AWS Luncurkan Data Lab ASEAN untuk Akselerasi Kematangan Analisa Data

Pada hari Kamis (20/10), Amazon Web Service (AWS) memaparkan data Demystifying Data 2022 yang disusun bersama dengan Deloitte Access Economics.

Dalam laporan tersebut, berdasarkan survei terhadap 523 pejabat senior pengambil keputuasn di berbagai organisasi bisnis di Indonesia, menyatakan bahwa 88% organisasi di Indonesia masih dalam tahap kematangan data Dasar dan Pemula.

Tahap ini artinya, banyak dari organisasi di Indonesia yang memiliki strategi data terbatas atau bahkan tidak ada, tidak ada upaya efektif untuk menangkap atau menganalisis data.

Lebih lanjut, disebutkan bahwa Organisasi responden di sektor informasi, media, dan telekomunikasi menempati peringkat tertinggi dalam skala kematangan data, di mana 69% dari organisasi-organisasi ini berada pada level Tingkat Lanjut atau Penguasaan, diikuti oleh organisasi di sektor keuangan dan asuransi (50%), dan perdagangan grosir (50%). Sebaliknya, organisasi di sektor pendidikan dan pelatihan serta konstruksi memiliki tingkat kematangan data terendah, dengan hanya kurang dari 30% organisasi yang disurvei di sektor industri ini meraih tingkat kematangan data Tingkat Lanjut atau Penguasaan.

Meski jelas terdapat manfaat dari upaya peningkatan kematangan data, banyak organisasi di Indonesia yang masih menghadapi berbagai tantangan dalam melakukan hal ini. Hambatan utama yang paling banyak dicetuskan organisasi dalam survei tersebut adalah dalam penggunaan data dan alat-alat serta teknologi analitik (46%), diikuti oleh kurangnya pendanaan (30%).

Sebagai upaya AWS untuk mempercepat kematangan data dan analisanya di Indonesia, AWS turut hadirkan Data Lab di ASEAN sebagai program yang mempertemukan pelanggan dengan pakar data AWS untuk memecahkan tantangan data yang kompleks dengan cara yang nyata, menggunakan solusi AWS. Dalam skema kerja sama ini, Arsitek Solusi dari AWS Data Lab dan pakar layanan AWS akan mendampingi pelanggan dengan memberikan panduan, berbagi praktik terbaik, dan menghilangkan hambatan teknis.

Dalam paparan ini, AWS memperkenalkan RupaRupa.com yang merupakan contoh nyata sebuah e-commerce dengan tingkat akselerasi metode pengumpulan data cepat terutama ketika pandemi dimulai. RupaRupa memanfaatkan teknologi pembelajaran mesin seperti Amazon Personalize untuk memberikan rekomendasi produk pilihan kepada pelanggan kami berdasarkan minat belanja mereka di situs web. Hasilnya, RupaRupa berhasil meningkatkan rasio klik-tayang untuk rekomendasi produk untuk para pelanggannya lebih baik dari sebelumnya. Saat ini, RupaRupa masih terus berupaya menyempurnakan fitur analitik prediktif dan personalisasi sembari memanfaatkan data lebih efektif dalam proses manajemen rantai pasokan.