Membuat keputusan yang bijak dan digerakkan oleh data dalam organisasi modern bergantung pada analisis data. Kini, keunggulan kompetitif dimiliki oleh organisasi yang dapat mengakses dan memahami kumpulan data besar. Ini mencakup bentuk data yang tidak terstruktur dan sebelumnya “gelap” serta informasi dari edge pintar.
Beralih dari bentuk analisis tradisional ke tingkat lanjut dapat membantu organisasi menjadi lebih cerdas dalam hal pelanggan, proses, dan produk. Intelijen bisnis (BI) yang akurat dan pemodelan prediktif memudahkan untuk mengeksplorasi pendekatan dan strategi baru.
Lanskap Analisis Tingkat Lanjut yang Berubah
Tapal batas analisis paling menarik tidak lagi bergantung pada sumber data atau metode analisis tradisional. Analisis tingkat lanjut telah memperluas bidang analisis data dalam dua cara utama:
- Berfokus pada masa depan: Analisis yang lebih lama biasanya melihat ke masa lalu untuk pemahaman yang lebih baik tentang data historis. Analisis data tingkat lanjut sering kali mengambil pendekatan yang berfokus maju, memecahkan masalah sebelum masalah timbul dan memprediksi kemungkinan dampak dari keputusan bisnis lebih awal.
- Pendekatan data yang lebih luas: Kemajuan dalam analisis menjadi memungkinkan untuk mempelajari lebih lanjut dari sumber data yang sebelumnya belum dimanfaatkan. Hal ini mencakup gambar, audio, video, dan data sensor IoT, menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak yang dioptimalkan untuk menghadirkan performa analisis yang dipercepat.
Seiring kemampuan analisis menjadi semakin canggih, jumlah perangkat dan kuantitas data yang terlibat dapat meningkat secara signifikan.
Mengapa Menggunakan Analisis Tingkat Lanjut?
Untuk organisasi yang menginginkan kemampuan pengambilan keputusan yang lebih diarahkan oleh data, potensi analisis tingkat lanjut sangat besar: mengumpulkan lebih banyak informasi, yang menghasilkan wawasan lebih luas dan bahkan dapat memprediksi masa depan.
Namun, saat banyak perusahaan mulai memperluas kemampuannya, mereka menemukan bahwa strategi analisis tingkat lanjut yang efektif tidak dapat dibangun dalam semalam. Strategi perlu berdasar pada analisis dan penyerapan data tradisional.
Mengembangkan strategi analisis organisasi dimulai dengan memahami tingkat kematangan upaya analisis Anda saat ini. Setelah Anda menilai tingkat kematangan analisis, Anda dapat menerobos hambatan untuk mencapai wawasan tingkat berikutnya dari informasi Anda. Untuk dukungan, lihat panduan Intel, Dari data ke wawasan.
Dapatkan manfaat terbaik dari analisis data besar memerlukan pendekatan yang berbasis pada mengoptimalkan perangkat keras dan perangkat lunak untuk skalabilitas, performa, dan efektivitas biaya.
Metode Analisis Data Tingkat Lanjut
Kasus penggunaan paling canggih dalam analisis memungkinkan untuk memahami lebih banyak informasi dari lebih banyak sumber. Hasilnya, wawasan dan keputusan dihasilkan secara otomatis dalam jangka waktu yang singkat.
- Analitik Real-Time
Seiring jumlah perangkat yang terhubung pada edge pintar bertambah, begitu juga dengan tuntutan untuk memahami data yang terkumpul secara real time. Dengan analisis real-time, informasi dapat diproses dan dimodelkan lebih cepat daripada sebelumnya, dengan wawasan yang muncul segera setelah informasi masuk ke arus data.
Mulai dari meningkatkan operasi armada hingga memastikan keselamatan pasien, analisis real-time berpotensi untuk menghadirkan wawasan ketika wawasan dapat membuat perbedaan yang nyata: secepatnya. - Analisis Prediktif
Penggunaan analisis prediktif, bisnis memperoleh kemampuan untuk memahami kemungkinan hasil di masa depan—dan mengoptimalkan hasil tersebut untuk mencapai tujuan terbesar mereka.
Analisis prediksi berskala besar memerlukan infrastruktur khusus yang mampu menangani berbagai beban kerja analisis. Fleksibilitas adalah kuncinya: mencapai keberhasilan dalam analisis prediksi memerlukan infrastruktur data yang cukup dapat beradaptasi untuk mendukung platform seperti SAP HANA atau Oracle Analytics Cloud. Infrastruktur data juga harus mendukung solusi analisis streaming dan alat analisis sumber terbuka seperti Spark. - Analisis Tertambah
Beberapa perkembangan yang paling menjanjikan dari ilmuwan data telah muncul dari konvergensi analisis dan AI. Jaringan syarat dan machine learning telah merevolusi kemampuan komputer untuk membuat inferensi dan memahami data terstruktur yang luas.
Dengan menambahkan analisis dengan AI, pengecer dapat memahami dengan lebih baik bagaimana pelanggan bergerak di dalam toko, dan produsen dapat lebih mudah mengidentifikasi produk yang cacat. Dokter dapat memperoleh pemahaman citra medis yang lebih baik, sementara gudang dapat mendukung pelacakan inventaris cerdas.
Dengan teknologi yang dirancang untuk mempercepat pengembangan dan penerapan AI di edge pintar, termasuk Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit,1 Intel berkomitmen untuk mengaktifkan analisis AI untuk bisnis paling inovatif di dunia.
Baik organisasi Anda baru mulai untuk mengeksplorasi analisis tingkat lanjut atau telah berinvestasi secara signifikan dalam teknologi analisis generasi berikutnya, Intel menawarkan dukungan. Ekosistem perangkat keras, perangkat lunak, dan teknologi mitra kami yang dalam dapat membantu ilmuwan data Anda mencapai pertumbuhan yang digerakkan data dan kematangan analisis yang lebih tinggi.
Teknologi Intel® untuk Analisis
Teknologi Intel® mengubah cara organisasi modern melakukan analisis. Dengan kasus penggunaan yang menjangkau banyak industries—dan ke seluruh dunia—Intel bekerja untuk secara terus menerus mendorong analisis ke depan sekaligus membantu bisnis mengoptimalkan performa dan efektivitas biaya.
Dapatkan manfaat terbaik dari analisis data besar memerlukan pendekatan yang berbasis pada mengoptimalkan perangkat keras dan perangkat lunak untuk skalabilitas, performa, dan efektivitas biaya.
Dengan ekosistem teknologi dan mitra yang luas untuk membantu bisnis dalam menciptakan solusi masa depan, Intel mendukung analisis tingkat lanjut untuk perusahaan di seluruh dunia. Mulai dari pusat data untuk edge, Intel bekerja di setiap titik dalam ekosistem analisis untuk memberikan nilai dan performa maksimum.
- Prosesor Intel® Xeon® yang dapat diskalakan menganalisis data dalam jumlah besar dengan kecepatan tinggi, baik di edge, di pusat data, atau di cloud.
- Teknologi Intel® Optane™ mewakili pendekatan baru terhadap memori dan penyimpanan yang membantu mengatasi bottleneck dalam memindah dan menyimpan data.
- Intel® FPGA menyediakan akselerasi dalam pusat data untuk meningkatkan waktu respons.