Menu

Insight

Iwan Bisa
1 tahun yang lalu
0

Jobnas.com – Data discovery adalah sebuah tahap yang akan dilewati tiap analis sebelum menjalankan proses analisis data. Proses penemuan ini merupakan langkah awal sebuah perusahaan untuk menemukan Insight baru yang dapat meningkatkan kualitas bisnis mereka. Lantas, apa sebenarnya definisi dari data discovery? Apa saja jenis pendekatannya? Yuk, simak selengkapnya mengenai data discovery dalam artikel Jobnas.com berikut ini.

Definisi Data Discovery

Menurut Datapine, data discovery adalah sebuah istilah yang digunakan para analis untuk menggambarkan proses pengumpulan data dari berbagai macam sumber dengan mendeteksi berbagai pola yang ada. Bantuan alat analisis tingkat lanjut dan navigasi visual data dilakukan dalam proses penyaringan data ini, sehingga memudahkan seluruh proses konsolidasi informasi bisnis.

Contohnya seperti ini, pemilik bisnis, analis, CIO, serta setiap staf yang bekerja di perusahaan membutuhkan cara untuk membaca, memahami, dan mengumpulkan nilai dari semua informasi yang masuk dalam bentuk data. Dalam konteks ini, data discovery merupakan sebuah proses penemuan data yang akan menjadi awal dari semua kebutuhan tersebut. 

Rencana dan solusi yang dapat memberikan keunggulan kompetitif akan tersedia apabila suatu bisnis menemukan serta menganalisis pola dan tren dalam kumpulan data. Lebih dari itu, data discovery juga dapat membantu perusahaan untuk memastikan kesuksesan bisnis dengan cara dengan tetap relevan dalam persaingan di era digital.

Dengan demikian, data discovery bukanlah sebuah alat atau platform penemuan data. Namun, ia adalah sebuah konsep mengenai langkah-langkah yang dapat digunakan untuk menghasilkan keuntungan.

Baca Juga : Memahami Inclusive Design, Konsep Desain untuk Semua Pengguna

Ada tiga tingkat penemuan data, yaitu data preparation, visual analysis, dan guided advance analysis. Seluruh tahapan data discovery dapat menawarkan analisis mendalam tentang cara kerja tren di pasar  hanya dengan bantuan survei Business intelligence. Selain itu, ia juga menawarkan deskripsi mengenai cara terbaik untuk memanfaatkannya.

Jenis Pendekatan Data Discovery

Data discovery dikategorikan menjadi dua jenis pendekatan utama dalam proses eksekusinya. Untuk memahami kumpulan data untuk integrasi bisnis dan analisis data, masing-masing pendekatan menjelaskan proses yang berbeda. Langkah-langkah melaksanakannya juga harus menggabungkan pencarian teknis dari tools terbaik dengan keahlian materi para pakar dan analis.

Seperti dilansir dari Data Diversity, ada dua jenis pendekatan utama dalam data discovery adalah seperti berikut ini.

1. Manual Data Discovery

Jenis pendekatan pertama dalam proses penemuan data adalah manual data discovery. Secara simplistis, dalam pendekatan ini, para analis akan menilik jenis data apa yang tersedia, di mana data tersebut disimpan, dan apa yang perlu diberikan kepada pemangku kepentingan.

Perusahaan akan memantau metadata dan penemuan data lineage untuk mempelajari kategorisasi dan aliran data. Data stewards, atau pengurus data, adalah mereka yang bertanggung jawab untuk menangani aturan serta standar dokumen aset data yang memandu proses data discovery.  Kemudian, dalam pendekatan ini, agar mereka dapat memahami semua data yang diperoleh suatu perusahaan, para analis akan membuat konsep peta .

2. Smart Data Discovery

Seiring berkembangnya bidang teknologi, definisi data discovery mencakup cara-cara otomatis untuk menyajikan data yang dapat mengungkapkan wawasan penting bagi perusahaan. Smart data discovery merupakan sebuah pendekatan baru, di mana proses analisis akan dibantu dengan proses machine learning dan teknologi lainnya.

Untuk mempersiapkan, membuat konsep, mengintegrasikan, dan menyajikan data melalui visual,  pola dan wawasan yang tersembunyi, para analis akan memanfaatkan augmented intelligence. Hal inilah yang mendorong perusahaan untuk mempertimbangkan bahwa seluruh analisis dari kumpulan data berada di dalam sebuah mesin.

Dengan begitu, perusahaan dan analisis akan memanfaatkan mesin untuk menerima pertanyaan, melakukan pemrosesan dalam black box, dan menghasilkan jawaban yang masuk akal.

Pentingnya Data Discovery

Barangkali sudah tidak asing lagi kita dengar pernyataan bahwa data science adalah sebuah bidang yang sedang berkembang. Nah, data discovery adalah sebuah tahap permulaan yang akan mendukung seluruh aktivitas di dalam data science.

Tanpa data discovery, perusahaan tidak akan memiliki data yang bisa mereka proses. Menurut Zeenea, berikut adalah beberapa faktor penting yang menjadikan data discovery sebagai proses yang sangat penting bagi bisnis.

  • Pemahaman yang lebih baik tentang wawasan yang terdapat di dalam data perusahaan
  • Memungkinkan adanya klasifikasi data otomatis berdasarkan konteks
  • Menjadi dasar rencana untuk manajemen risiko dan kepatuhan peraturan
  • Tampilan serta visibilitas data yang lengkap
  • Perusahaan dapat mengidentifikasi dan melacak jenis data yang sensitif

Baca juga: Brand Recall vs Brand Recognition vs Brand Awareness, Mana yang Terbaik

Perusahaan memiliki kemampuan untuk menerapkan kontrol perlindungan pada data berdasarkan kebijakan yang telah ditentukan. Itulah penjelasan Jobnas.com terkait serba-serbi data discovery yang perlu kamu ketahui. Pada intinya, data discovery adalah sebuah tahap penemuan data yang sudah pasti tidak bisa dilewatkan oleh perusahaan. Tanpa melakukan proses data discovery yang baik, perusahaan tidak akan mendapatkan insight yang penting untuk kemajuan bisnis mereka.