5 Tren Analisis Data

Hari-hari ketika orang yang paling berpengalaman di ruangan itu membuat keputusan besar telah berlalu. Saat ini data, dan bukan insting, yang mendorong sebagian besar keputusan bisnis. 

Dan banyaknya data dan kompleksitasnya yang berkembang mengharuskan pemanfaatannya untuk keputusan yang cepat dan tepat. Faktanya, IDC memperkirakan bahwa pada tahun 2025 kami telah membuat lebih dari 175 zettabytes secara global. Data yang dimanfaatkan oleh analis warga saja adalah peluang $49 miliar. Apa kekuatan yang mendorong peluang besar ini? Berikut adalah lima tren utama dalam analitik yang perlu diperhatikan. 

1. Otomatisasi

Hasil bisnis bernilai tinggi dimulai dengan kualitas data yang tinggi. Tetapi dengan skala dan kompleksitas data modern, satu-satunya cara untuk benar-benar memanfaatkan nilainya adalah dengan mengotomatiskan proses penemuan data, persiapan, dan pencampuran data yang berbeda. 

“Otomasi sangat penting karena, pertama-tama, ini membebaskan analis untuk fokus pada aktivitas bernilai tambah tinggi, yang benar-benar mendorong pertumbuhan top-line. Kedua, ini membantu berkontribusi pada keuntungan dengan memperdagangkan aktivitas biasa untuk proses yang lebih efisien,” kata Suresh Vittal, chief product officer Alteryx, pemimpin dalam otomatisasi analitik. 

Industri seperti manufaktur, ritel, jasa keuangan, dan perjalanan dan perhotelan diuntungkan dari tren ini. Industri ritel, misalnya, telah mengalami banyak poros dalam beberapa tahun terakhir, kata Vittal. Salah satunya adalah sebagai tanggapan atas munculnya platform e-commerce dominan tertentu; lainnya adalah karena penutupan yang disebabkan oleh pandemi; dan satu lagi dihasilkan dari pengembangan “opsi pengiriman multimodal.” 

“Anda mulai melihat ritel perlu memanfaatkan pembelajaran mesin dan ilmu data untuk mendapatkan keunggulan,” kata Vittal. Tetapi bereksperimen dengan model pembelajaran mesin yang berbeda dan menunggu mereka menghasilkan hasil membutuhkan waktu. Untuk mendapatkan jawaban dengan kecepatan tinggi, Anda memerlukan otomatisasi analitik. “Maju dari pesaing Anda hari ini berarti pelaporan pandangan belakang tidak memotongnya. Analisis prediktif dan ilmu data sangat dibutuhkan untuk maju.” 

2. Demokratisasi

Jika Anda menganggap analitik dan ilmu data sebagai fungsi yang hanya dapat dilakukan oleh para ahli dengan pengetahuan tingkat lanjut dalam analitik dan ilmu data, konsepsi Anda sudah ketinggalan zaman. Jarum telah mengarah ke ujung lain spektrum: Sekarang semua pengguna dapat menganalisis data mereka sendiri dengan bantuan platform otomatisasi analitik yang tepat dan mudah digunakan. 

Vittal menyebutkan “analis bisnis, analis pemasaran, analis SDM, dan analis keuangan” sebagai di antara mereka yang harus beralih ke TI atau mempekerjakan ahli ketika dihadapkan dengan melakukan analisis data di masa lalu. Saat ini, solusi otomatisasi analitik, peningkatan daya komputasi awan, dan alat sumber terbuka yang memungkinkan akses luas ke kemampuan pembelajaran mesin telah mendemokratisasi analitik. 

Dengan platform otomatisasi analitik terpadu, pengguna cukup menarik dan melepas blok otomatisasi ke dalam palet dan mulai melihat wawasan secara instan. Potensinya sangat besar: Jika kita dapat membebaskan lebih dari 54 juta pekerja data di seluruh dunia dari kebutuhan untuk menghabiskan waktu yang tidak produktif untuk penemuan data, persiapan, dan iterasi analitik yang konstan dan meningkatkan keterampilan mereka sehingga mereka dapat memperoleh wawasan dari data, hasil untuk bisnis bisa menjadi dramatis. 

3. Pengalaman Pengguna

Pengalaman pengguna akhirnya mendapatkan pengakuan dari organisasi B2B. Aplikasi ponsel cerdas yang mudah digunakan dengan fitur yang mudah digunakan seperti checkout sekali klik—jenis aplikasi yang telah lama dinikmati konsumen dalam pengaturan B2C—telah menyetel ulang ekspektasi terkait produk B2B juga. 

Pengguna menginginkan interaksi yang sederhana dan menarik dengan alat analitik mereka. Dan platform otomatisasi memberi mereka alternatif tanpa kode yang mereka butuhkan. 

“Baik itu membuat makro atau membuat aplikasi analitik berparameter yang sebelumnya Anda harus menulis kodenya,” kata Vittal, platform analitik terbaik memungkinkan Anda beralih dari data ke wawasan dengan mudah. Keahlian dalam analitik dan ilmu data tidak lagi diperlukan. 

Dengan kesulitan teknis dan tugas-tugas manual biasa yang diselesaikan, pengguna dapat lebih berkonsentrasi untuk mempraktikkan penceritaan data yang baik—yaitu, menyusun elemen data sedemikian rupa untuk menunjukkan gambaran besar atau untuk membuat narasi yang kohesif dan fokus pada wawasan. penting bagi bisnis. 

4. Platform Otomasi Vs. Alat Terfragmentasi

Solusi titik yang berkembang biak dapat membuat analisis data menjadi lebih kompleks daripada yang sudah ada. Menurut salah satu sumber, pekerja data menggunakan empat hingga tujuh alat berbeda untuk melakukan aktivitas mereka. 

Ada tiga masalah dengan pendekatan ini. 

Yang pertama, kata Vittal, adalah bahwa Anda “harus mahir menggunakan masing-masing alat individu ini untuk dapat mengekstraksi nilai.” Yang kedua adalah bahwa mengintegrasikan berbagai solusi membutuhkan biaya. “Anda berintegrasi di beberapa alat dan memastikan integrasi berfungsi.” Yang ketiga adalah bahwa hanya memperoleh alat-alat ini menuntut ROI individu untuk setiap solusi. 

Mengkonsolidasikan alat ke dalam platform terpadu memberi pengguna akhir pengalaman tanpa gesekan, mengurangi total biaya kepemilikan, dan memberikan jawaban yang konsisten untuk pertanyaan apa-selanjutnya dan bagaimana-jika di seluruh rantai nilai. 

5. Analisis Sebagai Fungsi Bisnis Inti

Banyak bisnis yang dulunya mendekati analitik sebagai fungsi dukungan yang bagus untuk dimiliki sekarang menganggapnya sebagai misi penting. 

Untuk menjadi sukses, mereka membutuhkan dukungan dan komitmen dari dewan dan C-suite. Dan mereka perlu berinvestasi dalam pendidikan analitik berkelanjutan dan bekerja untuk membangun komunitas yang memupuk budaya data—tidak hanya di dalam organisasi mereka sendiri tetapi juga dengan orang lain di industri, melalui kolaborasi. 

Alteryx menawarkan program gratis yang disebut Advancing Data and Analytics Potential Together (ADAPT). Ini melengkapi lulusan perguruan tinggi baru-baru ini dan mereka yang pekerjaannya telah terpengaruh oleh COVID-19, terlepas dari tingkat keterampilannya, dengan keterampilan analitik data penting yang dibutuhkan untuk sukses di dunia kerja saat ini. Program ini memberi peserta lisensi Alteryx Designer dan akses ke 75 jam kursus/kursus ilmu data dan analitik yang memungkinkan pengguna menjelajahi dan mempelajari fitur-fitur platform otomatisasi proses analitik Alteryx. Hingga saat ini, lebih dari 120.000 orang telah meningkatkan keterampilan melalui 2,2 juta pelajaran interaktif. 

Otomatisasi + Aksesibilitas = Masa Depan Analisis 

Otomatisasi memainkan peran yang kuat dalam mendorong lima tren analitik data ini ke depan. Tetapi orang—“individu yang mampu memadukan keterampilan analitik dengan pemahaman bisnis dan pelanggan”, seperti yang dikatakan Vittal—juga merupakan bagian dari persamaan. Di masa lalu, karyawan dengan keahlian luas di bidangnya sendiri tidak dapat mengakses analitik data karena pengetahuan khusus yang dibutuhkan. Mereka harus bergantung pada pakar teknologi dan analitik untuk mengubah kebisingan menjadi sinyal. 

Sekarang, dengan otomatisasi, kekuatan analitik tidak lagi terbatas pada beberapa penjaga gerbang, tetapi tersedia untuk semua.