Apa itu Self-Service Analytics?
Self-service analytics adalah jenis business intelligence (BI) yang memungkinkan pengguna bisnis untuk langsung mengakses, mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data, serta membuat laporan dari temuan mereka. Dengan bekerja langsung pada data, pengguna bisa cepat memahami informasi yang ada, melihat peluang bisnis, dan mengambil keputusan berbasis data — tanpa harus punya latar belakang statistik, data science, atau teknologi lainnya.
Supaya bisa berjalan, self-service analytics butuh aplikasi BI bagian depan (baik yang diinstal lokal maupun berbasis online) yang punya antarmuka ramah pengguna. Banyak vendor sekarang udah nyediain produk atau layanan yang memungkinkan pengguna kerja langsung dengan data dari berbagai sumber. Contoh produk yang cukup populer antara lain Tableau, ThoughtSpot, dan Microsoft Power BI.
Aplikasi BI bagian depan ini nyediain antarmuka buat pengguna supaya mereka bisa dengan mudah bekerja dengan data dan mendapatkan hasil yang dibutuhkan. Pengguna juga bisa bikin dashboard yang berisi grafik, tabel, KPI, dan elemen lain yang bantu memahami data. Sering kali, elemen ini bisa di-klik lebih dalam (drill-down) untuk lihat data terkait atau data dengan tingkat detail yang berbeda. Aplikasi ini juga memungkinkan pengguna membuat laporan dalam berbagai format dan membagikannya ke stakeholder lainnya.
Namun, self-service analytics bukan cuma soal aplikasi visualisasi aja. Ini adalah proses menyeluruh yang biasanya melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, lalu diolah jadi data yang bersih, akurat, dan lengkap — proses ini dikenal juga sebagai ELT (Extract, Load, Transform). Kalau BI harus terhubung ke banyak sumber data, semua data tersebut harus dalam kondisi rapi dan bisa dipercaya.
Selain itu, data juga harus terlindungi dengan baik — baik dari sisi keamanan maupun privasi — di mana pun data itu disimpan. Data juga harus selalu tersedia saat pengguna membutuhkannya. Justru, bagian tersulit dan paling makan waktu biasanya adalah di tahap awal: menyiapkan dan menjaga kualitas data sumber. Tapi kalau data udah siap dan bersih, proses koneksi ke sistem analitik biasanya lancar-lancar aja.
Apa aja manfaat self-service analytics buat bisnis?
Dulu, analisis data cuma bisa dikerjain sama analis data atau data scientist yang punya keahlian khusus dan biasanya dibantu oleh tim IT. Tapi sekarang, banyak organisasi yang udah atau sedang mempertimbangkan buat mengadopsi self-service analytics karena punya banyak keunggulan:
- Efisiensi meningkat. Pengguna bisnis bisa langsung akses data kapan aja mereka butuh, dan bisa kerja dengan data sesuai kebutuhan mereka — nggak harus nungguin bantuan dari analis atau tim lain. Mereka bisa bikin dashboard atau laporan secara mandiri.
- Pengambilan keputusan lebih cepat. Karena bisa akses dan analisis data secara langsung dan fleksibel (ad hoc), pengguna bisa cepat merespon tren, peluang baru, atau kondisi penting lainnya tanpa harus tergantung ke proses BI tradisional.
- Kolaborasi makin lancar. Semua tim bisa ngobrolin hal yang sama karena pegang data yang sama. Insight bisa dibagi dengan visualisasi dan laporan yang mudah dimengerti. Ini bikin komunikasi jadi lebih jelas dan efektif.
- Waktu tim IT jadi lebih efisien. Biasanya tim IT atau data sibuk banget ngurus permintaan dari tim lain. Dengan self-service analytics, banyak dari permintaan itu bisa dikerjain sendiri oleh pengguna, jadi tim IT bisa fokus ke hal lain yang lebih strategis.
Meski begitu, ada juga yang skeptis. Beberapa orang bilang kalau interpretasi data yang salah bisa bikin keputusan yang buruk dan berisiko buat bisnis. Karena itu, penting banget buat ngasih pelatihan ke pengguna supaya mereka bisa pakai alat ini dengan bener. Selain itu, tim data dan IT juga harus punya kebijakan tata kelola data yang kuat untuk menjaga kualitas dan keamanan datanya.
Untuk menghindari masalah, pastikan pengguna dapet pelatihan dan dukungan yang memadai. Sementara itu, tim data dan IT harus memastikan bahwa data selalu terkelola dengan baik dan aman melalui kebijakan tata kelola data yang solid.