Traditional vs Augmented Analytics: Dari Cara Lama ke Analisis Masa Depan 

Data Semakin Banyak, Analisis Semakin Penting 

Setiap hari kita dikelilingi data. Mulai dari notifikasi belanja online, interaksi di media sosial, hingga catatan akademik mahasiswa—semuanya terekam dalam bentuk digital. Data ini ibarat “emas baru”, tetapi tanpa cara analisis yang tepat, nilainya tidak akan terlihat. 

Di sinilah analitik berperan. Dulu, organisasi mengandalkan Traditional Analytics, metode yang mengandalkan keahlian manusia untuk mengolah dan membaca data. Namun, seiring meningkatnya volume dan kerumitan data, lahirlah pendekatan baru: Augmented Analytics, yang sedang naik daun karena menawarkan cara lebih cepat, inklusif, dan cerdas. 

Traditional Analytics: Metode Lama yang Jadi Fondasi 

Bayangkan seorang analis data duduk berjam-jam menulis query SQL, membersihkan data mentah, lalu menyusunnya menjadi grafik atau tabel. Proses itu adalah gambaran Traditional Analytics. 

Pendekatan ini memberi kontrol penuh pada analis. Mereka menentukan pertanyaan, mengolah data sesuai hipotesis, lalu menyajikan hasilnya. Traditional Analytics sangat berguna untuk dataset kecil atau analisis yang sederhana. 

Namun, metode ini memiliki keterbatasan: 

• Prosesnya lambat dan memakan banyak waktu. 

• Hanya bisa dilakukan oleh orang dengan keahlian teknis. 

• Insight yang muncul sering terbatas pada asumsi awal manusia. 

Artinya, jika data semakin kompleks, Traditional Analytics bisa terasa kaku dan tidak cukup cepat untuk mendukung pengambilan keputusan real-time. 

Augmented Analytics: Analisis Cerdas yang Inklusif 

Sekarang mari bayangkan situasi berbeda. Anda tidak perlu lagi menulis query rumit. Cukup “bertanya” pada sistem dengan bahasa sehari-hari, dan dalam hitungan detik muncul pola, tren, bahkan prediksi tentang masa depan. 

Inilah Augmented Analytics. Teknologi ini memanfaatkan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (Machine Learning), dan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing). Analisis yang biasanya hanya bisa dilakukan analis data kini bisa diakses siapa saja: manajer, dosen, atau mahasiswa. 

Kelebihan Augmented Analytics antara lain: 

• Cepat: mampu menghasilkan insight hampir real-time. 

• Inklusif: bisa digunakan orang tanpa latar belakang teknis. 

• Kaya insight: bukan hanya menjelaskan apa yang terjadi, tetapi juga memprediksi apa yang akan terjadi, bahkan memberi rekomendasi langkah selanjutnya. 

Namun, teknologi ini juga punya tantangan. Augmented Analytics sangat bergantung pada kualitas data. Jika data kotor, hasil analisis bisa menyesatkan. Selain itu, algoritma bisa membawa bias jika tidak dirancang dengan baik. 

Traditional vs Augmented: Apa Bedanya? 

Perbedaan keduanya bisa dipahami lewat beberapa aspek utama: 

• Kecepatan: Traditional Analytics memerlukan waktu lama untuk mengolah data, sedangkan Augmented Analytics bisa memberikan insight lebih cepat, bahkan real-time. 

• Aksesibilitas: Traditional hanya bisa digunakan analis atau pakar data, sementara Augmented bisa diakses siapa pun dalam organisasi. 

• Jenis Insight: Traditional fokus pada deskripsi masa lalu apa yang sudah terjadi. Augmented melangkah lebih jauh dengan memberikan insight prediktif dan preskriptif apa yang mungkin terjadi dan apa langkah terbaik yang bisa diambil. 

• Visualisasi: Traditional umumnya menyajikan grafik statis, sedangkan Augmented menghadirkan visualisasi interaktif yang bisa menyesuaikan kebutuhan pengguna. 

Dengan kata lain, Traditional Analytics ibarat peta cetak: berguna, tetapi terbatas. Sementara Augmented Analytics seperti GPS pintar: tidak hanya menunjukkan posisi Anda, tetapi juga memberi tahu rute tercepat, kondisi lalu lintas, bahkan prediksi waktu tiba. 

Mengapa Relevan untuk Sistem Informasi? 

Bagi dunia akademik, terutama di bidang Sistem Informasi, memahami kedua pendekatan ini sangatlah penting. 

• Mahasiswa: Traditional Analytics tetap perlu dipahami sebagai dasar, tetapi menguasai Augmented Analytics akan menjadi nilai tambah besar di dunia kerja yang serba data. 

• Dosen dan Peneliti: riset berbasis big data bisa jauh lebih cepat dan akurat dengan bantuan Augmented Analytics. 

• Manajemen Kampus: pengambilan keputusan strategis, seperti perencanaan kurikulum atau efisiensi administrasi, dapat dilakukan berbasis data real-time. 

Dengan begitu, teknologi ini bukan hanya relevan untuk industri, tetapi juga sangat berguna di dunia pendidikan. 

Penutup 

Perjalanan dari Traditional Analytics ke Augmented Analytics menunjukkan transformasi besar dalam cara kita memahami data. Traditional Analytics tetap penting sebagai fondasi, tetapi Augmented Analytics membuka peluang baru: analisis yang lebih cepat, inklusif, dan cerdas. 

Jika dulu analisis data ibarat membaca buku tebal halaman demi halaman, kini Augmented Analytics seperti memiliki asisten pintar yang langsung menunjuk bab terpenting, bahkan menebak isi bab berikutnya.