data analytics Archives - PointStar Indonesia

Fitur BigQuery yang Bermanfaat untuk Pengelolaan Data Perusahaan

Adinda Adzima — Fri, 23 Jun 2023 02:00:00 +0000

Setiap perusahaan pasti memiliki data terkait perusahaan yang harus disimpan dan dikelola dengan baik.

Terkadang, banyaknya data yang dimiliki oleh perusahaan tidak didukung dengan penyimpanan dan pengelolaan yang baik sehingga timbul masalah-masalah baru atau mengalami ketertinggalan dibandingkan perusahaan lain.

Perusahaan membutuhkan data warehouse untuk menyimpan seluruh data yang dimiliki perusahaan. Selain dibutuhkan untuk membantu pengambilan berbagai keputusan, data-data tersebut perlu disimpan secara aman.

Perusahaan dapat menggunakan BigQuery untuk menyimpan data yang besar dengan biaya yang lebih murah.

BigQuery adalah data warehouse cloud tanpa server yang memiliki kapabilitas machine learning dan disertai dengan konektivitas yang sangat mudah dengan berbagai perangkat visualisasi data/BI (Business Intelligence).

BigQuery juga mendukung data yang disimpan dari berbagai cloud serta dapat berkembang mengikuti skala data perusahaan. Data milik perusahaan dapat disimpan dan dikelola oleh BigQuery dengan waktu yang cepat.

Salah satu fitur utama dari BigQuery adalah kemampuannya untuk melakukan ‘query’ atau menganalisis data dengan cepat.

Anda dapat mengajukan pertanyaan kepada BigQuery mengenai data perusahaan yang dimiliki, dan BigQuery akan memberikan hasilnya dalam hitungan detik atau menit, tergantung seberapa besar ukuran data tersebut.

BigQuery juga sangat memudahkan kolaborasi dalam tim yang efisien. Anda dapat mengizinkan beberapa orang lainnya untuk mengakses dan bekerja dengan data yang sama secara bersamaan.

Seluruh tim juga dapat mengakses data secara langsung serta melihat perubahan apa saja yang dilakukan anggota lain.

Tidak hanya itu, BigQuery memiliki berbagai fitur lainnya yang dapat digunakan untuk pengelolaan data perusahaan, antara lain:

BigQuery Maching Learning

Data analyst dapat membangun dan menggunakan Machine Learning pada data yang terstruktur, semi-terstruktur, maupun data tidak terstruktur yang berskala besar langsung dalam BigQuery menggunakan SQL sederhana.

Anda dapat mengekspor model BigQuery ML untuk prediksi online ke Vertex AI atau platform layanan yang Anda miliki.

Anda tidak perlu menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau Java untuk membuat model ML. SQL lebih mudah digunakan karena lebih familiar bagi banyak orang yang bekerja dengan data.

Hal ini memudahkan bagi data analyst yang tidak memiliki latar belakang teknis yang kuat dalam pemrograman agar dapat terlibat dalam ML.

BigQuery Omni

Fitur selanjutnya yang dimiliki BigQuery adalah BigQuery Omni. BigQuery Omni adalah solusi untuk menganalisa data Anda di berbagai platform cloud dengan efisien.

Anda bisa menggunakan BigQuery di Google Cloud Platform atau cloud lainnya.

Data yang Anda miliki dapat dianalisis oleh BigQuery Omni tanpa perlu memindahkan data dari satu platform ke platform lainnya.

Jika Anda memiliki data yang tersimpan dalam cloud lain, Anda tetap bisa menggunakan BigQuery untuk mengakses dan menganalisis data tersebut.

Meskipun sangat fleksibel, BigQuery Omni tetap memastikan keamanan data Anda. Kolaborasi yang Anda lakukan antara tim Anda dan mitra bisnis Anda akan semakin baik dan terjaga.

Big Query juga memiliki Big Query Analytics Hub yang mampu memperkaya analisis Anda menggunakan set data komersial, publik, dan data yang disediakan oleh Google.

Ini membantu Anda mendapatkan informasi terbaru dan lebih luas dengan sumber data yang berbeda.

Analisa real-time dan akselerasi bawaan

Big Query mampu menganalisa data streaming Anda secara langsung dan dapat di-query dengan cepat.

Data yang masuk terus-menerus akan dapat langsung diambil, misalnya data sensor atau log aktivitas. Lalu Big Query mampu menganalisanya dengan sangat cepat.

Integrasi juga mudah dilakukan dengan produk streaming lain seperti Dataflow. Hal ini memungkinkan data lebih mudah dialirkan ke Big Query sehingga menganalisa data lebih fleksibel dan cepat.

Layanan bernama BI Engine juga dimiliki Big Query yang mampu menyimpan data dalam memori sehingga analisa data yang sangat besar pun dapat dilakukan dengan cepat, dalam hitungan detik.

BI Engine bahkan dapat terintegrasi dengan tools visualisasi data dan tools Business Intelligence lainnya, termasuk Google Sheets yang terhubung.

Big Query sangat efisien dan membantu perusahaan Anda untuk mengelola data dengan efektif, cepat, mudah, dan aman. Big Query juga memiliki banyak fitur lain yang memudahkan pengelolaan data perusahaan Anda.

Sudahkah perusahaan Anda menggunakan Big Query untuk kelola data perusahaan?

Ingin menggunakan Big Query atau mengetahui informasi lebih lanjut mengenai Big Query? Hubungi tim profesional kami untuk mulai sekarang!

The post Fitur BigQuery yang Bermanfaat untuk Pengelolaan Data Perusahaan appeared first on PointStar Indonesia.

Penggunaan Data Analytics untuk Bisnis Retail

Khanza Sabrina Salsabila — Wed, 10 May 2023 05:49:05 +0000

Penggunaan teknologi tidak hanya dilakukan pada bisnis berbasis teknologi saja. Kini, teknologi telah menjadi pelengkap berkembangnya sebuah bisnis, tak terkecuali bisnis retail.

Sejak pandemi Covid-19, teknologi terus berkembang pada berbagai jenis bisnis untuk tetap bertahan di masa pandemi.

Berbagai bisnis mengalami kesulitan untuk bertahan dalam situasi pandemi, terlebih tanpa adanya teknologi. Untuk tetap bertahan, salah satu bisnis yang semakin berkembang pasca pandemi adalah bisnis retail.

Transformasi digital dilakukan oleh banyak bisnis retail untuk mempertahankan eksistensinya.

Salah satu masalah yang dimiliki oleh bisnis retail adalah keamanan data, sulitnya mengintegrasikan data, dan kurangnya sumber daya untuk menganalisa permasalahan baru dari sebuah data.

Investasi big data analytics banyak dilakukan oleh bisnis retail secara global. Laporan dari Allies Market Research menyatakan bahwa big data analytics secara global dalam bisnis retail menghasilkan $4.85 miliar di tahun 2020 dan diperkirakan akan meningkat menjadi $25.56 miliar di tahun 2028.

Investasi data analytics diperlukan untuk mempertahankan pelanggan yang ada. Terlebih dengan kemajuan signifikan yang dialami bisnis retail setelah beralih dari fokus toko fisik menjadi pemasaran dan layanan pelanggan secara daring.

Dengan data analytics, data dikumpulkan untuk dianalisis sehingga bisnis dapat menentukan keputusan strategi pemasaran yang tepat dengan bantuan data analytics.

Tidak hanya itu, data analytics memiliki banyak keuntungan untuk digunakan dalam bisnis retail, berikut keuntungan yang didapatkan dengan penggunaan data analytics pada bisnis retail.

1. Memprediksi permintaan pelanggan dan mengelola inventaris

Data analytics mampu membantu perusahaan retail untuk memprediksi apa yang menjadi kebutuhan pelanggan dan fokus dengan permintaan paling tinggi dari pelanggan.

Dengan bantuan data analytics, permintaan dapat diukur dan inventaris akan lebih mudah dikelola dengan tepat.

2. Meningkatkan pengalaman pelanggan

Dalam retail, penggunaan data analytics dapat digunakan untuk menganalisis cara pelanggan berbelanja. Selain itu, data yang diberikan mengenai setiap pelanggan akan dipersonalisasi sehingga membantu untuk mendapatkan loyalitas pelanggan.

Jika Anda berbelanja secara online, detail alamat Anda telah tersedia dalam opsi pada akun Anda. Ini memudahkan pelanggan untuk menghemat waktu untuk berbelanja.

Selain itu, rekomendasi produk terkait saat Anda membeli suatu produk akan membantu cross selling perusahaan retail. Pelanggan pun akan memiliki pengalaman yang menyenangkan saat bertransaksi.

Data yang dipersonalisasi untuk setiap pelanggannya akan membantu retail menentukan cara terbaik seperti apa yang bisa dilakukan untuk menarik pelanggan sesuai dengan target market dan tren pasar.

3. Membantu keputusan strategis

Data digunakan pada industri retail untuk menentukan keputusan strategis yang tepat dari sumber informasi mengenai produk dan pelanggan.

4. Mempertahankan pelanggan

Data analytics membantu bisnis retail untuk mengetahui seperti apa frekuensi pembelian pelanggannya. Sehingga, penawaran yang diberikan kepada mereka dapat tepat sasaran sesuai dengan kebutuhan mereka.

Analisis data juga membantu untuk menarik kembali pelanggan yang tidak puas dengan pembeliannya dengan memberikan penawaran yang menarik untuk mereka.

Data analytics menjadi jawaban untuk mempertahankan pembeli yang ada dan menarik kembali pembeli yang tidak tertarik lagi pada produk yang dijual.

5. Menemukan peluang dengan ROI tertinggi

Bisnis retail akan dibantu dengan data analytics dalam menemukan peluang dengan ROI (Return on Investment) tertinggi menggunakan analisis prediktif.

Respons orang mengenai kampanye pemasaran atau seberapa besar mereka ingin membeli produk dapat diketahui dengan hal data analytics.

Dengan data analytics, bisnis retail akan lebih mudah untuk meningkatkan kualitas penjualannya dengan pelanggan. Tantangan baru dapat diselesaikan salah satunya dengan penggunaan data analytics dalam bisnis retail.

Bisnis retail Anda belum menggunakan data analytics? Hubungi PointStar mengenai informasi lebih lanjut mengenai data analytics untuk bisnis Anda!

The post Penggunaan Data Analytics untuk Bisnis Retail 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.