Apa itu Business Intelligence (BI)? Definisi & Arti

Oleh: David Carter David Carter
Hours Updated

⚡ Ringkasan Cerdas

Business Intelligence mengubah data operasional mentah menjadi informasi bermakna yang mendukung pengambilan keputusan berbasis fakta. Ini menggabungkan proses, arsitektur, dan teknologi yang memungkinkan organisasi untuk mengukur kinerja, mengidentifikasi tren pasar, dan bertindak dengan percaya diri, bukan berdasarkan asumsi.

  • 🧩 Definisi Inti: BI adalah serangkaian perangkat lunak dan layanan yang mengubah data mentah menjadi informasi dan pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti.
  • 🎯 Why It Matters: BI menetapkan KPI dan tolok ukur, meningkatkan kualitas data, dan membantu perusahaan besar maupun UKM mendeteksi masalah sejak dini.
  • 🔧 Cara Bekerja: Data tersebut adalah extracData diambil dari sistem sumber, dibersihkan ke dalam gudang data, kemudian dieksplorasi melalui laporan, dasbor, dan kueri ad-hoc.
  • 👥 Siapa yang Menggunakannya: Analis data, tim TI, eksekutif, dan pengguna bisnis biasa maupun pengguna tingkat lanjut masing-masing bergantung pada BI dengan cara yang berbeda.
  • 📈 Kunci Keuntungan: BI meningkatkan produktivitas, meningkatkan visibilitas, menegakkan akuntabilitas, dan menyederhanakan proses dengan pelaporan sekali klik.
  • ⚠️ Batasan Utama: Biaya tinggi, kompleksitas implementasi, dan jangka waktu peluncuran yang panjang dapat memperlambat adopsi BI di perusahaan-perusahaan kecil.
  • 🤖 Tren yang Muncul: Kecerdasan buatan, BI kolaboratif, analitik terintegrasi, dan pengiriman berbasis cloud sedang mengalami perubahan besar.ping kecerdasan bisnis modern.
Baca Selengkapnya

Proses Business Intelligence yang mengubah data mentah menjadi dasbor, laporan, dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Apa itu Intelijen Bisnis?

Business Intelligence (BI) adalah serangkaian proses, arsitektur, dan teknologi yang mengubah data mentah menjadi informasi bermakna yang mendorong tindakan bisnis yang menguntungkan. Ini adalah serangkaian perangkat lunak dan layanan yang mengubah data menjadi informasi dan pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti.

BI (Business Intelligence) memiliki dampak langsung pada keputusan strategis, taktis, dan operasional suatu organisasi. BI mendukung pengambilan keputusan berbasis fakta yang mengandalkan data historis, bukan asumsi atau firasat.

Alat BI melakukan analisis data dan menghasilkan laporan, ringkasan, dasbor, peta, grafik, dan bagan, memberikan pengguna informasi terperinci tentang sifat bisnis.

Mengapa Business Intelligence Penting?

Pentingnya Business Intelligence untuk pengukuran, benchmarking, dan pengambilan keputusan

Business Intelligence penting karena mengubah data yang tersebar menjadi dasar yang andal untuk mengambil tindakan. Alasan utama mengapa hal ini penting meliputi hal-hal berikut:

  • Pengukuran: membuat Indikator Kinerja Utama (KPI) berdasarkan data historis.
  • Mengidentifikasi dan menetapkan tolok ukur untuk berbagai proses.
  • Helping Organisasi mengidentifikasi tren pasar dan menemukan masalah bisnis yang perlu ditangani.
  • Meningkatkan visualisasi data, yang meningkatkan kualitas data dan, pada gilirannya, kualitas pengambilan keputusan.
  • Melayani tidak hanya perusahaan besar tetapi juga usaha kecil dan menengah (UKM).

Bagaimana Sistem Business Intelligence Diimplementasikan

Sistem BI memindahkan data dari sumber mentah ke wawasan yang sudah jadi melalui tiga tahapan utama:

Langkah 1) Data mentah adalah extracData ini diambil dari basis data perusahaan. Data ini sering kali tersebar di berbagai sistem sumber yang heterogen.

Langkah 2) Data dibersihkan dan ditransformasikan, kemudian dimuat ke dalam data warehouseTabel-tabel dihubungkan dan kubus data dibentuk sehingga informasi siap untuk dianalisis.

Langkah 3) Dengan menggunakan sistem BI, pengguna dapat menjalankan kueri, meminta laporan ad-hoc, atau melakukan analisis lain yang mereka butuhkan.

Karena tahapan-tahapan ini bergantung pada repositori yang terorganisir dengan baik, banyak tim pertama-tama merancang sebuah sistem yang tangguh. arsitektur gudang data sebelum menerapkan BI di seluruh departemen.

Contoh Sistem Business Intelligence yang Digunakan dalam Praktik

Contoh 1:

Contoh sistem Business Intelligence yang membandingkan entri data OLTP dengan kueri analitik BI.

Dalam Pemrosesan Transaksi Online (OLTPDalam sistem tersebut, informasi yang dimasukkan ke dalam basis data produk dapat mencakup:

  • Menambahkan lini produk.
  • Mengubah harga produk.

Dalam sistem Business Intelligence, kueri pencocokan untuk area subjek produk dapat menanyakan apakah penambahan lini produk baru atau perubahan harga produk meningkatkan pendapatan.

Dalam basis data periklanan sistem OLTP, data yang dimasukkan dapat mencakup:

  • Mengubah opsi iklan.
  • Meningkatkan anggaran radio.

Dalam sistem BI, kueri yang terkait dapat menanyakan berapa banyak klien baru yang ditambahkan karena perubahan anggaran radio.

Dalam sistem OLTP yang menyimpan data demografis pelanggan, entri tersebut dapat mencakup:

  • Meningkatkan batas kredit pelanggan.
  • Mengubah tingkat gaji pelanggan.

Dalam majalah OLAP Dalam sistem tersebut, kueri pencocokan dapat menanyakan apakah perubahan profil pelanggan mendukung harga produk yang lebih tinggi.

Contoh 2:

Seorang pemilik hotel menggunakan aplikasi analitik BI untuk mengumpulkan statistik tentang tingkat hunian rata-rata dan tarif kamar, yang membantu menghitung pendapatan agregat yang dihasilkan per kamar.

Sistem ini juga mengumpulkan data pangsa pasar dan survei pelanggan dari setiap hotel untuk mengukur posisi kompetitifnya di berbagai pasar.

Dengan menganalisis tren ini dari tahun ke tahun, bulan ke bulan, dan hari ke hari, manajemen dapat memutuskan kapan harus menawarkan diskon untuk penyewaan kamar.

Contoh 3:

Bank memberikan akses kepada manajer cabang ke aplikasi BI (Business Intelligence). Hal ini membantu setiap manajer mengidentifikasi pelanggan yang paling menguntungkan dan memutuskan hubungan mana yang harus diprioritaskan.

Menggunakan Alat BI Selain itu, hal ini juga membebaskan staf TI dari tugas membuat laporan analitis untuk setiap departemen, dan memberikan akses langsung kepada personel departemen ke sumber data yang lebih kaya.

ARTIKEL TERKAIT

Empat Tipe Pengguna BI

Business Intelligence melayani empat kelompok pengguna utama, masing-masing dengan kebutuhan yang berbeda:

1. Analis data profesional:

Analis data adalah seorang ahli statistik yang perlu menggali data secara mendalam. BI membantu mereka mengungkap wawasan baru dan mengembangkan strategi bisnis yang unik.

2. Pengguna TI:

Pengguna TI memainkan peran dominan dalam membangun dan memelihara infrastruktur BI yang diandalkan oleh semua orang.

3. Pimpinan perusahaan:

Seorang CEO atau CXO menggunakan BI untuk meningkatkan keuntungan dengan meningkatkan efisiensi operasional di seluruh bisnis.

4. Pengguna bisnis:

Pengguna Business Intelligence tersebar di seluruh organisasi, dan mereka terbagi menjadi dua kelompok:

  1. Pengguna intelijen bisnis biasa.
  2. Pengguna yang kuat.

Perbedaannya adalah pengguna tingkat lanjut dapat bekerja dengan kumpulan data yang kompleks, sedangkan pengguna biasa mengandalkan dasbor untuk mengevaluasi kumpulan data yang telah ditentukan sebelumnya.

Keuntungan Intelijen Bisnis

Berikut adalah keunggulan utama menggunakan sistem Business Intelligence:

1. Meningkatkan produktivitas:

Dengan program BI, bisnis dapat membuat laporan hanya dengan satu klik, menghemat waktu dan sumber daya, serta memungkinkan karyawan untuk tetap produktif pada tugas-tugas inti mereka.

2. Meningkatkan visibilitas:

BI meningkatkan visibilitas proses bisnis dan mempermudah identifikasi area mana pun yang membutuhkan perhatian.

3. Memperbaiki akuntabilitas:

BI menetapkan akuntabilitas yang jelas, karena seseorang harus bertanggung jawab atas kinerja organisasi terhadap tujuan yang telah ditetapkan.

4. Memberikan gambaran umum dari atas:

Para pengambil keputusan mendapatkan gambaran menyeluruh melalui fitur-fitur BI standar seperti dasbor dan kartu skor.

5. Menyederhanakan proses bisnis:

BI menghilangkan sebagian besar kompleksitas dalam proses bisnis dan mengotomatiskan analitik melalui analisis prediktif, pemodelan, dan benchmarking.

6. Menyederhanakan analisis:

BI telah mendemokratisasi analitik, memungkinkan bahkan pengguna non-teknis untuk mengumpulkan dan memproses data dengan cepat, serta memberikan kekuatan analitik kepada lebih banyak orang.

Kelemahan dari Business Intelligence

1. Biaya:

Business Intelligence bisa jadi mahal bagi usaha kecil dan menengah, dan mungkin terlalu mahal untuk dibenarkan dalam transaksi bisnis rutin.

2. Kompleksitas:

BI bisa jadi rumit untuk diimplementasikan karena gudang data yang mendasarinya, dan kerumitan tersebut dapat membuat praktik bisnis menjadi kaku.

3. Adopsi terbatas:

Seperti kebanyakan teknologi baru, BI awalnya ditujukan untuk perusahaan besar dan kaya, sehingga tetap kurang terjangkau bagi banyak perusahaan kecil dan menengah.

4. Implementasi yang memakan waktu:

Sistem gudang data (data warehousing) membutuhkan waktu sekitar delapan belas bulan untuk diimplementasikan sepenuhnya, yang menjadikan BI sebagai investasi yang memakan waktu.

Tren Intelijen Bisnis

Beberapa tren intelijen bisnis dan analitik patut diperhatikan:

Kecerdasan buatan: AI dan pembelajaran mesin kini menangani tugas analitis kompleks yang dulunya dilakukan oleh manusia. Kemampuan ini digunakan untuk memberikan analisis data secara real-time dan pelaporan dasbor.

BI Kolaboratif: Perangkat lunak BI yang dipadukan dengan alat kolaborasi, termasuk media sosial dan teknologi terkini lainnya, membantu tim untuk bekerja sama dan berbagi temuan untuk pengambilan keputusan kolaboratif.

BI yang tertanam: BI terintegrasi (Embedded BI) menggabungkan perangkat lunak BI, atau beberapa fiturnya, langsung ke dalam aplikasi bisnis lain untuk meningkatkan dan memperluas pelaporan aplikasi tersebut.

Analisis Awan: BI (Business Intelligence) semakin banyak disajikan melalui cloud, dan semakin banyak bisnis yang beralih ke sana. Pengeluaran untuk analitik berbasis cloud diperkirakan akan tumbuh jauh lebih cepat daripada opsi on-premise.

Pertanyaan Umum Demo Slot

Business Intelligence (BI) menganalisis data historis melalui laporan dan dasbor untuk memantau kinerja. Analisis data melangkah lebih jauh, menggunakan model statistik dan pembelajaran mesin untuk memprediksi tren masa depan. Singkatnya, BI menjelaskan apa yang telah terjadi, sementara analitik mengeksplorasi mengapa hal itu terjadi dan apa yang mungkin terjadi selanjutnya.

BI layanan mandiri memungkinkan pengguna bisnis untuk membuat laporan, dasbor, dan visualisasi mereka sendiri tanpa bergantung pada TI atau analis. Hal ini mengurangi penundaan pelaporan dan mendorong pengambilan keputusan berbasis data, memungkinkan staf non-teknis untuk mengeksplorasi data secara langsung sementara TI tetap mengatur kualitas dan keamanan data.

Platform yang banyak digunakan meliputi: Power BI ke TabloMereka terhubung ke sumber data, memodelkan data, dan membangun dasbor interaktif. Guru99 juga mempertahankan perbandingan yang lebih lengkap dari Alat BI Menjelaskan fitur dan harganya.

Tidak data warehouse adalah repositori pusat yang menyimpan data historis yang telah dibersihkan dari berbagai sumber. Business Intelligence (BI) adalah lapisan alat yang melakukan kueri data tersebut untuk menghasilkan laporan, dasbor, dan wawasan. BI biasanya bergantung pada data warehouse.

Laporan Business Intelligence menyajikan dan memvisualisasikan metrik yang diketahui untuk menggambarkan apa yang sedang terjadi saat ini. Data mining BI (Business Intelligence) menggali data dalam jumlah besar untuk menemukan pola tersembunyi dan hubungan yang tidak diketahui. BI menyajikan jawaban, sedangkan penambangan data menemukan pertanyaan baru yang layak diajukan.

Keterampilan yang berguna meliputi SQL dan pemodelan data, pengetahuan tentang data warehousing dan ETL, desain dashboard, dan statistik. Kecerdasan bisnis dan komunikasi yang jelas sama pentingnya, karena para profesional BI menerjemahkan data mentah menjadi keputusan yang dapat ditindaklanjuti oleh pemangku kepentingan non-teknis.

AI memperluas BI dengan kueri bahasa alami, penemuan wawasan otomatis, dan peramalan prediktif. Model pembelajaran mesin menandai anomali, mengelompokkan pelanggan, dan mengungkap tren yang mungkin terlewatkan oleh analis. Hal ini memungkinkan tim untuk beralih dari mendeskripsikan masa lalu ke mengantisipasi hasil, meskipun para ahli tetap harus memvalidasi hasilnya.

Ya. ChatGPT dapat menyusun kueri SQL, menjelaskan data, dan meringkas temuan dasbor, sementara Kopilot GitHub menghasilkan DAX, Pythondan SQL untuk proyek BI. RevTinjau setiap saran, karena kueri yang dihasilkan dapat salah membaca skema atau aturan bisnis.

Ringkaslah postingan ini dengan: