Sempat Digantikan Posisinya, Reynazran Royono Kembali Menjabat CEO Snapcart

Beralasan untuk fokus mengembangkan produk, Reynazran Royono yang merupakan Founder Snapcart sempat meninggalkan jabatannya sebagai CEO selama beberapa bulan. Posisi tersebut kemudian digantikan oleh Teresa Condicion, sebelumnya menjabat sebagai Chief Data Officer (CDO) di Snapcart selama lebih dari 3 tahun.

Akhir bulan September 2019 lalu Reynazran kembali mengambil alih posisi CEO. Perubahan struktur tersebut berbarengan dengan mundurnya Teresa dari Snapcart. Tidak disebutkan lebih lanjut alasan pengunduran dirinya.

Kepada DailySocial Reynazran mengungkapkan, menjadi lebih sulit baginya untuk bisa mempercepat pertumbuhan dan mengembangkan produk saat menjabat sebagai CEO. Untuk itu posisi CEO terpaksa ditinggalkan sesaat.

Ia menegaskan, restrukturisasi ketika dirinya mengawasi produk telah menghasilkan kemampuan Snapcart untuk mengotomatisasi teknologi sepenuhnya, kecepatan pemrosesan tanda terima sekarang hanya dalam hitungan detik dibandingkan dengan jam, dengan tingkat akurasi yang jauh lebih tinggi. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memiliki efisiensi yang jauh lebih baik dalam operasinya.

“Selanjutnya fokus Snapcart adalah dalam komersialisasi layanan secara real-time, untuk mendorong produk yang tidak hanya melayani riset pasar, tetapi juga sektor-sektor lain yang menguntungkan seperti pemasaran, loyalty, dan promosi. Perusahaan akan terus menyempurnakan teknologi untuk memungkinkan ekspansi global di masa depan, sementara secara fundamental bertujuan untuk mencapai profitabilitas.”

Keputusan restrukturisasi demi pengembangan produk

Meskipun tidak memberikan rilis resmi saat posisinya digantikan, namun dalam halaman Medium pribadinya Reynazran menyampaikan sejumlah alasan mengapa keputusan yang terbilang unik untuk mundur sesaat dari jabatan CEO diambil olehnya. Salah satunya adalah fokus kepada satu hal yaitu pengembangan dan inovasi.

“Sebagai CEO, saya harus mengawasi semua fungsi sekaligus, melihat keseluruhan alih-alih fokus pada satu bagian. Sebagai wajah perusahaan saya juga perlu melakukan berbagai tanggung jawab non-operasional seperti penggalangan dana dan hubungan eksternal, yang semuanya memakan banyak waktu dan sumber daya. Saya dapat berfungsi secara efektif sebagai salah satu dari mereka, tetapi saya tidak dapat melakukan keduanya. Pada saat genting seperti ini, sangat masuk akal bagi saya untuk memimpin pemikiran produk untuk Snapcart.”

Pemilihan Teresa sebagai pengganti dirinya untuk menjabat sebagai CEO juga bukan hal yang mudah, Reynazran melihat profil dan pengalaman serta latar belakang yang dimiliki paling ideal untuk memimpin Snapcart sementara waktu.

Sebelumnya Reynazran juga sempat menyampaikan sejumlah target yang ingin dicapai sepanjang tahun 2019. Di antaranya adalah mengembangkan teknologi dengan meningkatkan kemampuan otomasi. Nantinya diharapkan kemampuan untuk data processing bisa menjadi lebih cepat. Dari yang sebelumnya membutuhkan waktu sekitar satu minggu, ke depannya diharapkan bisa dalam waktu 3 hari saja.

Prioritas selanjutnya adalah mempersiapkan teknologi untuk membantu klien terkait atribusi. Snapcart ingin memanfaatkan data yang dimiliki agar bisa digunakan untuk membantu pihak terkait, seperti sektor finansial, pemerintahan, hingga kesehatan.

Application Information Will Show Up Here

Indonesia Lokadata Conference 2019 akan Bahas Pengelolaan Data dari Beragam Perspektif

Pengelolaan data mulai diminati oleh berbagai kalangan, mulai dari bisnis dengan berbagai skala, pemerintahan, hingga individu. Tujuannya untuk menghasilkan pertimbangan terukur dalam mendukung setiap keputusan strategis yang diambil. Namun pada faktanya proses pengumpulan, pengolahan, dan pengemasan data menjadi sebuah informasi yang berguna tidaklah mudah.

Melihat hal tersebut, Lokadata dan Beritagar.id bekerja sama dengan Kantor Staf Kepresidenan (KSP) menyelenggarakan Indonesia Lokadata Conference (ILOC) 2019 di Jakarta. Konferensi ini akan membahas beragam isu paling strategis dalam wacana data, mendiskusikan optimasi data untuk menjadi kekuatan di setiap sektor industri di Indonesia.

ILOC 2019 akan diselenggarakan pada tanggal 28 Agustus 2019, bertempat di Grand Ballroom Hotel Indonesia Kempinksi, Jakarta. Acara ini ditujukan untuk berbagai kalangan yang memiliki kepentingan pengolahan data, mulai dari pebisnis, aparatur sipil negara, peneliti, pelajar dan lain-lain.

Pemateri dari berbagai kalangan akan dihadirkan, termasuk keynote dari Presiden Republik Indonesia Joko Widodo. Selain itu akan ada beberapa pejabat penting di pemerintahan, termasuk Menko Perekonomian, Kepala Bappennas, Kepala Staf Kepreseidenan, Kepala BPS dan lain-lain. Dari kalangan profesional akan hadir Presdir Djarum Foundation, CEO GDP Centure, CEO Dana, CDO Ovo, VP Data Tiket.com dan lain-lain.

Dalam agenda juga sudah terjadwal beberapa materi menarik, mulai membedah inisiatif “Satu Data” Indonesia, transformasi digital, data untuk analisis di berbagai bidang, dan lain-lain. Materi tentang kebijakan hingga ulasan teknis akan dihadirkan dalam konferensi sehari ini.

Saat ini pendaftaran untuk acara ini masih dibuka. Untuk informasi lebih lanjut mengenai detail narasumber, agenda dan proses pendaftaran, kunjungi situs resminya melalui https://iloc.id.

—

Disclosure: DailySocial merupakan media partner ILOC 2019

Bayes Esports Solutions Dapat Hak Distribusi Data Turnamen LoL, Apa Dampaknya ke Komunitas?

Bayes Esports Solutions, perusahaan joint venture buatan Sportradar dan DOJO Madness, mendapatkan hak atas distribusi data dari turnamen League of Legends.

Saat ini, mereka punya hak distribusi data dari tiga turnamen yaitu LCK yang diadakan di Korea, LEC di Eropa dan LCS di Amerika Utara, League of Legends World Championship, dan Mid-Season Invitational.

Meskipun begitu, ke depan, tidak tertutup kemungkinan mereka akan bisa mendapatkan hak atas data dari turnamen-turnamen di kawasan lainnya.

Melalui kerja sama antara Bayes dengan Riot sebagai developer dan publisher League of Legends ini, media dan caster akan bisa mendapatkan akses ke data selama pertandingan. Tidak hanya itu, mereka juga dapat mengakses data sebelum dan saat pertandingan berlangsung.

“Bersama Sportradar, Bayes ingin membantu esports League of Legends untuk memperkuat ekosistem mereka dengan menciptakan nilai tambah untuk mempertahankan keberlangsungan olahraga ini,” kata Managing Director, Bayes Esports Solutions, Martin Dachselt.

Pada akhir Juli lalu, Riot juga mengumumkan kerja sama terpisah dengan Sportradar. Tujuan kerja sama tersebut adalah untuk mencegah taruhan ilegal dan juga match fixing. Riot melakukan ini setelah muncul skandal di League of Legends Pro League (LPL).

Pada Juni, salah satu pemain LGD Gaming, Xiang “Condi” Ren-Jie diketahui melakukan taruhan ilegal. Tidak hanya itu, dia dikabarkan terlibat dalam match fixing dan sengaja membuat timnya kalah.

Xiang mendapatkan hukuman berupa larangan bermain selama 18 bulan sementara sang manager, Song “Hesitate” Zi-Yang mendapatkan sangsi berupa larangan bekerja di semua liga LoL yang berlaku permanen.

“Integritas dari turnamen esports kami sangat penting bagi Riot Games. Seiring dengan semakin berkembangnya turnamen esports, penting bagi kami untuk memonitor tren yang tumbuh dan melakukan semua yang kami bisa untuk menyesuaikan diri dengan perubahan di industri,” kata Head of Esports Insights, Riot Games Doug Watson, dikutip dari Esports Observer.

Sama seperti industri lain, sekarang, esports juga mulai memanfaatkan big data. Misalnya, penggunaan software analitik oleh tim esports profesional untuk menganalisa pertandingan dan meningkatkan performa mereka. Ini dilakukan oleh Team Liquid, yang bekerja sama dengan SAP.

“Di esports, ada permintaan tinggi akan software analitik dan data,” kata Co-CEO Team Liquid, Victor Goossens, seperti dikutip dari situs resmi SAP. “Bagi Team Liquid, performa kompetitif sangat penting — dan teknologi serta data memberikan alat bagi kami untuk menganalisa permainan dan berkembang.”

Sementara Sabina Hemmi, Co-founder DotaBuff mengatakan, terkadang, memahami konteks data yang didapat dari banyak pertandingan itu sangat penting. Untungnya, mendapatkan data kini jauh lebih mudah jika dibandingkan dengan beberapa waktu lalu.

“Dulu, jika Anda tidak menghadiri acara esports langsung, sulit bagi Anda untuk menemukan video dari turnamen itu atau file demo atau file replay,” kata Hemmi, dikutip dari Kotaku.

“Anda harus mengenal orang dalam atau menggantungkan diri pada artikel yang ditulis oleh wartawan, yang mungkin hanya berupa nilai akhir pertandingan.”

Sumber: Esports Insider, Esports Observer, Kotaku

Eksperimen Ovo Memanfaatkan Big Data untuk Mendorong Pertumbuhan

Pemanfaatan big data diharapkan membantu mempercepat bisnis, apalagi bagi perusahaan yang menganut paham data driven. Dengan alasan tersebut, sejak dua tahun terakhir Ovo mengembangkan sejumlah inovasi analitik data yang diharapkan membantu ekosistem mengadopsi digital dan pembayaran nontunai.

Salah satu proyek unggulan tim Ovo adalah vending machine SmartCube yang mulai tersedia di beberapa titik, khususnya properti Lippo Group, seperti Universitas Pelita Harapan dan Lippo Mall.

Chief Data Officer Ovo Vira Shanty kepada DailySocial mengungkapkan, SmartCube dibangun memanfaatkan analitik data yang diperoleh Ovo dari transaksi pembayaran konsumennya. Produk ini menjadi salah satu kanal untuk memahami lebih lanjut preferensi dan perilaku pengguna, termasuk segmentasi, kategori demografi, dan kebiasaan.

“Sudut pandangnya cukup luas, karena yang kita hadirkan tidak hanya memberikan pengalaman baru kepada pengguna Ovo, tapi juga bisa dimanfaatkan oleh brand, agency, perusahaan FMCG, hingga vending machine operator,” kata Vira.

Data tersebut dianalisis lebih lanjut dengan membangun 360 degree customer profile. Hasil analisis tersebut dikembangkan demi pengalaman yang berbeda bagi masing-masing pengguna.

Selling dan sampling

Smart cube yang ditempatkan di kantor Ovo / DailySocial — SmartCube yang ditempatkan di kantor Ovo / DailySocial

Saat ini Ovo masih fokus ke ekosistem yang ada. Merchant yang telah bergabung di program SmartCube bisa mendapatkan insight dengan memanfaatkan penjualan produk (selling) dan sampling yang ditawarkan Ovo.

Untuk memudahkan monitoring, disediakan dashboard real time untuk melihat produk yang harus diisi ulang, produk yang paling disukai, dan yang kurang diminati. Data ini memungkinkan merchant mengganti produk yang sudah tidak relevan dan mendapatkan rekomendasi produk yang paling laku di pasaran.

Produk lain yang sedang dikembangkan Ovo adalah bagaimana teknologi SmartCube bisa langsung terkoneksi ke kampanye yang sedang berlangsung secara real time. Misalnya, untuk SmartCube yang ditempatkan di Lippo Mall Puri, pengguna yang bertransaksi bisa melihat iklan yang tampil di layar SmartCube berdasarkan preferensi pengguna tersebut. Dari sana merchant bisa memanfaatkan aksi lanjutan, apakah memberikan voucher untuk mengarahkan pengguna membeli produk di toko terdekat atau memberikan voucher atau potongan harga melalui aplikasi Ovo.

“Pada akhirnya kita ingin mendorong traffic baru kepada merchant melalui offline ke online dan sebaliknya. Yang bisa berguna untuk ekosistem internal dan eksternal Ovo hingga bisnis unit dari Ovo sendiri.”

Ovo menargetkan hingga akhir tahun 2019 bisa menempatkan sekitar 100 SmartCube di lokasi pilihan dan 1000 SmartCube hingga akhir tahun 2021.

“Banyak yang harus kita siapkan saat SmartCube siap untuk disebarkan, mulai dari kelancaran proses pembayaran memanfaatkan aplikasi Ovo, ketersediaan produk dari brand untuk pengisian di SmartCube hingga tampilan iklan dari layar yang tersedia di SmartCube tersebut. Edukasi hingga pembelajaran penggunaan SmartCube kepada pengguna juga kita perhatikan.”

Untuk memastikan data pengguna aman dan tidak tersebar ke pihak lain, Ovo mengklaim membangun teknologi SmartCube secara independen. Mereka hanya memberikan informasi berupa insight, rangkuman, dan agregasi ke pihak yang membutuhkan.

Melayani data secara end-to-end

Sejak bulan April 2017 lalu, tim Data Analytics Ovo sudah mempersiapkan peluncuran SmartCube sebagai proyek unggulan dalam hal inovasi komersial. Sebagai senjata utama, SmartCube diharapkan bisa terintegrasi ke solusi kampanye yang dibangun untuk memenuhi kebutuhan eksternal dan sumberdaya milik Ovo sendiri.

“Dalam kurun waktu dua tahun ini kita sudah selesaikan road map kita. Fokus kita ke depan sudah ke arah benefit realisation jadi lebih ke arah bisnisnya. Apapun yang kita lihat sebelumnya dan yang kita lihat saat ini adalah lebih kepada sisi commercial benefit-nya.”

Dalam kesehariannnya, tim Data Analytics Ovo menjalankan operasionalnya secara hibrida, artinya mereka memegang sisi teknis dan bisnis. Dari sisi teknis, mereka melakukan fungsi end-to-end terkait data, mulai dari ide, pengembangan, riset, implementasi, pemasaran, dan penjualan. Implementasi bisnisnya adalah peluncuran produk seperti ini.

Tim Data Analytics Ovo saat ini sudah berjumlah 50 orang, yang terdiri dari solution data architect, data engineering, data scientist, business intelligence, business analytics solution dan data monetisation (sales dan marketing).

“Kami dari Ovo percaya data bisa membantu untuk menentukan keputusan yang terbaik belajar dari feedback dan informasi yang sebelumnya tidak diketahui. Kami meyakini big data bukan hanya membantu bisnis secara internal, namun juga mendorong ekosistem di luar. Karena besarnya transaksi yang masuk ke Ovo, dibantu juga dari ekosistem eksternal,” tutup Vira.

Application Information Will Show Up Here

Memberikan Peran “Big Data” terhadap Kehidupan Sosial dan Ekonomi

Implementasi big data atau himpunan data dalam jumlah besar umumnya lebih sering ditujukan untuk kebutuhan bisnis. Dewasa ini, big data banyak dijadikan sebagai salah satu penentu dalam pengambilan keputusan bisnis.

Berbicara dalam scope yang lebih luas, big data tak hanya diandalkan semata-mata untuk itu. Big data dapat diaplikasikan pada jenis usaha yang dapat memberikan perubahan lebih baik terhadap masyarakat.

Apalagi saat ini Indonesia memiliki populasi 268 juta, di mana terdapat 355 juta mobile subscriber dan 150 juta pengguna internet. Ini akan mengarah pada semakin besarnya spending data dari berbagai sektor di masa depan.

Co-founder dan CEO Volantis Bachtiar Rifai pada sesi #SelasaStartup kali ini akan mengulas lebih dalam tentang bagaimana big data dapat memberikan dampak sosial yang lebih luas.

Volantis sendiri adalah startup hasil ekspansi Kofera Technology, startup penyedia platform otomasi pemasaran di Indonesia.

Dimulai dari perencanaan dan sinkronisasi data

Bachtiar membuka ceritanya dengan menggambarkan situasi saat ini, di mana kehadiran internet dan produk turunannya telah meningkatkan status sejumlah masyarakat (society) di Indonesia.

Misalnya, dari yang tadinya unbankable, kini sudah memiliki akses ke ragam layanan digital. Bahkan golongan ini juga sudah bisa membeli barang dengan cicilan kartu kredit.

Dalam kaitannya dengan big data, Bachtiar menilai teknologi tersebut dapat memberikan nilai tambah dalam kehidupan masyarakat kecil, seperti petani.

Ia mencontohkan bagaimana petani di Indonesia tidak pernah diberitakan secara positif. Yang terjadi, petani sering kali mengalami kesusahan karena produknya tidak laku.

Belum lagi sering terjadinya miskoordinasi antara supply dan demand. Pemerintah justru membuat kebijakan impor, padahal banyak petani panen di sejumlah daerah di Indonesia.

Menurutnya, hal di atas terjadi karena pemerintah tidak sepenuhnya data-driven sehingga ada banyak informasi di lapangan yang tidak terdata dengan baik. Contohnya, belum ada informasi mengenai kapan petani panen hingga waktu yang tepat bagi petani untuk mendistribusikan hasil panennya.

“Ini bisa terjadi karena tidak ada big data [dan turunannya], yakni artificial intelligence (AI) dan machine learning. Tidak ada sinkronisasi data. Masalah ini tidak sulit, tapi memerlukan niat dan koordinasi dari semua stakeholder BUMN,” ungkapnya.

Memiliki data-driven policy

Bachtiar menilai perencanaan dan sinkronisasi data dapat diterapkan dengan adanya kebijakan tentang integrasi data (data-driven policy). Malahan, big data juga digunakan untuk membuat kebijakan baru di masa depan.

Tentu saja, dalam jangka panjang, kebijakan yang dihasilkan dari big data diharapkan dapat memberikan dampak terhadap kemajuan ekonomi di Indonesia.

“Tanpa ada data, [kita] tidak bisa eksperimen. Justru data akan membantu kita untuk eksperimen, dan dengan machine learning kita bisa membuat kebijakan,” tambahnya.

Membudayakan data mindset

Tentu saja, elemen paling mendasar yang perlu dilakukan untuk mencapai hal-hal di atas adalah membudayakan data mindset dan keterbukaan data (data sharing).

Menurut Bachtiar, kedua elemen tersebut akan mempermudah integrasi data antara institusi dan industri yang selama ini dinilai masih tercerai-berai.

“Ini menjadi pekerjaan rumah paling sulit bagi kita. Dan hal ini tidak mungkin diselesaikan oleh satu generasi. Ini harus dimulai dari sekarang,” ungkap Bachtiar.

Pemerintah menjadi enabler

Pemerintah juga dituntut berperan sebagai enabler dengan membudayakan keterbukaan data dalam sistem pemerintahannya agar ekosistem dapat tercipta.

Saat ini, pemerintah memang sudah mengambil perannya dengan membangun situs data.go.id. Situs ini menjadi pusat dari beragam data, seperti infrastruktur dan indeks kemiskinan. Namun ia menilai pengelolaannya tidak optimal karena data yang ditampilkan tidak up-to-date.

“Seharusnya proyek tersebut bisa terus berjalan karena kehadiran data-data di atas dapat mendorong data-driven society. Data bisa diutilisasi dalam penentu kebijakan, di mana ini juga akan berpengaruh ke masyarakat,” paparnya.

Platform AiSensum Mungkinkan Perusahaan dan Startup Lakukan Monetisasi Data

AiSensum, perusahaan yang bergerak di bidang artificial intelligence dan big data analysis mulai fokus di Indonesia. Startup yang kini memiliki kantor di Singapura, Jakarta, dan Bangalore ini menawarkan solusi bagi perusahaan dan startup yang ingin memonetisasi data mereka.

Solusi utama yang dikembangkan AiSensum adalah OctoPi. Sebuah platform berbasis machine learning yang dapat menghasilkan pendapatan tambahan bagi perusahaan dan startup melalui monetisasi data.

OctoPi bekerja menggunakan algoritma AI NLG (Aritificial Inetelligence Natural Language Generation) yang menghasilkan insight dari aset data yang ada dan memberikan analisis bisnis bagi perusahaan-perusahaan di sektor telekomunikasi, ritel, farmasi, dan keuangan.

Selanjutnya analisis akan ditampilkan melalui sebuah dashboard interaktif yang memberikan beberapa insight seperti pangsa pasar, analisis tren, elastisitas harga, efektivitas promosi, segmentasi pelanggan, white space discovery dan beberapa parameter kunci lainnya.

Dari data internal AiSensum disebutkan bahwa Octopi Telco (hasil kemitraan AiSensum dengan Sepulsa) telah berhasil memberikan mereka akses database transaksi sebanyak 36,5 juta yang mencakup penjualan Rp1,5 triliun.

AiSensum juga menjalin kerja sama dengan HapyFresh untuk dasbor analisis OctoPi Retail, di dalamnya mencakup data transaksi pelanggan untuk 1500 merek.

“Hingga saat ini kami sudah melakukan kemitraan monetisasi data dengan Sepulsa dan HappyFresh dengan model kemitraan bagi hasil. Melalui kemitraan monetisasi data ini, kami menjual dashboard secara berlangganan kepada klien-klien di sektor ritel, FMCG, farmasi, telekomunikasi, dan keuangan,” terang Global Managing Director AiSensum Vivek Thomas.

AiSensum juga memiliki solusi Software RPA (Robotic Process Automation). Sebuah solusi bisnis modular lintas sektor melalui kerangka SaaS (Software as a Service) atau PaaS (Platform as a Service). Modul AI dari AiSensum tersebut diklaim dapat diimplementasikan dalam sistem yang sudah ada dan mampu meningkatkan kinerja sistem dari waktu ke waktu.

“Ini merupakan solusi dengan biaya rendah, yang cocok untuk perusahaan yang tidak mau atau tidak mampu berinvestasi pada platform AI dengan otomatisasi lengkap,” terang Chief Analytics Officer AiSensum Nitin Sharma.

Amankan Pendanaan dari 500 Startups

Didirikan oleh Vivek Thomas dan Rajiv Lamba, AiSensum berusaha untuk mulai agresif di pasar Indonesia. Dengan pendanaan awal yang diterima dari 500 Startup, pihak AiSensum berupaya untuk bisa bekerja sama dengan lebih banyak perusahaan dan startup.

“Pendanaan awal dari 500 Startups telah memampukan kami untuk bermitra dengan Sepulsa dan HappyFresh di Indonesia. Saat ini kami sedang berupaya untuk melakukan kemitraan di sektor industri lain, seperti farmasi, perbankan dan keuangan di Indonesia,” terang Vivek.

Menanggapi pendanaan ini Managing Partner 500 Startups Khaolee Ng menyebutkan, bahwa di era perang data seperti saat ini aliran data eksklusif merupakan hal yang paling berharga dan penggunaan data secara cerdas akan mampu menentukan bisnis mana yang bertahan atau berkembang.

“Kami bersyukur memiliki kesempatan untuk mendukung perusahaan yang besar dan penting di ruang data yang besar,” terang Khailee Ng.

Di tahun 2019 AiSensum berencana untuk fokus membangun AiSensum sebagai go-to-company untuk semua startup dan perusahaan di Indonesia dan Asia yang ingin memonetisasi data mereka.

“Di tahun 2019 ini kami berencana untuk memperluas operasi kami dan mencari kemitraan monetisasi data yang serupa di Asia dan Australia,” jelas Vivek.

Startup Kecerdasan Buatan 6Estates Bukukan Pendanaan Seri B dari GDP Venture dan Central Capital Ventura

6Estates, startup pengembang solusi berbasis kecerdasan buatan dan data besar asal Singapura, mengumumkan telah berhasil menyelesaikan putaran pendanaan seri B. Pendanaan ini dipimpin oleh GDP Venture dengan partisipasi Central Capital Ventura — corporate venture milik BCA. Penambahan modal ini difokuskan dalam pengembangan solusi cognitive data intelligence miliknya dan ekspansi global.

Pasca pendanaan, perusahaan juga berencana mendirikan kantor di Indonesia untuk memanfaatkan peluang pasar. Termasuk untuk mengakselerasi pengembangan kemampuan Natural Language Processing Bahasa Indonesia dan berkolaborasi lebih dalam dengan BCA guna meningkatkan kompetensi kecerdasan buatan di perbankan.

“6Estates telah mendapatkan traksi pasar yang mengesankan dengan teknologi AI mereka di ruang data besar yang tengah berembang. Dengan DNA inovatif, mereka secara progresif mendorong batas-batas untuk memecahkan tantangan dunia nyata yang disajikan oleh ledakan data pada platform digital yang berbeda. Kami sangat bersemangat untuk berinvestasi di perusahaan dan memimpin putaran seri B-nya,” sambut CEO GDP Venture Martin Hartono.

Salah satu produk 6Estates adalah Market Innovation Knowledge Advisor (MIKA), solusi data berbasis kecerdasan buatan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi setiap atribut penjualan produk. MIKA mengidentifikasi tren konsumen mendatang dan atribut pembelian utama yang memungkinkan brand untuk menjalankan desain produk dan kegiatan pemasaran dengan lebih baik.

Solusi yang dikembangkan 6Estates kebanyakan berpusat pada intelijen pasar untuk industri consumer goods dan keuangan. Pendekatan teknologi seperti Natural Language Processing, Explainable Neural Network, dan Knowledge Graph diterapkan pada produk-produk yang dikembangkan.

“Karena kebutuhan konsumen yang terus berubah, klien kami mencari cara untuk tidak hanya memahami tren dengan lebih baik, tetapi mencari solusi yang dapat menjelaskan mengapa fenomena itu terjadi. Di 6Estates, kami menggunakan terobosan penelitian terbaru untuk menciptakan solusi inovatif untuk memberdayakan klien kami,” ujar Co-Founder & CEO 6Estates Luan Huanbo.

Luat turut menerangkan, bahwa di sektor keuangan 6Estates menerapkan teknologi ekstraksi informasi dan mesin pembaca yang komprehensif untuk membantu klien mentransformasikan dokumen tidak terstruktur menjadi pengetahuan yang bermanfaat. Selanjutnya informasi tersebut akan berguna untuk otomasi intelijen. Saat ini 6Estates juga tengah mengeksplorasi pemanfaatan teknologinya untuk industri perdagangan dan pasar modal.

“Didirikan oleh pemenang ACM Achievements Award, Prof Chua Tat-Seng, CEO Dr Luan Huanbo dan CTO Dr Wang Chao, 6Estates adalah salah satu ahli kecerdasan buatan dunia. Mereka telah membentuk tim kecerdasan buatan kelas dunia. Mereka adalah salah satu perusahaan kecerdasan buatan terbaik di dunia, yang mampu menggabungkan pengalaman industri dan keahlian akademis,” ujar CTO GDP Venture, CEO/CTO GDP Labs On Lee, yang juga akan turut bergabung dalam dewan direksi 6Estates.

Kepercayaan investor juga didorong oleh prestasi bisnis yang mengesankan. Disampaikan pertumbuhan 6Estate mencapai 300% YoY dalam 12 bulan terakhir, didorong permintaan solusi intelijen pasar dari perusahaan Fortune 500 seperti P&G, Nestle, dan Unilever. Untuk solusi finansial yang dikembangkan, saat ini tengah diterapkan di beberapa perusahaan, seperti HengFeng Bank dan South-West Securities.

Menyimak Strategi Pengembangan Pusat R&D dalam Bisnis Digital

Pusat riset dan pengembangan (R&D) saat ini seakan menjadi kewajiban untuk dimiliki perusahaan teknologi. Umumnya pusat R&D didirikan untuk memastikan pengembangan produk berkelanjutan dan memaksimalkan potensi data bisnis (big data). Perusahaan teknologi kelas atas seperti Grab, Gojek hingga Bukalapak sudah memulai inisiatif R&D.

Alasan spesifiknya pun beragam, mulai dari mengoptimalkan tenaga engineer yang dimiliki, merekrut dan membentuk talenta baru, hingga eksplorasi teknologi baru seperti artificial intelligence, IoT, machine learning dan lainnya.

Pusat R&D di Grab

Miliki visi untuk menjadi “super app“, saat ini Grab tidak hanya miliki pusat R&D di Indonesia, namun juga di India, Vietnam, Amerika Serikat, Malaysia, Singapura dan Tiongkok.

Salah satu peruntukan pusat R&D yang dimiliki Grab ialah untuk pengelolaan data. Data yang dikumpulkan dimanfaatkan Grab untuk mencari solusi dan inovasi jangka pendek maupun jangka panjang.

Solusi jangka pendek yang coba dibangun seperti mengoptimalkan jumlah permintaan dengan persediaan pengemudi. Sementara untuk rencana jangka panjang, Grab ingin mengubah sistem transportasi ke arah yang lebih baik, misalnya mengurangi jumlah kendaraan di jalan, menyediakan transportasi lebih aman, dan mengurangi polusi.

Seperti diinformasikan KrAsia, pusat R&D Grab di masing-masing negara mengembangkan produk yang berbeda sesuai kondisi setempat. Di Bangalore India misalnya, tim R&D Grab fokus kepada pengembangan platform finansial dan big data.

Sementara untuk R&D di Beijing fokus kepada GrabFood dan IoT. Di Ho Chi Minh, tim R&D Grab fokus kepada pengembangan sistem manajemen untuk membantu pelaku UKM. Di Malaysia, tim engineer mengembangkan komunikasi secara real time, machine learning dan web product.

Di Amerika Serikat, tim R&D Grab fokus kepada keamanan transportasi pengguna, iklan dan platform data. Di Singapura tim engineer fokus kepada pengalaman untuk mitra pengemudi dan pengguna, pengembangan GrabPay, GrabRewards dan growth hacking. Di Indonesia sendiri pusat R&D Grab yang bertempat di kantor pusat Kudo, fokus kepada merchant, mitra pengemudi Grab, dan GrabFood.

Meski fokus bisnis Grab adalah Asia Tenggara, penempatan pusat R&D di beberapa negara di luar Asia Tenggara dilakukan untuk pemenuhan talenta. Perspektif global ini mendorong misi tim R&D Grab yang berupaya untuk memanfaatkan kekuatan dan bakat di seluruh dunia untuk melayani tujuan intinya.

Peranan pusat R&D

Bisnis digital senantiasa dituntut untuk memberikan layanan prima, dengan terus melahirkan inovasi-inovasi yang memudahkan penggunanya. Pusat R&D dapat berperan banyak di sini, melangkah lebih dulu menjajaki kemungkinan inovasi yang dapat diaplikasikan dalam layanan.

Meskipun belum memberikan konfirmasi secara resmi terkait dengan pusat R&D yang didirikan, namun Gojek juga dikabarkan telah memiliki pusat R&D di Jakarta, India, dan Singapura. Pusat R&D ini dimanfaatkan oleh Gojek untuk mendapatkan engineer kelas dunia, juga memberikan peluang talenta lokal untuk belajar lebih banyak.

Pusat R&D juga mulai dilirik oleh layanan e-commerce seperti Bukalapak. Menyadari bahwa data yang dimiliki bisa berguna untuk pengembangan produk dan memanfaatkan kreativitas tim engineer yang ada, awal Desember 2018 lalu mereka resmikan kantor R&D di Bandung.

Co-Founder dan President Bukalapak Fajrin Rasyid mengungkapkan, kantor R&D Bukalapak di Bandung akan mencoba mengembangkan teknologi IoT, big data, dan uji coba produk baru. Saat ini Bukalapak telah memiliki sekitar 650 engineer yang bertugas untuk mengembangkan teknologi mutakhir seperti kecerdasan buatan. Masing-masing-masing tim bekerja secara dedicated untuk mengembangkan produk hingga menghadirkan inovasi untuk kepentingan Bukalapak.

Application Information Will Show Up Here

Mengenal Tetra X Change, Aplikasi Asisten Vistual untuk Investor Saham

Tetra X Change ingin membantu investor saham untuk mendapatkan informasi mengenai saham dengan cepat, mudah, dan akurat. Oleh karenanya aplikasi Tetra X Change menyematkan teknologi artificial intelligence dan big data untuk membantu mengambil keputusan yang tepat dan membuahkan profit.

Saat ini Tetra X Change sudah tersedia untuk platform Android dan iOS. Tetra X Change sendiri merupakan salah satu produk dari TemanTrader.

Tetra X Change mulai beroperasi sejak Januari 2018, diprakarsai oleh Luqman El Hakiem (CEO), Jenal Gufron (CTO), dan Diah Amini (Chief Growth). Hampir satu tahun berjalan, Tetra X Change sudah berhasil mendapatkan 10 ribu unduhan dengan 700 pengguna berbayar. Dengan capaian tersebut, Tetra X Change sudah berhasil mendanai operasional mereka dari revenue.

“Saat ini kami masih belum mendapatkan investasi dari pihak manapun. Pendanaan berasal dari revenue yang kami terima dari subscription premium service yang kami berikan kepada member. Kami membuka peluang untuk kerja sama investasi untuk pengembangan bisnis, teknologi, serta perluasan pasar; termasuk peningkatan menjadi perusahaan sekuritas non anggota bursa,” terang Jaenal Gufron.

Saat ini Tetra X Change tengah berusaha menjadi aplikasi rujukan untuk para pembeli saham. Mereka menyediakan robot advisor yang diberi nama ARVITA (Automate Respond by Virtual Techinal Analysist). Pengguna tinggal bertanya dengan keyword yang telah ditentukan, ARVITA akan memberikan informasi seputar saham, potensi, dan lain sebagainya.

Tetra X Change juga menyediakan fitur rekomendasi saham harian, saham stock pick, screener saham dengan beberapa skenario, kalkulator risiko dan program afiliasi. Jeanal juga menambahkan bahwa mereka memiliki sistem big data yang di-update secara periodik untuk kebutuhan analisis.

Saat ini Tetra X Change tengah fokus untuk menambah lebih banyak pengguna, sejalan dengan program memperbanyak SID (Single Investor ID) untuk meningkatkan kontribusi investor ritel di bursa saham Indonesia. Selain itu pihaknya juga tengah aktif melakukan optimasi algoritma analisis untuk lebih adaptif terhadap pergerakan pasar. Termasuk melakukan kegiatan training dan edukasi untuk meningkatkan skill dan pengetahuan tentang transaksi saham.

“Dalam dua tahun mendatang setelah kita mendapatkan pendanaan, Tetra ingin berkembang menjadi bisnis sub-broker atau mini sekuritas untuk dapat menerima transaksi perdagangan saham. Dengan menjadi sub-broker akan menambah revenue stream baru dari mitra sekuritas. Target kami adalah dalam sebulan Tetra member dapat berkontribusi 1 triliun Rupiah transaksi dari 3000 nasabah di akhir tahun 2019,” tutup Jaenal.

Application Information Will Show Up Here

Mendalami Pentingnya Manajemen Data untuk Pengembangan Bisnis

Big data adalah aset penting berikutnya di era teknologi. Pesatnya perkembangan perusahaan teknologi di Indonesia, rupanya belum diimbangi oleh pemahaman soal manajemen data, yang terbatas baru dilakukan oleh perusahaan skala besar saja. Masih banyak yang belum tahu bagaimana mengelola data yang benar, seberapa baik kualitas data yang diambil, memilah data yang tepat sesuai kebutuhan bisnis, dan sebagainya.

Client Success Director APAC Lotame Nishanth Raju mengatakan, dibandingkan 10 tahun lalu, belum banyak data yang bisa diperoleh dibandingkan pada saat ini. Melimpahnya data ini disebabkan karena hadirnya beragam perangkat yang bisa ditarik datanya untuk dipelajari, ada smartphone, laptop, smartwatch, smart TV, dan sebagainya.

Dalam wawancara singkat bersama DailySocial di sela-sela acara The ICON 2018 pada pekan lalu (13/11), Nishanth berbagi tips soal manajemen data. Seberapa penting buat perusahaan, bagaimana mengatur prioritas, bentuk kesalahan manajemen data, kondisi terkini di Indonesia, dan lainnya.

Kesalahan umum perlakuan data

Semakin banyak data yang dikumpulkan untuk segera dipelajari, itu semakin bagus. Tapi sayangnya ada kesalahan yang tanpa disadari dilakukan, yakni ada data tidak berkualitas yang tidak sempat tersaring. Alhasil ini akan membuat perusahaan yang hanya sekadar mengumpulkan data dan mengelolanya tanpa tujuan pasti apa yang ingin didapat dari big data tersebut.

Padahal dalam menerjemahkan yang baik dari data mentah itu butuh proses. Ada yang perlu dikategori kembali, perlu dibuang atau tidak. Ketika proses sudah tepat, maka proses menerjemahkan data menjadi sebuah strategi bisnis akan lebih tepat sasaran dengan apa yang menjadi tujuan perusahaan.

Kesalahan umum ini bisa dihindari apabila menggunakan platform manajemen data. Di dalam platform seperti Lotame, big data akan distrukturisasi mana yang penting mana yang tidak. Dari situ bisa didapatkan data berkualitas yang bisa memberi kesimpulan terkait strategi bisnis yang tepat.

Atur strategi sesuai tujuan perusahaan

Nishanth menjelaskan, dalam mengelola big data sebaiknya perusahaan perhatikan terlebih dahulu bagaimana perusahaan membangun hubungan dengan para konsumennya. Apakah konten yang diproduksi lebih banyak diakses lewat perangkat mobile atau lebih cenderung ke desktop.

Apabila lebih ke mobile, sebaiknya langkah awal menentukan strategi bisnis untuk menyasar konsumen yang ada di lingkup tersebut. Sebab apabila terlalu banyak mengambil data dari sumber lain, bisa menjadi distraksi. Banyak perangkat asal terhubung dengan internet bisa diambil sebagai data, tidak hanya smartphone saja, ada smartwatch, smart TV, dan sebagainya.

Langkah berikutnya, mengumpulkan data dari seluruh perangkat yang diakses oleh konsumen. Apabila dari hasil riset ditemukan dari 90% konsumen mengakses layanan dari smartphone dan sisanya dari desktop. Maka perusahaan perlu pelajari lebih dalam soal konsumen yang mengakses dari desktop.

Tujuannya agar perusahaan bisa mendapat gambaran lebih jauh seperti apa konsumen yang mengakses layanannya, sebab tipe konsumen yang mengakses dari smartphone dan desktop itu berbeda. Dengan demikian, perusahaan bisa menentukan strategi yang tepat agar dapat menjangkau seluruh target konsumennya.

Masih minim implementasi

Implementasi soal manajemen data di perusahaan teknologi di Indonesia, menurut Nishanth, masih sangat minim. Bahkan dia menyebut Indonesia masih beberapa tahun tertinggal dibanding negara lainnya terkait soal ini.

Maklum saja, kebanyakan hal ini baru dilakukan perusahaan teknologi yang sudah raksasa atau berstatus unicorn, di mana manajemen data memang penting untuk dilakukan demi akselerasi bisnis. Meski masih minim, di satu sisi jadi ada potensi besar bahwa dalam dua tahun ke depan implementasi akan lebih masif.

Tidak masalah seberapa besar ukuran perusahaan, entah masih berstatus startup atau sudah korporasi, keberadaan data adalah hal terpenting untuk mendukung bisnis karena data itu tidak bisa berbohong. Mungkin yang membedakannya adalah level kebutuhan data saja mau dipakai untuk apa.

Semakin banyak perangkat yang terhubung dengan internet, potensi data yang bisa dipelajari akan semakin banyak.

Saran untuk startup

Nishanth menyarankan untuk startup yang baru berdiri, sebaiknya harus sadar dengan manajemen data sedini mungkin. Langkah pertama yang perlu dibuat adalah membuat visi dan misi perusahaan apa yang ingin diperbuat dengan data yang sudah terkumpul.

Setelah itu, menentukan strategi bisnis apa yang ingin dicapai dan data apa saja yang dibutuhkan untuk mendukung strategi tersebut. Buat timeline-nya, berapa lama waktu yang untuk menyelesaikan tugas tersebut agar bisa segera dieksekusi ke lapangan.

Startup juga harus rutin melakukan review atas setiap progress yang sudah dilakukan, bagaimana pencapaiannya, apakah sesuai timeline atau tidak. Startup juga membutuhkan tim yang paham dengan data agar bisa menerjemahkannya dengan baik ke tim lainnya agar bisa segera dieksekusi.