Bagaimana otomatisasi persiapan data mempercepat waktu untuk mendapatkan wawasan?

Jumlah data yang dihasilkan dan dikonsumsi sangat besar. Kemajuan teknologi memastikan bahwa jumlah data yang kita tangani hanya akan terus meningkat di tahun-tahun mendatang, kata Yash Mehta, spesialis IoT dan Big Data Science.

Mendekati akhir dekade ini, jumlah total data akan mencapai 572 Zettabytes yang hampir 10 kali lebih banyak dari jumlah data yang ada saat ini. Pada akhirnya, mengelola dan mengatur data akan menjadi tugas yang sangat kompleks bagi organisasi dan proses pengumpulan informasi berharga dari data yang dikumpulkan menghabiskan banyak waktu.

Memperoleh wawasan waktu nyata dan tetap terdepan di pasar dari pesaing lainnya dan tekanan yang dihasilkan untuk bekerja lebih cepat secara bersamaan adalah salah satu tantangan utama yang dihadapi oleh organisasi saat ini. Melakukan semuanya secara manual bukan tidak mungkin tetapi ada banyak tantangan dalam melakukan semua tugas secara manual. Oleh karena itu otomatisasi telah menjadi satu-satunya cara bagi organisasi untuk mendapatkan informasi berharga dan merampingkan proses transformasi data. Menurut laporan tren data fabric, telah ditemukan bahwa ukuran pasar otomatisasi data akan mencapai $4,2 miliar (€3,56 miliar) pada tahun 2026.

Otomasi data strategis

Ada kesalahpahaman umum di antara orang-orang ketika mereka menemukan konsep otomatisasi bahwa mengotomatisasi proses bisnis berarti mengganti tenaga kerja dengan teknologi. Penting untuk dipahami bahwa otomatisasi tidak menggantikan manusia di ruang kerja, melainkan membantu mereka dalam melakukan tugas mereka dengan mulus dan efisien. Secara harfiah tidak ada teknologi yang seefisien otak manusia untuk menganalisis kumpulan data yang kompleks.

Sementara sebagian besar operasi bisnis yang berulang dan monoton dapat diotomatisasi, ini memerlukan penerapan logika bisnis dan aturan untuk diterapkan dalam kode yang dikodekan secara manual. Menafsirkan dan membuat keputusan yang tepat untuk bisnis membutuhkan kecerdasan manusia dan akan selalu demikian. Mengotomatiskan tugas seperti membersihkan dan menyiapkan data akan memberikan banyak waktu untuk melakukan berbagai analisis data yang kompleks.

Terlepas dari keahlian para pengembang, meningkatnya kebutuhan akan otomatisasi akan membuat tidak mungkin untuk mengikuti jumlah data yang terus bertambah dan mengumpulkan wawasan yang bijaksana dari data. Pengkodean manual untuk menerapkan logika yang diperlukan ke dalam otomatisasi akan sangat menantang ketika harus dilakukan dengan sejumlah besar data dalam waktu yang sangat terbatas. Menemukan cara baru untuk persiapan data dan otomatisasi bisnis akan membantu dalam mencapai waktu yang lebih cepat untuk mendapatkan wawasan.

Saat ini, ada berbagai alat persiapan data yang tersedia di pasar yang menawarkan wawasan tepercaya, terkini, dan berbasis waktu. Alat-alat ini mengenkripsi data, membuatnya lebih aman dan terjamin. Misalnya, K2View Alat persiapan data menangkap semua atribut untuk entitas bisnis seperti pesanan dan detail pelanggan. Selain itu, pengumpulan, pemrosesan, dan pemipaan data oleh entitas bisnis memastikan integritas data sambil menawarkan akses yang cepat, mudah, dan konsisten ke data yang diperlukan. Ada berbagai alat lain seperti Alteryx , Semantik Cambridge dan Pengukur Data .

Kebutuhan untuk mengotomatisasi proses transformasi data

Selain mengotomatiskan tugas yang berulang dan monoton serta menawarkan lebih banyak waktu bagi organisasi untuk mengerjakan aspek lain dari pemrosesan dan analisis data, otomatisasi menawarkan berbagai manfaat lain sebagai berikut.

Mempertahankan catatan data – Mengotomatiskan metode transformasi data akan memungkinkan perusahaan untuk mengatur kumpulan data baru secara efektif. Hal ini, pada gilirannya, akan membantu menjaga keseluruhan kumpulan data dan membuatnya tersedia kapan pun dibutuhkan.

Fokus pada prioritas utama – Peran tim intelijen bisnis (BI) tidak hanya memberikan wawasan yang tepat waktu dan penting. Mereka harus mengerjakan inisiatif inovatif yang sangat penting bagi bisnis. Seperti disebutkan sebelumnya, tugas otomatisasi akan memberi mereka waktu yang cukup untuk mengerjakan aspek vital bisnis.

Pengambilan keputusan yang lebih baik – Otomatisasi memungkinkan akses cepat ke informasi yang lebih lengkap dan akurat. Ini akan membantu tim manajemen membuat keputusan bisnis yang strategis dan cepat.

Proses bisnis hemat biaya – Waktu adalah faktor penting untuk bisnis apa pun. Mengotomatiskan proses transformasi data dan tugas terkait data lainnya membuka jalan untuk mengurangi biaya dan menggunakan sumber daya secara lebih efisien sambil memberikan hasil yang lebih baik.

Cara mengotomatiskan alur kerja

Penggunaan penjadwal bawaan dan penjadwal pihak ketiga

Produk ELT dilengkapi dengan penjadwal bawaan. Ini menghilangkan kebutuhan untuk mengandalkan aplikasi pihak ketiga atau platform lain untuk meluncurkan produk. Alat ELT juga memungkinkan pengelolaan tugas secara terpusat yang membuatnya lebih mudah untuk memelihara dan mengelola tugas. Manfaat lain menggunakan alat ELT adalah manajemen ketergantungan. Di sini, pekerjaan orang tua dapat digunakan untuk memicu pekerjaan anak. Manajemen ketergantungan membantu dalam mengkategorikan tugas dan membuat manajemen lebih mudah. Banyak platform memungkinkan mengeksekusi API. Panggilan API dapat dijadwalkan dengan cara yang diinginkan menggunakan penjadwal bawaan sistem operasi.

Banyak alat pihak ketiga dapat melakukan tugas ELT. Menggunakan alat ELT ini akan menyediakan fungsionalitas untuk diintegrasikan dengan sistem lama dalam lingkungan pengembangan. Namun untuk menggunakan alat ELT pihak ketiga, biaya tambahan harus dibayar untuk layanan dan sumber daya yang digunakan untuk mengimplementasikan suatu produk.

Layanan penyedia layanan awan

Perusahaan dengan cepat beralih ke teknologi cloud. Telah ditemukan bahwa 94% perusahaan telah beralih ke adopsi cloud. Selain menyimpan dan mengelola data, CSP menawarkan banyak layanan lain yang membantu dalam otomatisasi. Seperti menggunakan layanan perpesanan untuk memicu tugas.

Setiap tugas kustom atau tugas produksi yang mendukung perpesanan dapat mendengarkan pesan masuk dalam antrean pekerjaan dan memulai pekerjaan berdasarkan konten pesan. Terlepas dari kemampuan dan fitur produk, konsep kerja secara umum tetap sama. AWS SQS, Microsoft Azure Queue Storage adalah beberapa contoh layanan perpesanan tersebut.

Selain layanan pesan yang disebutkan di atas, CSP juga dapat menyediakan fungsi tanpa server untuk membantu otomatisasi. Fungsionalitas tanpa server dapat digunakan untuk memicu pekerjaan secara otomatis. Keuntungan menggunakan fungsi tanpa server adalah perusahaan hanya perlu membayar layanan saat fungsi tersebut digunakan. Fungsi AWS Lambda dan Google Cloud fungsi adalah contoh layanan cloud tanpa server.

Dengan bantuan Artificial Intelligence dan Machine Learning, otomatisasi akan menjadi jauh lebih mudah dan efisien. Ini, pada gilirannya, akan memungkinkan organisasi untuk menyiapkan data dan mendapatkan lebih banyak wawasan secara efektif seiring dengan perkembangan teknologi. Tetapi untuk mengadopsi teknologi ini, organisasi harus memiliki pikiran terbuka untuk menerima dan merangkul perubahan yang datang dengan mengadopsi teknologi ini.

Penulisnya adalah Yash Mehta, seorang spesialis IoT dan Big Data Science.

Manfaatkan jaringan pribadi untuk mempercepat pengembangan bisnis Pengelolaan sampah yang cerdas dapat membantu AS mencapai target pemerintah untuk daur ulang