Embedded analytics (EA) adalah alat penilaian dan representasi data yang dirancang untuk diimplementasikan secara mulus ke perangkat lunak pihak ketiga. Mereka sangat berguna bagi organisasi atau lembaga apa pun yang mengandalkan data, dan sangat berpengaruh di bidang intelijen bisnis (BI). Teknologi EA membantu bisnis membuat keputusan berdasarkan informasi dan mencapai hasil yang dapat diprediksi. Utilitasnya sebenarnya tidak terbatas, karena analisis tertanam meningkatkan keterlibatan pengguna, berkontribusi terhadap pertumbuhan pendapatan dan menambah nilai signifikan pada berbagai aplikasi perangkat lunak. Berikut adalah beberapa contoh bagaimana teknologi dapat diimplementasikan dengan cara yang bermanfaat bagi bisnis dan pelanggan mereka.
Baca juga : Menimbang Pro dan Kontra dari Big Data
Transparansi sebagai Layanan Nilai Tambah
Kecerdasan bisnis adalah inti dari analisis yang tertanam. Tetapi karena masyarakat umum menjadi lebih sadar akan praktik pengumpulan data di ruang online (lebih dari media sosial dan juga di tempat lain) dan potensi bahaya yang ada, kepercayaan pada solusi BI tampaknya merosot di kalangan pengguna. Internet berkembang, demikian juga kompleksitas keamanan dan praktik pengguna terbaik.
Banyak bisnis mengumpulkan data untuk memahami pelanggan mereka sebaik mungkin, sehingga mereka tetap kompetitif, menguntungkan, dan relevan melalui interaksi pelanggan yang bermakna. Dan bisnis bukan satu-satunya entitas yang mengumpulkan dan menganalisis data - institusi publik juga mendapat manfaat dari analitik. Tetapi apa pun institusi dan tujuannya, pelanggaran berpotensi menggeser banyak kekuasaan atas data dari organisasi yang bermaksud baik ke sejumlah aktor buruk dengan motif topi hitam.
Opacity dari operasi BI dapat berfungsi sebagai titik sakit utama bagi pelanggan. Berita terbaru tentang pengumpulan data melalui API media sosial untuk kepentingan kampanye politik tertentu telah menghasilkan kemarahan yang meluas dan tingkat ketidakpercayaan baru terhadap beberapa perusahaan teknologi terbesar di Lembah Silikon. Kedengarannya buruk untuk bisnis big data, tetapi kabar baiknya adalah bahwa analytics tertanam sebenarnya dapat mengatasi masalah ini dengan memberikan pengguna akses ke beberapa, sebagian besar atau bahkan semua wawasan yang sama yang terlihat di sisi bisnis.
Baca juga : Cara Analisis yang dapat membantu bisnis berbasis Data
Baca juga : Cara Analisis yang dapat membantu bisnis berbasis Data
Teknologi EA tidak hanya dapat membantu bisnis membuat pilihan, tetapi juga dapat membantu pengguna dan pelanggan. Jika pengguna diizinkan melihat dengan jelas data mana yang sedang dikumpulkan, bagaimana dan mengapa, maka kepercayaan pada produk yang mendukung EA dapat dibangun. Pengalaman pengguna yang transparan dan didukung EA jelas memiliki tempat dalam paradigma BI yang baru. Analytics dapat diakses - untuk siapa saja - dan itu harus .
Analisis Tertanam dan Poin Pelanggan yang Ditentukan dengan Jelas
Poin adalah data penting dalam penelitian pengguna. Mereka adalah masalah yang dialami pengguna, yang ditetapkan teknologi untuk dipecahkan. Produk-produk perangkat lunak umumnya bertujuan untuk memecahkan sejumlah titik pengguna, yang ada di dalam atau di luar keterlibatan pengguna. Meskipun perangkat lunak dibangun di sekitar gagasan menghilangkan titik pengguna, itu tidak selalu berhasil - dan bahkan dapat menciptakan lebih banyak masalah daripada yang diselesaikan.
Salah satu fitur yang menjadi dasar peningkatan teknologi analitik tertanam adalah pengembangan profil pengguna yang akurat, dinamis, dan terbaru . Ketika orang-orang membentuk suatu hubungan dengan perangkat lunak, hubungan itu dapat meningkat dari waktu ke waktu jika pengguna memberikan wawasan tentang perilaku mereka, preferensi dan titik rasa sakit. Masalah pengguna adalah peluang bagi perangkat lunak untuk menciptakan solusi.
Ada sejumlah cara berbeda yang tertanam analitik dapat membantu perusahaan perangkat lunak mengukur titik rasa sakit pengguna. Untuk lebih memahami pengalaman pengguna, perusahaan harus memodelkannya dengan sebanyak mungkin sampel data intelijen bisnis. Data ini memberi mereka wawasan yang diperlukan untuk menilai fitur dan kemampuan yang ada dengan cara yang dapat ditindaklanjuti.
Di masa lalu, titik-titik diukur dengan cara data dikumpulkan melalui penelitian yang melelahkan dan penjangkauan pengguna. Sekarang, berkat analisis tertanam, profil pengguna dapat dibentuk secara otomatis melalui keterlibatan alami, menciptakan kondisi untuk penyelesaian masalah yang efisien.
Analisis Tertanam dan Pemasaran Prediktif
Teknologi baru, seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan , dengan cepat mengubah cara kampanye pemasaran beroperasi. Akibatnya, perusahaan perangkat lunak tidak hanya harus menganalisis tren masa lalu dan sekarang tetapi juga melihat ke masa depan untuk bersaing. Selain pola saat ini, analytics tertanam dapat menerangi data yang membantu bisnis mengantisipasi apa yang belum terjadi.
Analisis tren memungkinkan bisnis untuk mempersiapkan apa pun yang ada di masa depan untuk pasar mereka. Tetapi analitik prediktif membutuhkan tingkat lanjut dari penggalian data sehingga solusi pihak ketiga seringkali paling efisien. Dengan kata lain, analytics tertanam menyediakan opsi label putih untuk pemasaran prediktif.
Dengan menggunakan algoritma statistik , analitik prediktif memanfaatkan data untuk memodelkan tren untuk mengukur lintasan mereka dalam rentang waktu yang ditentukan. Semakin komprehensif data, dan semakin akurat analisisnya, semakin besar pula keuntungan yang didapat dari informasi tersebut.
Teknologi analitik tertanam tidak hanya memungkinkan analitik prediktif untuk hampir semua bisnis, tetapi juga membuat data tersebut sangat mudah diakses oleh pengguna dari setiap pengalaman dan tingkat keterlibatan. Dengan kegunaan yang efisien dan visualisasi data , intelijen bisnis komprehensif dari analisis yang tertanam memberi wawasan pengguna tentang tren pasar yang dapat meluas ke masa depan.
Baca juga : Peran Pekerjaan Insinyur Data
Baca juga : Peran Pekerjaan Insinyur Data
Analisis dan Bisnis
Cara analitik menguntungkan bisnis modern tidak dapat diukur. Tetapi sekarang dan di tahun-tahun mendatang, hal-hal seperti kepercayaan pengguna dan transparansi kemungkinan akan memainkan peran yang semakin signifikan dalam intelijen bisnis. Pengguna ingin berinteraksi dengan produk yang meningkatkan kehidupan mereka dalam jangka pendek dan panjang. Itu berarti bahwa bisnis harus fokus pada apa nilai pengguna mereka sebenarnya dan bagaimana mereka dapat mengakomodasi mereka. Analitik tersemat dapat membantu perusahaan membuat penilaian ini serta penyesuaian yang diperlukan untuk menambah nilai sebenarnya bagi kehidupan orang.