Dalam lingkungan bisnis saat ini, data telah dibandingkan dengan “minyak baru.” Pada hakikatnya, data merupakan urat nadi bisnis.
Data historis memungkinkan organisasi untuk belajar dari masa lalu dan mendorong peningkatan di masa mendatang. Data historis juga penting untuk melatih dan memvalidasi model AI dan ML. Namun, banyak organisasi tidak memanfaatkan data historis secara maksimal, yang mengurangi peluang untuk meningkatkan analisis bisnis, keputusan yang didorong AI, dan efisiensi secara keseluruhan.
Mengungkap tren dan pola dalam data historis dapat memberi organisasi pandangan sekilas tentang perubahan kebiasaan dan perilaku pelanggan, kemampuan untuk mengidentifikasi risiko dalam kepatuhan, dan kemampuan untuk menganalisis perubahan kondisi pasar, sehingga menciptakan peluang bagi organisasi untuk membuat keputusan yang lebih tepat.
Dengan merancang repositori data historis agar siap untuk analitik dan AI, organisasi juga dapat mengurangi overhead gudang data dan proses ETL serta mendorong portabilitas dan otomatisasi, sehingga meningkatkan kecepatan iterasi. Hal ini terkait dengan Hukum Iterasi Kolonel John Boyd, yang menyatakan bahwa faktor utama keberhasilan adalah kecepatan mengamati, mengarahkan, memutuskan, dan bertindak (loop OODA). Semakin cepat organisasi dapat mengakses data historis dengan cara yang memungkinkan analitik dan AI, semakin banyak waktu dan peluang yang mereka miliki untuk beberapa iterasi guna memperoleh wawasan, melakukan penyesuaian, dan meningkatkan keputusan.
Jadi, mengapa organisasi harus memaksimalkan data historis?
Memaksimalkan data historis untuk keuntungan strategis
Data merupakan keunggulan strategis suatu organisasi. Akan tetapi, organisasi memiliki begitu banyak data, dan karena data terus berkembang, banyak organisasi tidak memahami cara mengubah data mereka menjadi sesuatu yang bermakna.
Dalam dunia bisnis saat ini, organisasi harus bekerja keras untuk membedakan diri. Belajar dari masa lalu melalui data cadangan adalah cara mereka untuk melakukannya.
Data historis memberi organisasi di berbagai industri akses ke data deret waktu yang dapat dianalisis untuk:
- Prakiraan permintaan dan pendapatan untuk mempercepat perencanaan
- Prediksikan churn sehingga dapat ditangani jauh sebelum risiko memengaruhi pendapatan
Cadangan data kaya akan konteks historis dan dapat menyediakan informasi yang luas dan lengkap bagi organisasi yang tidak dapat diperoleh di tempat lain. Cadangan data memungkinkan organisasi melacak bagaimana indikator kinerja utama telah berkembang dari waktu ke waktu. Yang terpenting adalah bahwa organisasi dapat melakukan analisis statistik terhadap perubahan variabel dari waktu ke waktu untuk menentukan faktor mana yang memiliki korelasi tertinggi dengan keberhasilan. Wawasan berbasis data ini dapat menjelaskan cara-cara yang dapat dilakukan bisnis untuk meningkatkan kinerja.
Karena organisasi terus mencari cara untuk mengoptimalkan efisiensi, mengakses data historis dapat membantu menginformasikan prediksi berdasarkan data masa lalu daripada mengandalkan data sampel yang mungkin memberikan atau tidak memberikan hasil akurat.
Menciptakan infrastruktur yang tepat untuk menerapkan data historis dalam praktik
Memanfaatkan data historis untuk belajar jauh lebih menantang daripada yang seharusnya. Diperlukan alat, waktu, dan karyawan yang tepat dengan keterampilan yang tepat untuk memperoleh wawasan dari data secara efektif.
Meskipun menggunakan data historis untuk memajukan bisnis Anda kedengarannya hebat, menerapkannya dalam praktik adalah cerita lain, karena menganalisis data dalam jumlah besar seperti itu memerlukan infrastruktur dengan kapasitas untuk melakukannya. Kecepatan data hanya menambah tingkat kerumitan lain, dan data baru terus-menerus dibuat secara real-time, sehingga semakin sulit untuk dianalisis dengan cepat.
Kematangan organisasi, seperti ukuran struktur operasionalnya, juga memainkan peran penting dalam memaksimalkan data historis. Infrastruktur yang tepat memerlukan kemampuan penyimpanan yang memadai, tetapi juga memerlukan komputasi, penyerapan, dan lainnya untuk memastikan bahwa “Data Lake/Gudang” yang tepat dan upaya berkelanjutan untuk mengelola data disertakan. Sama pentingnya bagi organisasi untuk fokus membangun pagar pembatas yang tepat di sekitar infrastruktur sehingga data dapat diamankan dan ACL (Access Control List) dapat diterapkan dengan benar. Ini dapat menjadi upaya besar bagi organisasi berdasarkan jenis “Gudang/Danau Data” yang dibangun dan sumber daya apa yang mereka miliki untuk membangun dan mendukung operasi yang sedang berlangsung. Memastikan teknologi dan infrastruktur yang tepat tersedia akan menghasilkan hasil yang lebih baik.
Misalnya, Oktober lalu, Own Company meluncurkan produk barunya, Own Discover, yang menyediakan alat bagi organisasi untuk membuka wawasan dan mempercepat inovasi AI dari data SaaS historis mereka.
Pentingnya menjaga keamanan data historis
Data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi banyak organisasi karena berbagai alasan. Data mendorong keberhasilan bisnis dan keputusan penting serta meningkatkan produktivitas organisasi dan keterlibatan pelanggan.
Meningkatnya nilai data dan penggunaan aplikasi SaaS menandakan bahwa organisasi harus memprioritaskan perlindungan data. Menjaga keamanan dan privasi data semakin penting seiring dengan meningkatnya volume, kecepatan, variasi, dan terutama nilai data. Aspek penting dari privasi data adalah kemampuan untuk menghapus data tertentu saat diperlukan. Undang-undang privasi memberi hak kepada individu untuk menghapus data pribadi. Jika ditemukan data tertentu yang menimbulkan bias dalam analitik/AI, data tersebut harus dihapus.
Data historis menawarkan harapan luar biasa untuk meningkatkan kinerja operasional. Namun, hal ini juga mengharuskan perusahaan untuk memahami data mereka, siapa yang memiliki akses ke data tersebut, dan seberapa besar kerusakan yang dapat terjadi jika data tersebut disusupi. Organisasi harus memiliki data yang berfokus pada analitik yang aman dan siap sedia untuk meminimalkan kompleksitas dan biaya serta memungkinkan kelincahan bisnis yang lebih baik.
Untuk sepenuhnya mengungguli pesaing, organisasi harus memikirkan hal-hal yang ada di luar strategi perlindungan data tradisional hingga analisis dan wawasan data aktif. Akses ke data historis sama saja dengan memenangkan jackpot untuk pertumbuhan dan keberhasilan jangka panjang organisasi.
Jadi, saat saya katakan bahwa masa depan adalah tentang data, maksud saya memang demikian, dan kunci agar suatu organisasi dapat berkembang dalam dunia yang digerakkan oleh data ini adalah memanfaatkan datanya.
tentang Penulis
Adrian Kunzle adalah Chief Technology Officer di Own Company, perusahaan unicorn Seri E dan platform perlindungan data SaaS terkemuka untuk hampir 7.000 pelanggan di seluruh dunia. Sebagai pemimpin teknologi yang berpengalaman, Kunzle telah menghabiskan dua dekade mengembangkan perangkat lunak dan membentuk strategi teknologi untuk perusahaan global yang kompleks. Ia memimpin jalur inovasi produk Own, yang selanjutnya membangun platform perlindungan data dan kepatuhan SaaS tingkat perusahaan yang telah memenangkan penghargaan.
Daftar untuk menerima buletin berita insideAI yang gratis.
Bergabunglah dengan kami di Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Bergabunglah dengan kami di LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Bergabunglah dengan kami di Facebook: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW