Teknologi Augmented Analytics mengubah cara bisnis memahami dan memanfaatkan data. Dulu, analisis data adalah domain para ilmuwan data dan analis yang terlatih. Prosesnya seringkali memakan waktu, mahal, dan membutuhkan interpretasi yang kompleks. Sekarang, dengan Augmented Analytics, analisis data menjadi lebih mudah diakses, otomatis, dan intuitif bagi pengguna dari berbagai latar belakang.

Memahami Augmented Analytics

Augmented Analytics memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) untuk mengotomatiskan berbagai aspek analisis data. Hal ini mencakup:

• Persiapan Data: Augmented Analytics dapat membersihkan, mengubah, dan mengintegrasikan data secara otomatis dari berbagai sumber, mengurangi waktu dan usaha yang dibutuhkan untuk mempersiapkan data untuk analisis.
• Penemuan Pola: Teknologi ini dapat secara otomatis mengidentifikasi pola, tren, dan anomali tersembunyi dalam data yang mungkin tidak terlihat oleh manusia.
• Generasi Wawasan: Augmented Analytics tidak hanya menemukan pola, tetapi juga menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dalam bahasa yang mudah dipahami, memungkinkan pengguna untuk dengan cepat memahami implikasi data.
• Visualisasi Data: Teknologi ini secara otomatis memilih visualisasi data yang paling relevan untuk menyampaikan wawasan dengan jelas dan ringkas.

Manfaat Augmented Analytics untuk Bisnis

Implementasi Augmented Analytics menawarkan sejumlah manfaat signifikan bagi bisnis dari berbagai ukuran dan industri:

• Demokratisasi Data: Augmented Analytics memberdayakan pengguna bisnis dengan kemampuan untuk melakukan analisis data sendiri, tanpa bergantung pada tim IT atau ilmuwan data. Hal ini meningkatkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih terinformasi di seluruh organisasi.
• Peningkatan Efisiensi: Otomatisasi tugas-tugas analisis data menghemat waktu dan sumber daya, memungkinkan analis data untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis.
• Identifikasi Peluang Baru: Augmented Analytics dapat mengungkap tren dan pola tersembunyi dalam data yang dapat mengarah pada identifikasi peluang baru untuk pertumbuhan, inovasi, dan peningkatan efisiensi.
• Peningkatan Pengambilan Keputusan: Dengan memberikan wawasan yang lebih akurat dan relevan, Augmented Analytics membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik dan lebih terinformasi.
• Personalisasi Pengalaman Pelanggan: Augmented Analytics dapat digunakan untuk menganalisis data pelanggan dan memberikan pengalaman yang lebih personal dan relevan. Misalnya, bisnis dapat menggunakan Augmented Analytics untuk merekomendasikan produk atau layanan yang paling mungkin diminati oleh pelanggan tertentu.
• Otomatisasi Pelaporan: Pembuatan laporan menjadi lebih efisien karena sistem dapat secara otomatis menghasilkan laporan yang relevan dengan indikator kinerja utama (KPI) yang ditetapkan. Ini sangat membantu dalam memantau kemajuan dan mengidentifikasi area yang memerlukan perhatian lebih.
• Peningkatan Akurasi: Dengan meminimalkan bias manusia dan mengotomatiskan proses analisis, Augmented Analytics membantu meningkatkan akurasi dan keandalan wawasan data.

Implementasi Augmented Analytics

Untuk berhasil mengimplementasikan Augmented Analytics, bisnis perlu mempertimbangkan hal-hal berikut:

• Definisikan Tujuan Bisnis: Tentukan tujuan bisnis yang ingin Anda capai dengan menggunakan Augmented Analytics. Apa masalah yang ingin Anda pecahkan? Peluang apa yang ingin Anda manfaatkan?
• Pilih Platform yang Tepat: Ada berbagai platform Augmented Analytics yang tersedia di pasaran. Pilihlah platform yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran Anda. Pertimbangkan faktor-faktor seperti kemudahan penggunaan, kemampuan analisis, dan integrasi dengan sistem yang ada. Jika anda membutuhkan bantuan untuk memilih sistem yang tepat, ada banyak software house terbaik yang dapat membantu.
• Siapkan Data Anda: Pastikan data Anda bersih, terstruktur, dan mudah diakses. Augmented Analytics hanya dapat memberikan wawasan yang akurat jika data yang digunakan berkualitas.
• Latih Pengguna Anda: Berikan pelatihan kepada pengguna Anda tentang cara menggunakan platform Augmented Analytics dan cara menafsirkan wawasan yang dihasilkan.
• Pantau dan Evaluasi: Pantau dan evaluasi hasil yang dicapai dengan menggunakan Augmented Analytics. Lakukan penyesuaian jika diperlukan untuk memastikan Anda mencapai tujuan bisnis Anda.

Contoh Kasus Penggunaan Augmented Analytics

• Retail: Sebuah perusahaan retail dapat menggunakan Augmented Analytics untuk menganalisis data penjualan, data pelanggan, dan data media sosial untuk mengidentifikasi tren pasar, memahami perilaku pelanggan, dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.
• Keuangan: Lembaga keuangan dapat menggunakan Augmented Analytics untuk mendeteksi penipuan, mengelola risiko, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Contohnya, mereka bisa menggunakan aplikasi ini untuk menganalisis riwayat transaksi dan mengidentifikasi pola-pola yang mencurigakan.
• Manufaktur: Perusahaan manufaktur dapat menggunakan Augmented Analytics untuk mengoptimalkan proses produksi, meningkatkan kualitas produk, dan mengurangi biaya.
• SDM: Departemen SDM dapat memanfaatkan Augmented Analytics untuk menganalisis data karyawan, seperti kinerja, tingkat absensi, dan kepuasan kerja, untuk mengidentifikasi masalah, meningkatkan retensi karyawan, dan mengembangkan program pelatihan yang lebih efektif. Penggunaan aplikasi penggajian juga bisa diintegrasikan untuk menganalisis data terkait kompensasi.

Augmented Analytics adalah teknologi yang menjanjikan yang dapat membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi, dan mengidentifikasi peluang baru. Dengan implementasi yang tepat, Augmented Analytics dapat menjadi aset yang berharga bagi bisnis dari berbagai ukuran dan industri.