Bagaimana Data Lake Mendukung Arsitektur Omnichannel?

Setiap hari, lebih dari 2,5 miliar gigabyte data baru tercipta di seluruh dunia. Sumbernya beragam: transaksi bisnis, konten media sosial, penggunaan smartphone, aktivitas online, hingga Internet of Things (IoT).

Faktanya, 90% dari total data yang pernah ada di dunia justru lahir hanya dalam dua tahun terakhir. Tidak hanya jumlahnya yang melonjak, tetapi kompleksitasnya juga meningkat drastis.

Data sebagai komoditas paling berharga

Data kini dipandang sebagai aset vital bagi bisnis, baik untuk operasional maupun strategi. Perusahaan yang tidak mampu menganalisis data dengan baik untuk menghasilkan insight dan dasar pengambilan keputusan, berisiko tidak bisa bertahan lama.

Metode lama seperti focus group, survei, atau mengandalkan intuisi saja sudah tidak relevan karena hasilnya cenderung subjektif.

Mengapa big data?

Perusahaan yang visioner mulai berinvestasi pada big data untuk menekan biaya operasional, meningkatkan efisiensi, sekaligus menemukan celah pasar baru bagi inovasi produk dan layanan.

Namun, jumlah data yang begitu besar bisa sangat sulit dikelola tanpa alat yang tepat untuk mengumpulkan, mengolah, dan mengubahnya menjadi insight yang berguna.

Bagaimana data disimpan dan dimanfaatkan?

Hampir semua bisnis saat ini menggunakan database untuk menyimpan data operasional, misalnya transaksi penjualan, jadwal, atau pemesanan tiket. Sementara itu, data warehouse berfungsi menampung data dari berbagai sumber yang lebih kompleks untuk analisis dan pelaporan strategis.

Contohnya, sebuah data warehouse bisa digunakan untuk data mining dari banyak database besar untuk memahami perilaku pelanggan dan mendukung keputusan bisnis kompleks, seperti dalam omnichannel otomatisasi pemasaran.

Masalahnya, baik database maupun data warehouse membutuhkan format data yang terstruktur (schema). Padahal, diperkirakan 80% data di dunia justru bersifat tidak terstruktur, misalnya foto, video, pesan teks, blog, atau konten buatan pengguna lainnya.

Untuk bisa masuk ke data warehouse, data tidak terstruktur ini harus dianalisis dan diubah ke format relasional, proses yang mahal dan memakan waktu.

Bagaimana data lake mengatasi data tidak terstruktur?

Data lake memungkinkan penyimpanan semua jenis data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, tanpa harus mengikuti format kaku. Karena lebih fleksibel dan skalabel, data lake jauh lebih ideal untuk big data.

Dengan dukungan query engine dan analytics engine, bisnis dapat mengolah data mentah dalam data lake menjadi insight berharga melalui machine learning dan advanced analytics.

Data lake vs data warehouse

Keduanya sama-sama menyimpan dan memproses data. Bedanya, data lake lebih cocok untuk organisasi yang menggunakan cloud-based data warehouse, yang lebih andal dan bisa berkembang sesuai kebutuhan.

Keterbatasan sistem lama

Sistem tradisional seperti database, data warehouse, dan aplikasi BI sering terhambat arsitektur lama yang kaku, sulit diskalakan, lambat, mahal dan membutuhkan spesialis data untuk mengaksesnya.

Sebaliknya, data lake lebih sederhana, murah, dan bisa menampung data mentah dalam jumlah besar. Dengan dukungan metadata, perusahaan dapat menemukan insight lebih cepat.

Peran data lake dalam omnichannel marketing

Untuk menjalankan omnichannel marketing yang efektif, bisnis memerlukan platform yang didukung big data dan mesin analitik yang kuat.

Dari situ, machine learning dan AI bisa mengungkap pola, tren, serta preferensi pelanggan untuk menciptakan pandangan tunggal pelanggan (single, real-time customer view).

Dengan arsitektur yang tepat, data lake dapat menjadi sumber utama customer data platform (CDP) dan menyatukan data dari berbagai titik interaksi pelanggan. Hal ini memperkaya pandangan 360 derajat tentang pelanggan dan memungkinkan pengalaman yang lebih relevan, personal, serta konsisten di semua kanal.

Singkatnya, data lake membantu bisnis menghapus silo antar data dan interaksi, meningkatkan ketangkasan, serta mempercepat pengambilan keputusan.

Source: (https://www.go.resul.io/blog/omnichannel-architecture)

Penulis: Rory Clark | Penerjemah: Gita Agustina