Otomatisasi TI menjelaskan penggunaan teknologi untuk merampingkan dan mengotomatisasi operasi berulang dan manual untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Daftar isi
Otomatisasi TI: Gambaran Umum
Otomatisasi TI menggunakan teknologi dan sistem cerdas untuk memodernisasi dan mengoptimalkan tugas, proses, dan operasi. Otomasi memanfaatkan scripting ke teknologi terbaru, seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), dan Robotic Process Automation (RPA).
Itu melakukan tugas berbasis aturan dengan atau tanpa campur tangan manusia.
Tujuan utama otomatisasi TI adalah untuk mengotomatiskan aktivitas yang membutuhkan upaya maksimal manusia untuk mengurangi kesalahan, meningkatkan produktivitas dan pengurangan biaya, serta meningkatkan pengalaman pelanggan.
Berbagai industri, seperti perawatan kesehatan, ritel, manufaktur, logistik, dll., mengadopsi otomatisasi untuk memperlancar aktivitas manual dan berulang, yang pada gilirannya memberdayakan pengambilan keputusan dan identifikasi anomali.
Dengan mengotomatiskan tugas manual, tim TI dapat berfokus pada pekerjaan yang berharga, seperti inovasi dan tujuan strategis, untuk menambah nilai bagi organisasi.
Karena kemajuan teknologi, otomatisasi TI tidak terbatas pada sistem lokal. Namun, ini telah beralih ke layanan berbasis cloud, containerisasi, dan layanan mikro, yang memungkinkan bisnis mengalokasikan sumber daya secara efektif dan menskalakan operasi mereka.
Bagian ini akan mengeksplorasi alat dan teknologi otomasi TI yang mendapatkan daya tarik di pasar dan semakin diadopsi.
Tren Otomasi TI yang Muncul
Bidang otomatisasi TI terus dibentuk oleh tren yang muncul yang mencakup teknologi, praktik, dan pendekatan baru. Tren ini didorong oleh kemajuan di berbagai bidang seperti AI, NLP (Pemrosesan bahasa alami), ML, RPA, komputasi awan, dan bidang terkait lainnya.
Berdasarkan Statistadiproyeksikan bahwa industri otomasi global akan mencapai jumlah yang mengejutkan sebesar 265 miliar dolar AS.
Mari kita lanjutkan untuk melihat beberapa tren kunci otomatisasi TI yang sedang berkembang ini.
Kode rendah dan Tanpa kode
Platform kode rendah membantu profesional TI, pembuat kode, dan pengembang dengan keterampilan pengkodean rendah untuk membuat aplikasi yang disesuaikan. Sebaliknya, platform tanpa kode memberdayakan pengguna bisnis tanpa pengetahuan pengkodean untuk secara mandiri memenuhi kebutuhan pengembangan khusus mereka.
Mempertimbangkan kemudahan dan pengembangan aplikasi yang cepat melalui platform kode rendah dan tanpa kode, pasar kode rendah global diperkirakan akan mencapai sekitar 65 miliar USD pada tahun 2027, sesuai Statista.
Platform ini menawarkan antarmuka visual kepada pengguna dan komponen siap pakai. Mereka memberdayakan individu untuk dengan mudah membuat alur kerja, mengotomatiskan tugas, dan mengintegrasikan berbagai sistem dengan mulus tanpa memerlukan pengkodean yang ekstensif. Tujuannya adalah untuk merampingkan operasi dan meminimalkan upaya.
Organisasi dan individu yang tidak memiliki keterampilan pengembangan tetapi bertujuan untuk mengikuti otomatisasi dan akselerasi digital di era modern dapat memanfaatkan platform yang memungkinkan mereka tetap kompetitif.
Platform ini hadir dengan banyak keuntungan, termasuk pengurangan biaya, penghematan waktu, peningkatan produktivitas, dan banyak lagi. Contoh platform kode rendah dan tanpa kode adalah Microsoft Power Apps dan IBM Watson Orchestrate.
AI Hyperautomation dengan NLP dan ML
Hyperautomation, tren baru dalam Otomasi, telah mendapat pengakuan dari Gartner sebagai salah satu tren teknologi teratas. Tidak seperti Otomasi standar, hyperautomation menggabungkan teknologi canggih seperti AI, ML, RPA, NLP, dll.
Teknologi mutakhir ini meningkatkan proses otomatisasi untuk secara efektif menangani tugas kompleks dan tak terduga yang biasanya memerlukan kecerdasan atau intervensi manusia.
Keserbagunaan Hyperautomation berlaku untuk berbagai industri, antara lain perawatan kesehatan, manajemen rantai pasokan, perbankan, layanan keuangan (BFS), dan ritel. Ukuran pasarnya diperkirakan akan mencapai USD 118,66 miliar pada tahun 2030 dari USD 35,08 Miliar pada tahun 2022, menurut Grandviewresearch.
Proses hyperautomation secara signifikan meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan kemampuan pengambilan keputusan. Mengotomatiskan berbagai proses, pola, dan alur kerja menghasilkan peningkatan kinerja yang nyata.
ML terus meningkatkan kinerja hyperautomation, menghasilkan keefektifannya yang luar biasa dalam pengenalan pola dan prediksi tren. Selain itu, NLP memberdayakan tugas-tugas yang melibatkan pemahaman teks tertulis, memahami nuansa bahasa, dan memfasilitasi interaksi yang bermakna.
Solusi hyperautomation memberikan banyak keuntungan bagi berbagai industri. Dengan menyederhanakan proses dan mengotomatiskan tugas, solusi ini meningkatkan efektivitas, presisi, dan kepuasan pelanggan. Selain itu, mereka memberdayakan organisasi untuk mengatasi tantangan bisnis dan tetap kompetitif di bidangnya masing-masing.
Otomasi Awan
Otomasi cloud melibatkan penggunaan berbagai metodologi dan alat untuk mengoptimalkan pengelolaan, penyebaran, dan pengoperasian aset dan layanan berbasis cloud. Itu bergantung pada perangkat lunak dan skrip yang mengotomatiskan tugas yang sebelumnya dilakukan secara manual oleh administrator TI.
Tujuan utama otomatisasi cloud adalah untuk meningkatkan efisiensi, meminimalkan kesalahan manusia, dan dengan cepat menskalakan sumber daya cloud berdasarkan persyaratan yang muncul.
Mengotomatiskan berbagai aspek lingkungan cloud mencakup berbagai tugas, termasuk menetapkan sumber daya, menyiapkan konfigurasi, mengelola penyebaran, memastikan keamanan dan kepatuhan, memantau kinerja, dan menskalakan sumber daya.
Ukuran pasar Otomasi Cloud diperkirakan mencapai USD 414,85 miliar pada tahun 2030 dari Pasar sebesar USD 53 miliar pada tahun 2021, berdasarkan laporan dari Verifiedmarketresearch.
Di antara tugas-tugas yang dapat diotomatisasi adalah membuat mesin virtual, mengonfigurasi penyimpanan, menginstal perangkat lunak, menyesuaikan tindakan keamanan, mengoptimalkan kinerja, menerapkan kode, dan mengawasi aplikasi.
Untuk mencapai otomatisasi cloud, beberapa metode mencakup alat manajemen cloud yang siap pakai atau memanfaatkan Infrastruktur, seperti Code (IaC) dan alat Orkestrasi. Namun, penting untuk menilai persyaratan dan faktor organisasi Anda, seperti ukuran lingkungan cloud dan tingkat otomatisasi yang diinginkan, sebelum menerapkan solusi otomatisasi apa pun.
Ada keuntungan untuk merangkul otomatisasi cloud. Ini membawa peningkatan kelincahan bagi organisasi dengan mempercepat waktu untuk memasarkan produk atau layanan. Selain itu, ini mengarah pada penghematan biaya dengan mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya. Selain itu, memungkinkan skalabilitas berdasarkan kebutuhan bisnis.
Banyak penyedia teratas menawarkan solusi otomatisasi cloud, termasuk Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform, VMware vRealize Automation, dan lainnya.
Platform Orkestrasi Modern
Orkestrasi, di dunia teknologi modern saat ini, berfungsi sebagai alat bagi organisasi yang memberdayakan mereka untuk merampingkan dan mengawasi alur kerja yang rumit. Dengan memilih jenis orkestrasi, bisnis dapat meningkatkan efisiensi, fleksibilitas, dan skalabilitasnya.
Orkestrasi, pada intinya, mencakup koordinasi dan pengelolaan sistem komputer, aplikasi, dan layanan untuk mencapai alur kerja atau proses. Alur kerja ini mengotomatiskan berbagai tugas seperti pemrosesan data, penerapan aplikasi, penyediaan infrastruktur, pembelajaran mesin, dan otomatisasi proses bisnis.
Organisasi dapat memanfaatkan jenis orkestrasi yang berbeda sesuai dengan kebutuhan mereka. Contoh jenis tersebut termasuk orkestrasi cloud, orkestrasi aplikasi, orkestrasi alur kerja, orkestrasi layanan, dan orkestrasi data.
Orkestrasi Pipa Data
Mengelola jaringan pipa data yang rumit dapat menjadi tantangan, dengan banyak tugas yang harus ditangani dan potensi kesalahan. Syukurlah orkestrasi pipa data menawarkan solusi dengan mengotomatiskan tugas-tugas ini untuk memastikan keandalan dan efisiensi.
Orkestrasi pipa data melibatkan otomatisasi eksekusi dan pemantauan pipa data. Ini termasuk mengoordinasikan dependensi tugas, mengeksekusi tugas dalam urutan yang diinginkan, mendeteksi dan menyelesaikan kesalahan, atau menghasilkan peringatan dan log. Tanpa sistem orkestrasi, memelihara data menjadi sangat sulit.
Alat yang digunakan untuk orkestrasi pipeline data adalah Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow, Amazon Simple Workflow Service, dll.
Secara keseluruhan, organisasi dapat memanfaatkan orkestrasi pipa data sebagai alat untuk meningkatkan transparansi dan visibilitas dalam proses mereka. Ini memungkinkan tata kelola data dan efektivitas biaya di sepanjang siklus hidup jaringan pipa mereka.
Otomatisasi layanan mandiri (SSA) melibatkan penggunaan teknologi dan solusi perangkat lunak untuk memungkinkan pengguna melakukan tugas dan mengakses sumber daya secara mandiri. Ini menghilangkan kebutuhan operator manusia atau staf pendukung TI, yang memungkinkan pengguna merampingkan operasi dengan menangani tugas rutin mereka sendiri. Pemberdayaan ini mengurangi kebutuhan akan intervensi manual dan meningkatkan efisiensi.
Otomasi Layanan Mandiri dalam Tim Operasi TI
Otomatisasi layanan mandiri (SSA) melibatkan penggunaan teknologi dan solusi perangkat lunak untuk memungkinkan pengguna melakukan tugas dan mengakses sumber daya secara mandiri. Ini menghilangkan kebutuhan operator manusia atau staf pendukung TI, yang memungkinkan pengguna merampingkan operasi dengan menangani tugas rutin mereka sendiri.
Pemberdayaan ini mengurangi kebutuhan akan intervensi manual dan meningkatkan efisiensi.
Di berbagai bidang seperti TI, layanan pelanggan, sumber daya manusia, dan keuangan, otomatisasi layanan mandiri diterapkan. Sektor ITSM, Dukungan Pelanggan, SDM, dan Keuangan memanfaatkannya untuk meningkatkan interaksi pengguna.
Dengan mengurangi keterlibatan langsung dan intervensi manual, ini memangkas biaya, meminimalkan kesalahan manusia, dan meningkatkan produktivitas.
Organisasi terkemuka yang menyediakan otomatisasi layanan mandiri termasuk Freshworks, Aisera, ServiceNow, dan HelpScout.
Chatbot yang inovatif
Chatbot inovatif selangkah lebih maju dari yang tradisional karena lebih canggih dan interaktif. Chatbot mutakhir ini memanfaatkan teknologi AI untuk meningkatkan respons mereka dengan belajar dari input pengguna. Mereka memiliki kemampuan untuk memahami bahasa dan memberikan jawaban atas pertanyaan.
Chatbots memiliki potensi untuk sepenuhnya mengubah interaksi pelanggan dengan menawarkan layanan sepanjang waktu, menjawab pertanyaan, dan memfasilitasi penjualan. Seiring kemajuan AI, kita dapat mengharapkan peningkatan jumlah chatbot di masa mendatang.
Laporan dari penelitian prioritas menyatakan bahwa ukuran pasar chatbot global diperkirakan akan mencapai sekitar USD 4,9 miliar pada tahun 2032 dari USD 0,84 miliar pada tahun 2022.
Beberapa contoh chatbot yang digunakan secara komersial termasuk Amazon Alexa, Facebook Messenger Bots, Slack Bots, Google Dialogflow (platform untuk pengembangan chatbot), dan Amazon Lex (chatbot yang dikembangkan oleh Amazon Web Services).
Dengan menggabungkan kemampuan AI, chatbot ini meningkatkan fungsinya. Tawarkan pengalaman cerdas sambil memahami bahasa secara efektif dan memberikan respons terhadap pertanyaan kompleks. Selain itu, mereka dapat dipersonalisasi sesuai dengan preferensi.
Beberapa contoh terbaru dari chatbot bertenaga AI termasuk LaMDA, yang dikembangkan oleh Google AI, ChatGPT, oleh OpenAI, dan model AI baru Meta yang disebut Llama 2.
Keamanan data
Kami telah melihat dan membaca otomatisasi di berbagai bidang, tetapi keamanan data tidak ketinggalan. Otomasi dalam keamanan data melibatkan penggunaan teknologi untuk mengotomatiskan tugas-tugas keamanan, seperti memindai kerentanan, merespons insiden, mengelola tambalan, menjadwalkan pembaruan, menyediakan pengguna, mengelola konfigurasi, dan banyak lagi.
Jenis otomatisasi ini diimplementasikan di perusahaan besar untuk mendukung sejumlah besar kejadian atau aktivitas terkait keamanan yang terjadi setiap hari.
Di bawah ini adalah beberapa keuntungan dari otomatisasi keamanan data
- Mengurangi volume tiket dukungan
- Meningkatkan kecepatan dan efektivitas operasi keamanan
- Memungkinkan tim pendukung untuk fokus pada tanggung jawab strategis.
- Mengurangi kesalahan manual
- Menyederhanakan kepatuhan terhadap peraturan keamanan
Alat teratas yang digunakan untuk mengotomatisasi keamanan data terdiri dari SIEM (Informasi Keamanan dan Manajemen Peristiwa), SOAR (Orkestrasi Keamanan, Otomasi, dan Respons), dan CMDB (Database Manajemen Konfigurasi).
Perusahaan yang memimpin di sektor ini termasuk Cisco, Palo Alto Networks, Symantec, IBM, dll.
Kembar Digital
Kembar digital adalah model objek atau sistem yang mencerminkan fungsinya melalui data aktual. Ini memungkinkan eksplorasi perbaikan dan solusi produk tanpa pengujian. Data dari sensor, perangkat, dan interkoneksi terintegrasi untuk menciptakan kembaran digital, memperbarui secara real-time agar sesuai dengan kondisi dan kinerja saat ini.
Kembar digital memiliki kegunaan yang beragam di sektor-sektor seperti manufaktur, perawatan kesehatan, transportasi, dan energi. Mereka memberikan keuntungan seperti peningkatan produktivitas, perawatan kesehatan yang disesuaikan, operasi transportasi yang efisien, dan pemeliharaan energi proaktif.
Global kembar digital ukuran pasar diperkirakan akan tumbuh CAGR yang mengejutkan sebesar 42,6% dari tahun 2023 hingga 2030, meningkatkan ukuran pasarnya menjadi USD 137,67 miliar dari USD 11,51 miliar.
Integrasi IoT, AI, dan analitik perangkat lunak meningkatkan pengalaman pengguna untuk kembar ini.
Beberapa manfaat utama kembar terdiri dari pemantauan sistem atau proses secara real-time, menganalisis untuk memprediksi tren atau masalah di masa depan, dan memahami sistem atau proses yang kompleks melalui representasi berbasis simulasi dengan kemampuan kendali jarak jauh.
Beberapa kasus penggunaan: Kembar digital dipekerjakan dalam perawatan kesehatan untuk mensimulasikan pasien dan merencanakan operasi. Kembar digital energi meningkatkan sistem energi, dan kembaran digital produk menilai kinerja produk. Kembar digital pabrik mengoptimalkan jadwal produksi dengan mengidentifikasi kemacetan dan meningkatkan pemanfaatan energi.
Untuk informasi lebih lanjut, Anda dapat mengunjungi bagian teknologi Digital twin.
Platform Orkestrasi Layanan dan Otomasi (SOAP)
Platform orkestrasi dan otomasi layanan (SOAP) mengotomatiskan proses TI di lingkungan hibrid. Platform ini memungkinkan para pemimpin Infrastruktur dan Operasi (I&O) untuk mengimplementasikan layanan bisnis dengan mudah dengan mengintegrasikan orkestrasi alur kerja, otomatisasi beban kerja, dan penyediaan sumber daya.
Sumber: bmc.com
Itu Gartner laporan memperkirakan sekitar 80% organisasi yang saat ini menggunakan otomatisasi beban kerja kemungkinan akan menggunakan SOAP pada penutupan tahun 2025. SOAP ini akan mengaktifkan orkestrasi beban kerja di seluruh TI dan domain bisnis.
SOAP menawarkan konsol administrasi terpusat dan mesin orkestrasi yang secara efisien menangani beban kerja, pipa data, dan alur kerja aplikasi. Mereka melampaui otomatisasi beban kerja konvensional karena mencakup jalur pipa data, infrastruktur cloud-native, dan arsitektur aplikasi.
Beberapa contoh penggunaan SOAP adalah: memungkinkan perusahaan perangkat lunak untuk mengotomatiskan distribusi rilis perangkat lunak kepada klien, mengotomatiskan pemrosesan aplikasi pinjaman untuk perusahaan jasa keuangan, dan mengotomatiskan penjadwalan janji temu pasien untuk institusi layanan kesehatan.
Berikut ini adalah beberapa perusahaan teratas yang menawarkan solusi SOAP:
- Fungsi Langkah Amazon Web Services (AWS).
- Orkestrasi BMC TrueSight
- Orkestrasi Operasi OpenText
- Platform LayananSekarang Sekarang
- Otomatisasi VMware Aria
SOAP menyeimbangkan rantai alat DevOps, meningkatkan ketangkasan yang berfokus pada pelanggan, pengurangan biaya, efisiensi operasional, dan standarisasi proses.
Kolaborasi Robot (Cobot)
Robot kolaboratif, disebut sebagai Cobot, sengaja dirancang untuk bekerja bersama manusia dengan tetap mengutamakan keselamatan. Tidak seperti robot biasa, Cobot lebih kecil, lebih ringan, dan dilengkapi dengan fitur yang ditujukan untuk meminimalkan risiko yang membahayakan manusia. Fitur-fitur ini termasuk mekanisme pembatasan gaya, material lunak, dan sensor.
Sumber: abb.com
Cobot memiliki berbagai aplikasi di berbagai industri seperti manufaktur, perawatan kesehatan, dan logistik. Mereka dapat melakukan tugas termasuk perakitan, pengelasan, pengecatan, dan pengemasan. Dengan mengotomatiskan tugas-tugas ini, yang sebelumnya dilakukan oleh manusia, Cobot berkontribusi pada peningkatan tingkat produktivitas, peningkatan tindakan keselamatan, peningkatan proses kontrol kualitas, dan pengurangan biaya.
Situs penelitian dunia pasar dan pasar memprediksi ukuran pasar Cobots akan melonjak dari USD 1,2 miliar pada 2023 menjadi USD 6,8 miliar pada 2029, dengan CAGR 34,3% yang mengesankan.
Seiring dengan kemajuan Kecerdasan Buatan (AI) di masa depan, kita dapat mengantisipasi munculnya Cobot canggih. Cobot generasi berikutnya ini mungkin memiliki kemampuan visi komputer. Menggabungkan algoritme pembelajaran mesin bersama dengan middleware robotika. Integrasi ini akan memungkinkan mereka untuk melakukan berbagai tugas dengan langkah-langkah keamanan dan presisi yang lebih tinggi.
Akibatnya, transformasi ini akan membentuk kembali lanskap bisnis. Penggabungan Kecerdasan Buatan (AI) dengan teknologi meningkatkan kemampuan Cobot dengan mengintegrasikan teknik visi komputer, algoritme pembelajaran mesin, dan middleware robotika.
Integrasi ini memberdayakan Cobot untuk menerapkan strategi menghindari tabrakan sambil memperoleh keterampilan melalui peluang konektivitas yang ditingkatkan. Akibatnya, ini secara signifikan meningkatkan tingkat kinerja sistem ini.
Perusahaan terkemuka di bidang pengembangan, konstruksi, dan penyediaan solusi robot kolaboratif termasuk Universal Robots, ABB, Fanuc, dan lainnya.
Otomatisasi Proses Robot (RPA)
Robotic Process Automation (RPA) dengan cepat mendapatkan daya tarik di bidang otomasi. Ini adalah pengubah permainan nyata untuk bisnis, terlepas dari ukurannya, karena menyederhanakan manajemen tugas dan otomatisasi. RPA beroperasi berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya, menghasilkan peningkatan efisiensi, peningkatan produktivitas, dan pengurangan biaya sama sekali.
RPA menggunakan bot yang meniru tindakan manusia untuk mengotomatiskan tugas seperti proses, alur kerja, ekstraksi data, pembuatan konten, mengelola komunikasi, mendukung pelanggan, dan menyediakan data.
Sesuai dengan riset, pasar RPA diperkirakan akan tumbuh secara signifikan dalam dekade berikutnya. Ukuran pasarnya adalah $2.659 juta pada tahun 2022 dan diperkirakan akan mencapai sekitar $66.079 juta pada tahun 2032, yaitu sekitar 37,9% CAGR.
Karena fleksibilitasnya yang luar biasa, ini digunakan secara luas di berbagai sektor seperti TI, keuangan, perawatan kesehatan, ritel, dan manufaktur. Ini digunakan untuk mengotomatiskan alur kerja dan proses, merampingkan persetujuan pinjaman, mengatur penjadwalan janji temu, memenuhi pesanan, dan melacak produksi, antara lain. Selain itu, RPA meningkatkan presisi dan memastikan kepatuhan dengan mengurangi kemungkinan kesalahan manusia.
Pemimpin industri terkenal di RPA termasuk Microsoft Power Automate, platform RPA berbasis cloud yang fantastis; Otomatisasi Proses Robot IBM; SAP Build Process Automation; Platform Otomasi Bisnis Uipath, dll.
Kata Akhir
Contoh Otomasi yang disebutkan di atas hanya menunjukkan tren yang berkembang dalam otomatisasi TI. Bidang TI terus berkembang dengan teknologi baru yang muncul, dan pendekatan terhadap otomasi membentuk lanskap berbagai industri.
Bisnis dengan penuh semangat mengadopsi tren ini untuk mengoptimalkan operasi mereka, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Selanjutnya, lihat alat Robotic Process Automation (RPA) yang populer.
