Menampilkan 199 - 204 dari 438 Artikel
Pengertian komunikasi bisnis adalah hal yang harus berjalan efektif demi mencapai tujuan perusahaan. Kenali tujuan, dan faktor yang mempengaruhinya di sini.
Keberhasilan bisnis tidak lepas dari kerja sama karyawan di dalamnya. Kamu perlu menerapkan proses komunikasi bisnis yang efektif dalam bekerja bersama karyawan lainnya demi mencapai tujuan perusahaan.
Komunikasi bisnis memiliki tujuan dan prinsip yang berbeda daripada jenis komunikasi lainnya. Apa saja? Lalu, apa pengertian komunikasi bisnis itu sendiri? Bagaimana contoh komunikasi bisnis di dunia kerja? Simak artikel di bawah ini untuk menjawab pertanyaanmu.
Komunikasi bisnis merupakan proses pertukaran informasi, ide, dan pesan antara individu atau kelompok dalam konteks bisnis. Tujuan komunikasi bisnis yaitu memengaruhi opini, tindakan, dan mencapai hasil bisnis yang diinginkan. Komunikasi bisnis tidak hanya melibatkan karyawan dalam perusahaan, tetapi pihak lainnya pula seperti pelanggan, rekan bisnis, pemasok (supplier), dan pihak pemerintah.
Jenis komunikasi bisnis terjadi melalui berbagai media, seperti surat, telepon, email, media sosial, atau secara langsung seperti rapat. Komunikasi bisnis harus jelas, tepat waktu, dan efektif agar tujuan bisnis tercapai. Komunikasi bisnis yang baik juga memerlukan keterbukaan dan kejujuran dalam pertukaran informasi.
Baca Juga: 6 Prospek Kerja Bisnis Digital dan Kualifikasinya
Ada empat tujuan umum dalam unsur komunikasi bisnis dalam perusahaan, yaitu penyampaian informasi (informing), persuasi (persuading), kolaborasi (collaborating), dan integrasi (integrating). Berikut penjelasan lengkapnya.
Setiap jenis komunikasi bertujuan untuk menyampaikan informasi kepada pihak lain. Dalam komunikasi bisnis, informasi yang disampaikan berkaitan dengan kondisi bisnis, seperti operasional, manajerial, keuangan, atau pemasaran. Perusahaan perlu menggunakan media yang tepat dan sesuai kemampuan internal perusahaan agar informasi tersampaikan secara efektif.
Komunikasi bisnis juga bertujuan untuk persuasi atau mengajak pihak lain agar bisa melakukan pesan yang disampaikan. Tujuan ini biasanya diterapkan dalam aktivitas negosiasi antara dua belah pihak yang terlibat, baik secara internal maupun eksternal.
Komunikasi bisnis juga berguna untuk meningkatkan kolaborasi atau kerja sama bisnis antara seorang karyawan dan karyawan lain maupun pihak eksternal. Kolaborasi bisnis dapat berjalan lebih maksimal dan mudah melalui berbagai media telekomunikasi yang sering digunakan pada zaman ini.
Dalam melakukan integrasi, bisnis menggunakan sapaan yang lebih akrab di telinga audiens dan menggunakan subjek ‘kita’ daripada ‘saya dan Anda’. Proses integrasi bermanfaat agar audiens lebih tertarik untuk bekerja sama dengan suatu bisnis.
Baca Juga: Contoh Analisis Pesaing Pasar dalam Bisnis Makanan
Komunikasi bisnis dilakukan melalui dua cara, yaitu verbal dan non-verbal. Berikut beberapa contoh komunikasi bisnis sesuai kategorinya.
Komunikasi verbal terjadi secara langsung melalui aktivitas tatap mata atau menggunakan media tertentu. Berikut contohnya:
Komunikasi non-verbal menggunakan bahasa tubuh atau gestur melalui aktivitasnya. Berikut contohnya:
Baca Juga: Analisis Risiko Bisnis: Pengertian, Fungsi, Tujuan, Serta Contohnya
Bovee dan Thill, pakar komunikasi bisnis, mengungkapkan enam tahapan penting dalam proses komunikasi bisnis. Berikut penjelasan lengkapnya.
Proses komunikasi bisnis bermula dari munculnya ide atau gagasan. Ide yang terlintas di benak pemilik pesan masih berupa data mentah dan belum siap disampaikan sebagai pesan.
Pada tahap ini, pengirim mencari cara untuk mengutarakan idenya kepada orang lain dalam bentuk perkataan. Pengirim juga memikirkan cara efektif untuk menyampaikan ide agar penerima bisa memahami pesannya.
Setelah ide berubah menjadi pesan, pengirim langsung mengirimkannya kepada penerima. Pengirim juga menentukan media untuk mengirimkan pesan, baik secara langsung, menulis surat, maupun menggunakan perangkat telekomunikasi yang tersedia.
Tahap ini merupakan awal mula interaksi antara pengirim dan penerima pesan. Penerima mendapatkan pesan dari pengirim melalui mendengar, membaca pesan, melihat, atau merasakannya.
Pesan yang diterima mulai diproses dan ditafsirkan. Proses penafsiran setiap penerima pesan berbeda-beda tergantung wawasan penerima. Ada pesan yang diproses terlalu cepat, tetapi penerima salah menafsirkannya, begitu pula sebaliknya. Kamu bisa mengonfirmasi pemahaman penerima secara langsung jika merasa ragu.
Komunikasi bisnis berujung pada pemberian tanggapan atau respons terhadap pesan yang diterima. Feedback dapat menentukan jika komunikasi bisnis berjalan lancar atau terdapat hambatan. Jika kedua pihak memiliki makna yang berbeda, maka komunikasi bisnis dapat dikatakan kurang efektif.
Baca Juga: Apa Itu Komunikasi Bisnis, Unsur, Jenis dan Manfaatnya
Komunikasi bisnis juga memiliki faktor pendukung dan penghambat dalam prosesnya. Ada lima faktor yang memengaruhi kelancaran komunikasi bisnis, yaitu:
Persepsi kedua belah pihak yang terlibat dalam komunikasi bisnis belum tentu sama. Oleh karena itu, pengirim pesan harus bisa memprediksi tindakan lawan bicara dalam menerima informasi yang disampaikan.
Hampir semua proses komunikasi bisnis dilakukan melalui bantuan teknologi. Kecanggihan teknologi yang digunakan juga dapat meningkatkan kelancaran komunikasi bisnis. Contoh paling populer pada saat ini adalah telekomunikasi berbasis internet. Pengirim dan penerima pesan saling berkomunikasi dengan lancar apabila kualitas internetnya memadai.
On-point artinya pesan yang disampaikan memiliki maksud dan tujuan yang jelas. Kedua belah pihak harus menyampaikan pesan secara on-point supaya mereka bisa memahami poin utama dari informasi yang diberikan.
Kepercayaan sering menjadi faktor pendorong sekaligus penghalang komunikasi bisnis, terutama jika bekerja bersama pihak eksternal. Pengirim pesan harus bisa meyakinkan lawan bicara agar terbangun rasa kepercayaan di antara kedua belah pihak.
Kepercayaan dan hubungan yang bagus dapat menumbuhkan kecocokan dalam diri kedua belah pihak. Mereka mampu berkomunikasi dalam frekuensi yang sama karena bisa memahami satu sama lain.
Sudahkah kamu memahami pentingnya proses komunikasi bisnis? Tentunya kamu harus menerapkan teknik komunikasi yang berbeda ketika berbicara bersama karyawan dan pihak eksternal seperti pelanggan. Ikutilah kursus Basic Fundamentals in Business Communication dari GreatNusa agar kamu makin mampu menerapkan strategi komunikasi bisnis secara efektif. Kembangkan dirimu agar makin menonjol di dunia karier bersama GreatNusa sekarang juga.
Project management adalah metode pengelolaan proyek yang sangat efektif di bidang teknologi. Kenali lebih lanjut tentang metode manajemen proyek ini di artikel berikut.
Sudahkah kamu menerapkan metode agile project management dalam mengelola setiap proyek? Tidak ada salahnya untuk mencoba metode ini jika kamu belum pernah melakukannya. Agile project management adalah metode manajemen proyek yang efisien agar hasil pengerjaan produk mengalami perkembangan secara signifikan selama prosesnya.
Apa yang membuat agile project management lebih unggul daripada manajemen proyek biasa? Langsung simak saja pembahasan lengkapnya melalui artikel ini.
Ada baiknya kamu memahami terlebih dahulu pengertian project management sebelum membahas salah satu metodenya. Project management adalah proses pengelolaan seluruh aspek dari suatu proyek, termasuk perencanaan, pelaksanaan, dan pemantauan proyek sampai selesai.
Agile project management merupakan metode pengelolaan proyek yang berfokus pada kolaborasi, fleksibilitas, dan keterbukaan terhadap perubahan. Metode ini berasumsi bahwa setiap proyek pasti memiliki tingkat ketidakpastian (incertitude) yang tinggi sehingga membutuhkan pendekatan fleksibel untuk mengatasinya. Setiap anggota tim bekerja sama untuk menentukan prioritas dan mencapai tujuan bersama melalui pengembangan berkala.
Agile project management juga berfokus pada pengembangan produk berkualitas dan mampu memberikan nilai tambah bagi pelanggan. Prosesnya dilakukan melalui sprint singkat, tetapi mengalami pengembangan terus-menerus sampai produk sesuai spesifikasi yang ditentukan. Komunikasi dan retrospeksi sangat penting dalam metode ini untuk memastikan bahwa proyek berjalan lancar dan anggota tim mampu mengatasi masalah lebih cepat dan efektif.
Baca Juga: Apa Itu Jenjang Karier serta Contohnya
Agile project management mempunyai sejumlah fungsi yang signifikan dalam penerapannya. Lihat penjelasan lengkapnya di bawah ini.
Agile project management berfokus pada kebutuhan klien atau pengguna. Mereka bisa memberikan umpan balik (feedback) sebagai bahan pengembangan produk dalam waktu singkat. Metode manajemen proyek ini juga lebih responsif jika kamu ingin mengembangkan fitur suatu produk.
Proses pengerjaan proyek berjalan lebih rapi dan sistematis jika menerapkan agile project management. Pekerjaan yang banyak bisa dibagi menjadi beberapa unit atau tugas yang lebih kecil. Koordinasi antar anggota tim pun berjalan lancar dan tidak ada pekerjaan yang tumpang tindih.
Klien berpeluang besar untuk terlibat dalam manajemen proyek jika menerapkan agile project management. Alhasil, interaksi antara project manager dan klien pun meningkat sehingga mengurangi miskomunikasi.
Pembagian kerja menjadi beberapa tugas kecil juga memungkinkan proyek bisa selesai sesuai jadwal yang telah ditentukan. Anggota tim akan bekerja lebih efisien dan produktif karena tidak perlu mengerjakan tugas lain yang bukan menjadi pekerjaannya.
Pembagian tugas tentunya harus sesuai kapasitas dan keahlian yang dimiliki anggota tim. Mereka akan lebih fokus dalam mengerjakan tugas sehingga menghasilkan proyek yang berkualitas. Klien pun akan merasa puas melihat hasil kerja yang selalu mengalami peningkatan.
Baca Juga: Pengertian Transformasi Digital, Dampak, dan Cara Kerjanya
Project manager bisa diibaratkan seperti nakhoda kapal. Merekalah yang memimpin pengerjaan proyek dan memastikannya agar tetap berjalan lancar. Apa saja tanggung jawab yang dipikul seorang project manager?
Perencanaan merupakan komponen manajemen yang penting sehingga tidak boleh lepas dari tugas project manager. Dalam langkah perencanaan, project manager menentukan anggaran, jadwal kerja (timeline), jangkauan (scope), tujuan, dan sumber daya yang ingin dicapai.
Project manager juga bertanggung jawab untuk memastikan agar setiap pekerjaan diberikan sesuai kapasitas dan kemampuan anggota tim. Pembagian tugas harus dibuat secara jelas supaya tidak ada tumpang tindih di antara setiap pekerjaannya. Project manager juga harus memantau perkembangan pengerjaan proyek agar berjalan sesuai timeline.
Project manager harus memastikan agar proses komunikasi tetap berjalan secara efektif sehingga setiap anggota tim bisa menerima pesan yang tepat. Mereka pun mampu bekerja lebih produktif apabila memiliki seorang project manager yang komunikatif.
Kritis dan masalah sangat mungkin terjadi dalam pengerjaan proyek. Project manager harus mampu membuat langkah mitigasi terhadap ancaman tersebut agar tidak memengaruhi proses pengerjaan yang sedang berlangsung. Langkah mitigasi ini perlu dibuat ketika manajemen proyek berada dalam tahap perencanaan.
Project manager juga bertanggung jawab untuk membuat laporan akhir dari suatu proyek yang dikerjakan. Laporan akhir ini akan diserahkan kepada pihak pemangku kekuasaan (stakeholder) untuk mengetahui kemajuan proyek yang dikerjakan. Laporan akhir biasanya berisi jumlah anggaran yang digunakan, kemajuan, dan hambatan dalam pengerjaan proyek.
Baca Juga: 5 Etika Profesi Akuntansi yang Harus Dimiliki Seorang Akuntan
Agile project management tentu membawa manfaat yang besar dalam kelancaran pengerjaan proyek. Untuk menerapkannya, ada 12 prinsip agile project management yang perlu diikuti. Apa saja?
Baca Juga: Pelajari 6 Langkah Analisis Data yang Efektif
Ada lima langkah yang perlu dilakukan dalam metode agile project management, yaitu:
Langkah perencanaan berguna untuk menentukan tujuan akhir proyek yang ingin dicapai. Tujuan ini harus bersifat luas agar kamu bisa memperkirakan perbaikan selama pengerjaan proyek berjalan.
Roadmap merupakan peta ilustrasi fitur yang akan dibuat dalam produk akhir. Singkatnya, peta jalan bukanlah langkah perencanaan proyek, tetapi elemen yang ingin dimasukkan ketika membuat sebuah produk.
Kamu juga perlu merencanakan waktu yang tepat untuk mengirimkan prototipe atau elemen produk kepada klien. Tidak masalah jika produknya masih berupa prototipe karena bisa memudahkan proses pembaruan fitur setelah mendapat tinjauan dari klien.
Sprint merupakan siklus desain jangka pendek yang diakhiri oleh proses perilisan. Buatlah rencana sprint secara rinci agar setiap anggota tim memiliki ekspektasi atau pencapaian tugas yang harus dikerjakan setiap harinya.
Oleh karena sprint dilakukan setiap hari, kamu harus mengadakan rapat harian sebelum memulai proses pengerjaan. Rapat harian membahas tentang keberhasilan dan tantangan pengerjaan proyek pada hari sebelumnya. Momen ini bisa menjadi peluang bagi project manager untuk mengingatkan anggota timnya mengenai tugas dan tujuan yang harus dicapai.
Kesimpulannya, agile project management adalah metode yang efektif untuk menjalankan sebuah proyek di perusahaan. Kamu perlu mencoba metode ini ketika mendapatkan proyek di bidang teknologi informasi. Selain memahami agile project management, kamu juga harus mengetahui langkah praktis menangani proyek yang berkaitan teknologi. Ikuti saja kursus Information System Project Management dari GreatNusa untuk mempelajari proses, teknik, dan tools yang dibutuhkan dalam proyek ini. Yuk, tingkatkan peluang kariermu sebagai project manager bersama GreatNusa!
Teknik pengolahan data adalah salah satu aspek penting yang harus dilakukan oleh setiap organisasi yang ingin berkembang dan mencapai tujuannya. Simak di sini!
Pengolahan data adalah salah satu aspek penting yang harus dilakukan oleh setiap organisasi yang ingin berkembang dan mencapai tujuannya. Tanpa pengolahan data, organisasi akan kesulitan untuk mengakses data yang dapat berguna untuk meningkatkan daya saingnya dan memberikan wawasan yang penting. Itulah mengapa sangat penting bagi setiap organisasi untuk memahami perlunya memproses semua data mereka, dan bagaimana melakukannya.
Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari mengenai pengolahan data secara lebih mendalam, mulai dari teknik, metode, siklus, hingga contohnya. Namun sebelum itu, kamu harus mengetahui apa yang dimaksud dengan pengolahan data terlebih dahulu. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Pengolahan data adalah proses yang mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna dan mudah diterima. Data mentah biasanya berupa angka atau catatan yang tidak memiliki arti bagi pengguna, sehingga membutuhkan proses pengolahan untuk mengubahnya menjadi informasi berguna menggunakan teknik dan metode tertentu.
Biasanya, pengolahan data dilakukan oleh ilmuwan data atau tim ilmuwan data, dan harus dilakukan dengan benar agar tidak memengaruhi produk akhir atau keluaran data secara negatif. Proses pengolahan data dimulai dengan data dalam bentuk mentahnya dan mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dibaca (grafik, dokumen, dll.), memberikannya bentuk dan konteks yang diperlukan untuk ditafsirkan oleh komputer dan digunakan oleh karyawan di seluruh organisasi.
Istilah "Pengolahan Data", atau “Pemrosesan Data”, dan “Data Processing” (DP) di dalam bahasa Inggris juga sering digunakan untuk merujuk ke departemen dalam organisasi yang bertanggung jawab atas pengoperasian program pengolahan data.
Baca Juga: Pelajari 6 Langkah Analisis Data yang Efektif
Pengolahan data adalah salah satu hal penting yang harus dilakukan oleh setiap organisasi. Berikut ini adalah beberapa tujuan pengolahan data.
Tujuan utama dari pengolahan data adalah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna bagi pengguna. Data mentah yang telah dikumpulkan tidak akan berguna jika tidak diolah terlebih dahulu; data-data tersebut hanya akan menjadi angka-angka atau catatan yang tidak memiliki arti jika tidak diolah.
Data mentah yang telah diolah menjadi informasi berguna dapat membantu mempermudah pengambilan keputusan bagi pengguna. Informasi yang jelas dan mudah dipahami membuat proses pengambilan keputusan lebih cepat dan efisien.
Melalui proses pengolahan data, seluruh data mentah yang sudah dikumpulkan akan diolah dan disaring untuk memastikan bahwa data yang disediakan adalah akurat dan valid. Ini merupakan hal yang sangat penting ketika hendak membuat keputusan bisnis yang diambil berdasarkan data.
Pengolahan data menggunakan teknik dan metode yang efisien dapat membantu mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan dan menganalisa data. Ini dapat membantu membuat proses bisnis menjadi lebih efisien dan efektif.
Data yang telah diolah menjadi informasi berguna dapat membuat data-data tersebut menjadi lebih mudah dikelola dan diolah kembali untuk keperluan selanjutnya. Ini dapat membantu memastikan bahwa data dapat digunakan dengan baik untuk waktu yang lama.
Baca Juga: Manajemen Data: Pengertian, Contoh, Serta Tujuannya dalam Perkembangan Bisnis
Ada banyak sekali teknik yang dapat kamu lakukan untuk mengolah data. Berikut ini adalah beberapa metode pengolahan data yang paling umum dilakukan.
Teknik ini melibatkan pengolahan data secara berkala atau sekaligus dalam "batch" atau kelompok besar. Proses pengolahan data dilakukan pada data yang terkumpul dan tidak dilakukan secara real-time. Batch processing sering digunakan untuk tugas-tugas pemrosesan yang besar dan kompleks seperti laporan bulanan atau pemrosesan gaji.
Teknik ini melibatkan pengolahan data secara real-time, sehingga data dapat diproses dan diterima hasilnya pada saat yang sama. Real-time processing sering digunakan dalam aplikasi-aplikasi yang membutuhkan waktu tanggap cepat seperti sistem transaksi, pemantauan sensori, dan aplikasi permainan.
Teknik ini melibatkan pengolahan data secara terus-menerus saat data masuk dan memroses setiap data individu secara terpisah. Online processing sering digunakan dalam sistem yang membutuhkan interaksi real-time antara pengguna dan sistem, seperti aplikasi e-niaga (e-commerce), sistem informasi pelanggan, dan sistem informasi manajemen.
Teknik ini melibatkan pengolahan data oleh beberapa prosesor atau mesin pada saat yang sama, membagi tugas pemrosesan data menjadi beberapa bagian, dan mengelola setiap bagian dengan prosesor yang berbeda. Multiprocessing dapat meningkatkan efisiensi dan kecepatan pengolahan data, terutama untuk tugas-tugas yang membutuhkan sumber daya besar.
Teknik ini melibatkan pengolahan data dengan mengalokasikan sumber daya komputer dan data dalam slot waktu ke beberapa pengguna secara bersamaan. Time-sharing memungkinkan banyak orang, yang berada di tempat berbeda, untuk menggunakan sistem komputer tertentu pada waktu yang bersamaan.
Baca Juga: Data Analisis untuk Menentukan Langkah Bisnis
Setidaknya, ada tiga metode pengolahan data yang paling umum digunakan, antara lain:
Metode pengolahan data ini ditangani secara manual. Seluruh proses pengumpulan data, pemfilteran, penyortiran, perhitungan, dan operasi logis lainnya semuanya dilakukan dengan campur tangan manusia dan tanpa menggunakan perangkat elektronik atau perangkat lunak otomasi lainnya. Ini adalah metode berbiaya rendah dan membutuhkan sedikit atau tanpa alat, tetapi dapat menghasilkan kesalahan yang tinggi, biaya tenaga kerja yang tinggi, dan banyak waktu serta tugas yang repetitif.
Dalam metode ini, data diproses secara mekanis melalui penggunaan perangkat dan mesin. Ini dapat mencakup perangkat sederhana seperti kalkulator, mesin tik, mesin cetak, dll. Metode ini dapat digunakan untuk operasi pengolahan data sederhana. Selain itu, metode ini juga memiliki tingkat kesalahan yang jauh lebih sedikit daripada pengolahan data manual, tetapi peningkatan jumlah data membuat metode ini lebih kompleks dan sulit.
Dalam metode ini, data diproses dengan teknologi modern menggunakan perangkat lunak dan program pengolah data. Satu set instruksi diberikan kepada perangkat lunak untuk memroses data dan kemudian menghasilkan output. Metode ini adalah yang paling mahal tetapi dapat memberikan kecepatan pemrosesan tercepat dengan keandalan dan akurasi keluaran tertinggi.
Baca Juga: Pengantar Visualisasi Data Lanjutan
Kamu mungkin tidak terlalu menyadarinya, tetapi pengolahan data sebenarnya terjadi dalam kehidupan kita sehari-hari. Berikut ini adalah beberapa contoh nyata dari pemrosesan data.
Setidaknya, ada tujuh proses yang harus dilalui untuk mengolah data, antara lain:
Siklus ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber seperti survei, transaksi, atau basis data. Data yang dikumpulkan harus akurat, lengkap, dan sesuai dengan tujuan pengolahan data.
Siklus ini melibatkan pembersihan data dari kekurangan, kesalahan, atau duplikasi. Proses ini penting untuk memastikan bahwa data yang akan diproses berkualitas tinggi dan bisa diandalkan.
Siklus ini melibatkan pengubahan bentuk data seperti encoding, scaling, atau aggregasi. Proses ini berguna untuk membantu mengubah data menjadi format yang sesuai dengan kebutuhan analisis.
Siklus ini melibatkan pemuatan data ke dalam basis data atau sistem penyimpanan data untuk diproses dan dianalisis. Proses ini harus dilakukan dengan benar agar data tetap akurat dan terjaga.
Siklus ini melibatkan analisis data untuk mengekstrak informasi yang berguna dan memenuhi tujuan pengolahan data. Analisis yang dilakukan dapat menggunakan teknik statistik, pembelajaran mesin (machine learning), atau teknik lain yang sesuai.
Siklus ini melibatkan representasi visual dari hasil analisis data, seperti tabel, grafik, atau visualisasi interaktif. Proses ini membantu memvisualisasikan dan memahami hasil analisis dengan mudah.
Siklus ini melibatkan penyajian hasil analisis dan visualisasi dalam bentuk laporan atau presentasi. Proses ini dapat membantu menyajikan hasil analisis dan visualisasi kepada audiens yang tepat.
Bagaimana, apakah kamu sudah mengerti mengenai pengolahan data setelah membaca tulisan di atas? Jika kamu merasa masih kurang, langsung saja ikuti kursus-kursus mengenai pengolahan data di GreatNusa. Kamu bisa mendapatkan berbagai macam pelajaran dan langsung diajarkan oleh para profesional dan ahli di bidangnya, lho. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, klik di sini!
Deep Learning vs Machine Learning adalah salah satu topik pembahasan yang selalu hangat di dunia Artificial Intelligence (AI). Pahami perbedaannya di sini!
Deep Learning vs Machine Learning adalah salah satu topik pembahasan yang selalu hangat di dunia Artificial Intelligence (AI). Meskipun terkait, tetapi masing-masing istilah tersebut memiliki arti yang berbeda.
Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari lebih dalam mengenai Deep Learning vs Machine Learning, mulai dari pengertian dari masing-masing istilah tersebut hingga perbedaan dari keduanya. Namun sebelum itu, kamu harus mempelajari apa yang dimaksud dengan Artificial Intelligence terlebih dahulu. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Apabila harus dijelaskan dalam satu kalimat, Artificial Intelligence (AI) adalah sebuah kecerdasan (memahami, mensintesis, menyimpulkan informasi, memecahkan masalah, dan lain sebagainya) yang ditunjukkan oleh mesin. Tujuan utama dari AI memang untuk menciptakan mesin yang dapat memiliki kecerdasan yang sama dengan manusia, agar dapat membantu mempermudah pekerjaan yang dilakukan oleh manusia.
Machine Learning adalah teknik yang menggunakan algoritma dan statistik untuk membuat sistem yang dapat "belajar" dan mengoptimalkan tugas-tugas melalui pengalaman. Tujuannya adalah untuk membuat sistem yang dapat membuat prediksi atau membuat keputusan yang lebih baik secara otomatis tanpa harus diberikan instruksi secara eksplisit.
Ada dua jenis utama Machine Learning, yaitu supervised learning (diawasi) dan unsupervised learning (tidak diawasi). Supervised learning melibatkan pelatihan data dengan label yang sudah diberikan, sehingga sistem dapat membuat prediksi berdasarkan data baru yang memiliki label yang sama. Unsupervised learning, sebaliknya, melibatkan data tanpa label, sehingga sistem harus menemukan pola atau struktur dalam data tersebut.
Machine Learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti analisis data, pengenalan wajah, pengenalan suara, rekomendasi, dan masih banyak lagi. Contoh penerapan paling umum yang dapat kamu temui adalah ketika menonton video di YouTube, algoritma dari YouTube akan memberikan rekomendasi video berdasarkan video yang sudah ditonton sebelumnya.
Baca Juga: Apa yang Dimaksud dengan Machine Learning dan Cara Kerjanya
Deep Learning adalah cabang dari Machine Learning yang menggunakan jaringan neural yang sangat dalam untuk membuat prediksi atau membuat keputusan. Jaringan neural dalam ini terdiri dari banyak lapisan (layer) neuron, yang masing-masing melakukan operasi matematis pada input data untuk menghasilkan output.
Deep Learning sangat efektif untuk digunakan dalam memecahkan masalah yang melibatkan data yang kompleks, seperti gambar, suara, dan teks. Selain itu, Deep Learning juga banyak digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, penerjemahan bahasa alami, dan rekomendasi.
Apabila dibandingkan dengan algoritma Machine Learning lainnya, Deep Learning lebih mengandalkan data dan komputasi untuk membuat keputusan, dan kurang tergantung pada pemahaman domain dan pembuatan fitur. Ini membuat Deep Learning sangat cocok untuk memecahkan masalah yang memiliki banyak data dan kompleksitas yang tinggi.
Baca Juga: 4 Perbedaan AI Dan Machine Learning yang Harus Dipahami
Mudahnya, Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning, dan Machine Learning adalah bagian dari AI. Namun, perbedaannya tidak sampai disitu saja. Berikut ini adalah beberapa perbedaan antara Deep Learning vs Machine Learning yang perlu kamu ketahui!
Deep Learning memiliki jaringan saraf tiruan yang lebih dalam dan kompleks daripada Machine Learning, yang memungkinkan algoritma untuk memproses dan memahami data yang sangat kompleks. Struktur jaringan saraf tiruan Deep Learning biasanya memiliki beberapa lapisan, yang akan memproses data secara hirarkis dan membentuk representasi yang lebih tinggi.
Sementara itu, Machine Learning biasanya memiliki jumlah lapisan yang lebih sedikit dan lebih fokus pada pemahaman data secara keseluruhan. Struktur jaringan saraf tiruan yang ada pada Machine Learning biasanya lebih sederhana daripada Deep Learning, tetapi dapat memproses data secara lebih luas.
Deep Learning membutuhkan jumlah data yang besar untuk melatih jaringan saraf tiruannya dan membuat prediksi yang akurat. Algoritma dari Deep Learning membutuhkan data untuk memahami hubungan dan pola yang kompleks antar fitur.
Sementara itu, Machine Learning bisa bekerja dengan data yang lebih sedikit dan bisa membuat prediksi yang baik dengan menggunakan algoritma statistik dan matematika sederhana. Ukuran data yang diperlukan oleh Machine Learning untuk belajar juga biasanya lebih kecil daripada Deep Learning.
Deep Learning membutuhkan daya komputasi yang besar untuk melatih jaringan saraf tiruannya, karena adanya jumlah lapisan yang banyak dan kompleksitas data yang diolah. Sementara itu, Machine Learning membutuhkan daya komputasi yang lebih rendah daripada Deep Learning, karena jumlah lapisan yang lebih sedikit dan data yang lebih mudah dipahami.
Deep Learning lebih cocok digunakan untuk masalah yang membutuhkan analisis data berdasarkan pola dan interaksi yang kompleks, seperti pengenalan gambar, teks, dan suara. Sementara itu, Machine Learning lebih cocok digunakan untuk masalah yang membutuhkan generalisasi dari pola yang lebih sederhana dan dapat diterapkan pada berbagai jenis data.
Keputusan yang dibuat oleh Deep Learning dan Machine Learning juga bergantung pada jenis data yang diterima dan tujuan dari solusi yang dicari, serta sangat bergantung pada spesifikasi masalah yang ingin diselesaikan. Deep Learning membuat keputusan dengan melakukan analisis data berdasarkan pola dan interaksi yang kompleks. Sementara itu, Machine Learning membuat keputusan dengan menggunakan generalisasi dari pola data yang telah dipelajari.
Baca Juga: Pengenalan Machine Learning untuk Pemula
Deep Learning dan Machine Learning adalah bidang yang berada di bawah payung besar Artificial Intelligence (AI). Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam bisnis sendiri dapat membawa berbagai dampak positif yang menguntungkan. Berikut ini adalah beberapa dampak penggunaan AI dalam bisnis.
AI dapat membantu bisnis meningkatkan efisiensi operasi hariannya dengan memproses data dan menyelesaikan tugas-tugas, terutama yang repetitif, dengan cepat dan akurat. Hal ini dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas harian dan meningkatkan produktivitas.
AI dapat membantu bisnis meningkatkan pelayanan pelanggan dengan memantau dan menjawab pertanyaan dan keluhan pelanggan secara otomatis. Contoh umum penggunaan AI di bidang ini adalah dengan menggunakan chatbot untuk membalas pesan pelanggan secara otomatis.
AI dapat membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan melalui analisis data dan pemrosesan informasi yang akurat dan cepat. Dengan begitu, upaya pemasaran yang dilakukan dapat berjalan dengan lebih efektif dan optimal tanpa harus mengeluarkan biaya yang lebih besar.
Wah, menarik sekali ya pembahasan mengenai Deep Learning vs Machine Learning. Jika kamu merasa belum puas mengenai penjelasan di atas, yuk langsung saja ikuti kursus-kursus mengenai Deep Learning, Machine Learning, terutama Artificial Intelligence di GreatNusa. Kamu dapat langsung diajari oleh profesional dan ahli di bidang tersebut, lho. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, klik di sini!
By greatnusa • 1 Februari 2023
Perbedaan database dan data warehouse tidak hanya terletak pada fungsi, tetapi juga struktur data, skala penggunaan, dan sistem. Cari tahu selengkapnya di sini!
Database dan data warehouse merupakan dua pilihan populer dalam pengelolaan data. Tentu saja kamu harus memilih salah satu di antara keduanya untuk menyimpan dan mengelola data bisnis yang tidak sedikit. Adakalanya kamu merasa bingung ketika memilih sistem penyimpanan data yang cocok karena belum memahami perbedaan database dan data warehouse.
Tidak perlu khawatir karena GreatNusa akan mengupas tuntas tentang perbedaan keduanya dalam artikel ini.
Database adalah kumpulan data dan informasi yang disimpan secara terorganisir dan saling terhubung satu sama lainnya. Data yang tersimpan di database telah diatur secara otomatis mungkin sehingga tidak akan menyulitkan kamu ketika ingin mengakses informasi yang terdapat di dalamnya.
Database bisa pula diartikan sebagai sistem yang berguna untuk mengumpulkan arsip, tabel, dan file. Sistem ini terhubung dalam berbagai media elektronik yang digunakan untuk mengakses semua data tersebut.
Baca Juga: Mari Mengenal Apa yang Dimaksud Database dan DBMS serta Manfaat Menggunakannya
Data warehouse sebenarnya merupakan salah satu jenis database. Perbedaannya, data warehouse merupakan sistem yang bisa menganalisis dan menyimpan data historis untuk meningkatkan kebutuhan informasi perusahaan. Contoh data historis bisa beragam, seperti data penjualan, data laba-rugi, data konsumen, dan sebagainya.
Data warehouse bisa pula dikombinasikan teknologi Business Intelligence. Fungsinya yaitu membuat laporan dan analisis visual menggunakan data historis. Sumber data yang tersusun rapi dalam data warehouse akan menghasilkan informasi yang lebih terstruktur. Kamu pun bisa mengambil keputusan krusial untuk kemajuan bisnis.
Database memiliki fungsi yang cukup penting dalam menyimpan data perusahaan. Fungsi tersebut mencakup:
Hampir semua produk database dilengkapi sistem keamanan untuk menjaga data yang tersimpan di dalamnya. Ada produk database yang memiliki sistem enkripsi sehingga hanya pengguna tertentu yang bisa mengakses datanya. Database juga dilengkapi fitur backup dan recovery yang berguna untuk memulihkan data apabila terjadi kerusakan akibat virus.
Penggunaan database juga dapat meningkatkan produktivitas pengguna. Proses pencarian data berjalan lebih efisien dan tidak memakan waktu lama karena datanya tersimpan secara terstruktur. Pengguna pun bisa membuat keputusan bisnis berdasarkan informasi dari database tersebut.
Database juga berguna untuk melakukan penyaringan data. Kamu bisa menghapus data yang tidak lagi diperlukan, melakukan validasi, dan memasang perlindungan terhadap data tersebut. Hasilnya, kamu akan mendapatkan kualitas data yang lebih mumpuni.
Data warehouse memiliki fungsi yang berbeda daripada database. Berikut penjelasan mengenai fungsinya.
Data historis merupakan rekam jejak informasi dalam rentang periode atau waktu tertentu. Data warehouse bertugas sebagai sumber utama data historis agar kamu bisa membuat perhitungan dan prediksi bisnis yang tepat pada masa depan.
Data historis yang tersimpan dalam data warehouse bisa menjadi rujukan utama untuk mengambil keputusan bisnis. Setiap informasi yang terdapat di dalamnya harus disusun secara kredibel dan sesuai fakta lapangan agar bisa dipercaya.
Return on Investment (ROI) merupakan perbandingan antara hasil laba bersih dan biaya investasi yang dikeluarkan. Kamu bisa melakukan analisis data dan mengintegrasikan data ke dalam beberapa sumber yang berbeda. ROI bisnis pun meningkat berkat penggunaan data warehouse yang optimal.
Perbedaan database dan data warehouse tidak hanya terletak pada fungsinya. Masih ada sejumlah komponen lain yang menjadi indikator pembeda kedua sistem data ini. Apa saja?
Database menggunakan OLTP (Online Transaction Processing), yaitu sistem pemrosesan data yang berfokus pada transaksi. Karyawan membutuhkan informasi terbaru dan akurat, jadi database lebih ideal karena menggunakan sistem OLTP yang berisi informasi dalam jangka pendek seperti harian.
Data warehouse menerapkan OLAP (Online Analytical Processing) yang berfokus pada analisis dan pembuatan keputusan. Sistem OLAP dapat mengumpulkan data historis dan data terkini yang berguna untuk data scientist, BI tools, dan analisis skala besar.
Database mampu menampung banyak pengguna hingga ribuan dalam waktu yang sama tanpa mengurangi performanya karena menggunakan sistem OLTP. Contoh penggunaan database yang ideal yaitu memasukkan data pelanggan yang bertransaksi dalam satu hari.
Sementara itu, data warehouse hanya bisa diakses oleh pengguna dalam jumlah yang terbatas. Pasalnya, data warehouse membutuhkan banyak sumber daya dan tidak memiliki skalabilitas yang tinggi. Contoh penggunaannya yaitu menggali informasi dari beberapa database akuntansi untuk mencari tahu kejanggalan dalam proses penghitungan.
Database memiliki struktur informasi yang efisien sehingga bisa memenuhi permintaan pengguna lebih cepat. Informasi dalam database tidak diduplikasi di dalam banyak tabel sehingga mempercepat proses pengolahan data dan meningkatkan kapasitas penyimpanan.
Data warehouse memiliki struktur informasi yang kurang efisien karena menggunakan sistem operasi baca. Kamu bisa menemukan informasi yang sama atau saling berulang dalam satu data warehouse karena sistem ini mengutamakan operasi baca (read operations) daripada operasi tulis (write operations).
Baca Juga: Mengenal Tingkatan Rendah dan Tinggi dalam Bahasa Pemrograman
Sudahkah kamu memilih sistem penyimpanan sesuai kebutuhan bisnis setelah mengenal perbedaan database dan data warehouse di atas? Kamu bisa mempelajari lebih lanjut tentang database dan data warehouse melalui kursus di GreatNusa.
Mulailah dengan mengikuti kursus gratis Database Systems untuk Pemula yang terdiri dari tiga sesi. Kamu bisa mengakses kursus ini selama 12 bulan sehingga bisa dipelajari kapan pun. Mari perluas pengetahuanmu tentang sistem penyimpanan data bersama GreatNusa!
By greatnusa • 2 Februari 2023
Manfaat database bagi perusahaan cukup banyak, seperti menjaga keamanan data, memudahkan akses data, hingga menghemat biaya. Pelajari selengkapnya di sini!
Istilah database pasti sudah familier di telingamu. Banyak perusahaan yang menggunakan database untuk mengelola data dan informasi dalam jumlah yang cukup besar karena memiliki segudang manfaat dan kelebihan. Pertanyaannya, apakah kamu sudah mengetahui manfaat database bagi perusahaan? Simak penjelasan di bawah ini agar kamu memahami lebih dalam tentang database.
Database alias basis data merupakan kumpulan data yang diatur dan dikelola berdasarkan peraturan tertentu sehingga memudahkan pengguna dalam mengaksesnya. Pengelolaan database akan memudahkan pengguna dalam mencari, menyaring, dan menyimpan informasi yang terdapat di dalamnya.
Ada tiga jenis database yang lazim digunakan dalam bisnis, yaitu:
Operational database alias Online Transaction Processing (OLTP) berfungsi sebagai pengelolaan data dinamis secara real-time. Pengguna bisa melihat, menambah, mengubah, atau menghapus data melalui perangkat yang digunakan secara langsung.
Distributed database yaitu jenis basis data yang tersimpan di beberapa perangkat komputer di tempat yang sama secara terintegrasi atau tersebar di setiap jaringan komputer lain yang saling berhubungan. Distributed database memiliki administrator yang bertugas untuk mendistribusikan sekumpulan data di beberapa lokasi dengan server jaringan yang terorganisir sehingga kinerjanya meningkat meski menggunakan banyak mesin.
Relational database merupakan jenis basis data yang mengorganisir data berdasarkan model relasi. Banyak perangkat lunak (software) yang menggunakan sistem ini untuk mengatur dan memelihara database melalui relasi antar data atau informasi yang tersimpan di dalamnya. Semua sistem tersebut menggunakan SQL sebagai bahasa pemrograman untuk memelihara basis data dan melakukan query.
Database membawa manfaat yang cukup signifikan bagi pengelolaan data dan informasi di perusahaan. Apa saja?
Proses manajemen dan akses data berjalan lebih mudah dengan menggunakan database. Kamu bisa menyeleksi sejumlah data dalam satu kelompok secara praktis dan mencari informasi lebih cepat tergantung dari jenis database yang digunakan.
Hampir semua sistem database telah dirancang agar keamanan data yang terdapat di dalamnya tetap terjaga. Kata sandi (password) merupakan salah satu sistem keamanan yang diterapkan dalam database sehingga tidak semua pengguna bisa mengaksesnya.
Database hanya memerlukan satu server yang bersifat terpusat untuk menyimpan data sehingga bisa diakses oleh banyak pengguna dalam waktu bersamaan. Contohnya, perusahaan tidak perlu menyimpan data di setiap divisi atau kantor cabang sehingga pembuatan laporan dapat disederhanakan dengan mengumpulkan data khusus melalui satu server yang telah ditentukan.
Sifat database yang terpusat berpengaruh pula pada penghematan biaya. Perusahaan tidak perlu berinvestasi dalam jumlah yang cukup besar untuk menambah perangkat komputer atau ruang arsip penyimpanan data di lokasi yang berbeda. Setiap pengguna bisa mengakses database selama masih terhubung dengan internet.
Baca Juga: Mari Mengenal Apa yang Dimaksud Database dan DBMS serta Manfaat Menggunakannya
Ada banyak produk database yang biasa digunakan dalam perusahaan. Berikut tiga contoh produknya.
Database ini pernah menempati posisi kedua sebagai database paling banyak digunakan di seluruh dunia pada tahun 2013 dan posisi pertama sebagai database open-source terbaik. MySQL termasuk dalam jenis database relasional yang sering dimanfaatkan oleh produk teknologi dan aplikasi web.
JavaScript Object Notation (JSON) merupakan sebuah format file yang menggunakan teks untuk mengirimkan data. Format ini sering digunakan oleh pengguna untuk bertukar data melalui browser atau server web secara real-time sehingga lebih cepat. JSON berasal dari pemrograman JavaScript dan memiliki format bahasa yang berbeda dari format lainnya. Perlu diingat bahwa semua file JSON selalu memiliki ekstensi khusus yaitu ".json".
Sistem DBMS ini menggabungkan Microsoft Jet Database Engine dan alat pengembangan perangkat lunak. Microsoft Access menyimpan data dalam format khususnya tersendiri. Pengguna bahkan bisa terhubung langsung ke data yang tersimpan di database lain melalui software ini. Microsoft Access termasuk distributed database karena file penyimpanannya tidak memerlukan server database yang aktif.
Maraknya penggunaan database di kalangan perusahaan tentu menjadi peluang usaha yang bagus untuk menjualnya. Namun, ada tips yang perlu diterapkan agar suatu produk bisa segera laku di pasaran. Apa saja?
Masih banyak orang yang beranggapan bahwa harga produk menentukan kualitasnya. Kamu bisa memulai dari memasang harga terjangkau, tetapi tetap terlihat wajar. Harga produk database bisa dinaikkan secara perlahan apabila kamu telah mendapatkan banyak konsumen atau memperluas pasar.
Setelah menetapkan harga, kamu bisa merancang strategi promosi untuk memasarkan produk database. Salah satu strategi menarik yang bisa dicoba yaitu memasang iklan digital di media sosial. Kamu perlu mendesain iklan supaya terlihat menarik sehingga bisa menjangkau target pasar. Lakukan promosi secara konsisten agar peluang keuntunganmu makin besar dalam berbisnis database.
Cara terbaik untuk menjual database yaitu berkomunikasi langsung bersama pelanggan. Kamu bisa memahami masalah yang dihadapi serta menyediakan produk database yang dilengkapi spesifikasi sesuai kebutuhan mereka. Langkah ini juga akan memudahkan pelanggan apabila mereka ingin meningkatkan kapasitas database mereka.
Perkembangan database dan teknologi cukup pesat sehingga kamu harus mengetahui setiap informasi terbaru. Kamu pun perlu menambah pengetahuan di bidang database agar banyak orang yang menganggap bisnismu lebih kredibel dalam memecahkan masalah mereka.
Baca Juga: Manajemen Data: Pengertian, Contoh, Serta Tujuannya dalam Perkembangan Bisnis
Ada banyak cara untuk menambah pengetahuan di bidang database, salah satunya dengan mengikuti kelas Membangun dan Mempraktekkan Database Design & Analytics untuk Bisnis. Kamu bisa mendapatkan akses kelas selama 12 bulan dan mengikuti kelasnya secara online sehingga bisa disesuaikan dengan jadwalmu secara fleksibel. Kunjungi website GreatNusa jika kamu ingin mencari kelas database lainnya!
Sudahkah kamu mengetahui manfaat database bagi perusahaan? Semoga kamu bisa mempraktikkan tips berbisnis database di atas agar sukses, ya!
