Data telah menjadi bagian dari kegiatan bisnis sehari-hari. Setiap interaksi antara user dan bisnis, baik secara digital maupun interaksi langsung akan menghasilkan data. Produksi data terjadi secara berulang dan dalam skala yang cukup besar. Sehingga, muncul kumpulan data dengan volume besar yang dikenal sebagai Big Data.
Jika diolah dan dikelola dengan benar, Big Data dapat menjadi aset penting yang dimiliki perusahaan. Dari data interaksi, perusahaan dapat memahami informasi penting seperti tren pasar dan perilaku konsumen yang bisa digunakan untuk menambahkan keuntungan kompetitif bisnis. Oleh karena itu, terjadi perlombaan untuk mengoleksi data penting dan mengolahnya untuk mendapat keuntungan kompetitif. Tak heran kini, bisnis dituntut untuk dapat menerima dan memproses data dalam jumlah yang cukup besar dalam jangka waktu sesingkat mungkin.
Tingginya volume data yang dihasilkan setiap harinya membuat beberapa bisnis, terutama bisnis skala besar kesulitan untuk menyimpan, menyortir, memilah, memproses, dan menampilkan data-data tersebut menjadi insight yang dibutuhkan. Disinilah Splunk sebagai platform data yang canggih hadir untuk membantu perusahaan mengolah data bervolume besar dengan cepat.
Platform Data yang Skalabel
Perusahaan yang menghasilkan, mengumpulkan, dan memproses data dalam volume besar dan proses yang kompleks dalam kegiatan operasionalnya sehari-hari membutuhkan platform data yang kuat. Utamanya, perusahaan yang bergerak di industri teknologi, e-commerce, layanan finansial, dan telekomunikasi sangat membutuhkan pengelolaan big data yang mumpuni karena berurusan dengan penyimpanan serta pemrosesan data dalam jumlah besar. Untuk menyesuaikan kemampuan pengelolaan data dengan kebutuhan perusahaan yang terus berkembang, diperlukan sebuah platform dengan kapabilitas yang skalabel.
Sebagai platform data yang dikenal dengan kapabilitasnya untuk memproses data, Splunk dapat mengakomodir kebutuhan tersebut. Kapabilitas Splunk terletak pada skalabilitas kinerjanya yang dapat terus meningkat sesuai dengan kapabilitas penyimpanan dan jumlah server atau node yang terkoneksi. Semakin besar ruang penyimpanan dan jumlah server, semakin tinggi kapabilitas Splunk untuk mengolah data. Jika perusahaan membutuhkan space atau kapabilitas yang lebih besar, perusahaan dapat menambahkan jumlah penyimpanan ataupun server Splunk untuk mengakomodir pemrosesan data dalam jumlah yang lebih besar.
Tidak hanya kebutuhan skalabilitas dari segi kinerja, platform pengelola big data harus mampu mengumpulkan data dari berbagai sumber data dan berbagai alat yang digunakan perusahaan. Menjawab kebutuhan tersebut, Splunk sebagai platform data memiliki kemampuan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data kedalam sistemnya. Sehingga, perusahaan dapat memproses seluruh data yang diterima dalam waktu bersamaan.
Proses pengolahan data yang cepat
Kekuatan Splunk terletak pada kemampuannya untuk mengolah data dalam jumlah besar secara cepat, sehingga hasil data yang telah diolah dapat ditunjukkan secara real-time. Sehingga, perusahaan dapat dengan efektif memantau keadaan infrastruktur perusahaan saat ini, tanpa terhambat waktu yang diperlukan untuk mengolah data.
Di tahap selanjutnya, Splunk dapat membantu perusahaan untuk mengotomatisasi tugas pengolahan data dan analisis data untuk menghemat waktu dan sumber daya manusia. Dengan demikian, perusahaan dapat dengan cepat mendeteksi dan merespons error yang ada dalam sistem.
Oleh karena itu, software ini merupakan alat yang sesuai bagi perusahaan yang sangat membutuhkan pengolahan data yang cepat serta visibilitas data operasional secara real-time.
Dengan Splunk, perusahaan dapat memanfaatkan big data yang dihasilkan dari operasional bisnis setiap harinya menjadi insight yang berguna bagi kemajuan bisnis. Dengan memanfaatkan big data, perusahaan dapat:
- Mengetahui kesehatan infrastruktur perusahaan
Dengan kemampuan Splunk untuk mengolah dan menampilkan data transaksi secara real-time, perusahaan dapat mengetahui status kesehatan setiap alat yang terkoneksi ke infrastruktur perusahaan
Terutama bagi perusahaan yang bergerak di bidang layanan, operational downtime dapat sangat berpengaruh terhadap keuntungan bisnis serta kepercayaan dan kepuasan konsumen terhadap layanan yang diberikan.
Dengan memanfaatkan data real-time yang ditampilkan setelah diolah oleh Splunk, perusahaan dapat terus memantau, memprediksi pola, dan memastikan operasional bisnis berjalan dengan lancar.
- Memahami perilaku Konsumen
Dengan memperhatikan data operasional, perusahaan dapat memahami pola perilaku dan interaksi konsumen, termasuk produk atau layanan apa yang sedang diminati konsumen, frekuensi transaksi, preferensi titik pembelian, preferensi titik serta kecenderungan periode pembelian.
Melalui data tersebut, perusahaan dapat mengakomodasi preferensi konsumen dan menyesuaikan keputusan bisnis di masa depan sesuai dengan pola perilaku konsumen.
- Pengambilan Keputusan Bisnis yang Berdasar Pada Data
Lewat data operasional, perusahaan dapat mengantisipasi hal-hal yang tidak diinginkan seperti kekosongan barang, hambatan operasional, hingga operational error yang mungkin mempengaruhi kepuasan konsumen serta mengantisipasi kerugian.
Selain itu, perusahaan dapat siap sedia untuk mengakomodir kebutuhan konsumen lewat identifikasi pola pembelian seperti periode pembelian yang sering dipilih konsumen, tipe produk yang diinginkan konsumen, ataupun tipe promosi yang paling disukai. Dengan demikian, perusahaan dapat memaksimalkan keuntungan sambil mengantisipasi efek negatif dari kesalahan operasional.