Lebih Bagus Mana, Big Data atau ERP?
Foto ilustrasi: Corporate Finance Institute (CFI)
Kolom oleh: VP SCALA PT. Metranet, Benny Susatyo.
Uzone.id -- Perbandingan antara Big Data dan ERP (Enterprise Resource Planning) tidaklah sederhana, karena keduanya memiliki tujuan dan fungsi yang berbeda dalam konteks bisnis.Berikut adalah penjelasan mengenai keduanya:
Big Data
Big Data merujuk pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang tidak dapat dikelola atau dianalisis dengan alat tradisional. Ini mencakup data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur.
Tujuan utama Big Data adalah untuk menganalisis data dalam jumlah besar untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu pengambilan keputusan. Big Data sering digunakan dalam analisis prediktif, pemasaran, pengembangan produk, dan pengoptimalan operasi.
ERP
ERP adalah sistem manajemen yang mengintegrasikan semua aspek bisnis, termasuk perencanaan, produksi, penjualan, pemasaran, keuangan, dan sumber daya manusia, dalam satu platform.
Tujuan ERP adalah untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan visibilitas serta kontrol atas proses bisnis.
ERP digunakan untuk mengelola dan mengintegrasikan berbagai fungsi bisnis dalam satu sistem yang terpusat.
Mana yang lebih bagus?
Dalam konteks penggunaan, Pilihan antara Big Data dan ERP tergantung pada kebutuhan spesifik bisnis. Jika fokusnya adalah pada analisis data dan pengambilan keputusan berbasis data, maka Big Data mungkin lebih relevan.
Namun, jika tujuan utama adalah mengelola dan mengintegrasikan proses bisnis, maka ERP adalah pilihan yang lebih baik.
Dalam konteks integrasi dalam banyak kasus, perusahaan dapat memanfaatkan keduanya. ERP dapat menghasilkan data yang kemudian dapat dianalisis menggunakan teknik Big Data untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam.
Kesimpulan
Tidak ada jawaban definitif tentang mana yang lebih baik antara Big Data dan ERP, karena keduanya melayani tujuan yang berbeda. Perusahaan seringkali memerlukan kombinasi dari keduanya untuk mencapai efisiensi operasional dan wawasan yang mendalam.