MAJALAH ICT – Jakarta. Perusahaan yang telah menyadari pentingnya sebuah analisis pasti paham bahwa kemampuan analisis merupakan bagian tak terpisahkan dari banyaknya tumpukan aplikasi mereka karena akan mempermudah pengambilan keputusan yang diinformasikan dengan visualisasi data. Analisis data telah berkembang lebih dari sekadar menampilkan fakta dan angka menjadi kekuatan intelijen bisnis yang secara kolaboratif mampu memprediksi hasil dan membantu pengambilan keputusan. Panduan Pengeluaran untuk Mahadata (big data) dan Analitis Seluruh Dunia dari IDC memproyeksikan pengeluaran untuk solusi analisis mahadata akan meningkat menjadi USD53,3 miliar dalam tiga tahun ke depan. Namun investasi tersebut akan sia-sia jika departemen TI tidak menjadi bagian dari perbincangan.
Fakta bahwa Divisi TI justru cenderung ditinggalkan dalam diskusi tentang inisiatif analitis adalah ironis karena banyaknya data yang dihasilkan oleh sistem TI. Salah satu alasan utamanya adalah karena data TI itu unik. Dibandingkan dengan data bisnis lainnya data TI sangat luas, kompleks dan dihasilkan dengan kecepatan tinggi. Karakteristik tersebut melanggengkan anggapan bahwa analisis data TI hanya perlu sedikit perhatian. Padahal untuk dapat memahami tren dan membuat keputusan yang lebih baik bagi kepuasan pelanggan, memberdayakan analisis TI sangatlah penting bagi perusahaan.
Menurut Rakesh Jayaprakash, Product Manager ManageEngine, meskipun sering dianggap sebagai satu kesatuan, tim TI sebenarnya terdiri dari beberapa departemen dengan area fokus berbeda yang perlu bekerja sama untuk memastikan kelangsungan bisnis.
“Departemen-departemen ini menghasilkan dan menganalisis sejumlah besar data yang kompleks dan kontekstual. Menyatukan data ini membutuhkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana fungsi-fungsi TI yang berbeda ini saling memberi dampak dan memengaruhi” terang Rakesh. Rakesh juga menambahkan, berbeda dengan yang ditawarkan analisis standar TI, perangkat lunak analisis TI tingkat lanjut dapat memindai data TI untuk metrik yang penting, mengidentifikasi korelasi di dalamnya, dan menyoroti metrik penting tersebut agar pemangku kepentingan bisa membuat keputusan yang tepat.
Rakesh juga menyinggung kreatifitas para tenaga perangkai TI juga sangat diperlukan pada departemen TI. Biasanya tenaga TI menggunakan sekitar 10-15 aplikasi yang membantunya menjalankan dan mengelola pekerjaan. Menurutnya aplikasi TI ini menyimpan informasi berharga yang dapat digunakan untuk mengembangkan pandangan menyeluruh tentang kesehatan operasional, menganalisis efisiensi pekerjaan, mencari celah keamanan, dan menemukan potensi penghematan biaya.
Meski demikian, tantangan sebenarnya terletak pada perekaman data dari aplikasi tersebut, mengidentifikasi bagian yang dapat menyajikan analisis, dan membangun visualisasi yang tepat untuk memungkinkan audiens yang lebih besar menggunakan data dan mengambil tindakan korektif yang diperlukan. Analisis dapat menggabungkan data TI dari berbagai aplikasi dan perangkat pemantauan serta mendapatkan masukan untuk membantu membuat keputusan strategis yang lebih baik dan mencapai kesempurnaan pekerjaan.
Aplikasi analitis TI yang memiliki kemampuan merangkai aplikasi TI yang populer secara kreatif akan dapat mengekstraksi data, membuat modelnya, serta menghasilkan laporan dan dasbor awal yang dapat menghemat waktu analisis hingga hampir 80%. Tim TI tidak perlu melakukan pekerjaan berat sendiri. Selain itu, data TI menuntut visualisasi yang dapat disesuaikan, dan aplikasi analitis TI membuat para pengguna mampu melakukan penyesuaian sendiri yang menggambarkan kesehatan operasi secara keseluruhan berdasarkan kebutuhan bisnis.
Penggunaan AI juga membantu dalam proses analisis. Rakesh menjelaskan otomatisasi proses interpretasi dari hasil Analisa menggunakan AI. Menurutnya aplikasi analitis TI yang memanfaatkan AI dan NLP mampu memahami pertanyaan langsung dan menjawabnya dalam bentuk visualisasi. Misalnya pertanyaan seperti, “Berapa banyak alarm yang diharapkan dalam 12 jam ke depan?” atau, “Berapa biaya rata-rata per pemadaman?” dapat dengan mudah dipahami oleh mesin NLP dan dijawab dalam bentuk laporan. Kesederhanaan seperti itu melindungi data perusahaan yang sensitif dan rahasia yang membuka saluran bagi semua bagian di perusahaan untuk terlibat dalam persoalan data.
Dilain sisi kebutuhan data yang besar juga memerlukan perluasan kemampuan yang tinggi untuk dpat mengimbangi kebutuhan data. Ratusan perangkat jaringan dipantau, ribuan peristiwa keamanan dicatat, dan jutaan baris log dibuat oleh aplikasi manajemen TI pada titik waktu tertentu tergantung pada ukuran perusahaannya. Data dalam skala ini memerlukan aplikasi analitis tangguh yang mampu memproses, menyimpan, dan menganalisis jutaan baris data setiap beberapa menit.
“Meskipun aplikasi analitis pada umumnya mampu menganalisis volume data yang besar, mereka tidak dapat mengimbangi kecepatan aplikasi TI modern dalam menghasilkan data”. Terang Rakesh.
Aplikasi analitis TI khusus menggunakan algoritma cerdas, pemrosesan per kelompok, dan penempatan prioritas data secara otomatis berdasarkan kegentingannya. Ini memastikan aktivitas berisiko tinggi seperti ancaman keamanan segera terdeteksi dan dilaporkan ke analis keamanan. Pengguna juga dapat mengatur batasan berbasis peristiwa dan memilih untuk diberi tahu saat batas yang ditetapkan dilanggar.
Data real time merupakan salah satu sumber dari untuk sebuah proses analisis selain dari data historis. Meskipun aplikasi analitis tradisional baik dalam melakukan analisis historis, mereka gagal dalam menganalisis data secara real time.
“Sementara di sisi lain, aplikasi analitis TI memang disesuaikan untuk tujuan khusus tersebut. Layanan seperti Live Connect memungkinkan koneksi langsung, real time, berbasis permintaan ke sumber data, membantu melewati mode tradisional sinkronisasi periodik dan penyimpanan data untuk analisis. Sebagai hasilnya, admin TI dapat memperbaiki masalah segera setelah kejadian dan tidak menyisakan celah keamanan untuk dieksploitasi” terang Rakesh.
Selain itu Ia menambahkan, ketika analitis real time dipadukan dengan peringatan real time maka perusahaan dapat bereaksi lebih cepat terhadap peluang dan ancaman, terutama ketika anomali terdeteksi di akun khusus. Dengan memilih alat analitis yang dibuat khusus untuk kebutuhan TI, perusahaan tidak hanya meniadakan masalah tetapi juga melindungi dari gangguan operasional dan membuat mereka mampu keluar dari mode reaktif laiknya pemadam kebakaran.
TI bisa dengan mudah menjadi lebih proaktif dengan memanfaatkan analitis lanjutan dan data yang tepat. Departemen TI yang proaktif akan menyediakan lebih banyak peluang bagi tim TI untuk berpikir secara strategis dan mencapai tujuan yang lebih besar di seluruh perusahaan, menjadikan TI sebagai departemen utama yang membantu mengarahkan arah strategis perusahaan.
