ANALITIK & AI
Qlik Cloud Analytics diterapkan berdasarkan keputusan yang benar-benar dibuat oleh pengguna: governed self-service, eksplorasi asosiatif, Qlik Predict untuk memprediksi hal yang akan terjadi selanjutnya, dan Qlik Automate untuk otomatisasi proses.
Artha memodernisasi estate QlikView dan Qlik Sense yang dikelola klien ke Qlik Cloud, serta membangun kapabilitas analitik baru di atas fondasi data yang dirancang agar tepercaya.
IKHTISAR AI
Artha Solutions mengimplementasikan Qlik Cloud Analytics: dasbor dan eksplorasi asosiatif, self-service yang dikelola (governed self-service), modernisasi QlikView dan Qlik Sense ke Qlik Cloud, Qlik Predict untuk AI prediktif, Qlik Automate untuk orkestrasi dan peringatan, pelaporan, serta embedded analytics.
Setiap platform analitik dapat menggambar diagram batang. Pertanyaan yang menentukan apakah investasi tersebut membuahkan hasil adalah berbeda: apakah orang yang membuat keputusan mempercayai angka tersebut, dapatkah mereka memeriksanya ketika angka tersebut mengejutkan mereka, dan apakah ada sesuatu yang terjadi secara otomatis ketika angka tersebut melewati batas.
Platform ini menyediakan semua hal tersebut. Apakah hal itu mengubah keputusan apa pun bergantung pada pilihan implementasi: data mana yang disertifikasi, siapa yang boleh mempublikasikan, dan apa yang terjadi ketika suatu angka melewati ambang batas. Itulah bagian yang dikerjakan oleh Artha.
Enam baris yang mencakup jalur dari estate warisan ke analitik yang ditindaklanjuti oleh bisnis.
Qlik Cloud Analytics diterapkan dengan optimal: arsitektur tenant dan space, dataset tersertifikasi yang terhubung ke fondasi data Anda, desain aplikasi yang berpusat pada keputusan yang dibuat oleh setiap audiens, serta performa yang ditala agar eksplorasi tetap interaktif pada volume data nyata. Dasbor dirancang bersama pihak yang akan menggunakannya, bukan sekadar diserahkan kepada mereka.
QlikView dan ekosistem Qlik Sense yang dikelola klien dimigrasikan ke Qlik Cloud dengan metode berbasis inventaris: aplikasi mana yang digunakan, mana yang saling duplikat, dan mana yang harus didesain ulang alih-alih sekadar dipindahkan. Akses bagian (section access) dan tata kelola ditransformasikan sebagai bagian dari pemindahan, dan aplikasi yang tidak pernah dibuka siapa pun sejak 2023 dipensiunkan alih-alih dimigrasikan.
Model operasional yang memungkinkan analis membangun tanpa menciptakan kekacauan: ruang yang dikelola dan dibagikan, data tersertifikasi dengan status kualitas yang terlihat, gerbang publikasi (publication gates), standar penamaan, dan pemantauan penggunaan. Tujuannya adalah seratus orang mengeksplorasi satu versi kebenaran, bukan satu tim yang membela diri di titik hambatan (bottleneck).
Kasus penggunaan prediktif yang disampaikan dari hulu ke hilir: merumuskan variabel target secara objektif, menyiapkan data pelatihan dari produk yang dikelola, membangun dan mengevaluasi model di Qlik Predict, serta menyajikan prediksi kepada pihak yang mengambil tindakan dengan konteks keyakinan yang mereka perlukan. Tidak ada model yang diluncurkan tanpa tolok ukur dasar yang harus dilampaui.
Orkestrasi dan aksi yang terhubung ke lapisan analitik: peringatan berbasis data dengan ambang batas yang wajar, otomatisasi yang membuka tiket atau memperbarui sistem saat kondisi terpenuhi, serta orkestrasi pemuatan ulang yang merespons kedatangan data hulu alih-alih mengandalkan jadwal tetap.
Visualisasi dan insight Qlik yang disematkan ke dalam portal, produk, dan aplikasi operasional, dengan keamanan yang memetakan aplikasi Anda'memungkinkan pengguna mengakses hak data dengan benar. Analitik mendatangi tempat pekerjaan berada, alih-alih meminta setiap orang untuk membuka satu alat tambahan lagi.
Hubungkan lapisan analitik ke data yang dikelola: dataset bersertifikat, konsistensi semantik, dan orkestrasi pemuatan ulang (reload) yang memperhatikan kapan data benar-benar tiba. Analitik yang dibangun di atas ekstrak yang tidak dikelola akan merusak dirinya sendiri dalam waktu satu kuartal.
Berdasarkan audiens, mulailah dari keputusan dan ritmenya, lalu rancang aplikasi di sekitarnya. Eksekutif yang memindai pengecualian dan pimpinan operasional yang menangani antrean membutuhkan antarmuka yang berbeda, bukan dasbor yang sama dengan filter yang berbeda.
Meluncurkan aplikasi pertama dalam model operasi swalayan (self-service operating model): ruang kerja (spaces), sertifikasi, gerbang publikasi, dan pemantauan penggunaan sejak hari pertama, karena menerapkan tata kelola secara retroaktif pada ekosistem yang terfragmentasi jauh lebih mahal daripada memulainya sejak awal.
Tambahkan model Qlik Predict dan tindakan Qlik Automate di mana suatu keputusan dibuat cukup sering untuk membenarkannya. Prediksi tanpa jalur tindakan hanyalah informasi trivia; pekerjaan perancangan adalah memutuskan tindakan apa yang harus dieksekusi saat model memberikan output.
Pantau siapa yang menggunakan apa, nonaktifkan laporan yang tidak pernah dibuka, dan lakukan iterasi dengan audiens yang aktif. Adopsi adalah metrik yang krusial: estate analitik yang tidak digunakan hanyalah pusat biaya dengan tata letak visual yang bagus.
BUKTI KEBERHASILAN KLIEN
Dipilih dari sistem studi kasus Artha yang telah dipublikasikan. Anonimisasi pelanggan tetap terjaga.
Tantangan: Peristiwa inventaris dan logistik membutuhkan waktu lebih dari 24 hari untuk mencapai pelaporan eksekutif, yang membatasi visibilitas pesanan prioritas dan meningkatkan intervensi operasional.
Solusi Artha: Artha mengimplementasikan penangkapan data perubahan Qlik Replicate, pemodelan Qlik Compose, dan alur analitik cloud yang terkelola.
Qlik Cloud, Qlik Replicate, Qlik Compose, Snowflake, Microsoft Azure, Azure, Qlik
Tantangan: Data akuisisi talenta tersebar secara terfragmentasi di seluruh sistem HR dan platform rekrutmen pihak ketiga, dengan format yang terlalu tidak konsisten untuk analitik perekrutan yang andal.
Solusi Artha: Artha membangun platform analitik talenta terpadu di atas Azure menggunakan Talend, melakukan standardisasi umpan data dan definisi di balik KPI rekrutmen.
Talend, Azure
Tantangan: Platform penetapan harga otomotif memerlukan harga pembelian, aktivitas pembeli, dan daftar diler yang dikonsolidasikan serta dijaga transparansinya untuk konsumen, diler, dan produsen.
Solusi Artha: Artha membangun pipa penangkapan, penyimpanan, dan analitik terintegrasi di balik layanan penentuan harga dan pembuatan prospek.
Talend
Baca studi kasusSUMBER DAYA TERKAIT
KONEKSI ANALIS Disponsori oleh: Qlik dan Artha Solutions AI and Data Modernization: Enterprise Readiness and Value Realization Desember 2025 Pertanyaan diajukan oleh: Qlik dan Artha Solutions Jawaban oleh: Stewart Bond.
Jelajahi whitepaperKeberhasilan dengan AI dimulai dari data. Meningkatkan kualitas dan aksesibilitas data untuk AI adalah prioritas utama organisasi saat ini; sembilan bulan lalu, prioritas tersebut adalah meningkatkan infrastruktur AI. Namun, membangun fondasi data yang solid untuk...
Jelajahi whitepaperDalam dunia yang digerakkan oleh data saat ini, tetap relevan di masa depan seringkali berarti meninggalkan platform ETL legacy seperti Informatica PowerCenter, terutama saat platform tersebut mendekati akhir dukungan (end-of-support). Meskipun migrasi semacam itu sering dianggap...'etl removes both problems by carrying Informatica business logic across to Talend as metadata, so more than 70 percent of jobs convert with nobody retyping a rule.
Jelajahi artikelMICROSITE QLIK TERHUBUNG
PERTANYAAN YANG SERING DIAJUKAN
Jawaban ringkas berdasarkan informasi produk Qlik saat ini dan pendekatan konsultan Artha.
Qlik Cloud Analytics adalah Qlik'layanan cloud analytics dari: visualisasi dan dasbor, eksplorasi asosiatif, bantuan AI, pelaporan, otomatisasi, dan embedded analytics yang disajikan sebagai SaaS. Qlik Sense tetap menjadi produk yang dikelola klien bagi organisasi yang harus menjalankan analitik pada infrastruktur mereka sendiri. Sebagian besar kapabilitas baru, termasuk integrasi Qlik Predict dan Qlik Answers, hadir di Qlik Cloud terlebih dahulu, itulah sebabnya diskusi modernisasi biasanya mengarah ke sana.
Ya, lakukan inventarisasi terlebih dahulu: aplikasi mana yang benar-benar digunakan, mana yang saling duplikasi, serta mana yang mengenkode logika yang sebaiknya dirancang ulang alih-alih sekadar disalin. Skrip QlikView dan section access ditranslasikan ke pola Qlik Cloud menggunakan teknik yang telah teruji, namun memindahkan setiap aplikasi secara apa adanya (as-is) hanya akan memigrasikan kompleksitas yang tidak terkelola beserta nilai bisnisnya. Pensiun sistem (retirement) adalah langkah yang valid untuk sebagian besar estate data.
Qlik Predict adalah Qlik'kapabilitas predictive AI di Qlik Cloud: kapabilitas ini membangun, mengevaluasi, dan menerapkan model machine-learning untuk menjawab pertanyaan seperti churn, permintaan, dan risiko, dengan bekerja dari data yang telah dikelola (governed data) di dalam platform. Nilainya bergantung pada data pelatihan yang dapat dipercaya dan prediksi yang menjangkau pihak yang dapat mengambil tindakan, yang merupakan aspek implementasi alih-alih sekadar fitur produk, dan di sinilah sebuah penugasan mencurahkan upayanya.
Qlik Automate adalah Qlik'Kapabilitas otomatisasi dan orkestrasi: alur kerja nir-kode (no-code) yang menghubungkan peristiwa analitik dengan tindakan, seperti membuat tiket ketika ambang batas terlampaui, memperbarui sistem hilir, atau mengorkestrasi pemuatan ulang saat data hulu tiba. Inilah cara sebuah dasbor berhenti menjadi sekadar alat yang dilihat orang dan mulai menjadi sesuatu yang bertindak.
Qlik Answers menjawab pertanyaan berbahasa natural dengan sumber yang disitujikan, yang cocok untuk pencarian pengetahuan (knowledge lookup); dasbor dan eksplorasi asosiatif cocok untuk investigasi dan pemantauan; Qlik Predict mengatasi apa yang terjadi selanjutnya. Semuanya berbagi fondasi data terkelola (governed data) yang sama, dan pertanyaan perancangannya adalah permukaan mana yang layak diberikan kepada setiap audiens dan pembuat keputusan. Qlik Answers memiliki halaman implementasinya sendiri yang mencakup tata kelola sumber (source governance) dan evaluasi.
Dengan model operasional, bukan dengan pelarangan: dataset bersertifikat yang membawa status kualitas yang terlihat, ruang terkelola dengan gerbang publikasi yang jelas, standar penamaan, dan pemantauan dari apa yang sebenarnya digunakan. Analis mendapatkan kebebasan di dalam pembatas, dan estate mempertahankan satu versi kebenaran (one version of the truth). Alternatifnya, mengunci semuanya, hanya akan memindahkan kekacauan ke spreadsheet di mana tidak seorang pun dapat melihatnya.
Dibutuhkan kecukupan data: sumber bersumber resmi untuk keputusan pertama yang ingin Anda layani, bukan program perusahaan yang sudah selesai. Analitik pada ekstrak yang tidak dikelola akan mengikis kredibilitasnya sendiri setiap kali seseorang melihat adanya perbedaan. Urutan praktisnya adalah mengelola data di balik dua atau tiga aplikasi pertama secara tepat, merilisnya, dan membiarkan pola tersebut menarik sisa fondasi lainnya.
Aplikasi tertata pertama yang melayani keputusan nyata biasanya dapat diselesaikan dalam beberapa minggu setelah sumber data dapat diakses, karena metode ini dimulai dengan cakupan terbatas: satu audiens, satu keputusan, dengan data tersertifikasi di belakangnya. Migrasi estate diukur berdasarkan inventaris, bukan tebakan; jumlah aplikasi tidak lebih penting daripada seberapa banyak beban duplikat dan data mati yang ditemukan oleh inventaris.
LANGKAH BERIKUTNYA
Mulailah dari satu keputusan penting, tempatkan data bersertifikat di baliknya, dan luncurkan aplikasi yang benar-benar digunakan orang.
