Saat ini big data mania menghadapi kenyataan: perusahaan memiliki data yang sangat besar, tetapi bekerja sangat keras untuk memperoleh manfaat dari data tersebut. SAS, pemimpin dalam data quality dan data integration, menawarkan teknologi baru dan upgrade keluarga software SAS® Data Management untuk membantu organisasi menjawab tantangan big data.
“Dengan SAS Data Management, perusahaan, pemerintah dan universitas dapat dengan mudah mengkonsolidasikan dan memindahkan silo big data mentah menjadi informasi berkualitas dan terintegrasi. Melalui cara ini akan dapat mengurangi waktu respon ke nasabah, mencegah penipuan, merampingkan supply chains, meningkatkan kualitas produk, dan mencapai tujuan bisnis,” kata Jim Davis, Senior Vice President dan CMO SAS.
Erwin Sukiato, Country Manager SAS Indonesia menegaskan, Indonesia memiliki potensi pasar untuk menggunakan SAS Data Management, terutama pada industri perbankan. Manfaat solusi ini dalam bank antara lain optimalisasi pendapatan, single customer view untuk memaksimalkan kegiatan marketing, mitigasi risiko dan penataan data.
“Kami memahami jika banyak bank di Indonesia memiliki tantangan untuk menata big data dengan solusi cepat dan akurat. Untuk itulah, SAS meningkatkan fitur untuk menjawab tantangan tersebut.” papar Erwin dalam keterangan tertulis yang diterima redaksi ITECHMagz.com, kamis (3/10/2013).
Langkah ini membantu pelanggan menjawab item prioritas tinggi terlebih dahulu, dengan satu platform yang menyediakan modul untuk akses data, data quality, event stream processing, integrasi data dan lain-lain. Pendekatan bermodul ini membantu perusahaan memperluas dan mengadaptasi penggunaan SAS untuk kebutuhan evolusi mereka.
“Di Macys.com, tantangannya adalah mengumpulkan data dan mengubahnya menjadi wawasan dengan waktu yang cepat, dan merespon berbagai perubahan permintaan pelanggan atau perubahan di marketplace,” kata Kerem Tomak, Vice President of Analytics Macys.com.
“Kami telah menggunakan SAS Data Management dalam menarik data dari Hadoop untuk menghasilkan ratusan dari ribuan model produk atau tingkat stock keeping unit (SKU). Dengan begitu, kami dapat mengetahui kemungkinan produk terjual pada saat dan lokasi tertentu untuk mengoptimalkan berbagai jenis barang.” sambungnya.
Dikatakan, penambahan pada SAS Data Management meliputi kemampuan data quality in-database baru, peningkatan event-stream processing, dan mesin akses baru sehingga lebih mudah menggunakan data dari Hadoop dan sumber data lainnya.
Update ini memperkenalkan kualitas data quality in-database pada keluarga SAS Data Management. Pembersihan data dalam database memerlukan pergerakan data yang lebih sedikit, sehingga dapat dengan cepat mengurangi waktu yang diperlukan dalam memindahkan data mentah menjadi informasi berguna. Akhirnya dapat membuat keputusan bisnis dengan lebih baik dan cepat.
SAS Data Quality Accelerator for Teradata terbaru untuk Teradata merupakan satu-satunya teknologi pembersihan data in-database untuk platform Teradata. Dengan mengeksekusi fungsi data quality secara langsung di dalam database Teradata, perusahaan dapat meningkatkan kecepatan proses, mengurangi kerja TI, dan yang terpenting data kualitas tinggi untuk dipergunakan dalam kebutuhan bisnis di hilir.
“Data berkualitas merupakan hal mendasar dalam membuat keputusan bisnis akurat, dan SAS Data Quality Accelerator for Teradata terbaru memungkinkan pelanggan dapat berurusan dengan integrasi data secara efisien. Solusi ini dengan cepat dan menyeluruh memindahkan data mentah menjadi informasi valid dan dapat diandalkan. Hal inilah yang diperlukan oleh perusahaan,” kata Rob Berman, Vice President of Partnerships and Alliances Teradata.
SAS Event Stream Processing membawa streaming data dengan lancar – dari kegiatan perdagangan, sistem transaksi, smart grids dan peralatan berdasar lokasi – ke dalam proses manajemen data untuk volume tinggi dengan tugas secara real-time.
Dengan interface yang telah ditingkatkan, SAS Event Stream Processing menjadikan perusahaan mengakses dan menganalisa data saat data terjadi dari pada yang sebelumnya dilakukan dalam hitungan jam dan bahkan hari.
Perusahaan seperti peralatan listrik, yang terus mengumpulkan data dalam volume besar tentang penggunaan tenaga oleh pelanggan dari meteran, dapat menggunakan data real-time untuk mengantisipasi dan bereaksi ketika terjadi lonjakan permintaan mendadak.
Perusahaan jasa finansial dapat menggunakan event-stream processing untuk mengevaluasi perdagangan secara real time dan mengidentifikasi kegiatan beresiko dan penipuan, paparnya.
Data tidak hanya datang dalam banyak ukuran, tetapi dari berbagai sumber, termasuk cloud, kelompok Hadoop, penampilan data transaksi, database on-premise, mainframe, database in-memory dan sebagainya. Terlepas dari format atau sumber data, SAS Data Management mengatur dan membersihkan data untuk menciptakan sumber data konsisten dan valis untuk sistem operasi dan aplikasi business intelligence serta analytic.
Dengan upgrade ini, SAS membuatnya bahkan lebih mudah untuk mengelola data dari HP Vertica, Hortonworks, dan PostgreSQL. Dengan konektivitas dan integrasi antara SAS dan sumber data ini, pengguna dapat meng-edit, menggerakkan, membersihkan dan mengintegrasikan data tanpa mempertimbangkan sumber, platform, ukuran atau jenis. (marcapada@yahoo.com)
