Apa Itu Data as a Service? Ini Manfaat dan Cara Kerjanya

Dalam era digital, data telah menjadi aset strategis. Model bisnis berbasis data seperti Data as a Service (DaaS) dan platform analytics memungkinkan perusahaan menyajikan data sebagai layanan atau menyediakan kapabilitas analisis sebagai produk. Dengan demikian, klien tidak perlu membangun infrastruktur data sendiri, melainkan berlangganan untuk mengakses data atau insight yang disediakan oleh penyedia layanan.

DaaS mencakup layanan pengumpulan, integrasi, pembersihan (cleansing), penyimpanan, dan penyediaan data via cloud. Sedangkan platform analytics melengkapi layanan ini dengan kemampuan visualisasi, analisis prediktif, dan dashboard untuk pengambilan keputusan berbasis data.

Mengapa Bisnis Berbagi DaaS Semakin Relevan?

1. Lonjakan Volume Data & Digitalisasi Bisnis

Semakin banyak aktivitas digital — e‑commerce, IoT, aplikasi mobile menghasilkan data dalam volume besar. Bisnis membutuhkan cara efisien untuk mengelola dan memanfaatkan data tersebut menjadi insight.

2. Kebutuhan Keputusan Cepat & Insight Real-time

Dengan kompetisi yang kian ketat, perusahaan membutuhkan sistem analytics real-time untuk merespon perubahan pasar — misalnya tren konsumen atau anomali operasional.

3. Hemat Biaya Investasi Infrastruktur

Alih-alih membangun pusat data dan tim big data sendiri, lebih praktis berlangganan DaaS atau menggunakan platform analytics dari penyedia yang sudah memiliki infrastruktur. Model “pay-as-you-go” sering diterapkan agar biaya sesuai kebutuhan.

4. Ekosistem Data & Monetisasi Data

Platform bisa membuka marketplace data internal, menjual akses dataset tertentu atau model analitik ke pelanggan. Ini menambah jalur pendapatan baru. Contoh: cloud sebagai platform monetisasi data lewat model ekonomi dua sisi.

Baca Juga: Digitalisasi Rantai Pasok: Data-Driven Strategy untuk Toko Online dan Distributor

Situasi & Potensi di Indonesia

Menurut riset, pasar software big data analytics di Indonesia diproyeksikan tumbuh pesat, dengan estimasi nilai US$ 43,15 juta pada 2025 dan CAGR 9,35% hingga 2033. Sementara itu, pasar cloud analytics nasional diprediksi mencapai US$ 15,6 miliar pada 2025.

Penelitian lokal juga menggarisbawahi bahwa UMKM menghadapi kesulitan dalam mengakses dan memanfaatkan alat analitik karena biaya tinggi dan keterbatasan kapabilitas. Namun, dengan layanan DaaS atau platform analytics yang terjangkau, adopsi dapat lebih inklusif.

Dalam studi “Big Data and Predictive Analytics for Indonesia’s Economic Transformation”, disebutkan bahwa Indonesia harus mengintegrasikan big data dan analytic secara strategis untuk memperkuat daya saing, inklusi ekonomi, dan ketahanan digital.

Salah satu contoh startup lokal adalah Nodeflux, platform video analytics berbasis visi komputer yang mengolah data CCTV atau video dan menyediakan insight seperti jumlah kendaraan, kepadatan orang, hingga pengenalan pelat nomor. Ini menunjukkan bagaimana data visual dapat dijadikan layanan analytics.

Juga, inisiatif pembangunan infrastruktur data center oleh pihak swasta dan pemerintah seperti pembiayaan proyek data centre di Batam senilai Rp6,7 triliun menunjukkan kesiapan Indonesia meningkatkan kapasitas penyimpanan dan analitik data nasional.

Tantangan & Risiko

1. Privasi & Regulasi Data
   Penyedia DaaS harus mematuhi regulasi perlindungan data pribadi (misalnya UU PDP) dan memastikan keamanan serta kepatuhan. Pelanggaran bisa menimbulkan kerugian reputasi dan hukum.

2. Kualitas & Integrasi Data
   Data mentah sering tidak lengkap, terfragmentasi, atau inconsistensi antar sumber. Tantangan besar adalah integrasi dan standarisasi data.

3. Kekurangan SDM Kompeten
   Perlu data engineer, data scientist, dan analis yang terampil. Keterbatasan sumber daya manusia bisa menghambat adopsi nyata.

4. Model Bisnis & Monetisasi yang Tepat
   Menentukan skema harga (subscription, usage-based, lisensi), batasan akses, dan monetisasi marketplace data memerlukan strategi matang. Pilihan salah bisa menyebabkan kegagalan.

Strategi Sukses & Rekomendasi

• Segmentasi Pasar & Use Case Spesifik
  Targetkan industri tertentu yang membutuhkan insight khusus—misalnya ritel, logistik, fintech, kesehatan—daripada menjadi platform generik.

• Model Layanan Layered
  Tawarkan level layanan: akses dataset dasar, API analytics, dan dashboard khusus. Dengan demikian pelanggan dapat naik level sesuai kebutuhan.

• Platform Data Marketplace & Ekosistem
  Bangun ekosistem di mana pengguna bisa membeli dataset, plugin, atau modul analytics dari pihak ketiga.

• Kolaborasi Pemerintah & Institusi
  Dukung kebijakan open data pemerintah, dan bekerjasama dengan lembaga publik agar data non-sensitif dapat dimanfaatkan bersama.

• Prioritaskan Keamanan & Kepatuhan (Compliance by Design)
  Terapkan enkripsi, audit trail, anonymisasi data, dan standar privacy sejak desain produk agar pengguna percaya.

• Pendidikan & Pelatihan Data Literacy
  Fasilitasi workshop atau modul edukasi untuk klien agar mereka tahu cara membaca dan menggunakan insight dari data.

Baca Juga: Penggunaan API & Dashboard Analitik di E-Commerce Naik 40% di 2025

Kesimpulan

Bisnis berbagi data melalui model DaaS dan platform analytics adalah masa depan ekonomi data. Dengan membebaskan perusahaan dari beban infrastruktur dan menghadirkan insight real-time, model ini punya potensi besar untuk mendorong transformasi digital di Indonesia. Namun keberhasilan sejati bergantung pada kualitas data, privasi, regulasi, dan kapabilitas sumber daya manusia. Bagi pemain baru maupun platform incumbents, inovasi, kerjasama, dan tata kelola data yang baik menjadi kunci untuk memenangkan ekosistem data masa depan.