Di era “Big Data,” data analitik telah berkembang pesat, mengubah cara bisnis melalui cata memahami dan memanfaatkan informasi. Perubahan fundamental ini tidak terjadi dalam semalam, melainkan didorong oleh tiga faktor utama yang saling berhubungan. Perkembangan ini telah mengubah analitik yang tadinya sekadar alat pelaporan historis menjadi pendorong strategis yang mampu memprediksi masa depan dan merekomendasikan tindakan terbaik.

Hal yang berpengaruh dalam perkembangan data analytics yang ada di masa kini diantaranya:

1. Kemajuan Teknologi (Technological Advances)

Faktor pertama adalah kemajuan teknologi yang telah mengubah cara kita berinteraksi dengan data. Kemunculan kecerdasan buatan (AI), machine learning, dan Natural Language Processing (NLP) telah memungkinkan kita untuk tidak hanya menganalisis data dalam bentuk terstruktur (seperti angka penjualan), tetapi juga data tidak terstruktur (seperti teks ulasan pelanggan atau gambar). Teknologi ini memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan bahkan belajar dari data secara mandiri. Sebagai contoh, machine learning kini dapat memprediksi tingkat churn pelanggan dengan menganalisis riwayat interaksi mereka, suatu tugas yang nyaris mustahil dilakukan secara manual.

2. Perkembangan Metodologi (Methodology Developments)

Selain kemajuan teknologi tidak akan berarti tanpa perkembangan metodologi yang menyertainya. Metodologi merupakan “otak” di balik analitik, yaitu algoritma dan model statistik yang dikembangkan untuk memanfaatkan kekuatan komputasi yang ada. Para ilmuwan data terus menciptakan dan menyempurnakan berbagai model, mulai dari algoritma regresi yang sederhana hingga jaringan saraf tiruan yang kompleks. Metodologi ini menyediakan kerangka kerja yang dibutuhkan untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dengan adanya model-model yang lebih canggih, kita bisa mendapatkan prediksi yang jauh lebih akurat dan rekomendasi yang lebih optimal.

3. Peningkatan Kekuatan Komputasi (Computational Power) dan Kapasitas Penyimpanan (Data Storage)

Terakhir, dan mungkin yang paling fundamental, adalah meledaknya dalam kekuatan komputasi dan kapasitas penyimpanan. Analitik modern berurusan dengan Big Data, yaitu data yang volumenya sangat besar, bervariasi, dan datang

dengan sangat cepat. Tanpa adanya cloud computing dan infrastruktur penyimpanan yang terjangkau, memproses dan menganalisis data dalam skala ini akan menjadi tantangan yang tidak bisa diatasi. Peningkatan ini memungkinkan perusahaan untuk menyimpan semua data mereka dan menjalankan algoritma yang sangat kompleks dalam hitungan menit, bukan berhari-hari. Kekuatan komputasi ini adalah mesin yang memungkinkan teknologi dan metodologi baru untuk berfungsi secara efektif.

Pada akhirnya, ketiga faktor ini tidak berdiri sendiri, melainkan bekerja sebagai sebuah ekosistem yang saling menguatkan. Kemajuan teknologi menyediakan alat-alat inovatif, perkembangan metodologi menciptakan cara-cara cerdas untuk menggunakannya, dan peningkatan kekuatan komputasi menyediakan fondasi yang kuat untuk memproses data dalam skala besar. Bersama-sama, mereka telah mengubah analitik dari sekadar pelaporan historis menjadi pendorong utama inovasi dan pengambilan keputusan strategis. Dengan terus berkembangnya ketiga pilar ini, masa depan analitik akan terus membuka potensi baru yang kini belum terbayangkan.

 

Referensi:

1. Jeffrey D. Camm, James J. Cochran, Michael J. Fry, Jeffrey W. Ohlmann (2025). Data Visualization: Exploring and Explaining with Data.