Jelaskan Sejarah Perkembangan Platform Analitik dari Analitik tertambah

Data perusahaan sering kali disimpan di dalam basis data relasional dan server OLAP. Data tersebut mengandung informasi penting, namun tidak dalam bentuk yang dapat memudahkan pengguna menjawab pertanyaan bisnis. Konsep lapisan semantik awalnya dipatenkan oleh Business Objects pada tahun 1991 dan berhasil ditantang oleh Microstrategy pada tahun 2003. Lapisan semantik merupakan representasi bisnis dari data perusahaan yang dapat membantu pengguna mengakses data secara mandiri menggunakan istilah bisnis umum. Dengan lapisan semantik, data kompleks dapat dipetakan menjadi istilah bisnis yang familiar seperti, produk, konsumen, atau keuntungan untuk menyediakan tampilan terpadu atau gabungan data dari seluruh organisasi. Istilah bisnis tersebut disimpan sebagai objek pada lapisan semantik yang diakses melalui business view. Business Views adalah sistem multi-tier yang dirancang untuk memungkinkan perusahaan membangun objek bisnis yang komprehensif dan spesifik yang membantu perancang laporan dan pengguna mengakses informasi yang mereka butuhkan. Business views dimaksudkan untuk memungkinkan orang menambahkan konteks bisnis yang diperlukan ke data island mereka dan menautkannya ke dalam sebuah business views yang terorganisir dalam organisasi mereka.

Platform Penemuan Data Berbasis Visual

Penemuan data (data discovery) adalah proses untuk mendeteksi pola dan outlier dengan menavigasi data secara visual atau menerapkan analitik tingkat tinggi dengan panduan. Penemuan data adalah proses yang berulang yang tidak memerlukan pembuatan model di awal. Selama 10 tahun terakhir, platform penemuan data berbasis visual ini sudah mengacaukan pasar BI tradisional. Alat yang mudah digunakan ini memungkinkan pengguna untuk mengumpulkan data secara cepat, memeriksa hipotesis secara visual, dan menemukan wawasan baru pada sebuah data. Platform ini mengubah bagaimana pengguna bisnis mengeksplorasi data dibandingkan dengan lapisan semantik yang berpusat pada IT. Walaupun demikian, banyak aktivitas terkait dengan persiapan data, penemuan pola dalam data yang kompleks dan berbagi wawasan tetap manual dan cenderung bias.

Walaupun alat penemuan data berbasis visual ini mudah digunakan, karena pengguna menganalisis data secara manual dengan membuat queries untuk menginvestigasi hipotesis, hal ini tidak memungkinkan bagi mereka untuk menemukan semua pola dan kombinasi yang mungkin, seperti apakah temuan mereka adalah yang paling relevan, signifikan dan dapat ditindaklanjuti. Bergantung pada pengguna bisnis untuk menemukan pola secara manual dapat mengakibatkan mereka bias pada hipotesis mereka sendiri, kehilangan temuan yang penting, dan menarik kesimpulan mereka sendiri yang salah atau tidak lengkap, yang dapat mempengaruhi keputusan dan hasil.

Visualisasi merupakan cara yang ampuh untuk menemukan dan mengkomunikasikan pola dalam data (lebih dari tabel atau daftar). Namun, visualiasi tidak selalu menyoroti temuan yang signifikan secara statistik. Untuk itu, diperlukan interpretasi pengguna atau analisis statistik lebih lanjut untuk menentukan apakah temuan tersebut relevan, signifikan, dan dapat ditindaklanjuti. Terlebih lagi, menemukan wawasan dari analitik lanjut memerlukan keahlian dari data scientist yang sangat langka.