Kembangkan Strategi Data Analytics yang Selaras
Informasi memerlukan keteraturan, bentuk, dan struktur, sehingga organisasi harus mencerminkan kepatuhan tersebut pada tatanan sistematis dengan strategi analitik data yang mendukung, bahkan mempercepat strategi transformasi bisnis organisasi.
Namun data adalah elemen bisnis yang hidup, dinamis, dan seringkali tidak terstruktur, yang dapat digunakan untuk serangkaian kebutuhan yang berubah, untuk kasus penggunaan yang berbeda dalam aplikasi yang berbeda melalui platform yang berbeda dari waktu ke waktu. Kita dapat mengelola ketidakpastian itu jika kita berinvestasi seperti manajer portofolio pasar saham dan memastikan bahwa kita tidak pernah menaruh semua telur kita dalam satu keranjang.
Dalam skenario ini, organisasi membangun strategi analisis data yang memanfaatkan portofolio aset yang beragam, dengan fokus untuk mendorong lebih banyak nilai dari aset yang memacu dampak bisnis tertinggi, misalnya data terkait pelanggan yang membantu mendorong pertumbuhan pendapatan. Dengan begitu, kita dapat bertindak, mempelajari, dan meningkatkan bisnis berbasis data kita dari waktu ke waktu, sambil tetap memerhatikan batasan yang ditetapkan oleh manajemen risiko dan peraturan kepatuhan.
Arsitektur Data Analytics Adaptif
Tidak seorang pun memuji manfaat pendekatan sempit tertutup pada arsitektur analisis data, dan dengan alasan yang bagus. Membangun dan memelihara pendekatan terbuka dan adaptif untuk analitik data harus menjadi satu-satunya tujuan kita di sini. Ini karena topologi cloud-sentris terdistribusi saat ini memiliki pendekatan terpisah dan berlapis yang sama seperti yang ditunjukkan oleh desentralisasi data cerdas pada DNA-nya.
Saat kita menggunakan pendekatan modern terhadap teknologi data lake (termasuk yang disebut data lake houses), kita dapat membuat solusi baru untuk manusia dan mesin yang berjalan pada arsitektur data terdistribusi yang dirancang untuk menjangkau data dari berbagai sumber, di mana pun, kemudian mengirimkan data tersebut ke konsumen mana pun, di mana pun, pada perangkat apa pun.
Ini semua merupakan bagian dari apa yang sekarang sering kita sebut demokrasi data, yaitu membuat data itu sendiri serta fungsionalitas alat analisis data layanan mandiri tersedia untuk semua pengguna terlepas dari keterampilan teknis mereka. Arsitektur analitik data adaptif dan terbuka yang merangkul standar terbuka siap untuk perubahan bisnis di mana dan kapan itu terjadi - dan ini adalah satu konstanta yang biasanya selalu kita pertaruhkan.
Agility Dorong Kapabilitas Bisnis
Ketika kita berbicara tentang agility dalam lingkaran teknologi, kita sering memanfaatkan istilah tersebut untuk menghormati Agile Manifesto, yang memandu programmer untuk menyebarkan dengan cepat dan merangkul perubahan, secara dini dan sering. Manajemen data dan analitik data generasi berikutnya akan menggunakan metode pengembangan serta penerapan yang lebih gesit yang mengintegrasikan orang, proses, dan alat yang diperlukan untuk membantu organisasi membangun dan mengulang susunan data baru dan model AI / ML lebih cepat yang dengan demikian menghadirkan kemampuan bisnis baru dengan cepat.
Dalam mengadopsi teknik DataOps dan ModelOps baru yang memastikan kelincahan lebih pada seluruh siklus hidup data, kita dapat memanfaatkan alat berbasis AI yang semakin meningkat untuk membantu mengoperasikan, mengoptimalkan, dan lebih mendemokratisasi analitik data.
(Kemampuan) Orang Meningkat, Manfaat Kebebasan
| Penulis | : | Liana Threestayanti |
| Editor | : | Liana Threestayanti |
KOMENTAR