusan bisnis yang lebih efektif dan bijak.

Anda dapat terhubung dengan tren dan pola baru yang memengaruhi aktivitas internal Anda dan industri di sekitar Anda dengan data analisis.

Anda dapat membuat penilaian yang akan menjamin Anda selalu tetap kompetitif, relevan, dan menguntungkan jika Anda memiliki pemahaman yang lebih mendalam tentang tren atau pola tersebut.

Di dunia yang digerakkan oleh data saat ini, analitik data telah muncul sebagai alat penting untuk perusahaan.

Perusahaan dapat memperoleh pengetahuan mendalam dari analisis data yang akan membantu dalam pengambilan keputusan sehingga tetap terdepan dalam persaingan.

PointStar menyediakan layanan yang membantu mengatur kemampuan untuk berbagai jenis leverage data dan menyiapkan data menjadi aset terbaik untuk mengambil keputusan bisnis.

Hubungi konsultan handal kami untuk ketahui data analitis lebih akurat agar Anda dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan bijak!

The post Peran Data Analisis untuk Ambil Keputusan Bisnis yang Bijak appeared first on PointStar Indonesia.

Apa Itu Data Analytics? Seputar Data Analytics yang Wajib Anda Tahu!

Ervan — Mon, 24 May 2021 21:05:42 +0000

Data Analytics (DA) merupakan proses inspeksi serangkaian data yang berguna untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi yang ada dan meningkatkan sistem pada software. Teknologi data analytics dan teknik digunakan di industri komersial yang memudahkan perusahaan mendapatkan hasil akhir yang lebih baik dan akurat.

Secara istilah, data analytics diartikan sebagai rangkaian aplikasi mulai dari Basic Business Intelligence (BI), Reporting and Online Analytical Processing (OLAP) dan beberapa fitur analytic yang lebih canggih.

Dari pemahaman tersebut, apa itu data analytics dapat diartikan sebagai proses sederhana bisnis analytics, istilah umum lainnya yang mendekati dengan data analisis dengan orientasi bagi pengguna bisnis, di mana data analytics memiliki fokus yang lebih luas.

Inisiasi data analytics dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan pendapatan, meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan program marketing dan upaya layanan pelanggan, merespon dengan cepat tren di pasar dan bersaing dengan lawan dengan meningkatkan performa bisnis.

Tergantung dari aplikasinya, data yang telah dianalisa berisi baik rekaman riwayat atau informasi baru yang telah diproses sesuai dengan kebutuhan real-time pengguna. Sebagai tambahan, data analytics bisa berupa campuran dari sumber data sistem internal dan eksternal.

Jenis Aplikasi Data Analytics

Pada tingkat yang tinggi, metodologi data analytics meliputi eksplorasi data analisis (EDA) yang berguna untuk mencari pola dan hubungan di dalam data dan Confirmatory Data Analysis (CDA) yang berguna dalam teknik statistik untuk melihat hipotesis terkait benar atau salah set data yang ada.

EDA sering juga dibandingkan dengan pekerjaan detektif, di mana CDA serupa dengan pekerjaan hakim di persidangan.

Data analytics mengacu pada proses pengumpulan, pengorganisasian, dan proses analisis dari kumpulan data, dalam ukuran yang sangat besar (big data), untuk menemukan pola yang berbeda dan informasi penting lainnya.

Data analytics juga bisa dibagi berdasarkan analisis data kuantitatif dan kualitatif.

Yang pertama berisi analisis data numerik dengan variabel kuantitatif yang dapat diukur atau diukur secara statistik.

Pendekatan kualitatif lebih interpretatif karena berfokus pada konten data non-numerik seperti teks, gambar, audio dan video, termasuk frasa umum, tema, dan sudut pandang.

Terdapat empat jenis analytics yang utama, yaitu descriptive, diagnostic, predictive dan prescriptive.

Empat jenis analytics ini biasanya diterapkan secara bertahap dan tidak ada jenis yang dikatakan lebih baik dari yang lain.

Masing-masing jenis saling berkaitan satu sama lain. Berikut merupakan penjelasan lebih lanjut dari empat jenis data analytics.

Descriptive Analytics
Jenis analytics ini merupakan jenis yang paling sederhana. Descriptive analytics berfokus kepada hal yang telah terjadi. Analytics ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang terjadi?”. Dengan descriptive analytics, maka data historis akan diolah untuk mendapatkan hindsight.
Diagnostic Analytics
Analytics ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Mengapa hal itu terjadi?”. Diagnostic analytics mencari akar penyebab dari suatu masalah. Jenis analytics ini digunakan untuk menentukan mengapa sesuatu dapat terjadi. Biasanya diagnostic analytics dilakukan dengan menggunakan teknik seperti data discovery, drill-down, data mining, dan korelasi.
Predictive Analytics
Analytics ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang mungkin terjadi?”, dengan menggunakan data masa lalu untuk memprediksi masa depan. Jenis ini berkaitan tentang perkiraan.
Prescriptive Analytics
Analytics ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan “Apa yang harus dilakukan?”, yaitu untuk menemukan tindakan yang tepat untuk diambil. Jenis analytics ini merupakan yang paling akhir dan yang paling kompleks, karena dari hasil prosesnya akan merumuskan dan menyarankan tindakan yang tepat untuk diambil untuk mencapai hasil tertentu

Di tingkat aplikasi, BI dan pelaporan memberikan eksekutif bisnis dan pekerja perusahaan lainnya dengan informasi yang dapat ditindaklanjuti tentang indikator kinerja utama, operasi bisnis, pelanggan dan banyak lagi.

Dulunya, pertanyaan dan laporan data biasanya dibuat untuk pengguna akhir oleh pengembang BI yang bekerja di TI atau untuk tim BI yang terpusat.

Sekarang perusahaan mulai beralih menggunakan alat BI swalayan yang membuat eksekutif, analis bisnis dan pekerja operasional menjalankan kueri ad hoc mereka sendiri dan membuat laporan.

https://www.youtube.com/watch?v=-VBGZsSUKlg

Informasi lainnya terkait Big Data Analytics

Jenis analisis data yang lebih maju mencakup penggalian data yang berupa pemilahan set data besar untuk mengidentifikasi tren, pola, dan hubungan; analitik prediktif, yang berupaya memprediksi perilaku pelanggan, kegagalan peralatan, dan peristiwa masa depan lainnya; dan pembelajaran mesin, teknik kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma otomatis untuk menghasilkan set data lebih cepat daripada yang dapat dilakukan ilmuwan data melalui pemodelan analitis konvensional.

Analitik data besar menerapkan penambangan data, analisis prediktif, dan alat pembelajaran mesin untuk mengatur data besar yang seringkali terdiri dari data tidak terstruktur dan semi terstruktur. Penambangan teks menyediakan sarana untuk menganalisis dokumen, email, dan konten berbasis teks lainnya.

Inisiatif analisis data mendukung berbagai penggunaan bisnis. Misalnya, perusahaan bank dan kartu kredit dianalisis pola penarikan dan pengeluaran untuk mencegah penipuan dan pencurian identitas.

Perusahaan e-commerce dan penyedia layanan pemasaran melakukan analisis click-on-line untuk pengunjung situs web yang lebih cenderung membeli produk atau layanan tertentu berdasarkan pola navigasi dan tampilan halaman.

Operator jaringan seluler memeriksa data pelanggan untuk memperkirakan pergolakan sehingga mereka dapat mengambil langkah-langkah untuk mencegah pembelotan terhadap pesaing bisnis; untuk meningkatkan upaya manajemen hubungan pelanggan, mereka dan perusahaan lain juga terlibat dalam analisis CRM bagi klien untuk kampanye pemasaran dan melengkapi pekerja pusat panggilan dengan informasi terkini tentang penelepon. Perusahaan kesehatan menambang data pasien untuk mengevaluasi efektivitas perawatan untuk kanker dan penyakit lainnya.

Di PointStar, kami menyediakan layanan yang membantu mengatur kemampuan untuk berbagai jenis leverage data dan menyiapkan data menjadi sesuatu yang dapat digunakan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Kami bekerja sama dengan pelanggan untuk menilai tujuan dan tantangan yang dihadapi untuk memastikan bahwa kami memberikan solusi yang paling tepat untuk kebutuhan dan keunggulan kompetitif.

Dari perkiraan, strategi, optimisasi dan analisis kinerja, analisis pelanggan, perencanaan anggaran, dan pelaporan keuangan, kami menawarkan layanan BI tingkat ahli.

Kami hanya menggunakan teknologi terbuka yang telah terbukti dapat membantu bisnis mengurangi biaya dan memungkinkan integrasi yang mudah dengan platform dan aplikasi lain.

Hubungi konsultan handal kami untuk ketahui data analitis Anda lebih akurat agar Anda dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik!

Konsultasikan Data Analytic dengan Kami

Isi formulir dan kami akan menghubungi Anda kembali waktu dekat

The post Apa Itu Data Analytics? Seputar Data Analytics yang Wajib Anda Tahu! appeared first on PointStar Indonesia.