Dalam dua tahun terakhir, 90% data di dunia telah tercipta namun hanya 30% bisnis yang mampu mengubahnya menjadi informasi profitabel. Fakta ini menyingkap masalah krusial: banyak perusahaan kebingungan membedakan data mentah dengan informasi bernilai, apalagi mengolahnya menjadi strategi bisnis. 

Padahal, di era di mana data disebut sebagai 'minyak baru', ketidakmampuan mengelola data bisa berujung pada keputusan yang salah, inefisiensi operasional, hingga kehilangan peluang pasar. Artikel ini akan membongkar cara praktis mengubah data menjadi senjata bisnis Anda mulai dari langkah-langkah teknis, contoh nyata perusahaan sukses, hingga rekomendasi tools terkini 2024. 

Temukan bagaimana UMKM hingga korporasi bisa memanfaatkan data untuk menaikkan level kompetisi mereka!

Pengertian Data

Secara sederhana, data adalah sekumpulan fakta, angka, karakter, atau simbol yang dikumpulkan melalui proses pengamatan, penelitian, maupun aktivitas sehari-hari. Data bisa berbentuk angka (numerik), teks, gambar, audio, atau video. Dalam konteks digital, data umumnya disimpan dan dikelola di dalam sistem komputer atau basis data (database).

Contoh sederhana:

• Jumlah pengunjung toko: 200 orang/hari.
• Tingkat kepuasan pelanggan: 4.2/5.
• Suhu rata-rata Jakarta bulan April: 32°C.

Jenis-Jenis Data

Di era digital saat ini, data menjadi aset utama bagi perusahaan, organisasi, dan bahkan kehidupan sehari-hari. Namun, agar data dapat memberikan nilai dan digunakan secara optimal, penting untuk memahami klasifikasinya. Secara umum, data dapat dikategorikan berdasarkan beberapa kriteria, seperti struktur, sumber, metode pengumpulan, dan sifatnya. Berikut ini adalah ulasan mendetail mengenai berbagai jenis data.

1. Berdasarkan Struktur Data

a. Data Terstruktur

Data terstruktur merupakan data yang tersusun dengan format tetap dan terorganisir dengan baik.

• Contoh: Data dalam tabel Excel, database relasional seperti MySQL, data penjualan, atau data karyawan.
• Kelebihan: Mudah untuk disimpan, diakses, dan diolah menggunakan query terstandar.
  

b. Data Tidak Terstruktur

Data tidak terstruktur tidak memiliki format atau struktur yang baku sehingga sulit untuk diolah secara langsung.

• Contoh: Foto, video, audio, teks bebas, dan dokumen PDF.
• Kekurangan: Memerlukan teknologi dan algoritma khusus (misalnya, teknik pemrosesan bahasa alami) agar dapat diekstrak maknanya.

c. Data Semi-Terstruktur

Data semi-terstruktur merupakan kombinasi antara data terstruktur dan tidak terstruktur. Data ini memiliki beberapa elemen format yang bisa diidentifikasi meskipun tidak tersusun secara rapi seperti data terstruktur.

• Contoh: File JSON, XML, dan CSV yang mengandung tag atau penanda untuk memisahkan elemen data.

2. Berdasarkan Sumber Data

a. Data Internal

Data internal diperoleh dari dalam organisasi dan mencerminkan aktivitas serta kondisi operasional perusahaan.

• Contoh: Data penjualan, data keuangan, data karyawan, dan data produksi.
• Manfaat: Digunakan untuk evaluasi kinerja, perencanaan strategis, dan pengambilan keputusan operasional.

b. Data Eksternal

Data eksternal berasal dari luar organisasi dan sering digunakan untuk analisis pasar, perbandingan, serta benchmarking.

• Contoh: Data kependudukan, data dari lembaga pemerintah, data pesaing, dan data media sosial.
• Manfaat: Memberikan wawasan tentang tren pasar dan kondisi industri secara umum.

3. Berdasarkan Metode Pengumpulan

a. Data Primer

Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari sumbernya melalui proses pengumpulan seperti wawancara, survei, atau observasi langsung.

• Kelebihan: Data yang lebih relevan dan akurat karena dikumpulkan secara langsung.
• Contoh: Survei kepuasan pelanggan atau wawancara mendalam dengan konsumen.

b. Data Sekunder

Data sekunder merupakan data yang sudah tersedia dan dikumpulkan oleh pihak lain, seperti hasil riset, laporan, atau data statistik yang dipublikasikan.

• Kelebihan: Hemat waktu dan biaya, meskipun mungkin tidak sepenuhnya sesuai dengan kebutuhan spesifik.

4. Berdasarkan Sifat Data

a. Data Kuantitatif

Data kuantitatif berupa angka dan dapat diukur secara numerik.

• Contoh: Jumlah penjualan, umur, pendapatan, dan volume produksi.
• Kegunaan: Analisis statistik, perhitungan, dan prediksi tren.

b. Data Kualitatif

Data kualitatif bersifat deskriptif dan menjelaskan kualitas atau karakteristik suatu fenomena.

• Contoh: Ulasan pelanggan, opini, komentar, dan deskripsi produk.

Kegunaan: Memberikan wawasan mendalam tentang perilaku dan persepsi pengguna.

Perbedaan Krusial Data dan Informasi

Tabel Perbedaan Data dan Informasi

Alasan Data & Informasi Penting untuk Bisnis

Di era digital saat ini, data telah diibaratkan sebagai “minyak baru” yang mendasari strategi dan pengambilan keputusan dalam bisnis. Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber—baik internal maupun eksternal jika diolah dengan benar, akan menghasilkan informasi yang bernilai untuk mengembangkan perusahaan, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengoptimalkan strategi pemasaran.

a. Pengambilan Keputusan yang Lebih Tepat

Data yang valid dan akurat memungkinkan manajemen untuk:

• Menganalisis tren pasar dan perilaku konsumen.
• Membuat keputusan strategis berdasarkan fakta, bukan hanya intuisi.
• Mengidentifikasi peluang serta risiko dengan lebih awal.

Dengan data, perusahaan dapat menentukan apakah perlu memperluas pasar atau menyesuaikan strategi pemasaran, sehingga pengambilan keputusan menjadi lebih terukur.

‍

b. Efisiensi Operasional

Sistem informasi yang terintegrasi memungkinkan:

• Otomatisasi proses bisnis, seperti manajemen inventaris dan pelaporan keuangan.
• Pengurangan waktu dan biaya operasional melalui pengolahan data secara real-time.
• Peningkatan produktivitas karyawan karena mereka dapat mengakses data secara cepat dan tepat.

Efisiensi operasional yang ditingkatkan juga berimbas pada kemampuan perusahaan untuk merespons perubahan pasar dengan lebih cepat.

c. Inovasi dan Pengembangan Produk

Informasi yang diperoleh dari analisis data membantu perusahaan untuk:

• Mengidentifikasi kebutuhan dan preferensi pelanggan.
• Mengembangkan produk baru atau menyempurnakan produk yang sudah ada.
• Mendorong inovasi melalui wawasan yang didapat dari umpan balik pelanggan dan tren pasar.

Inovasi berbasis data memungkinkan perusahaan menciptakan keunggulan kompetitif yang berkelanjutan.

d. Perencanaan Strategis dan Evaluasi

Data memberikan dasar yang kuat untuk:

• Menyusun rencana bisnis jangka panjang.
• Menetapkan tujuan yang realistis dan terukur.
• Melakukan evaluasi secara berkala terhadap kinerja perusahaan.

Dengan evaluasi berbasis data, perusahaan dapat menyesuaikan strategi mereka agar tetap relevan dan responsif terhadap perubahan.

e. Meningkatkan Hubungan dengan Pelanggan

Melalui data, perusahaan dapat:

• Membuat profil pelanggan yang mendetail.
• Menyusun strategi pemasaran yang lebih personal dan tepat sasaran.
• Meningkatkan loyalitas pelanggan melalui pelayanan yang responsif dan inovatif.

Wawasan pelanggan yang diperoleh dari data membantu perusahaan untuk membangun hubungan yang lebih erat dan berkelanjutan dengan konsumennya.

Implementasi Data dan Informasi dalam Bisnis

Untuk memaksimalkan manfaat data dan informasi, perusahaan perlu:

• Mengintegrasikan Sistem Informasi: Menggunakan platform digital yang dapat menggabungkan data dari berbagai sumber agar mudah diakses dan dianalisis.
• Mengadopsi Big Data Analytics: Memanfaatkan teknologi big data untuk mengolah volume data yang besar dan mendapatkan insight real-time.
• Melakukan Pelatihan SDM: Memberikan pelatihan kepada karyawan agar mampu memanfaatkan data dengan optimal dan menginterpretasikan informasi dengan tepat.
• Membangun Budaya Data-Driven: Mendorong semua level dalam organisasi untuk mengandalkan data dalam setiap keputusan strategis.

Cara Mengumpulkan Data dan Informasi yang Akurat

Berikut adalah panduan lengkap untuk mengumpulkan data dan informasi yang akurat, yang sangat penting untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat dalam bisnis dan penelitian:

1. Tentukan Tujuan Pengumpulan Data

Sebelum memulai, pastikan kamu mengetahui tujuan dari pengumpulan data. Hal ini akan membantu menentukan jenis data apa yang dibutuhkan dan metode pengumpulan yang paling sesuai.

• Identifikasi masalah atau pertanyaan riset: Tentukan apa yang ingin kamu capai apakah untuk evaluasi kinerja, analisis pasar, atau pengembangan produk.
• Rumuskan tujuan dengan jelas: Misalnya, "mengukur tingkat kepuasan pelanggan" atau "mengidentifikasi tren penjualan produk X."

2. Pilih Sumber Data yang Valid

Data dapat diperoleh dari sumber internal (dari dalam organisasi) atau eksternal (dari luar organisasi). Penting untuk memastikan sumber data yang kamu gunakan memiliki kredibilitas dan relevansi.

• Data Internal: Data keuangan, data penjualan, catatan karyawan, dan feedback pelanggan.
• Data Eksternal: Survei pasar, laporan industri, data dari lembaga pemerintah, dan sumber data online yang terpercaya.

3. Gunakan Metode Pengumpulan Data yang Tepat

Pilih metode yang paling sesuai dengan tujuan dan karakteristik data yang dibutuhkan. Beberapa metode yang umum digunakan antara lain:

• Survei dan Kuesioner: Cocok untuk mengumpulkan data primer langsung dari responden. Pastikan pertanyaan dirancang agar tidak membingungkan dan mudah dipahami.
• Wawancara: Teknik kualitatif yang memungkinkan pengumpulan data mendalam melalui tanya jawab langsung.
• Observasi: Mengamati langsung fenomena atau perilaku yang relevan dengan riset.
• Studi Dokumen: Mengumpulkan data sekunder dari dokumen yang telah tersedia, seperti laporan, artikel, atau database resmi.
• Eksperimen: Mengumpulkan data melalui pengujian langsung dengan mengendalikan variabel tertentu.

4. Terapkan Teknik Sampling yang Representatif

Jika kamu tidak dapat mengumpulkan data dari seluruh populasi, gunakan teknik sampling yang benar agar data yang diperoleh tetap representatif.

• Random Sampling: Memilih responden secara acak untuk mengurangi bias.
• Stratified Sampling: Mengelompokkan populasi ke dalam strata dan mengambil sampel dari setiap kelompok agar hasil lebih akurat.

5. Verifikasi dan Validasi Data

Pastikan data yang telah dikumpulkan akurat dan dapat dipercaya dengan melakukan verifikasi dan validasi:

• Cross-check: Bandingkan data dari beberapa sumber untuk memastikan konsistensinya.
• Pilot Testing: Uji coba alat pengumpulan data (seperti kuesioner) pada kelompok kecil untuk mendeteksi potensi kesalahan sebelum diluncurkan secara luas.
• Audit Data: Lakukan pengecekan rutin terhadap data untuk mengidentifikasi dan mengoreksi ketidaksesuaian atau duplikasi.

6. Lakukan Pembersihan Data (Data Cleaning)

Data mentah seringkali mengandung kesalahan, duplikasi, atau nilai yang tidak konsisten. Proses pembersihan data membantu meningkatkan kualitas data yang akan diolah.

• Identifikasi outlier: Temukan dan evaluasi data yang menyimpang dari pola umum.
• Perbaikan dan Penghapusan Duplikasi: Hapus atau perbaiki data yang tidak valid agar analisa tidak terdistorsi.

7. Gunakan Teknologi dan Alat Bantu

Manfaatkan perangkat lunak dan tools data analytics untuk mendukung pengumpulan, pengolahan, dan analisis data.

• Database Management Systems: Gunakan sistem basis data untuk menyimpan dan mengelola data secara terstruktur.
• Software Analitik: Tools seperti Excel, SPSS, R, atau Python dapat membantu dalam analisis statistik dan visualisasi data.
• Platform Online: Gunakan platform survei online atau tools pengumpulan data digital yang memudahkan proses validasi dan pembersihan data.

8. Dokumentasikan dan Simpan Data Secara Sistematis

Penyimpanan yang baik sangat penting agar data yang telah dikumpulkan dapat diakses dan dianalisis di masa depan.

• Buat dokumentasi: Catat metodologi, alat yang digunakan, tanggal pengumpulan, dan sumber data.
• Simpan data dengan aman: Gunakan sistem backup dan enkripsi untuk melindungi data dari kerusakan atau pelanggaran keamanan.

‍

Metode Pengumpulan Data

Berikut adalah beberapa metode pengumpulan data yang umum digunakan untuk memperoleh informasi yang akurat dan relevan:

1. Survei atau Kuesioner

Survei merupakan salah satu metode yang paling banyak digunakan untuk mengumpulkan data primer secara langsung dari responden.

• Kelebihan:
  
  • Mudah dilakukan secara online atau offline
  • Dapat menjangkau responden dalam jumlah besar
• Kekurangan:
  
  • Respon yang tidak jujur atau bias karena pertanyaan yang kurang tepat
  • Membutuhkan perencanaan dan desain kuesioner yang matang

‍

2. Wawancara

Wawancara melibatkan interaksi langsung antara peneliti dengan responden untuk menggali informasi secara mendalam.

• Jenis:
  
  • Wawancara terstruktur (menggunakan pertanyaan yang sama untuk semua responden)
  • Wawancara semi-terstruktur (memiliki pertanyaan utama namun fleksibel untuk eksplorasi lebih lanjut)
  • Wawancara mendalam (untuk menggali opini atau pengalaman pribadi)
• Kelebihan:
  
  • Mendapatkan data kualitatif yang kaya dan mendalam
  • Fleksibilitas untuk menyesuaikan pertanyaan secara real-time
• Kekurangan:
  
  • Memakan waktu dan sumber daya
  • Analisis data kualitatif bisa lebih kompleks

3. Observasi

Metode observasi dilakukan dengan mengamati langsung fenomena, perilaku, atau situasi tertentu tanpa interaksi langsung dengan objek pengamatan.

• Kelebihan:
  
  • Data yang diperoleh bersifat objektif dan nyata
  • Cocok untuk situasi di mana responden tidak bisa atau tidak mau memberikan informasi secara langsung
• Kekurangan:
  
  • Hasil observasi bisa dipengaruhi oleh subjektivitas pengamat
  • Kadang sulit untuk mendokumentasikan semua detail secara menyeluruh

4. Studi Dokumen

Studi dokumen atau analisis dokumen melibatkan pengumpulan data sekunder dari sumber yang sudah ada, seperti laporan, arsip, artikel, dan publikasi resmi.

• Kelebihan:
  
  • Hemat waktu dan biaya karena data sudah tersedia
  • Memberikan konteks historis dan komparatif
• Kekurangan:
  
  • Data mungkin tidak selalu relevan atau up-to-date
  • Tergantung pada ketersediaan dan kualitas dokumen yang ada

‍

5. Eksperimen

Metode eksperimen dilakukan dengan menciptakan kondisi yang dikendalikan untuk mengamati pengaruh variabel tertentu terhadap hasil yang diinginkan.

• Kelebihan:
  
  • Memungkinkan peneliti untuk menentukan hubungan sebab-akibat
  • Data yang diperoleh cenderung lebih valid karena kondisi telah diatur
• Kekurangan:
  
  • Tidak semua fenomena bisa diuji melalui eksperimen
  • Memerlukan sumber daya dan pengaturan yang cukup kompleks

6. Focus Group Discussion (FGD)

FGD adalah metode pengumpulan data kualitatif di mana sekelompok orang dibawa untuk mendiskusikan topik tertentu.

• Kelebihan:
  
  • Mendorong interaksi yang dapat menghasilkan wawasan baru
  • Memberikan perspektif yang beragam dari berbagai peserta
• Kekurangan:
  
  • Diskusi bisa terpengaruh oleh dinamika kelompok
  • Analisis data yang diperoleh mungkin lebih subjektif

7. Pengumpulan Data Digital

Di era digital, metode pengumpulan data juga dapat dilakukan melalui:

• Analitik Web dan Media Sosial: Menggunakan tools untuk melacak perilaku pengunjung situs atau interaksi di platform media sosial.
• Sensor IoT: Mengumpulkan data real-time dari perangkat yang terhubung.
• Online Polling dan Survei Digital: Memanfaatkan platform online untuk mengedarkan kuesioner kepada responden.

‍

Langkah Praktis Mengubah Data Menjadi Informasi

1. Kumpulkan Data yang Relevan

Mulailah dengan mengumpulkan data dari sumber yang valid, seperti:

• Google Analytics untuk trafik website
• Insight media social (Instagram, Facebook, TikTok)
• Data penjualan dari platform e-commerce
• Survei atau formulir feedback pelanggan

Contoh: Jika Anda memiliki blog, kumpulkan data seperti jumlah pengunjung harian, waktu rata-rata di halaman, dan topik artikel yang paling banyak dibaca.

2. Bersihkan Data (Data Cleaning)

Hilangkan data yang tidak relevan, duplikat, atau error. Contoh:

• Hapus data pengunjung dari bot atau spam
• Perbaiki format tanggal yang tidak konsisten
• Isi data yang kosong dengan nilai rata-rata atau hapus baris tersebut

Contoh: Jika dataset penjualan memiliki kolom "harga" dengan beberapa nilai kosong, ganti dengan harga rata-rata produk sejenis.

3. Proses Data dengan Analisis Dasar

Transformasikan data mentah menjadi format yang mudah dipahami:

• Hitung total, rata-rata, persentase, atau pertumbuhan
• Kelompokkan data berdasarkan kategori (misal: jenis kelamin, usia, lokasi)
• Buat tabel atau rangkuman sederhana

Contoh: Dari 10.000 pengunjung blog, 60% berasal dari organik (SEO), 30% dari media sosial, dan 10% dari iklan.

4. Analisis Pola dan Tren

Gunakan teknik analisis untuk menemukan insight:

• Analisis tren waktu (misal: kenaikan trafik saat liburan)
• Segmentasi audiens (contoh: artikel teknologi lebih diminati pembaca usia 25-34 tahun)
• Analisis korelasi (misal: hubungan antara panjang artikel dan waktu baca)

Contoh: Artikel dengan kata kunci "tutorial" memiliki rata-rata 2x lebih banyak share di media sosial.

5. Visualisasi Data

Sajikan data dalam bentuk visual agar mudah dipahami:

• Grafik batang/garis untuk tren waktu
• Pie chart untuk proporsi kategori
• Heatmap untuk pola geografis
• Infografis untuk rangkuman kompleks

Contoh: Grafik garis menunjukkan peningkatan trafik blog sebesar 40% setelah mengoptimalkan SEO selama 3 bulan.

6. Interpretasi dan Kesimpulan

Jawab pertanyaan kritis berdasarkan analisis:

• Mengapa trafik turun di minggu ketiga?
• Apa konten yang paling efektif meningkatkan konversi?
• Bagaimana perilaku audiens berubah seiring waktu?

Contoh: "Trafik blog naik 30% setelah mempublikasikan artikel 'Cara Membuat Website' karena topik ini banyak dicari pemula."

7. Ambil Tindakan Berdasarkan Insight

Terapkan hasil analisis ke strategi nyata:

• Buat lebih banyak konten berdasarkan topik populer
• Optimalkan waktu posting di media sosial
• Perbaiki halaman website dengan tingkat pentalan tinggi

Contoh: Setelah mengetahui 70% pembaca menggunakan mobile, seorang blogger memprioritaskan desain responsif dan artikel ringkas.

‍

Studi Kasus: Meningkatkan Trafik Blog dengan Analisis Data

Masalah: Trafik blog stagnan di angka 5.000 pengunjung/bulan.

Langkah Analisis:

1. Data Google Analytics menunjukkan 80% trafik berasal dari 20 artikel tertua.
2. Artikel baru (3 bulan terakhir) minim trafik karena kurang optimal SEO.
3. Topik "Digital Marketing" memiliki rata-rata waktu baca 5 menit (tertinggi).

Tindakan:

• Perbarui artikel lama dengan menambahkan kata kunci long-tail.
• Buat konten baru bertema "Digital Marketing" dengan format video tutorial.
• Promosikan artikel melalui Instagram Stories dengan cuplikan menarik.

Hasil: Trafik naik 30% dalam 2 bulan, dengan peningkatan konversi newsletter sebesar 15%.

Tools Terbaik untuk Analisis Data

Berikut rekomendasi tools analisis data berdasarkan kebutuhan dan tingkat keahlian:

A. Tools untuk Pemula

1. Microsoft Excel/Google Sheets
   
   • Fitur : Rumus dasar, pivot table, visualisasi sederhana.
   • Cocok untuk : Analisis cepat, laporan harian, dan dataset kecil.
2. Tableau Public
   
   • Fitur : Visualisasi interaktif (grafik, dashboard) tanpa coding.
   • Cocok untuk : Membuat infografis atau presentasi data.
3. Airtable
   
   • Fitur : Kombinasi spreadsheet dan database dengan template siap pakai.
   • Cocok untuk : Manajemen proyek dan kolaborasi tim.

B. Tools untuk Tingkat Menengah

1. Python (Pandas, NumPy, Matplotlib)
   
   • Fitur : Analisis statistik, manipulasi data, dan visualisasi dengan kode.
   • Cocok untuk : Data scientist atau analis yang butuh fleksibilitas.
2. Power BI
   
   • Fitur : Business intelligence, integrasi dengan Excel, dashboard real-time.
   • Cocok untuk : Laporan bisnis dan analisis tren.
3. SQL
   
   • Fitur : Query database untuk ekstraksi data kompleks.
   • Cocok untuk : Analisis data terstruktur dari database perusahaan.
4. KNIME
   
   • Fitur : Analisis tanpa coding dengan drag-and-drop workflow.
   • Cocok untuk : Prototyping model machine learning.

C. Tools untuk Profesional/Advanced

1. Apache Spark
   
   • Fitur : Pemrosesan data besar (big data ) dengan kecepatan tinggi.
   • Cocok untuk : Dataset sangat besar atau real-time analytics.
2. R Programming
   
   • Fitur : Analisis statistik lanjutan, visualisasi kustom, dan machine learning.
   • Cocok untuk : Riset akademis atau analisis kompleks.
3. TensorFlow/PyTorch
   
   • Fitur : Pembuatan model AI dan machine learning.
   • Cocok untuk : Prediksi, NLP, atau computer vision.
4. Databricks
   
   • Fitur : Platform big data berbasis cloud dengan integrasi AI.
   • Cocok untuk : Perusahaan skala enterprise.

D. Tools Kolaborasi & Manajemen

• Jupyter Notebook : Dokumentasi analisis data dengan kode, teks, dan visualisasi.
• GitHub : Versi kontrol untuk proyek data dan kolaborasi tim.
• Notion : Manajemen data dan dokumentasi workflow.

Tips Memilih Tools

• Sesuaikan dengan kebutuhan : Dataset kecil? Excel/Google Sheets. Analisis kompleks? Python/R.
• Skalabilitas : Tools seperti Snowflake atau BigQuery cocok untuk data besar.
• Budget : Tools open-source (Python, R) vs. berbayar (Tableau, SAS).

Penutup

Data dan informasi tak hanya penting bagi perusahaan, tetapi juga karyawan. Dengan memahami arah kebijakan perusahaan melalui data, karyawan dapat meningkatkan kinerja dan berkontribusi lebih aktif. 

Data dan informasi saling berkaitan: tanpa data, informasi tak terbentuk; tanpa informasi, data tak bermakna. Untuk mengolah data secara efisien, perusahaan memerlukan sistem teknologi informasi seperti software otomatisasi bisnis. Tools ini membantu mengubah data menjadi insight cepat untuk keputusan strategis.

IT consultant seperti SoftwareSeni dapat membantu menentukan sistem terbaik untuk mengelola data. Mereka juga menyediakan layanan:

• Web development
• Software development
• Aplikasi mobile

Dengan solusi ini, perusahaan bisa lebih efektif memanfaatkan data untuk pertumbuhan bisnis.

‍