Saya Harish Munigala, dan saya membawa banyak pengalaman langsung dalam pengembangan, desain, dan basis pengetahuan yang kuat di Java, IBM MDM, GCP, Snowflake, Cloud, DevOps, MLOps, AI, ThoughtSpot, dan Data Science. Memegang sertifikasi sebagai Associate Cloud Engineer dan IBM MDM, saya adalah seorang arsitek data cloud-native dengan kemampuan yang tinggi untuk mengembangkan dan mengelola produk pengambilan keputusan berbasis data.
Mahir dalam alat pelaporan Thoughtspot, saya telah berhasil mengubah kemampuan manajemen data dan analitik di berbagai sektor termasuk Perbankan, Keuangan, Asuransi, Telekomunikasi, dan Layanan Kesehatan. Keahlian saya mencakup penerapan praktik teknik dan kerangka kerja untuk membangun jalur data cloud, termasuk penyediaan data lake, ilmu data, dan jalur pembelajaran mesin, penyerapan data massal, ETL dan orkestrasi big data, industrialisasi produk analitis, dan MLOps dengan agile/DevOps mendekati.
Dalam beberapa tahun terakhir, bidang Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah mengalami evolusi yang signifikan, dengan Business Intelligence (BI) yang muncul sebagai bidang minat utama baik bagi praktisi industri maupun akademisi. BI adalah konsep multifaset, mencakup serangkaian alat, teknologi, dan sistem yang mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan menyampaikan informasi yang dapat ditindaklanjuti untuk memfasilitasi pengambilan keputusan dalam organisasi. Artikel ini menyelidiki evolusi BI, peran pentingnya dalam lingkungan bisnis yang bergerak cepat saat ini, dan integrasinya dengan teknologi mutakhir seperti Machine Learning, Deep Learning, dan Artificial Intelligence (AI).
Memahami Intelijen Bisnis:
Pada intinya, BI melibatkan perolehan informasi berkualitas tinggi dan relevan untuk membantu analisis data, menarik kesimpulan, dan membuat asumsi yang tepat. BI memproses data dalam jumlah besar, memberikan laporan ringkas yang menjadi landasan operasional bisnis. Menurut Cui dkk, BI bukan sekadar seperangkat alat namun merupakan strategi untuk meningkatkan kinerja perusahaan dengan memberdayakan pengambil keputusan dengan informasi yang dapat ditindaklanjuti. Ini telah berevolusi dari Sistem Pendukung Keputusan (DSS) tradisional menjadi alat strategis yang berfokus pada perencanaan dan pemantauan kinerja.
BI perusahaan memainkan peran penting dalam mewujudkan sinergi dalam operasi bisnis, memastikan konsistensi, dan menyelaraskan data di seluruh departemen. Arents menguraikan tiga kriteria utama untuk konsistensi data: ketepatan waktu, akurasi, dan penerimaan pengguna. Faktor-faktor ini menggarisbawahi pentingnya BI dalam membentuk strategi organisasi dan mendorong pendekatan terpadu dalam pengambilan keputusan.
Evolusi Teknologi BI:
Menanggapi lanskap yang terus berubah akibat globalisasi, deregulasi, merger, akuisisi, dan kemajuan teknologi, perusahaan secara strategis telah menerapkan Business Intelligence (BI). Integrasi penting ini telah menjadi elemen yang sangat diperlukan dalam inisiatif perencanaan strategis mereka, memberdayakan organisasi untuk bernavigasi dan berkembang di tengah tantangan yang dinamis. Evolusi teknologi BI, yang mencakup elemen-elemen penting seperti Data Warehousing, Online Analytical Processing (OLAP), dan Data Mining, mencerminkan komitmen industri untuk mengatasi permasalahan bisnis yang semakin rumit, memastikan kemampuan beradaptasi dan ketahanan dalam menghadapi skenario yang kompleks.
Teknologi BI ini secara kolektif berkontribusi pada peningkatan kapasitas untuk menangani dan menguraikan data bisnis yang rumit, yang menggarisbawahi peran proaktif yang dimainkan BI dalam mendorong pengambilan keputusan dan efisiensi operasional dalam perusahaan modern.
Pembelajaran mesin:
Machine Learning (ML) telah memainkan peran transformatif dalam membentuk lanskap Business Intelligence (BI) sejak didirikan pada tahun 1990an. Dengan menekankan metodologi berbasis data, ML telah berkembang dengan perubahan besar menuju penelusuran bahasa alami dan pengambilan informasi. Karena ML terus memperluas pengaruhnya dalam domain BI, hal ini memerlukan kemajuan secara bersamaan dalam infrastruktur dan kemampuan teknis agar dapat secara efektif mengimbangi pertumbuhan eksponensialnya.
Pembelajaran Mendalam:
Pembelajaran Mendalam mewakili bidang transformatif dalam kecerdasan buatan. Metodologi ini menggunakan model yang dianalisis secara rumit yang menampilkan fungsi polinomial dan persamaan yang canggih. Khususnya, pada tahun 1995, sebuah teknik muncul untuk mendeteksi dan memetakan data terkait atau serupa, yang menunjukkan kemajuan awal dalam Pembelajaran Mendalam.
Sekitar tahun 1997, pengenalan memori jangka pendek untuk jaringan saraf berulang menandai perkembangan signifikan dalam Pembelajaran Mendalam. Inovasi ini, ditambah dengan peningkatan kecepatan komputasi prosesor pada akhir tahun 1990-an, yang meningkat empat kali lipat sebesar 1000 kali lipat dengan efisiensi GPU dalam memproses foto, mendorong efisiensi model Pembelajaran Mendalam.
Kecerdasan Buatan (AI):
AI telah menjadi landasan dalam operasi bisnis modern, menyediakan alat dan teknik untuk memahami dan mengendalikan proses yang kompleks. BI, ditambah dengan AI, memungkinkan perusahaan meningkatkan kualitas informasi, ketepatan waktu, dan memperoleh wawasan mengenai lanskap persaingan. Evolusi AI, mulai dari kemunculannya pada tahun 1951 hingga boomingnya AI pada tahun 2000an, menunjukkan perannya sebagai pendekatan yang efektif terhadap tantangan di berbagai industri.
Peran AI dalam Analisis Data:
Kecerdasan Buatan, khususnya di bidang analisis data, memiliki potensi yang sangat besar. Ini membantu dalam proses ekstraksi, pembersihan, transformasi, dan pemuatan data, memastikan bahwa data akurat dan tepat waktu. Metode Pembelajaran Mesin, seperti pohon keputusan dan mesin vektor pendukung, berkontribusi pada analisis tingkat lanjut, sementara metode Pembelajaran Mendalam, termasuk propagasi mundur dan dropout, menangani kumpulan data besar secara efektif.
Data Mart dan Metadata:
Gagasan tentang data mart telah menjadi terkenal, mewakili gudang data lokal yang disesuaikan dengan departemen tertentu dalam suatu organisasi. Repositori data khusus ini menawarkan wawasan yang tertarget dan mendalam yang penting untuk pengambilan keputusan. Dengan berfokus pada kebutuhan unik dan persyaratan masing-masing departemen, data mart meningkatkan efisiensi dan menyederhanakan akses data, memungkinkan pemanfaatan informasi yang lebih efektif untuk mendorong keputusan strategis.
Dalam lanskap pengelolaan data yang rumit, metadata mengambil peran penting dalam membantu pengguna memahami dan menavigasi gudang informasi yang luas yang disimpan di dalam gudang. Komponen penting ini memberikan rincian komprehensif tentang data, mencakup formatnya, mekanisme pengkodean, batasan domain, dan definisi terkait bisnis terkait. Dengan menawarkan lapisan terstruktur dan informatif tentang data yang disimpan, metadata berfungsi sebagai panduan bagi pengguna, memfasilitasi pemahaman yang berbeda tentang informasi yang tersedia dan memastikan pemanfaatan optimalnya dalam proses pengambilan keputusan.
Akses dan Analisis Data:
Fase Akses dan Analisis Data dalam Business Intelligence (BI) merupakan komponen penting yang berinteraksi langsung dengan pengguna. Ini mencakup serangkaian alat dan teknik yang dirancang untuk memfasilitasi akses mudah terhadap data ekstensif yang disimpan dalam sistem BI. Alat Business Intelligence memainkan peran sentral selama tahap ini, menyediakan antarmuka pengguna grafis yang dilengkapi dengan fitur pelaporan dan analisis tingkat lanjut.
Berada di garis depan BI, alat-alat ini bertindak sebagai jembatan antara struktur data yang rumit dan pengguna akhir, menyederhanakan proses interaksi dengan informasi yang disimpan di database dan gudang. Antarmuka pengguna grafis yang ditawarkan oleh alat BI mengubah kompleksitas yang terkait dengan pengambilan data menjadi pengalaman yang lebih mudah, dirancang khusus untuk pengguna dengan keahlian teknis terbatas.
Tempat Pemikiran
ThoughtSpot adalah platform analitik berbasis penelusuran yang memungkinkan Anda memperoleh wawasan terperinci dari miliaran baris data. Dengan pencarian bertenaga AI yang belajar dari penggunaan Anda, Anda bisa mendapatkan jawaban atas pertanyaan yang bahkan tidak terpikirkan untuk Anda tanyakan. ThoughtSpot memberdayakan siapa pun di organisasi Anda untuk mengajukan pertanyaan, menemukan wawasan, dan menelusuri tanpa batas waktu untuk mendapatkan nilai lebih dari data mereka. ThoughtSpot mempercepat dan memudahkan klien kami mendapatkan jawaban dalam hitungan detik – semuanya dalam pengalaman pencarian bahasa alami. Hanya dengan mengetikkan pertanyaan ke dalam platform, mesin pencarinya cukup pintar untuk memahami pertanyaan, mengubahnya menjadi kueri, dan menghitung jawaban secara real-time saat Anda mengetik. Penggunaannya menjadi lebih cerdas, memandu Anda ke jawaban yang tepat dengan saran pencarian yang dipersonalisasi. Dengan pengguna tak terbatas dan skala data tak terbatas, ThoughtSpot mempercepat dan memudahkan siapa saja untuk mengetahui alasannya. Kemampuan ThoughtSpot untuk diterapkan di berbagai lingkungan cloud atau lokal, serta dihosting di MasterCard sangat menarik bagi kami. ThoughtSpot memberi kami cara mudah untuk menggunakan data cloud kami. Tim keuangan kami memiliki kemampuan untuk mendapatkan wawasan informasi yang dapat ditindaklanjuti dengan cepat sesuai skala dan kecepatan yang kami perlukan.
Kesimpulan:
Business Intelligence terus menjadi kekuatan pendorong dalam organisasi yang ingin mendapatkan keunggulan kompetitif melalui pengambilan keputusan berdasarkan data. Seiring berkembangnya BI, integrasinya dengan teknologi canggih seperti Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan mendorongnya ke tingkat yang lebih tinggi. Sinergi antara BI dan teknologi-teknologi ini memegang kunci untuk membuka wawasan yang lebih mendalam, mendorong inovasi, dan memastikan dunia usaha tetap gesit dalam lanskap yang selalu berubah. Merangkul integrasi ini sangat penting bagi organisasi yang ingin menjadi yang terdepan di era data-centric. Jika Anda tertarik untuk mengeksplorasi wawasan lebih lanjut atau mendiskusikan titik temu antara BI, AI, dan Pembelajaran Mesin, silakan hubungi saya di LinkedIn. Saya berharap dapat berinteraksi dengan para profesional yang memiliki minat yang sama dalam menggunakan teknologi untuk mendorong keunggulan bisnis.