Augmented Analytics: Masa Depan Analisis Data yang Lebih Cerdas

Kemajuan teknologi telah membawa analisis data ke arah yang lebih cerdas dan otomatis. Augmented analytics, sebagai salah satu tren terbaru, bukan hanya mempermudah analisis, tetapi juga menyajikan wawasan yang sering kali tidak terlihat oleh mata manusia. Artikel ini akan membahas sisi menarik dari augmented analytics, mulai dari bagaimana ia memanfaatkan AI hingga fitur spesifik yang jarang dibahas, seperti contextual insights dan analisis berbasis pertanyaan (conversational analytics).

---

1. Pengantar Singkat tentang Augmented Analytics

Augmented analytics adalah pendekatan analitik yang mengintegrasikan AI, machine learning, dan natural language processing untuk mengotomasi pengumpulan, analisis, dan interpretasi data. Teknologi ini membantu pengguna non-teknis memahami data tanpa memerlukan keahlian pemrograman.

Namun, yang membedakan augmented analytics dari analisis data tradisional bukan hanya kecepatan atau efisiensinya. Teknologi ini mampu memberikan wawasan kontekstual dan mempermudah pengambilan keputusan yang lebih strategis.

---

2. Contextual Insights: Menemukan Pola yang Tidak Terlihat

Salah satu keunggulan yang sering diabaikan dari augmented analytics adalah kemampuannya menghasilkan wawasan kontekstual. Ini berarti sistem tidak hanya menunjukkan tren data, tetapi juga menjelaskan mengapa tren tersebut terjadi.

Sebagai contoh:

• Dalam e-commerce, AI dapat mendeteksi penurunan penjualan suatu produk dan memberikan analisis bahwa penyebabnya adalah peningkatan harga kompetitor atau ulasan pelanggan yang buruk.
• Dalam HR, teknologi ini dapat menganalisis tingkat turnover karyawan dengan mempertimbangkan variabel seperti lokasi, gaji, dan jadwal kerja.

Wawasan kontekstual ini memungkinkan perusahaan bertindak lebih cepat dengan keputusan berbasis fakta.

---

3. Conversational Analytics: Bertanya, Bukan Menyusun Query

Bayangkan Anda dapat bertanya langsung ke sistem analitik seperti Anda berbicara dengan rekan kerja. Dengan fitur conversational analytics, augmented analytics memungkinkan pengguna bertanya dalam bahasa natural seperti, "Produk mana yang memiliki margin tertinggi bulan ini?" Teknologi ini tidak hanya membantu memahami data lebih cepat tetapi juga mempermudah eksplorasi big data yang kompleks.

Teknologi ini menghilangkan kebutuhan untuk menulis query SQL atau mempelajari struktur database. Tools seperti ThoughtSpot dan Zoho Analytics telah mengintegrasikan fitur ini, menjadikan analisis big data lebih intuitif dan cepat.

---

4. Identifikasi Anomali Secara Proaktif

Dalam analisis tradisional, anomali sering kali terdeteksi setelah masalah terjadi. Dengan augmented analytics, sistem secara otomatis mendeteksi dan memberi tahu pengguna tentang anomali sebelum dampaknya meluas.

Misalnya:

• Dalam sektor keuangan, AI dapat mendeteksi aktivitas transaksi yang mencurigakan sebagai indikasi potensi penipuan.
• Dalam manufaktur, sistem dapat mengidentifikasi penurunan efisiensi mesin sebelum terjadi kerusakan besar.

Fitur ini memberikan perusahaan kemampuan untuk mengantisipasi masalah, bukan hanya bereaksi terhadapnya.

---

5. Pengurangan Bias dalam Analisis Data

Analisis data sering kali rentan terhadap bias manusia, seperti memilih data tertentu untuk mendukung hipotesis yang ada. Augmented analytics membantu mengurangi bias ini dengan mengotomasi pengambilan sampel data dan menyajikan wawasan berdasarkan semua data yang tersedia, bukan hanya subset tertentu.

Sebagai contoh:

• Dalam pemasaran, teknologi ini dapat membantu menemukan segmen pelanggan yang selama ini terabaikan, tetapi memiliki potensi besar untuk dikembangkan.
• Dalam pengambilan keputusan strategis, AI memastikan bahwa data yang disajikan mencakup sudut pandang yang luas, bukan hanya fokus pada metrik tertentu.

---

6. Kolaborasi Antar Tim Lebih Efektif

Dengan dashboard yang interaktif dan berbasis real-time, augmented analytics mempermudah kolaborasi antar tim. Semua pihak dapat mengakses data yang sama, melihat wawasan yang sama, dan menyelaraskan strategi berdasarkan data yang telah dianalisis.

Contoh penerapannya:

• Tim penjualan dan pemasaran dapat menggunakan platform seperti Power BI untuk menyelaraskan target penjualan dengan kampanye pemasaran yang sedang berlangsung.
• Di sektor logistik, data dari tim operasional dapat langsung diakses oleh manajemen untuk merespons dinamika permintaan pasar.

---

Kesimpulan: Melangkah ke Masa Depan dengan Augmented Analytics

Augmented analytics adalah lebih dari sekadar alat bantu analisis. Teknologi ini menghadirkan dimensi baru dalam pengolahan data, dari wawasan kontekstual hingga deteksi anomali yang proaktif. Fitur seperti conversational analytics tidak hanya memudahkan pengguna, tetapi juga mengubah cara perusahaan berinteraksi dengan data, termasuk mengintegrasikan konsep modern seperti data mesh untuk pengelolaan data yang desentralisasi.

Dengan mengadopsi augmented analytics, perusahaan dapat menemukan peluang baru dari struktur data yang sebelumnya tersebar di berbagai data lake dan data warehouse. Teknologi ini memungkinkan analisis yang lebih efisien, membantu mengantisipasi risiko lebih dini, dan membuat keputusan strategis yang lebih baik. Di tahun 2024 dan seterusnya, augmented analytics akan menjadi kunci untuk memenangkan persaingan dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif.