Cara Mengubah Data Mentah Menjadi Aset untuk Bisnis Anda

Banyak perusahaan memiliki banyak data yang mereka miliki tetapi tidak tahu apa yang harus dilakukan dengannya. Ini bisa berupa informasi tentang pelanggan, nomor telepon organisasi, data dari pelacak GPS, dan sebagainya. Ketika data dikumpulkan, diatur, dan dianalisis, itu menjadi berguna.

Misalnya, perusahaan bergerak dalam pengiriman berbagai paket dan kargo ke individu dan bisnis. Selama pemrosesan pesanan, manajer menerima data harian tentang ukuran/berat paket, biayanya, dan jarak pengiriman yang ditempuh pengemudi. Semua informasi ini tanpa analitik tidak ada nilainya.

Dengan sedikit analisis statistik, Anda dapat menentukan kapan ada peningkatan pengiriman, berapa distribusi jarak perjalanan, barang apa yang paling sering dipesan, dan banyak lagi. Berdasarkan data ini, departemen periklanan perusahaan dapat membuat kampanye yang dipersonalisasi untuk audiens target. Ini juga dapat membantu, misalnya mempersiapkan pengemudi untuk musim panas (seperti di awal musim gugur) atau mempekerjakan lebih banyak dari mereka, menganjurkan untuk membeli truk baru, dan sebagainya.

Contoh lain. Sebuah perusahaan yang mengangkut barang mengumpulkan data harian dari pengemudi mobil — sistem telematika melacak jumlah mil perjalanan dan konsumsi bahan bakar. Dengan mensistematisasikan informasi ini, Anda dapat membuat perjalanan lebih efisien, menghitung rute yang lebih ekonomis dan lebih aman, dan seterusnya — vendor perangkat lunak di bidang logistik, seperti Twinslash, melakukannya.

Dalam perawatan kesehatan, data yang berguna juga dapat memberikan dorongan besar untuk operasi. Pemrosesan dan analisis catatan kesehatan dan data lab (terutama data pencitraan) memungkinkan dokter merancang strategi yang akan mengarah pada diagnosis yang lebih akurat dan cara pengobatan baru, dengan algoritme pembelajaran mesin yang memperhatikan pola dan kecenderungan yang diabaikan manusia.

Tidak diragukan lagi, data adalah aset untuk bisnis. Ini membantu meningkatkan daya saing di pasar dan mendefinisikan kembali strategi bisnis. Namun, sebelum data mentah — hanya berbagai nilai yang dikumpulkan sistem Anda, tidak terstruktur dan tidak terorganisir, — menjadi berguna, data tersebut perlu diproses.

Memahami Data Mentah melalui ETL Pipeline

ETL (Extract-Transform-Load) adalah teknologi yang dirancang untuk mengumpulkan dan mengubah data dari berbagai sumber dan mentransfernya ke basis penyimpanan perantara. Basis penyimpanan ini kemudian dapat digunakan sebagai gudang data/kumpulan data, dan data di dalamnya dapat dimasukkan ke dalam pembelajaran mesin/algoritma AI untuk analisis, peramalan, dll.

Bagaimana cara kerja metode ETL? Sebagai permulaan, data diambil dari berbagai sumber: halaman web, CRM, database SQL dan NoSQL, email, dan sebagainya — tergantung pada data apa yang dimiliki perusahaan.

Kemudian data dikonversi dan diurutkan. Selama penyortiran, algoritme otomatisasi atau orang yang melakukan penyortiran secara manual menyingkirkan semua duplikat, data sampah, dll. ETL sangat cocok untuk memproses dan mengungkapkan wawasan dari data mentah dalam sistem lama, itulah sebabnya ETL sangat berguna untuk digunakan dalam industri perjalanan , kesehatan, fintech, dan bidang lain yang tertutup dan sering kali menolak transformasi digital.

Kemudian data dimuat ke sistem target — sekali lagi, secara manual atau otomatis.

Anda dapat menggunakan ETL:

• jika semua data sumber berasal dari database relasional, atau jika perlu dibersihkan secara menyeluruh sebelum memuat ke sistem target;
• ketika Anda bekerja dengan sistem lama dan database relasional;
• ketika perusahaan perlu melindungi data dengan hati-hati dan mematuhi berbagai standar kepatuhan seperti HIPAA, CCPA, atau GDPR (nilai tambah besar lainnya untuk industri perawatan kesehatan dan fintech.)

Pipa ETL terbukti dan andal, tetapi cukup lambat dan membutuhkan alat tambahan: Informatica, Cognos, Oracle, dan IBM.

Lakukan Rekayasa Data Lebih Cepat dengan Pipa ELT Baru

Volume informasi terus meningkat. Dan metodologi ETL tidak selalu dapat memenuhi kebutuhan pemrosesan kumpulan data besar untuk tujuan intelijen bisnis.

Oleh karena itu, metode baru yang lebih modern telah muncul – ELT (Extract-Load-Transform). Ini juga tentang mengumpulkan, membersihkan, mengatur, dan memuat data. Namun, ini berbeda dari ETL karena data langsung masuk ke gudang, di mana ia dapat diperiksa, disusun, dan diubah dengan berbagai cara. Informasi dapat disimpan di sana tanpa batas waktu. Oleh karena itu, metode ETL lebih fleksibel dan lebih cepat. Untuk melakukan proses seperti itu, Anda memerlukan alat: Kafka, data Hevo, dan Talend.

Kapan menggunakan ELT:

• ketika Anda perlu dengan cepat (!) mengumpulkan data dan membuat keputusan untuk mencapai tujuan bisnis Anda, yang membuat ELT sangat baik untuk membuat pilihan dari data pemasaran ketika misalnya scaling startups/re-positioning bisnis.
• ketika sebuah perusahaan terus-menerus menerima sejumlah besar informasi tidak terstruktur;
• Anda berurusan dengan proyek cloud atau arsitektur hybrid.

ELT adalah metode yang lebih modern yang secara bertahap menggantikan ETL. Ini memungkinkan Anda untuk dengan cepat menskalakan proyek di pasar yang kompetitif. ELT ekonomis, fleksibel, dan membutuhkan perawatan minimal. Sangat cocok untuk perusahaan dari berbagai industri dan ukuran.

Contoh Penggunaan Data Pipelines untuk Keputusan yang Lebih Baik

Banyak perusahaan besar telah membuktikan bahwa analitik data, yang dimungkinkan oleh jalur data yang mapan, dapat berhasil digunakan untuk mencapai berbagai tujuan bisnis.

Contoh yang bagus dalam memanfaatkan jalur data dalam e-niaga adalah mesin rekomendasi Amazon . Amazon menerapkan model rekomendasi dinamis yang unik ke dalam produk e-niaga mereka. Mesin rekomendasi Amazon berinteraksi dengan pembeli di semua tahap perjalanan melalui situs web, sehingga menyarankan produk target dan mendorong pembelian.

Perusahaan telah mengembangkan dan menerapkan algoritme yang cocok dengan produk yang telah dibeli dan dinilai oleh pengguna dengan posisi perdagangan yang serupa atau terkait. Mesin merakitnya menjadi daftar yang direkomendasikan. Sistem bergantung pada banyak data eksplisit dan implisit: pembelian pengguna, peringkat produk, riwayat penelusuran di situs web, dan penambahan ke keranjang yang memungkinkan sistem menghasilkan rekomendasi pribadi yang akurat .

Sebuah kasus penggunaan untuk perjalanan dan transportasi akan menjadi mesin prediksi Otonomi . Sebuah perusahaan dalam industri pengangkutan, Otonomi mengembangkan solusi parametriknya berdasarkan data OAG. Hal ini memungkinkan Otonomi untuk menentukan dan memprediksi keterlambatan pesawat pada waktunya, menghitung harga dengan lebih akurat, dan menghitung kemungkinan risiko menggunakan data perjalanan yang disediakan oleh OAG. Karena pemrosesan data yang cepat & menghasilkan wawasan untuk manajemen gangguan yang efisien, perusahaan telah mampu mengurangi sebagian besar biaya administrasi dan operasional.

Kami telah berbicara tentang bagaimana pemanfaatan data kesehatan yang baik dapat berdampak positif pada hasil pasien, jadi itu juga bermanfaat. Perusahaan pertanian dapat menggunakan data cuaca, harga barang dan komponen mesin pertanian untuk meningkatkan proses panen. Perusahaan asuransi dapat menggunakan riwayat klaim pelanggan untuk mendeteksi penipuan. Di media, data pelanggan anonim dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola perilaku pengguna untuk mencari tahu di mana UX dapat diubah untuk meningkatkan konversi.

Pikiran Terakhir: Jangan Lupakan Aksesibilitas & Literasi Data

Setiap orang di perusahaan harus memahami hasil analisis data. Misalnya, katakanlah Anda menerapkan jalur data ke perusahaan transportasi Anda. Jika Anda ingin analitik data Anda benar-benar berguna, pengemudi, manajer, spesialis dukungan pelanggan, dan orang lain yang bukan ilmuwan data harus dapat melihat wawasan dari data dan mengetahui dari mana asalnya. Anda harus ingat bahwa analisis data berguna jika mudah ditemukan dan dipahami. Alat data yang hanya dipahami oleh para ilmuwan data tidak berguna sebagai alat untuk intelijen bisnis.