Apakah Anda sudah mendukung operasional IT berbasis insight atau masih terjebak laporan lama?
Dalam era inovasi yang cepat dan disrupsi yang terus terjadi, memiliki strategi analitik yang matang bukan lagi sekadar keunggulan kompetitif, melainkan kebutuhan utama bagi bisnis. Asesmen interaktif ini dirancang untuk tim IT yang ingin melakukan benchmarking sekaligus meningkatkan kemampuan analitik mereka. Yuk, ukur tingkat maturity pada tujuh pilar utama dan temukan roadmap yang terarah untuk meningkatkan efisiensi, menyempurnakan operasi, dan mendorong hasil yang berdampak besar.
1. Apa industri organisasi Anda?
2. Apakah saat ini Anda sedang menggunakan solusi analitik untuk IT Anda?
Bagaimana cara Anda dalam mengumpulkan, memusatkan, dan mengintegrasikan data operasional IT.
1. Seperti apa kondisi kualitas dan konsistensi data IT Anda saat ini?
2. Seberapa mudah Anda dapat mengakses dan melakukan query data IT lintas fungsi?
Kecanggihan platform analitik, tool, dan teknologi (termasuk AI dan ML) yang digunakan untuk analisis.
1. Apa tool analitik utama yang Anda gunakan untuk monitoring serta reporting KPI dan event IT?
2. Seberapa terintegrasi tool IT analytics Anda dengan aplikasi IT lain?
Keahlian tim IT Anda, komitmen organisasi, serta pentingnya insight berbasis data, data governance, dan keamanan data.
1. Bagaimana budaya pengambilan keputusan IT di perusahaan Anda?
2. Bagaimana Anda menangani data IT sensitif (contoh: password, PII, insiden)?
Bagaimana insight analitik dibagikan di seluruh tim dan digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan IT.
1. Seberapa baik tim IT lintas fungsi berkolaborasi menggunakan analitik?
2. Seberapa mudah insight dan analitik diakses oleh pihak non-teknis seperti teknisi, manajer, dan pimpinan?
Sejauh mana automasi, AI, dan ML diterapkan dalam workflow IT analytics Anda?
1. Seberapa canggih teknik analitik Anda di seluruh domain IT?
2. Seberapa jauh Anda menggunakan RCA otomatis dalam ITOps dan ITSM?
Tingkat maturity monitoring IT, alert enrichment, dan korelasi insiden Anda, dengan fokus pada penggunaan analitik untuk mengurangi noise, mendeteksi anomali, dan mempercepat penyelesaian masalah.
1. Seberapa terpusat monitoring dan notifikasi insiden Anda di seluruh infrastruktur, aplikasi, dan endpoint?
2. Bagaimana cara Anda saat ini memantau kesehatan IT di berbagai domain?
Sejauh mana IT analytics Anda selaras dengan tujuan bisnis dan memberikan insight berbasis data untuk mendukung keputusan strategis, mengoptimalkan operasional, dan meningkatkan hasil IT.
1. Apa peran IT analytics dalam perencanaan dan pengambilan keputusan strategis organisasi Anda?
2. Apakah tersedia dashboard terpusat bagi CXO untuk memantau insiden yang berdampak pada bisnis?
2.5/5Tingkat maturity analitik secara keseluruhan
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.
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.
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.
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.
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.
Mulailah dengan memilih platform analitik terpusat untuk menyatukan laporan dari berbagai fungsi IT.
Dorong kolaborasi lintas tim dan dukungan dari pimpinan untuk strategi analitik bersama.
Hubungkan sistem inti seperti ITOps, ITSM, dan manajemen endpoint ke dalam satu repositori untuk mendapatkan visibilitas dan wawasan dasar.
Sempurnakan pipeline data yang ada agar lebih mudah diakses oleh berbagai tim.
Beralih ke analitik diagnostik proaktif yang membantu mengungkap pola, hambatan, dan penyebab.
Gunakan platform analitik intuitif yang memungkinkan teknisi, service owner, dan manajer mengakses data dengan mudah.
Sempurnakan pipeline dan manajemen data saat ini untuk memastikan data IT lebih mudah diakses oleh user dari berbagai tim.
Terapkan praktik kualitas data, tata kelola terpusat, dan kontrol akses standar untuk menyiapkan workflow analitik otomatis dan prediktif.
Gunakan framework untuk mengotomatisasi pergerakan data, meningkatkan observabilitas infrastruktur, serta memastikan akses yang aman dan scalable untuk proses ML dan analitik.
Gunakan NLP-based narrative summaries, RCA otomatis dan deteksi anomali. Libatkan penggunaan predictive modeling custom untuk meminimalkan analisis manual dan mempercepat pengambilan keputusan.
Manfaatkan tool AutoML guna mengembangkan model khusus untuk forecasting, risk scoring, prediksi performa, dan lainnya, tanpa perlu tim data science khusus.
Budayakan penggunaan insight AI untuk semua tingkatan pengambilan keputusan, mulai dari strategi kepemimpinan hingga intervensi teknis.
Optimalkan proses pengambilan keputusan, terutama pada operasional yang sudah berkembang. Jadikan analitik sebagai dasar inovasi dan pengembangan, bahkan untuk mengambil keputusan kompleks.
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.
Gunakan teknologi terkini seperti GenAI, deep learning, agentic AI, and framework autonomous analytics untuk memenuhi permintaan IT yang terus berubah.
Biarkan sistem AI membuat keputusan kompleks dan mengeksekusinya secara otomatis berdasarkan rekomendasi dan perkiraan real-time.
Gunakan intelligent agents untuk mengidentifikasi masalah, merekomendasikan solusi, dan mengeksekusi tindakan tertentu, sehingga meminimalkan intervensi manusia sambil meningkatkan efisiensi operasional.
Tingkatkan upaya eksperimen, pengembangan model custom, serta penggunaan AI dan ML yang strategis untuk memimpin operasional IT di industri.
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.
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.
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.
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.
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.