Apa Itu Augmented Analytics? Pengertian & Manfaatnya bagi Bisnis

Di era digital yang semakin maju ini, data menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan. Namun, mengubah data menjadi informasi yang berguna tidak selalu mudah. Proses analisis data sering kali memakan waktu, tenaga, dan memerlukan keterampilan teknis yang mendalam. Di sinilah augmented analytics hadir sebagai solusi inovatif untuk membuat analisis data menjadi lebih mudah, cepat, dan efisien. Artikel ini akan membahas secara mendalam apa itu augmented analytics dan bagaimana kita bisa memulainya.

Apa Itu Augmented Analytics?

Augmented analytics adalah pendekatan baru dalam analisis data yang menggabungkan Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) dengan metode analisis data tradisional. Tujuan utamanya adalah untuk meningkatkan kemampuan dalam menemukan wawasan (insights) tersembunyi dari data dengan lebih cepat dan akurat. Dengan teknologi ini, proses analisis data menjadi lebih otomatis, sehingga memudahkan pengguna yang tidak memiliki latar belakang teknis untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada data.

Dalam augmented analytics, teknologi AI dan ML digunakan untuk mengotomatiskan banyak aspek dari proses analisis, seperti pembersihan data, visualisasi data, dan bahkan rekomendasi berbasis data. Ini memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tanpa harus bergantung pada ilmuwan data atau analis ahli.

Evolusi Augmented Analytics

Pengambilan analisis dari data secara manual adalah proses yang memakan waktu. Dengan semakin banyaknya data yang tidak terstruktur, seperti teks atau gambar, perusahaan memerlukan cara yang lebih cepat untuk mendapatkan analisis data tersebut guna menjaga daya saing bisnis. Disinilah artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML) digunakan untuk membantu proses analisis data.

Penggunaan AI dalam analisis data melahirkan konsep augmented analytics, yang pertama kali disebutkan dalam laporan Gartner yang diterbitkan pada tahun 2017. Dengan menggabungkan kemampuan AI dan ML, proses analisis data beralih dari metode manual yang memerlukan keahlian teknis, menuju pendekatan self-service. Dalam pendekatan self-service, manajemen data tetap dilakukan secara manual, tetapi interaksi manusia dengan data didukung oleh kueri bahasa alami, statistik satu-klik dan visualisasi yang direkomendasikan berdasarkan jenis data yang ada.

Baru-baru ini, alat AI generatif seperti ChatGPT telah menciptakan peluang baru dengan memungkinkan bisnis mendemokratisasi proses analitik mereka. Dengan inovasi ini, perusahaan dapat meningkatkan proses augmented analytics dan mengekstrak wawasan dari data menggunakan natural language. Ini berarti bahwa orang yang bukan ilmuwan data atau analis berpengalaman pun dapat dengan mudah mengajukan pertanyaan kepada sistem dan mendapatkan jawaban yang bermanfaat.

Perusahaan juga dapat mengidentifikasi penyebab utama perubahan kinerja bisnis hanya dengan menanyakan pertanyaan yang langsung. Alat augmented analytics seperti Kyligence, misalnya, dapat menjelaskan analisa yang lebih mendalam dengan cara yang mudah dipahami. Secara keseluruhan, augmented analytics berfungsi untuk menemukan pola dalam data dan mengekstrak analisis yang bermakna tanpa keterlibatan manusia secara langsung. Proses ini memungkinkan bisnis untuk mengotomatiskan aktivitas berulang seperti pelabelan data, pembersihan data, dan kegiatan rutin lainnya, yang pada akhirnya menghemat waktu dan mempercepat pengiriman produk ke pasar.

Komponen Utama dalam Augmented Analytics

Beberapa komponen kunci dalam augmented analytics yang membuat teknologi ini begitu efektif adalah:

1. Artificial Intelligence (AI)
   AI digunakan untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar. Dengan AI, sistem dapat mempelajari pola-pola dari data historis dan membuat prediksi yang lebih akurat berdasarkan data tersebut. Hal ini membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih baik dengan lebih cepat.
2. Machine Learning (ML)
   ML memungkinkan sistem untuk terus belajar dan meningkatkan kemampuannya dalam menganalisis data tanpa harus diprogram ulang secara manual. Dengan ML, sistem dapat beradaptasi dengan perubahan data dan memberikan hasil analisis yang lebih baik seiring waktu.
3. Natural Language Processing (NLP)
   NLP digunakan untuk memahami dan menganalisis bahasa manusia. Ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan sistem analitik menggunakan bahasa sehari-hari, tanpa perlu menggunakan istilah teknis yang rumit. Pengguna hanya perlu mengetikkan pertanyaan atau perintah, dan sistem akan memberikan jawaban yang relevan.
4. Otomatisasi
   Otomatisasi adalah salah satu aspek penting dalam augmented analytics. Proses ini membantu mengurangi waktu dan usaha yang dibutuhkan untuk mengolah data dan menghasilkan wawasan yang berguna. Aktivitas berulang seperti pembersihan data, pemrosesan data, dan pelabelan data dapat diotomatiskan, sehingga analis dapat fokus pada tugas-tugas yang lebih bernilai tinggi.

Langkah-Langkah Memulai dengan Augmented Analytics

Jika perusahaan ingin memulai dengan augmented analytics, ada beberapa langkah penting yang perlu diikuti:

1. Tentukan Tujuan Bisnis
   Sebelum memulai, penting untuk menentukan tujuan bisnis yang ingin dicapai dengan menggunakan augmented analytics. Apakah tujuan Anda adalah meningkatkan penjualan, mengurangi biaya operasional, atau meningkatkan kepuasan pelanggan? Dengan menentukan tujuan yang jelas, perusahaan dapat lebih fokus dalam memilih alat dan strategi yang tepat untuk mencapai tujuan tersebut.
2. Kumpulkan dan Persiapkan Data
   Data adalah bahan baku utama dalam analisis, sehingga sangat penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan berkualitas tinggi. Data harus bersih, terstruktur, dan relevan dengan masalah yang ingin dipecahkan. Proses pembersihan data biasanya dapat diotomatiskan dengan menggunakan alat augmented analytics, tetapi tetap penting untuk memverifikasi bahwa data yang digunakan akurat.
3. Pilih Alat Augmented Analytics yang Tepat
   Ada banyak alat augmented analytics yang tersedia di pasar, seperti Tableau, Power BI, Qlik, dan lainnya. Pilih alat yang sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda dan yang mudah digunakan oleh pengguna non-teknis. Alat yang mendukung interaksi bahasa alami akan sangat membantu, terutama jika perusahaan ingin mendemokratisasi akses data bagi seluruh karyawan.
4. Melatih Pengguna
   Meskipun augmented analytics dirancang untuk memudahkan pengguna non-teknis, pelatihan tetap diperlukan agar pengguna dapat memanfaatkan alat dengan maksimal. Pelatihan dapat mencakup cara mengakses data, membuat laporan, serta memahami dan menginterpretasikan hasil analisis.
5. Implementasi dan Integrasi
   Integrasikan alat augmented analytics dengan sistem yang sudah ada di perusahaan, seperti CRM, ERP, atau alat manajemen data lainnya. Pastikan bahwa semua data dapat diakses dan dianalisis dengan lancar tanpa ada hambatan. Proses ini akan membantu perusahaan dalam memaksimalkan hasil dari analisis data mereka.
6. Mulai dengan Proyek Kecil
   Untuk menguji kemampuan alat augmented analytics, mulailah dengan proyek kecil terlebih dahulu. Ini akan membantu perusahaan untuk memahami bagaimana alat ini bekerja dan apakah alat tersebut sesuai dengan kebutuhan mereka. Setelah merasa nyaman dengan hasil yang diperoleh, perusahaan dapat mulai menerapkan augmented analytics pada proyek yang lebih besar dan kompleks.
7. Evaluasi dan Tingkatkan
   Setelah implementasi, penting untuk terus mengevaluasi hasil yang diperoleh dan mencari area yang dapat ditingkatkan. Evaluasi ini akan membantu perusahaan untuk lebih baik dalam memahami cara kerja alat augmented analytics dan mengoptimalkan penggunaan alat tersebut dalam jangka panjang.

Manfaat Augmented Analytics untuk Pertumbuhan Bisnis

Augmented analytics membantu bisnis dalam proses berbasis data, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat. Artikel ini akan menjelaskan manfaat augmented analytics bagi pertumbuhan bisnis serta bagaimana penggunaannya dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi di berbagai sektor.

• Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Salah satu keunggulan utama augmented analytics adalah kemampuannya untuk membantu bisnis mengambil keputusan yang lebih baik. Dalam metode analisis data tradisional, perusahaan mungkin hanya mengetahui "apa" yang terjadi, tetapi tidak memahami "mengapa" hal tersebut terjadi. Dengan augmented analytics, AI dan ML memungkinkan bisnis untuk menggali lebih dalam dan memahami akar penyebab dari hasil tertentu.

Sebagai contoh, jika perusahaan mengalami penurunan penjualan sebesar 11% pada kuartal pertama, augmented analytics dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyebab penurunan tersebut. AI akan memproses data yang kompleks dan memberikan wawasan yang jelas mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja. Dengan informasi yang lebih mendalam ini, manajer dapat membuat keputusan yang lebih tepat, seperti memperbaiki strategi pemasaran atau merombak proses penjualan.

• Penghematan Waktu dan Sumber Daya

Dalam lingkungan bisnis yang dinamis, waktu adalah salah satu aset yang paling berharga. Augmented analytics menawarkan penghematan waktu dan sumber daya dengan mengotomatiskan berbagai proses analisis data. Misalnya, proses persiapan data dan identifikasi tren yang sebelumnya memakan waktu lama kini dapat dilakukan secara otomatis. Alat ini memungkinkan analis data untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis dan bernilai tinggi, daripada terjebak dalam aktivitas operasional sehari-hari yang memakan waktu.

Dengan efisiensi yang meningkat, perusahaan tidak perlu lagi mempekerjakan banyak ahli data atau memberikan bonus lembur kepada tim yang menangani proyek berbasis data besar. Selain menghemat biaya, pendekatan ini juga mendukung kolaborasi antar departemen, mempercepat pengembangan produk, dan pada akhirnya, meningkatkan pendapatan melalui efisiensi operasional yang lebih baik.

• Akses yang Lebih Luas ke Analisis bagi Pengguna

Salah satu tantangan dalam analisis data tradisional adalah kebutuhan akan keahlian teknis yang tinggi. Proses analisis biasanya memerlukan keahlian khusus dalam hal pemrograman dan statistik, sehingga hanya analis data yang mampu mengekstrak wawasan dari data yang ada. Namun, augmented analytics mengubah paradigma ini dengan menyediakan akses yang lebih luas kepada pengguna non-teknis. Teknologi ini mendemokratisasi data, memungkinkan berbagai departemen seperti pemasaran, penjualan, hingga pengembangan produk untuk melakukan analisis data secara mandiri.

Pengguna dapat mengajukan pertanyaan dalam natural language tanpa perlu memahami bahasa pemrograman seperti SQL. Misalnya, tim pemasaran dapat menanyakan, "Mengapa kampanye pemasaran di wilayah tertentu tidak berhasil?" dan mendapatkan jawaban yang jelas serta terperinci dalam bahasa yang mudah dipahami. Ini tidak hanya mempercepat proses pengambilan keputusan tetapi juga memastikan bahwa seluruh tim memiliki pemahaman yang sama terhadap data dan hasil analisis.

• Pengembangan Produk yang Lebih Cepat

Dalam dunia bisnis yang kompetitif, waktu untuk membawa produk baru ke pasar sangatlah penting. Augmented analytics memungkinkan tim pengembangan untuk mempercepat siklus pengembangan produk dengan mengidentifikasi hubungan antara data dari berbagai sumber secara lebih cepat. Alat ini juga membantu tim untuk menarik analisa yang relevan dan berharga, yang sebelumnya sulit dicapai dengan pendekatan analisis tradisional.

Pendekatan augmented analytics memungkinkan tim untuk menguji berbagai teknik pemodelan dengan cepat, memberikan fleksibilitas lebih dalam proses pengembangan. Dengan kemampuan ini, perusahaan dapat merespons perubahan pasar dengan lebih gesit, mengurangi waktu pengembangan produk, dan memperkenalkan inovasi baru yang relevan kepada konsumen dengan lebih cepat.

Tantangan dalam Mengadopsi Augmented Analytics

Meskipun augmented analytics menawarkan banyak manfaat, ada beberapa tantangan yang mungkin dihadapi perusahaan dalam proses adopsinya:

1. Kualitas Data
   Jika data yang digunakan buruk atau tidak lengkap, hasil analisis juga akan kurang akurat. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan berkualitas tinggi dan relevan dengan tujuan bisnis.
2. Resistensi Terhadap Perubahan
   Beberapa karyawan mungkin merasa enggan untuk mengadopsi teknologi baru karena ketidaknyamanan atau kurangnya pemahaman. Oleh karena itu, pelatihan yang tepat dan komunikasi yang baik sangat penting untuk memastikan adopsi teknologi berjalan lancar.
3. Biaya Implementasi
   Meskipun augmented analytics dapat menghasilkan efisiensi jangka panjang, biaya awal untuk mengadopsi teknologi ini bisa cukup tinggi. Oleh karena itu, perencanaan anggaran yang matang sangat penting untuk memastikan bahwa perusahaan mendapatkan keuntungan maksimal dari investasi mereka.
4. Keamanan Data
   Data adalah aset berharga yang harus dilindungi. Oleh karena itu, perusahaan harus menerapkan sistem keamanan yang kuat untuk melindungi data dari ancaman siber atau kebocoran informasi.

Contoh Penggunaan Augmented Analytics

Berbagai industri telah mengadopsi augmented analytics untuk meningkatkan kinerja bisnis mereka. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan augmented analytics di sektor ritel online, operasional restoran, dan pemasaran digital.

• Ritel Online

Dalam industri ritel online, augmented analytics memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan. Dengan menggunakan alat seperti Kyligence, bisnis dapat menganalisis data perilaku pelanggan, mengevaluasi kinerja kampanye pemasaran, dan mengelola inventaris dengan lebih efisien. Sebagai contoh, augmented analytics dapat memberikan wawasan tentang tren pembelian pelanggan selama periode tertentu, sehingga memungkinkan bisnis untuk menyesuaikan strategi pemasaran secara tepat waktu.

• Operasional Restoran

Industri makanan dan minuman juga mendapatkan manfaat besar dari augmented analytics. Dengan alat ini, restoran dapat menganalisis penjualan dan kinerja operasional secara lebih mendalam, menggunakan wawasan yang dihasilkan oleh AI untuk meningkatkan strategi bisnis. Contohnya, restoran dapat menggunakan augmented analytics untuk mengidentifikasi tren pesanan atau perubahan preferensi konsumen, kemudian menyesuaikan menu atau strategi pemasaran berdasarkan wawasan tersebut. Selain itu, restoran dapat mengurangi pemborosan, meningkatkan efisiensi operasional, dan memastikan bahwa mereka mencapai target penjualan.

• Pemasaran Digital

Dalam pemasaran digital, augmented analytics memberikan keuntungan besar dengan memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih akurat berdasarkan metrik yang relevan. Alat ini memudahkan pemasar untuk menganalisis data dari berbagai sumber, seperti kampanye iklan, email marketing, dan analisis situs web. Dengan AI, pemasar dapat memahami penyebab di balik perubahan tren tertentu dan mengoptimalkan strategi mereka untuk mencapai hasil yang lebih baik.

Cara Mengevaluasi Augmented Analytics

Sebelum mengimplementasikan alat augmented analytics, penting bagi bisnis untuk mengevaluasi alat yang akan digunakan. Berikut beberapa kriteria penting yang perlu dipertimbangkan:

1. Adaptabilitas: Seberapa baik alat tersebut dapat disesuaikan dengan kebutuhan organisasi Anda tanpa perlu banyak modifikasi.
2. Kemampuan: Apakah alat tersebut memiliki fitur yang cukup kuat untuk membantu Anda melakukan analisis data yang lebih mendalam.
3. Manajabilitas: Seberapa mudah alat tersebut dikelola oleh tim eksekutif dan pemangku kepentingan bisnis lainnya.
4. Keandalan: Evaluasi alat berdasarkan efisiensinya dalam memberikan hasil yang diharapkan di berbagai skala dan arsitektur bisnis.
5. Kegunaan: Seberapa mudah alat tersebut digunakan oleh berbagai pemangku kepentingan, mulai dari tim eksekutif hingga analis data.
6. Pengalaman Pelanggan: Pastikan vendor alat tersebut memiliki rekam jejak yang baik dalam mendukung pelanggan serta memberikan solusi yang sesuai dengan kebutuhan organisasi.

Tools Augmented Analytics

Alat augmented analytics kini semakin populer karena membantu bisnis memahami data secara lebih mendalam menggunakan teknologi AI dan machine learning. Beberapa tools terbaik pada tahun 2024 yang menonjol adalah:

1. Tableau: Dikenal dengan kemampuan visualisasi data yang kuat, Tableau membantu bisnis mengubah data kompleks menjadi grafik yang mudah dipahami. Alat ini sangat user-friendly dan sering digunakan oleh perusahaan untuk visualisasi data yang komprehensif.
2. Power BI: Power BI dari Microsoft populer karena integrasinya yang mulus dengan produk Microsoft lainnya, sehingga menjadi pilihan utama untuk perusahaan yang menggunakan ekosistem Microsoft. Alat ini menawarkan pemrosesan data secara real-time serta konektivitas ke berbagai sumber data.
3. ThoughtSpot: Alat ini unggul dalam analitik berbasis pencarian, memungkinkan pengguna untuk menanyakan data menggunakan bahasa natural. ThoughtSpot sangat berguna bagi pengguna non-teknis karena mampu memberikan wawasan yang didorong oleh AI.
4. Qlik Sense: Dengan fokus pada eksplorasi data yang fleksibel, Qlik Sense menonjol berkat mesinnya yang asosiatif, yang membantu menemukan tren tersembunyi dalam data. Alat ini juga dirancang untuk analitik mandiri, memungkinkan pengguna menjelajahi data secara interaktif.
5. Sisense: Sisense mempermudah akses data kompleks bagi pengguna dari berbagai tingkatan teknis. Kemampuannya mengintegrasikan berbagai sumber data dan menyediakan analitik yang kuat menjadikannya pilihan yang baik untuk pengambilan keputusan bisnis.

Alat-alat ini dirancang untuk memudahkan pengguna dalam memanfaatkan data secara efektif, baik untuk pemula maupun mereka yang sudah berpengalaman dalam analitik data.

Kesimpulan

Augmented analytics adalah langkah maju dalam dunia analisis data yang memungkinkan perusahaan untuk mengungkap wawasan berharga dengan lebih cepat dan akurat. Dengan menggabungkan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami, proses analisis data menjadi lebih otomatis dan lebih mudah diakses oleh pengguna non-teknis. Meskipun ada beberapa tantangan dalam mengadopsi teknologi ini, manfaat jangka panjang yang ditawarkannya sangat signifikan.

Untuk memulai, tentukan tujuan bisnis Anda, kumpulkan dan persiapkan data yang berkualitas, pilih alat yang tepat, melatih pengguna, dan integrasikan alat tersebut dengan sistem yang sudah ada. Dengan pendekatan yang tepat, augmented analytics dapat menjadi aset penting dalam membantu perusahaan Anda untuk tetap kompetitif di era digital yang terus berkembang.