Empat Hambatan Capai Analitik Real-Time dan Solusinya

itechmagz.id – Di era serba aplikasi saat ini, perusahaan dibanjiri volume dan variasi data yang tinggi. Tantangan yang mereka hadapi adalah mengekstrak wawasan penting dari data operasional dari aplikasi-aplikasi ini menggunakan analitik real-time. Analitik real-time jika dipadukan dengan Ai dapat membuka pintu menuju yang hiperpersonalisasi pengalaman pelanggan secara cepat yang beradaptasi dengan perubahan keadaan pengguna. Ini memberikan jenis pengalaman pengguna yang dapat disesuaikan, dinamis, dan responsif yang semakin dituntut oleh pelanggan. Jika demikian, mengapa hanya 17% perusahaan saat ini yang memiliki kemampuan untuk melakukan analitik real-time terhadap volume data yang besar?

AI dan analitik siap mendorong pertumbuhan di Indonesia

Indonesia, dengan lebih dari 270 juta penduduk, adalah pasar yang besar untuk teknologi, termasuk kecerdasan buatan (AI). Pada tahun 2030 AI diprediksi akan berkontribusi hingga 12 persen, atau setara dengan US$366 miliar, terhadap pertumbuhan PDB Indonesia, yang mengonfirmasi peningkatan penerapan AI di berbagai sektor ekonomi.

Sejalan dengan itu, pasar perangkat lunak analitik big data di Indonesia pun tumbuh signifikan. Pasar ini diprediksi akan mencapai US$47,18 miliar pada tahun 2025 dan berkembang pada tingkat pertumbuhan tahunan majemuk (CAGR) sebesar 9,35%, yaitu US$73,77 miliar pada tahun 2030.​

Perlu dicatat bahwa Pemerintah Indonesia juga secara aktif memanfaatkan data real-time untuk pengambilan keputusan yang tepat. Portal Satu Data Indonesia, misalnya, menyediakan pembaruan secara hampir real-time yang memungkinkan pengguna untuk mengakses dan menganalisis data secara efisien.

Semua perkembangan tersebut menegaskan komitmen Indonesia untuk merangkul AI dan analitik real-time, menempatkan negara ini pada jalur kemajuan ekonomi yang signifikan di tahun-tahun mendatang.

Mengapa real-time itu penting

Bisnis aplikasi adalah bisnis yang besar. Ekosistem App Store Apple saja dapat menghasilkan US$1,1 triliun dalam total tagihan dan penjualan untuk pengembang pada tahun 2022. Dan karena pengguna menuntut pengalaman yang lebih relevan, lebih personal, dan lebih segera maka perhatian difokuskan pada analitik real-time sebagai batu loncatan penting menuju kesuksesan.

Hal itu terutama berlaku untuk kelompok baru aplikasi dinamis yang mampu menyesuaikan perilaku dan fitur secara real-time berdasarkan faktor seperti preferensi pengguna, kondisi lingkungan, input data, dan perubahan keadaan. Aplikasi ritel yang dilengkapi dengan kemampuan analitik dan AI memungkinkan perusahaan dan pengiklan untuk menawarkan produk dan layanan yang tepat kepada audiens yang ditargetkan pada waktu yang tepat pula, sambil melacak inventaris, detail pengiriman, dan lainnya secara bersamaan. Demikian pula, aplikasi pemesanan dengan fungsionalitas adaptif dapat diperbarui secara berkala berdasarkan informasi perjalanan real-time, kegiatan, dan riwayat pengguna untuk menyarankan perjalanan dan penawaran yang disesuaikan secara personal.

Kekuatan AI meningkatkan hiperpersonalisasi dan respons. Mengintegrasikan AI generatif dengan analitik real-time menawarkan banyak manfaat, termasuk peningkatan kemampuan prediktif, personalisasi pengalaman pengguna, peningkatan efisiensi operasional, dan kemampuan untuk merespons peristiwa secara real-time. Hal tersebut secara signifikan sangat berguna untuk beragam kasus penggunaan, mulai dari deteksi penipuan dan anomali hingga layanan pelanggan maupun pengalaman checkout ritel. Melalui pemanfaatan teknologi ini, perusahaan dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam, merespons perubahan lebih cepat, dan memberikan produk serta layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka.

Empat kesalahan yang dilakukan organisasi dalam analitik real-time

Namun, meski manfaat data real-time sudah jelas, penerapannya oleh perusahaan tetap lambat terutama yang tidak termasuk perusahaan warisan yang mapan. Empat kesalahan umum berikut mungkin memperburuk tantangan tersebut:

Fokus berlebihan pada kecepatan daripada akurasi dan kualitas data

Sesuai dengan namanya, ketepatan waktu sangat penting untuk aplikasi ini. Tetapi kecepatan seharusnya tidak mengorbankan segalanya. Pepatah lama “sampah masuk, sampah keluar” berlaku di sini. Jika sebuah layanan mengandalkan data berkualitas buruk, maka layanan tersebut tidak akan memberikan hasil yang diharapkan. Kumpulan data yang kedaluwarsa atau tidak lengkap hanya akan menghasilkan wawasan yang tidak akurat dan mengikis kepercayaan pelanggan terhadap aplikasi. Mestinya perusahaan harus memprioritaskan pemeriksaan, validasi dan pembersihan data serta audit rutin untuk menjaga integritas data dan hasil yang akurat.

Mengabaikan pentingnya konteks

Data real-time membutuhkan konteks dan korelasi yang lebih luas untuk membantu menghasilkan wawasan yang akurat. Itulah mengapa perusahaan harus menggali lebih dalam untuk mengungkap hubungan sebenarnya antara variabel. Sebagai contoh, lonjakan penjualan suatu barang secara tiba-tiba bisa jadi disebabkan oleh peningkatan permintaan konsumen, kondisi makroekonomi seperti kekurangan barang pelengkap, indikator terkait iklim, atau mungkin kampanye promosi. Korelasi tidak otomatis menyiratkan kausalitas.

Memilih perangkat yang salah

Tidak semua alat analitik diciptakan setara. Sangat penting bagi perusahaan untuk memilih teknologi yang dirancang khusus untuk pemrosesan dan visualisasi data real-time, termasuk basis data yang menawarkan layanan analitik, AI, pengembangan agen AI, dukungan seluler dan edge, operasional, dan pencarian vektor pada satu platform terpadu. Kegagalan melakukan pemilihandapat menyebabkan kemacetan, latensi, dan masalah akurasi.

Gagal mendefinisikan tujuan dengan jelas

Proyek analitik jarang membuahkan hasil yang diinginkan tanpa tujuan yang spesifik dan terukur. Oleh karena itu, perusahaan harus menetapkan tujuan yang jelas, seperti misalnya meningkatkan retensi pelanggan sebesar sekian dalam jangka waktu tertentu. Ini akan membantu mengarahkan upaya pengumpulan dan analisis data. Tanpa tujuan yang jelas, sulit untuk mengidentifikasi wawasan yang dapat ditindaklanjuti atau mengukur keberhasilan.

Saatnya analitik real-time

Dalam konteks ini ada banyak konsekuensi bisnis jika analitik real-time dilakukan dengan salah. Sekitar 41% perusahaan mengklaim mereka bisa bangkrut dalam waktu tiga tahun jika aplikasi mereka tidak lagi memenuhi harapan pengguna. Bahkan 46 % di antaranya percaya bahwa mereka akan kalah dari persaingan jika hal tersebut terjadi. Namun, meskipun kemampuan ini sudah digunakan oleh beberapa perusahaan mapan, sebagian besar maish kesulitan mendapatkan perangkat dan pengetahuan yang tepat untuk mengatasi hambatan seperti sistem data yang terisolasi.

Untungnya, platform data pengembang modern seperti Couchbase Capella kini dapat mengatasi tantangan tersebut dengan mengintegrasikan secara mulus beban kerja operasional dan analitik dalam lingkungan terpadu, yang dapat memproses data real-time secara efisien. Ini menghindari keharusan memindahkan data dari basis data ke penyimpanan data, sehingga mengurangi kebutuhan akan proses Extract-Transform-Load (ETL) yang mahal dalam sistem OLTP dan OLAP, sekaligus meminimalkan latensi. Solusi seperti layanan Capella columnar service menghadirkan aliran data zero ETL yang sebenarnya di berbagai sumber data heterogen (Couchbase, MongoDB, MySQL, dan PostgreSQL) dan di berbagai format data (csv, tsv, parquet, avro, dan JSON). Ini juga mendukung analitik real-time yang segera ditulis kembali ke dalam basis data dan aplikasi operasional. Pendekatan yang disederhanakan ini mendukung berbagai sumber dan format data, memanfaatkan arsitektur cloud-native dan penyimpanan yang dioptimalkan untuk wawasan yang lebih cepat dan dapat ditindaklanjuti yang sesuai dengan permintaan pengguna.

Analitik real-time menawarkan keunggulan yang vital bagi perusahaan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan yang dinamis saat ini. Dengan mengatasi kesalahan umum dan memanfaatkan solusi modern, perusahaan di Indonesia dapat membuat keputusan yang tepat waktu dan berbasis data, yang akan meningkatkan kepuasan pelanggan dalam lanskap yang semakin kompetitif.

Penulis: Rahul Pradhan, VP Product and Strategy, AI and Data Couchbase