Studi Kasus
Dengan menggunakan Google Cloud Platform dan Google Maps Platform, GO-JEK telah memantapkan dirinya sebagai platform multiservice on-demand terkemuka dan salah satu dari sedikit bisnis unicorn di Asia Tenggara.
Kemacetan lalu lintas adalah fakta kehidupan bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Jalan-jalan di Indonesia dan infrastruktur yang ada di dalamnya harus bekerja keras untuk mendukung 260 juta penduduk Indonesia, sekitar 10 juta di antaranya tinggal di ibukota Jakarta. Untuk meminimalisir kemacetan, masyarakat Indonesia sangat bergantung pada sepeda motor, termasuk ojek, yang dikenal dengan sebutan ojek, untuk pergi dan pulang kerja atau urusan pribadi.
Didirikan pada tahun 2010 dan berkantor pusat di Jakarta, GO-JEK dimulai sebagai pusat pemesanan ojek. Perusahaan ini telah meningkatkan permintaan akan layanannya hingga menjadi salah satu dari sedikit "unicorn" - bisnis startup swasta yang bernilai lebih dari US$1 miliar di Asia Tenggara.
Sejak tahun 2010, GO-JEK mengumpulkan data untuk memahami perilaku pelanggan dan pada tahun 2015 meluncurkan aplikasi mobile yang menggabungkan layanan pemesanan kendaraan, pengantaran makanan, dan belanja bahan makanan. "Permintaan untuk aplikasi ini tidak pernah terpuaskan dan kami mencapai pertumbuhan yang sangat cepat," ujar Willem Pienaar, Data Science Platform Lead di GO-JEK.
“Platform Google Maps kini berada di inti mesin kami untuk membantu kami mengetahui rute yang dioptimalkan dan estimasi waktu tiba bagi para mitra pengemudi.”
Ajey Gore, Group Chief Technology Officer, GO-JEK
GO-JEK terus mendengarkan para pelanggannya dan mendapatkan umpan balik dari para pengguna untuk menginformasikan pengembangan produk baru. Saat ini GO-JEK telah memiliki lebih dari 18 produk, satu program loyalitas, dan satu layanan uang elektronik di dalam aplikasinya, serta produk lain di luar aplikasi. Pelanggan telah mengunduh aplikasi GO-JEK sebanyak hampir 108 juta kali.
GO-JEK saat ini beroperasi di 167 kota dan kabupaten di seluruh Indonesia dan menjadi pemain terbesar di berbagai vertikal industri. "Untuk layanan ride-hailing saja, kami memiliki lebih dari 1 juta mitra pengemudi di platform kami dan pada hari biasa kami memiliki ratusan ribu mitra pengemudi yang online di waktu yang sama, melayani pelanggan kami," kata Pienaar. "Kami juga memiliki lebih dari 300.000 merchant di platform pengantaran makanan kami," tambahnya. "Kami menyebut mereka merchant karena mereka bukan hanya restoran, mereka adalah para ibu dan ayah yang menjual makanan dari garasi mereka. Platform kami mendukung mobilitas sosial ekonomi di Indonesia dengan memungkinkan masyarakat untuk bangkit dari kemiskinan. Selain itu, layanan pembayaran kami telah menjadi salah satu platform uang elektronik terkemuka di Asia Tenggara."
Kunci ekosistem Google
Bisnis ini sangat bergantung pada keterampilan dan keahlian tim teknologinya, dan dalam memilih teknologi yang tepat, untuk berkembang dan berekspansi ke pasar-pasar baru. GO-JEK memilih untuk menjalankan aplikasi dan datanya di Google Cloud karena ekosistem yang terdiri dari Google Cloud Platform dan teknologi lainnya.
"Kami harus mencocokkan pengemudi yang tepat dengan permintaan yang tepat - apakah itu mengantar orang atau makanan atau barang lainnya dari lokasi A ke lokasi B - secepat mungkin," jelas Ajey Gore, Group Chief Technology Officer GO-JEK. Google Maps Platform kini menjadi inti dari mesin kami untuk membantu kami menentukan rute yang dioptimalkan dan estimasi waktu kedatangan para mitra pengemudi."
Solusi Google Cloud Platform berperan penting dalam memungkinkan GO-JEK untuk mengumpulkan dan menganalisa data yang terkait dengan 1 juta pengemudi di 167 kabupaten dan kota, serta 2,5 juta pelanggan. "Sebagai contoh, kami melakukan ping ke setiap pengemudi kami setiap 10 detik, yang berarti 6 juta ping per menit dan 8 miliar ping per hari," kata Gore. "Jika Anda melihat skala dan jumlah interaksi pelanggan kami juga, kami menghasilkan sekitar 4TB hingga 5TB data setiap harinya. Kami perlu memanfaatkan data ini untuk memberitahu driver kami di mana permintaan terkuat dari pelanggan dan bagaimana cara mencapainya."
“Tim Google Cloud Professional Services berperan penting dalam mendorong kesuksesan beberapa proyek penting bagi tim data science GO-JEK. Pada akhirnya, berkat Google Cloud Professional Services, kami memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang teknologi Google, kolaborasi yang lebih baik, desain yang lebih cerdas, dan waktu yang lebih cepat untuk memasarkan produk.”
Willem Pienaar, Data Science Platform Lead, GO-JEK
Ekspansi internasional yang semakin dekat
Seiring dengan rencana ekspansi GO-JEK ke pasar internasional, data science dan machine learning menjadi semakin penting bagi bisnis ini. "Data science memainkan peran penting dalam memahami pelanggan kami," jelas Pienaar. "Dengan ekspansi internasional yang akan dilakukan di tahun 2018, kami ingin memahami kebutuhan unik dari para pelanggan di berbagai pasar. Selain itu, ketika begitu banyak keputusan yang dibuat secara real time, pembelajaran mesin menjadi sangat penting."
Pienaar menyelidiki bagaimana para ilmuwan data GO-JEK menggunakan waktu mereka dan apakah mereka memiliki akses ke alat yang mereka butuhkan. "Salah satu data scientist kami bertanya apakah kami bisa membantunya mengoptimalkan waktu," jelasnya. "Insinyur ini mewakili banyak insinyur di dalam organisasi kami dan sedang mengerjakan proyek-proyek menarik di berbagai bidang seperti deteksi penipuan, personalisasi, alokasi pengemudi, dan peramalan. Namun, dia menghabiskan banyak waktu untuk melakukan rekayasa daripada mengeksplorasi data dan membuat fitur dan model."
Dengan meninjau proyek-proyek ilmuwan data melalui tiga sudut pandang: sumber data, rekayasa fitur, dan pembelajaran mesin, tim Pienaar mengidentifikasi kebutuhan untuk membuat pondasi data yang terpusat.
GO-JEK kemudian bekerja sama dengan Google Cloud Professional Services untuk mengeksplorasi dan menyempurnakan ide-idenya. "Tim Google Cloud Professional Services berperan penting dalam mendorong keberhasilan beberapa proyek utama untuk tim data science GO-JEK," ujar Pienaar. "Tim ini membawa banyak pengalaman dalam mengelola proyek-proyek berdampak besar dari awal hingga produksi. Pada akhirnya, berkat Google Cloud Professional Services, kami memiliki pemahaman yang lebih mendalam tentang teknologi Google, kolaborasi yang lebih baik, desain yang lebih cerdas, dan waktu yang lebih cepat untuk dipasarkan."
Tim Professional Services mengadakan lokakarya, sesi arsitektur dan desain, serta pendalaman teknologi secara langsung. Anggota tim kemudian bekerja sama dengan GO-JEK untuk mengembangkan bukti konsep menggunakan teknologi seperti Apache Beam yang berjalan di Cloud Dataflow, Cloud Bigtable, dan BigQuery, yang menjadi dasar dari platform rekayasa fitur dan penyimpanan GO-JEK.
Teknologi lain yang digunakan dalam platform ini - yang akan mengambil dan menyimpan data dari produk GO-JEK dan tim lainnya - termasuk Apache Kafka, Cloud Pub/Sub, dan Cloud Storage. Tim-tim tersebut akan mendapatkan manfaat dari pelaporan otomatis, pengarsipan, pemantauan, peringatan kejadian, dan keamanan melalui yayasan, sementara tim data science dan machine learning dapat mengakses data yang mereka butuhkan untuk menghasilkan wawasan.
Dengan pembuatan fitur, standarisasi, dan konsistensi yang diselesaikan melalui kombinasi Cloud Dataflow dan Apache Beam, bisnis ini harus memilih lingkungan penyimpanan fitur. "Kami memilih BigQuery untuk menyimpan data pelatihan kami, karena skalabilitasnya yang tinggi dan fakta bahwa BigQuery adalah layanan berbasis cloud sepenuhnya berarti Anda tidak perlu mengelola infrastruktur apa pun," kata Pienaar. "Selain itu, layanan ini terintegrasi erat dengan layanan Google Cloud lainnya."
“Kami percaya pada kekuatan kebersamaan dan dalam dua tahun terakhir ini kami telah bekerja sama dengan Google untuk membuka berbagai peluang dan kemungkinan baru. Siapa sangka kami sekarang menjadi aplikasi terkemuka untuk transportasi, makanan, dan layanan lainnya di Indonesia?”
Ajey Gore, Group Chief Technology Officer, GO-JEK
Untuk melayani pelanggan, GO-JEK memperkenalkan dua penyimpanan data: Cloud Bigtable dan Cloud Memorystore untuk Redis. "Cloud Bigtable benar-benar menjadi pengubah permainan bagi kami," kata Pienaar. "Cloud Bigtable memungkinkan kami untuk secara konsisten mengakses data fitur dengan latensi kurang dari 10 milidetik dan menangani beban yang sangat tinggi, sehingga Anda dapat menulis dan membaca hingga 10.000 kali per detik digabungkan per node, dan jika Anda ingin meningkatkannya, Anda tinggal menambahkan lebih banyak node.
"Sementara itu, Cloud Memory Store untuk Redis memungkinkan kami mengakomodasi keadaan seperti memperbarui fitur sebanyak 200.000 dan 300.000 kali per detik," tambahnya.
API yang melayani fitur memungkinkan pencarian fitur secara cepat baik dari Cloud Bigtable atau Cloud Memorystore dan menyediakan caching.
Dengan semua data yang tercatat dan sangat berguna bagi para ilmuwan data, GO-JEK memasukkan metadata tersebut ke dalam basis data PostgreSQL. Dari sana, bisnis ini menggunakan Google Data Studio untuk memvisualisasikan efektivitas fitur-fitur tertentu dalam memprediksi hasil atau mengoptimalkan tujuan. GO-JEK juga telah membuat penjelajah fitur yang dapat digunakan oleh para ilmuwan datanya untuk menemukan fitur, memilihnya di BigQuery, dan melatih model mereka.
Cloud Machine Learning mendukung penetapan harga dinamis
Dengan sumber data dan blok bangunan rekayasa fitur yang telah terbentuk, GO-JEK telah memberdayakan para ilmuwan datanya untuk menerapkan model machine learning yang dapat diskalakan untuk memberikan penetapan harga yang dinamis dan inisiatif lainnya. "Kami memperkenalkan Cloud Machine Learning Engine, yang terintegrasi erat dengan BigQuery sebagai fitur dan gudang data mentah kami," jelas Pienaar. Cloud Machine Learning Engine adalah layanan terkelola yang dapat diskalakan dan memungkinkan para ilmuwan data GO-JEK untuk melatih dan melayani model TensorFlow.
Arsitektur GO-JEK juga menggabungkan Cloud Dataflow untuk inferensi aliran dan permintaan masa depan berbasis Apache Kafka. Bisnis ini sekarang dapat secara efektif memprediksi perubahan permintaan karena berbagai peristiwa seperti perubahan cuaca, atau mengubah harga untuk menyesuaikan reaksi pengemudi. GO-JEK juga dapat mempersonalisasi tampilan beranda aplikasinya sekaligus memenuhi persyaratan tingkat layanan latensi 30 milidetik dan throughput lebih dari 10.000 permintaan per detik.
Teknisi GO-JEK sekarang hanya perlu memperhatikan diri mereka sendiri dengan menggunakan Cloud Data Lab untuk membangun model pembelajaran mesin; menemukan fitur di penjelajah fitur; menggunakan BigQuery untuk membuat kumpulan pelatihan; dan menggunakan Cloud Machine Learning Engine untuk melatih model mereka.
"Dampaknya bagi GO-JEK adalah data scientist kami dapat menyelesaikan proyek dengan lebih cepat, pengalaman pelanggan kami meningkat pesat, jumlah data scientist kami lebih sedikit per pelanggan saat kami berekspansi ke pasar baru, dan kami menghabiskan lebih sedikit waktu dan biaya untuk infrastruktur," ujar Pienaar.
"Kami percaya pada kekuatan kebersamaan dan dalam dua tahun terakhir ini kami telah bekerja sama dengan Google untuk membuka berbagai peluang dan kemungkinan baru," tambah Gore. "Siapa sangka kami sekarang menjadi aplikasi terkemuka untuk transportasi, makanan, dan layanan lainnya di Indonesia?"
*Seperti yang dikutip dari https://cloud.google.com/customers/go-jek (22/09/2021)