Tingkat maturity IT analytics Anda
2.5/5Tingkat maturity analitik secara keseluruhan
Level 1: Analytics beginner
Insight IT masih tidak terstruktur dan bersifat reaktif, keputusan banyak didasarkan pada intuisi. Data dikumpulkan secara manual, terpisah-pisah, dan tidak terorganisir dengan baik, serta akses dan kolaborasi antar tim sangat minim. Pelaporan masih bersifat ad hoc menggunakan spreadsheet atau alat dasar. Pengambilan keputusan berbasis data jarang terjadi dan belum ada strategi atau tata kelola formal untuk analitik.
Level 2: Reactive analyst
Mulai menyadari pentingnya IT analytics dan memulai proses analitik terstruktur. Dashboard dan laporan visual digunakan dalam departemen untuk wawasan umum. Ada upaya menghilangkan silo data dengan membuat data lake atau repositori terpusat. Otomatisasi dasar dalam pengumpulan data sudah ada, tapi masih ada kesenjangan integrasi, inefisiensi dalam RCA, dan keterbatasan keterampilan analitik.
Level 3: Emerging proactive analyst
Mulai mengadopsi pendekatan proaktif, tidak hanya menjawab “apa yang terjadi,” tetapi juga menyelami “mengapa hal itu terjadi.” Self-service analytics mulai tersedia, memberdayakan pengguna untuk menarik insight. Diagnostik sistematis, korelasi lintas fungsi, dan analisis skenario dilakukan untuk menemukan akar masalah dari peristiwa IT.
Level 4: Predictive and AI-enhanced organization
Sangat bergantung pada data, memanfaatkan platform analitik canggih dan penerapan AI yang luas. Model prediktif, AIOps, dan MLOps digunakan untuk mendeteksi anomali dan mengantisipasi tren. Analitik menjadi bagian inti dalam optimalisasi hasil bisnis dan IT secara proaktif.
Level 5: IT analytics champion
Merupakan puncak kematangan IT analytics. Analitik dianggap sebagai aset strategis dan diintegrasikan ke seluruh fungsi bisnis dan IT. AI dimanfaatkan secara maksimal melalui RCA otomatis, model ML tanpa kode, dan kecerdasan keputusan tingkat lanjut. Fokus utama bergeser dari prediksi ke tindakan preskriptif, memungkinkan optimalisasi berkelanjutan, inovasi, dan otomatisasi penuh dalam operasi IT.
Temukan strategi untuk meningkatkan tingkat maturity IT analytics
- Level 2: Reactive analyst
- Level 3: Emerging proactive analyst
- Level 4: Predictive and AI-enhanced organization
- Level 5: IT analytics champion
- Level 5: IT analytics champion (continuous optimization)
Bangun visi untuk IT berbasis data
Mulailah dengan memilih platform analitik terpusat untuk menyatukan laporan dari berbagai fungsi IT.
Hilangkan silo data
Dorong kolaborasi lintas tim dan dukungan dari pimpinan untuk strategi analitik bersama.
Integrasikan data IT utama
Hubungkan sistem inti seperti ITOps, ITSM, dan manajemen endpoint ke dalam satu repositori untuk mendapatkan visibilitas dan wawasan dasar.
Permudah dan perluas akses data
Sempurnakan pipeline data yang ada agar lebih mudah diakses oleh berbagai tim.
Tinggalkan laporan statis
Beralih ke analitik diagnostik proaktif yang membantu mengungkap pola, hambatan, dan penyebab.
Terapkan self-service
Gunakan platform analitik intuitif yang memungkinkan teknisi, service owner, dan manajer mengakses data dengan mudah.
Standarisasi KPI bersama
Sempurnakan pipeline dan manajemen data saat ini untuk memastikan data IT lebih mudah diakses oleh user dari berbagai tim.
Perkuat fondasi data Anda
Terapkan praktik kualitas data, tata kelola terpusat, dan kontrol akses standar untuk menyiapkan workflow analitik otomatis dan prediktif.
Operasionalkan AIOps dan DataOps
Gunakan framework untuk mengotomatisasi pergerakan data, meningkatkan observabilitas infrastruktur, serta memastikan akses yang aman dan scalable untuk proses ML dan analitik.
Adopsi analitik AI/ML lanjutan
Gunakan NLP-based narrative summaries, RCA otomatis dan deteksi anomali. Libatkan penggunaan predictive modeling custom untuk meminimalkan analisis manual dan mempercepat pengambilan keputusan.
Gunakan ML no-code yang scalable
Manfaatkan tool AutoML guna mengembangkan model khusus untuk forecasting, risk scoring, prediksi performa, dan lainnya, tanpa perlu tim data science khusus.
Gunakan AI untuk keputusan harian
Budayakan penggunaan insight AI untuk semua tingkatan pengambilan keputusan, mulai dari strategi kepemimpinan hingga intervensi teknis.
Tingkatkan otomatisasi pengambilan keputusan
Optimalkan proses pengambilan keputusan, terutama pada operasional yang sudah berkembang. Jadikan analitik sebagai dasar inovasi dan pengembangan, bahkan untuk mengambil keputusan kompleks.
Terapkan analitik preskriptif
Implementasi framework decision intelligence yang merekomendasikan tindakan selanjutnya untuk skenario dan insiden penting di seluruh lanskap IT, termasuk incident management, workload balancing, capacity planning, dan remediasi.
Terus berinovasi dengan teknologi terbarus
Gunakan teknologi terkini seperti GenAI, deep learning, agentic AI, and framework autonomous analytics untuk memenuhi permintaan IT yang terus berubah.
Perluas otomatisasi tertutup (closed-loop)
Biarkan sistem AI membuat keputusan kompleks dan mengeksekusinya secara otomatis berdasarkan rekomendasi dan perkiraan real-time.
Adopsi framework autonomous AI
Gunakan intelligent agents untuk mengidentifikasi masalah, merekomendasikan solusi, dan mengeksekusi tindakan tertentu, sehingga meminimalkan intervensi manusia sambil meningkatkan efisiensi operasional.
Investasi pada inovasi dan R&D
Tingkatkan upaya eksperimen, pengembangan model custom, serta penggunaan AI dan ML yang strategis untuk memimpin operasional IT di industri.
Bagaimana Analytics Plus membantu
Analytics Plus menyediakan interface pelaporan drag-and-drop yang mudah digunakan, memungkinkan tim IT membangun dashboard custom tanpa keahlian teknis. Integrasi data satu klik dari berbagai tool seperti ITSM, monitoring, keamanan, dan jaringan menciptakan satu sumber data utama. Laporan dan dashboard bawaan mempercepat transisi dari pelaporan manual ke analitik terpusat.
Bagaimana Analytics Plus membantu
Analytics Plus menjembatani kesenjangan antara silo data dan actionable insight. Dengan kemampuan business intelligence (BI) self-service, interface drag-and-drop yang intuitif, serta integrasi yang kuat dengan lebih dari 250 tool ITSM, ITOps, jaringan, dan keamanan, platform ini memungkinkan pengguna non-teknis untuk membuat dan mengeksplorasi laporan. Kemampuan analitik diagnostiknya—termasuk drill-down, laporan korelasi, dan RCA (analisis akar penyebab) otomatis—membantu menyederhanakan proses investigasi, mengurangi gangguan insiden (firefighting), dan memberikan sinyal awal terhadap masalah yang muncul, sehingga memungkinkan tim Anda mengelola operasi IT secara proaktif.
Bagaimana Analytics Plus membantu
Analytics Plus membekali Anda dengan rangkaian lengkap kemampuan AI dan ML canggih yang dirancang khusus untuk tim TI. Platform ini memungkinkan Anda mendapatkan insight yang lebih mendalam dan melakukan simulasi hasil IT dengan memanfaatkan fitur-fitur seperti clustering, multi-variate forecasting, dan analisis skenario. Selain itu, Anda dapat mengembangkan dan menerapkan model ML custom yang disesuaikan secara spesifik untuk data dan kondisi operasional TI Anda, semuanya tanpa menulis satu baris kode pun. Anda juga dapat memanfaatkan Zia, asisten analitik berbasis AI, yang memberikan wawasan diagnostik otomatis, ringkasan naratif, dan jawaban instan atas pertanyaan dalam bahasa alami, yang secara signifikan mengurangi waktu tindakan dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih cerdas.
Bagaimana Analytics Plus membantu
Analytics Plus merevolusi perjalanan dari kematangan prediktif menuju aksi yang cerdas dengan menghadirkan tampilan IT real-time yang terpadu, mengubah metrik yang tersebar menjadi jaringan data IT strategis. Kapabilitas decision intelligence-nya menawarkan rekomendasi otomatis yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan kondisi sistem, tren historis, dan hasil prediksi, menyoroti area berdampak tinggi untuk diselesaikan. Platform ini juga diperkuat oleh Zia, analytics assistant bertenaga GenAI, yang menyederhanakan data kompleks melalui insight berbasis bahasa alami, ringkasan otomatis, dan jawaban instan, sehingga secara signifikan mempercepat waktu tindakan. Selain itu, kapabilitas analisis skenario dari Analytics Plus memungkinkan Anda memodelkan skenario "what-if" untuk menentukan strategi IT terbaik sebelum dijalankan.
Bagaimana Analytics Plus membantu
Analytics Plus dirancang khusus untuk mendorong inovasi berkelanjutan dan mendukung perjalanan Anda melampaui analitik prediktif. Platform ini memungkinkan Anda menerapkan model AI/ML custom untuk menghasilkan insight khusus sesuai domain bisnis. Dengan bantuan kecerdasan keputusan dan asisten analitik berbasis GenAI dan LLM, Anda bisa mendapatkan rekomendasi real-time, insight naratif, dan analisis akar penyebab (RCA) otomatis melalui interaksi alami. Analytics Plus juga mendukung otomatisasi tertutup (closed-loop automation) dengan mengintegrasikan wawasan analitik ke dalam sistem orkestrasi IT untuk tindakan mandiri dan langsung, memicu workflow otomatis guna mengatasi anomali tersembunyi di seluruh lingkungan IT Anda. Artinya, Anda siap menghadapi masa depan dengan sistem yang mampu menganalisis, memutuskan, dan bertindak tanpa bergantung pada workflow tool analitik tradisional—menjadikan Analytics Plus sebagai mesin kecerdasan keputusan real-time IT Anda, bukan sekadar tool pelaporan biasa.
Rekomendasi materi yang relevan
Rekomendasi materi yang relevan
Rekomendasi materi yang relevan
Rekomendasi materi yang relevan
