Leyun Cloud Asia menawarkan berbagai macam solusi dari partner mitranya (Google Cloud Partner, Tencent Cloud, dan AWS) dalam analisis data dan kecerdasan buatan (AI) untuk membantu kebutuhan bisnis dan organisasi anda.
Layanan ini mencakup BigQuery untuk analisis data skala besar, AI Platform untuk pengembangan dan implementasi model AI, serta alat integrasi data seperti Dataflow dan Dataproc. Dengan keamanan yang kuat dan kemampuan skalabilitas tinggi, Leyun Cloud Asia mendukung berbagai kebutuhan bisnis, mulai dari analisis prediktif hingga otomatisasi proses bisnis.
Apa Itu Analitik Data?
Analitik data adalah proses yang mengubah data mentah menjadi wawasan yang actionable (dapat ditindaklanjuti). Ini melibatkan pemanfaatan alat, teknologi, dan proses untuk menemukan tren serta memecahkan masalah yang menggunakan data. Analitik data tidak hanya memahami proses bisnis, tetapi juga meningkatkan pengambilan keputusan dan mendorong pertumbuhan bisnis dengan cara memberikan pemahaman mendalam dan prediksi yang didukung oleh data.
Mengapa Analitik Data Penting?
Analitik data adalah kunci bagi perusahaan untuk mendapatkan pemahaman mendalam dan visibilitas yang lebih besar terhadap proses dan layanan mereka. Dengan wawasan yang detail mengenai pengalaman dan permasalahan pelanggan, analitika data memungkinkan perusahaan untuk mengubah paradigma menjadi tindakan yang konkrit.
Ini memungkinkan analitik data dengan pengalaman pelanggan yang disesuaikan, pengembangan produk digital yang relevan, optimalisasi operasional, serta peningkatan produktivitas karyawan.
Apa Itu Analitik Big Data?
Big data menjelaskan beragam set data dalam jumlah besar—terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur—yang terus dihasilkan pada kecepatan yang tinggi dan volume yang besar. Big data biasanya diukur dalam bentuk terabita atau petabita. Satu petabita setara dengan 1.000.000 gigabita. Sebagai bayangan, anggap saja satu film HD memuat sekitar 4 gigabita data. Satu petabita setara dengan 250.000 film. Set data yang besar mengukur mulai dari ratusan hingga ribuan bahkan jutaan petabita.
Analitik big data merupakan proses pencarian pola, tren, dan hubungan dalam set data yang masif. Analitik kompleks ini memerlukan alat dan teknologi khusus, daya komputasi, dan penyimpanan data yang mendukung skala tersebut.
Bagaimana Cara Kerja Analitik Big Data?
Analitik big data mengikuti lima langkah berikut untuk menganalisis set data dalam jumlah besar:
- Pengumpulan data
Pengumpulan data mencakup pengidentifikasian sumber daya data dan pengumpulan data dari sumber daya tersebut. Pengumpulan data mengikuti proses ETL atau ELT.
ETL – Extract Transform Load (Ekstraksi, Ubah, Muat)
Di ETL, pertama-tama data yang dihasilkan akan diubah menjadi format standar lalu dimuat ke dalam penyimpanan.
ELT – Extract Load Transform (Ekstraksi, Muat, Ubah)
Di ELT, pertama-tama data dimuat ke dalam penyimpanan lalu diubah ke dalam format yang dibutuhkan.
- Penyimpanan data
Berdasarkan kompleksitas data, data dapat dipindahkan ke penyimpanan seperti gudang data cloud atau danau data. Alat kecerdasan bisnis dapat mengaksesnya saat diperlukan.
Perbandingan danau data dengan gudang data
Gudang data adalah basis data yang dioptimalkan untuk menganalisis data relasional yang berasal dari sistem transaksi dan aplikasi bisnis. Struktur dan skema data ditentukan sebelumnya untuk mengoptimalkan pencarian dan pelaporan yang cepat. Data dibersihkan, diperkaya, dan diubah sehingga dapat berfungsi sebagai “sumber kebenaran tunggal” yang dapat dipercaya oleh pengguna. Contoh data mencakup profil pelanggan dan informasi produk.
Danau data berbeda karena dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur tanpa pemrosesan lebih lanjut. Struktur data atau skema tidak ditentukan saat data diambil; hal ini berarti bahwa Anda dapat menyimpan semua data tanpa desain yang cermat, yang biasanya berguna saat penggunaan di masa mendatang tidak diketahui. Contoh data mencakup konten media sosial, data perangkat IoT, dan data non-relasional dari aplikasi seluler.
- Pemrosesan data
Saat data sudah ada, data harus dikonversikan dan diatur untuk mendapatkan hasil yang akurat dari kueri analitik. Opsi pemrosesan data yang berbeda tersedia untuk melakukan ini. Pilihan pendekatan bergantung pada sumber daya komputasi dan analitik yang tersedia untuk pemrosesan data.
Pemrosesan terpusat : Semua pemrosesan terjadi di server pusat khusus yang meng-hosting semua data.
Pemrosesan terdistribusi : Data didistribusikan dan disimpan di server yang berbeda.
Pemrosesan batch : Potongan-potongan data diakumulasikan dari waktu ke waktu dan diproses dalam beberapa batch.
Pemrosesan waktu nyata : Data diproses secara terus-menerus, dengan tugas komputasi yang diselesaikan dalam beberapa detik.
- Pembersihan data
Pembersihan data termasuk membersihkan setiap kesalahan seperti duplikasi, inkonsistensi, redudansi, atau format yang salah. Pembersihan data juga digunakan untuk memfilter data yang tidak diinginkan untuk analitik.
- Analisis data
Inilah langkah saat data mentah dikonversikan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Berikut ini adalah empat jenis analitik data:
- Analitik deskriptif
Ilmuwan data menganalisis data untuk mengetahui peristiwa yang telah atau sedang terjadi di lingkungan data. Analitik ini dicirikan dengan visualisasi data seperti diagram lingkaran, diagram batang, diagram garis, tabel, atau narasi yang dihasilkan.
- Analitik diagnostik
Analitik diagnostik merupakan pemeriksaan data yang mendalam atau terperinci untuk memahami alasan terjadinya suatu hal. Analitik ini dicirikan dengan teknik seperti penelusuran, penemuan data, penambangan data, dan korelasi. Di setiap teknik ini, beberapa operasi dan transformasi data digunakan untuk menganalisis data mentah.
- Analisis prediktif
Analitik prediktif menggunakan data historis untuk membuat prakiraan tren masa depan yang akurat. Analitik ini dicirikan dengan teknik seperti machine learning, prakiraan, pencocokan pola, dan pemodelan prediktif. Di setiap teknik ini, komputer dilatih untuk merekayasa balik hubungan kausalitas dalam data.
- Analitik preskriptif
Analitik preskriptif membawa data prediktif ke level berikutnya. Bukan hanya memprediksi kemungkinan yang akan terjadi, analisis ini juga menyarankan respons optimal untuk hasil tersebut. Analitik ini dapat menganalisis potensi implikasi berbagai pilihan dan merekomendasikan tindakan terbaik. Analitik ini menggunakan analisis grafik, simulasi, pemrosesan peristiwa kompleks, jaringan neural, dan mesin rekomendasi.
Apa Saja Macam-Macam Teknik Analitik Data?
Banyak teknik komputasi digunakan dalam analitik data. Berikut ini adalah beberapa teknik komputasi yang paling banyak digunakan:
Pemrosesan bahasa alami
Pemrosesan bahasa alami merupakan teknologi yang digunakan untuk membuat komputer memahami dan merespons bahasa lisan dan tulisan manusia. Analis data menggunakan teknik ini untuk memproses data seperti catatan yang didiktekan, perintah suara, dan pesan obrolan.
Penambangan teks
Analis data menggunakan penambangan teks untuk mengidentifikasi tren dalam data teks seperti email, tweet, riset, dan postingan blog. Penambangan teks dapat digunakan untuk mengurutkan konten berita, umpan balik pelanggan, dan email klien.
Analisis data sensor
Analis data sensor merupakan pemeriksaan data yang dihasilkan oleh berbagai sensor. Analis ini digunakan untuk pemeliharaan mesin prediktif, pelacakan pengiriman, dan proses bisnis lainnya tempat mesin menghasilkan data.
Analisis pencilan
Analisis pencilan atau deteksi anomali mengidentifikasi poin data dan peristiwa yang menyimpang dari data lainnya.
Beberapa Pilihan layanan analitik data cloud dapat anda temukan di Leyun Asia. Partner yang bekerjasama dengan kami:
