Manfaat dan tipe – tipe Business Intelligence
Business Intelligence adalah sebuah proses bisnis berbasis teknologi yang dibuat secara khusus agar dapat menganalisa data bisnis serta menyajikan data tersebut sebagai bentuk informasi yang mudah dipahami dan memiliki data yang akurat sehingga kita bisa ngebuat keputusan bisnis yang lebih baik.
Business intelligence ini biasanya mencakup berbagai fitur, aplikasi dan juga metodologi yang memungkinkan kita dapat mengumpulkan data secara internal ataupun eksternal yang kemudian data tersebut di analisa dan divisualisasikan menjadi sebuah laporan bisnis yang mudah untuk dimengerti.
Business Analytics
Apa Manfaat Business Intelligence Bagi Bisnis?
Dengan fitur yang dimiliki oleh business intelligence, mereka dapat memberikan kekuatan baru pada bisnis kita yang dapat mengubah cara kita dalam menjalankan bisnis selama ini. Selain itu business intelligence juga memiliki berbagai manfaat yang diantaranya adalah :
- Membantu kita mendapatkan informasi yang akurat sehingga dapat membuat keputusan bisnis yang berdasarkan data, bukan berdasarkan insting.
- Mampu mengidentifikasi peluang baru dengan data informasi yang dihasilkan. Anda akan memperoleh informasi baru tentang peluang serta potensial yang selama ini dimiliki oleh bisnis Anda.
- Business intelligence juga dapat membantu kita dalam mengelola manajemen persediaan bisnis dengan sangat baik.
- Solusi yang ditawarkan dan diberikan oleh business intelligence dapat menghemat banyak waktu Anda karena dapat memberikan laporan bisnis yang Anda butuhkan hanya dalam hitungan detik.
- Mengalokasikan sumber daya yang kita miiki dengan lebih akurat.
Business analytics adalah proses dalam menyusun, menyortir, memproses, dan mempelajari data bisnis, serta menggunakan model statistik dan metodologi berulang untuk mengubah data menjadi business insight. Business analytics lebih bersifat preskriptif yang ditujukan ke metodologi dengan datanya dapat dianlisa, pola yang digunakan dikenali, dan model yang dikembangkan untuk memperjelas kejadian masa lalu, dengan membuat prediksi untuk masa depan serta merekomendasikan langkah – langkah yang dapat dilakukan untuk memaksimalkan hasil yang ideal.
Untuk dapat memprediksikan masa depan secara akurat dan mengetahui langkah – langkah yang dapat dilakukan dimasa depan serta dapat mendorong konsumen menuju tujuan yang diinginkan, dibutuhkan business analytics untuk merancang solusi berbasis data. Business analytics menggunakan analisis kuantitif, model matematika, kemudian memanfaatkan statistik, computer science, dan operational research untuk memperluas pemahaman data yang kompleks, artificial intelligence, deep learning, dan neural network ke data yang tersedia segmen mikro dan mengidentifikasi pola.
Berikut adalah tipe business analytics:
- Descriptive analytics:
Analisis deskriptif merupakan bentuk analitik yang paling sederhana yang menggunakan data aggregation data mining technique dimana mendesripsikan atau meringkas data bisnis yang ada untuk mendapatkan gambaran mengenai apa yang telah terjadi dimasa lalu atau yang sedang terjadi saat ini. Kemudian analisis deskriptif juga menerapkan statistik deskripsi ke data yang ada, hal ini dapat memberikan kemudahan untuk anggota organisasi, investor, shareholders hingga marketing executives dan sales manager. Selain itu, deskriptif analysis dapat membantu untuk mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan dan memberikan insight mengenai customer behavior. Contoh informasi yang disajikan dari analisis deskriptif yaitu stok barang, jumlah penjualan, biaya operasional, rata – rata produksi.
- Diagnostic analytics:
Analisis diagnostik menggunakan teknik drill-down, data discovery, data mining, dan korelasi untuk mengetahui akar penyebab dari kejadian. Analisi diagnostik bergerak dari “apa” dari kejadian masa lalu dan “bagaimana” dan “mengapa” dari kejadian saat ini, serta berfokus pada performance masa lalu untuk mmenentukan faktor yang mempengaruhi trend. Untuk memaksimalkan analisis diagnotik dapat menggunakan operasi OLAP (Online Analytical Processing) yang merupakan teknik pendekatan untuk menampilkan hasil dari data yang dianalisis.
- Predictive analytics:
Analisis prediktif memperkirakan kemungkinan kejadian masa depan dengan menggunakan model statistik dan machine learning technique sehingga dapat mengantisipasi berbagai risiko dalam bisnis. Analisis ini menggunakan algoritma dan model statikstik yang memungkinkan tingkat akurasi prediksi lebih tinggi dibandingkan dengan business intelligence yang lain. Analisis ini juga berdasarkan analisis deskriptif untuk merancang model yang dapat memperkirakan kemungkinan hasil tertentu. Hasil dari analisis prediktif adalah laporan terinci yang dapat mendukung perkiraan yang kompleks untuk sales dan marketing.
- Prescriptive analytics:
Analisis presriptif 1 langkah lebih maju dari analisis prediktif, analisi presriptif memberikan rekomendasi aksi yang terbaik untuk selanjutnya dan memungkinkan potensi memanipulasi peristiwa untuk mendorong hasil yang lebih baik. Analisis preskriptif tidak hanya merekomendasikan semua hasil yang menguntungkan dari tindakan tertentu, namun merekomendasikan tindakan tertentu yang dapat memberikan hasil yang paling diinginkan. Analisis presriptif menggandalkan sistem yang feedback yang kuat dan analisis dan pengujian berulang untuk mempelajari relasi antara berbagai tindakan dan hasilnya. Analisis preskriptif memaparkan tentang tindakan yang harus dilakukan setelah mengetahui risiko bisnis dan diterapkan untuk mencapai tujuan perusahaan, menjawab tantang di masa yang akan datang, dan meraih kesuksesan.
Reference :
https://www.solusi.com/4-model-analisis-power-bi/