Data analisis selalu menjadi semacam blackbox, kita membutuhkannya tapi biayanya sangat mahal, namun berkat platform cloud yang kuat dan hemat biaya, dan software bertenaga AI yang intuitif, banyak orang bisa menggunakannya.

Pertimbangan yang dibutuhkan untuk membuat keputusan bisnis yang sukses terdapat di dalam data internal dan eksternal. Tujuannya adalah memastikan bahwa data relevan, tepat waktu, dan berkualitas tinggi.

Revolusi data analisis berbasis cloud

Platform data analis berbasis cloud memiliki keunggulan kritis dibandingkan teknologi sebelumnya. Mereka dapat memproses kumpulan data dalam jumlah besar dengan waktu yang singkat dan relatif lebih murah dibanding teknologi sebelumnya. Mari kita lihat bagaimana data analisis mengubah tiga industri:

Perbankan

Lembaga keuangan sudah menggunakan data analisis untuk mengurangi risiko penipuan, membuat proses bisnis lebih efisien, dan meningkatkan penjualan.

Data analisis yang menggunakan teknologi AI dapat mengolah data dari sumber pihak ketiga seperti perusahaan pemberi kredit dan melengkapinya dengan data lain, bahkan aktivitas media sosial calon kreditur dengan lebih cepat dan lebih detail diperiksa. Hal ini dapat membantu divisi risk management dari perusahaan pemberi kredit untuk mengambil keputusan lebih cepat dan efektif dalam menyetujui pinjaman kreditur.

Penipuan adalah tantangan besar lainnya bagi bank. Di Inggris saja, penjahat mencuri lebih dari £600 juta (€682 juta/$722 juta) dari sektor tersebut pada paruh pertama tahun 2022. Analisis kebiasaan sewaktu melakukan transaksi dan teknik lainnya dapat menemukan pola aktivitas mencurigakan yang mungkin akan terlewatkan oleh manusia, seperti apakah itu transaksi palsu, pengajuan kredit palsu atau upaya peretasan akun.

Asuransi

Tidak seperti industri lain, asuransi adalah industri yang dibangun berdasarkan data. Pelaku bisnis asuransi dapat memanfaatkan analisis berbasis cloud untuk memanfaatkan ruang lingkup  analisis data yang semakin luas, tidak hanya dari dalam industri mereka tetapi juga sumber pihak ketiga yang mencakup lokasi, lingkungan, kebijakan pemerintah, dan banyak lagi.

Dengan menerapkan model deskriptif, prediktif, dan preskriptif pada data ini, perusahaan asuransi dapat menentukan besarnya penjaminan  dan penetapan premi yang sesuai untuk calon pelanggan mereka atau pelanggan lama mereka.

Menurut McKinsey, keunggulan di kedua bidang ini adalah kesamaan yang dimiliki sebagian besar pemimpin industri.

“Bahkan perusahaan asuransi terkemuka dapat melihat rasio kerugian meningkat tiga hingga lima poin, premi bisnis baru meningkat 10-15%, dan retensi di segmen yang menguntungkan melonjak 5-10% persen, berkat penjaminan berbasis digital,” ujarnya. Raksasa konsultan itu menambahkan bahwa perusahaan asuransi akan semakin banyak menggunakan data analisis dengan cara yang mirip dengan hedge fund, untuk mengidentifikasi peluang  lebih cepat daripada pesaing mereka.

Retail

Contohnya industri FMCG baik untuk agen, distributor dan produsen ada keuntungan besar yang bisa diperoleh dari menggabungkan data mereka yang diolah menggunakan AI ke dalam perencanaan bisnis. Produsen sudah mengumpulkan data dalam jumlah besar tentang pelanggan mereka di setiap titik penjualan agen dan distributor yang tersedia dan menganalisis dengan alat yang tepat dapat membantu mereka lebih memahami kebiasaan belanja konsumen.

Data ini dapat digunakan untuk meningkatkan efektifitas periklanan dan pemasaran agar sesuai target dan bahkan untuk memperkirakan berapa jumlah dan jenis produk yang harus diproduksi, serta dapat juga digunakan untuk cross-selling dan upselling seperti produk apa yang biasanya dibeli bersamaan oleh pelanggan mereka.

Analisis juga bisa digunakan untuk lebih memahami naik turunnya permintaan produk dan bagaimana penetapan harga jual dapat disesuaikan untuk memengaruhi pola ini. Dan mereka bahkan dapat digunakan untuk membuat profil lokasi terbaik untuk membuka cabang baru.

Mengapa keamanan penting

Tak perlu diragukan lagi bahwa banyak data yang dimasukkan ke dalam data analisis adalah data yang sangat sensitif, berisi informasi pribadi dan keuangan pelanggan atau mungkin data penjualan perusahaan yang akan menarik bagi perusahaan saingan. Itulah mengapa setiap proyek data analisis baru yang akan dibuat harus dirancang dulu keamanannya sebelum dimulai proyeknya.

Daripada memfokuskan pada pertahanan yang dapat ditembus oleh peretas dengan akses ke data karyawan yang disusupi, perusahaan harus memulai dengan mengamankan aset terpenting mereka: data. Keamanan data-sentris untuk data analisis harus menawarkan:

1. Perlindungan yang kuat untuk data, sesuai dengan standar industri.

2. Kemampuan untuk menggunakan data saat dilindungi (yaitu melalui enkripsi atau tokenisasi yang mempertahankan format)

3. Penemuan, klasifikasi, dan perlindungan otomatis serta berkelanjutan di seluruh lingkungan perusahaan (termasuk ketika di cloud)

4. Perlindungan di seluruh siklus hidup data dan setiap saat – saat diam, bergerak, dan digunakan

5. Integrasi yang mudah dengan aplikasi bisnis dan siklus data

Sumber: https://insights.comforte.com/data-analytics-can-change-the-way-you-do-business-but-it-must-be-secure