Komponen Penting dari Sistem Intelijen Bisnis

150 juta email terkirim, 20,8 juta pesan WhatsApp, 2,78 juta penayangan YouTube, 2,4 juta permintaan pencarian – angka-angka ini bukan untuk satu tahun atau satu bulan, atau satu minggu. Angka-angka ini menentukan tindakan yang terjadi di Internet dalam satu menit! Ledakan data yang terjadi di sekitar kita ini menghadirkan banyak jalan dan peluang bagi bisnis untuk menyesuaikan produk dan layanan mereka sesuai kebutuhan dan preferensi pengguna. Akibatnya, setiap bisnis atau perusahaan menghasilkan sepotong data yang biasanya dikumpulkan dan ditimbun dan sering diperlakukan sebagai aset tak ternilai untuk strategi bisnis atau kebutuhan pemasaran mereka.

Tetapi apa gunanya data jika tidak ada cara dan sarana untuk mengekstrak wawasan, tren, dan pola yang berharga? Tanpa kecerdasan dan analisis bisnis yang tepat, data hanya akan menciptakan banyak kekacauan dan tidak masuk akal bagi para pemangku kepentingan. Hal ini terjadi karena sebagian besar dari mereka tidak memiliki pengetahuan yang memadai tentang bagaimana mengekstrak informasi yang berguna dan bermakna dari akumulasi data ini. Oleh karena itu, karena kurangnya keahlian dan kompetensi, mereka sering gagal mengambil keputusan yang bermanfaat untuk kemajuan perusahaan mereka. Untuk mengatasi masalah ini, banyak perusahaan menggunakan analitik canggih dan intelijen bisnis untuk berhasil menjembatani kesenjangan antara perusahaan dan data mentahnya.

Pentingnya intelijen bisnis

Intelijen bisnis yang ditargetkan adalah cara yang pasti untuk membantu perusahaan memutuskan apa yang paling cocok untuk bisnis mereka. Ini dengan cepat muncul sebagai cara yang efektif dimana perusahaan dapat membuat keputusan yang tepat dan melampaui pesaingnya. Sekarang, perusahaan menekankan intelijen bisnis yang diekstraksi dari data mentah dengan program komputer khusus, dan mendidik karyawan mereka tentang cara membiasakan dan menyebarkan informasi yang mereka peroleh dari data terstruktur ini.

Dengan menggunakan intelijen bisnis, perusahaan dapat membuat anggaran mereka dan mencoba mencari peluang bisnis baru yang dapat mendorong pertumbuhan mereka. Tetapi juga benar bahwa BI bukan hanya alat sederhana untuk menganalisis data perusahaan. Ini juga digunakan oleh manajer dan analis untuk mengidentifikasi proses bisnis yang tidak kompeten yang memerlukan penilaian ulang dan pertimbangan ulang. Ini berasal dari hilangnya pendapatan dan meningkatkan efisiensi bisnis. Pasar memiliki berbagai alat BI termasuk Oracle BI, MSBI, Qlikview, Tableau, dan IBM.

Perusahaan dapat memanfaatkan salah satu alat ini dan melihat perubahan dalam bisnis mereka dengan memanfaatkan kekuatan wawasan standar emas. Jika digunakan dengan cara yang benar, sistem BI yang baik dapat membuat beberapa perubahan luar biasa baik dalam nasib perusahaan dan membuatnya menikmati keterlibatan pengguna yang lebih baik dan konversi penjualan yang lebih tinggi. Tetapi juga benar bahwa implementasi yang tidak tepat dapat menghasilkan hasil yang buruk bagi sebuah organisasi. Jadi, sebuah organisasi harus memberikan beberapa upaya keras untuk membuat penilaian yang tepat dari sistem Business Intelligence yang berhasil memenuhi semua kebutuhan mereka.

Komponen penting dari sistem BI

Untuk memulai dengan dasar-dasarnya, kami telah menyusun daftar komponen penting yang melanjutkan untuk membuat sistem BI yang kuat dan andal.

1. Pergudangan data:

Di era digital ini, volume data yang dihasilkan telah melampaui semua perkiraan. Sejumlah besar statistik mengklaim bahwa bisnis sehari-hari menghasilkan sekitar 2,5 triliun byte data. Faktor penting lainnya adalah bahwa lebih dari 90% data yang tersedia saat ini hanya dihasilkan dalam beberapa tahun terakhir. Perusahaan perlu tahu bagaimana memanfaatkan data mentah yang terkumpul ini dengan cermat.

Data yang biasanya berasal dari beberapa sistem OLTP dan sumber beragam lainnya perlu diakumulasikan dalam database yang kemudian dapat diteruskan melalui alat analitik dan visualisasi. Tujuan dari data warehousing adalah untuk mengumpulkan semua data terstruktur dari satu atau lebih sumber daya sehingga dapat dibandingkan dan dianalisis untuk intelijen bisnis kapan pun diperlukan. Gudang harus disimpan dengan cara yang aman sehingga dapat diambil dengan mudah dan dikelola dengan lancar.

Oracle, Microsoft, IBM dan SAP, serta Amazon AWS menorehkan nama mereka sebagai pemimpin dalam sistem manajemen basis data. Manfaat utama menggunakan data warehouse adalah kemampuan untuk menganalisis data dari berbagai sumber daya. Itu sebabnya gudang data digunakan untuk melakukan pekerjaan analitis untuk volume besar dan kebenaran data perusahaan.

2. Data besar:

Di era yang didorong oleh persaingan ini, bisnis perlu membuat keputusan yang tepat pada waktu yang tepat. Masalah bisnis kritis dapat dihindari dengan memanfaatkan intelijen bisnis secara efektif dan melihat data yang tersedia. Kehadiran data berskala besar yang diekstraksi dari berbagai sumber seperti situs media sosial, situs web, survei, RFID, dan sinyal GPS adalah inti dari Big Data. Meskipun pasar dipenuhi dengan beberapa alat yang berorientasi pada teknologi basis data, ini tidak dapat mengatasi volume atau kecepatan tinggi yang biasanya terkait dengan data besar. Di sinilah alat analisis khusus seperti R dan Hadoop masuk untuk memberikan wawasan kualitatif. Analisis Big Data telah mengubah persepsi perusahaan dan membuat dampak yang belum pernah terjadi sebelumnya pada operasi bisnis harian mereka. Beberapa manfaat yang akan diperoleh dari Big Data Analytics antara lain –

• Pengurangan biaya – Teknologi Big Data seperti Hadoop dan analitik berbasis cloud telah secara substansial mengurangi biaya infrastruktur TI. Dengan berinvestasi dalam teknologi ini, perusahaan yang berwawasan ke depan dapat dengan mudah melebihi manfaat yang diperoleh jika dibandingkan dengan biaya yang dikeluarkan. Dengan menggunakan teknologi ini, volume data terstruktur dan tidak terstruktur yang lebih besar sekarang dapat dengan mudah disimpan dan dianalisis dengan biaya minimal dibandingkan dengan teknik konvensional.
• Peningkatan Efisiensi – Hadoop jauh lebih efektif karena menyediakan rumah bisnis dengan cara memanfaatkan data dengan cepat dan juga memberikan wawasan analitis. Faktanya, ini jauh lebih cepat daripada alat ETL tradisional lama yang memakan waktu, dan karenanya, mereka membutuhkan waktu untuk memuat data dari sumber ke sistem BI target. Alat analisis bisnis modern seperti itu meningkatkan efisiensi perusahaan dan membantu mereka mencapai keputusan yang didukung data dengan cepat.

Melihat pengaruh yang berkembang dari ekosistem online dan pergeseran preferensi pengguna ke seluler dan web, menganalisis data besar bukan lagi pilihan, tetapi pendorong keberhasilan yang sangat penting. Alat yang efektif ini membantu mereka mengambil keputusan bisnis yang tepat. Biaya yang lebih rendah, skalabilitas, dukungan TI yang kuat, dan keunggulan kompetitif yang luar biasa telah menjadikan data besar sebagai salah satu teknologi yang paling dihargai di era ini.

3. Pengikisan Web:

Dengan web scraping, proses ekstraksi data yang ditargetkan menjadi lebih mudah. Hasilnya, langkah selanjutnya dari pemrosesan dan analisis yang bermakna dan pembuatan BI menjadi lebih lancar dan jauh lebih efisien. Dengan kemampuannya untuk merayapi data tidak terstruktur dan konten media sosial, Anda dapat memberikan jaring yang luas dalam mendorong kemanjuran sistem BI Anda.

Anda dapat mendengarkan apa yang orang katakan tentang merek Anda, menyempurnakan manajemen reputasi Anda, meningkatkan persona online Anda, dan merancang dan menyebarkan kampanye pemasaran strategis yang membawa kemungkinan konversi yang lebih sukses untuk bisnis Anda. Beragam aplikasi dapat muncul dari web scraping – layanan agregator, layanan iklan baris, situs perbandingan, pemasar, tim keuangan, dan analis bisnis – semuanya merasa sangat efektif untuk memanfaatkan proposisi nilai web scraping dan data mining untuk menambahkan keunggulan yang diperlukan untuk bisnis mereka .

4. Dasbor intelijen bisnis:

Dasbor pada dasarnya adalah tampilan visual dari informasi yang paling penting dan relevan yang dapat dilihat dalam satu pandangan sekilas. Semua informasi prasyarat digabungkan dan diatur dalam satu layar sehingga pengguna dapat memantau dan membacanya sekilas. Beberapa karakteristik utama yang menentukan dasbor BI yang efektif adalah sebagai berikut –

• Semua data dan visualisasi muat di satu layar komputer. Jadi, tidak perlu menggulirnya.
• Ini menampilkan indikator kinerja terpenting yang perlu dipantau secara teratur.
• Dasbor sangat mudah dipahami dan digunakan karena memiliki bahasa desain yang lebih sederhana.
• Data yang ditampilkan dapat diperbarui secara otomatis tanpa tenaga manual. Tetapi juga benar bahwa frekuensi pembaruan akan bervariasi dari satu organisasi ke organisasi lainnya.

5. Pelaporan intelijen bisnis:

Pelaporan dalam intelijen bisnis menunjukkan penyajian data kepada pengguna akhir sedemikian rupa sehingga mereka dapat dengan mudah memahami dan menganalisisnya untuk kepentingan bisnis mereka. Biasanya, laporan menyajikan teks dan angka dalam tabel dan terlebih lagi, dioptimalkan untuk pencetakan dan mendukung format dokumen lain seperti PDF. Dalam setiap solusi intelijen bisnis, pelaporan memainkan peran penting karena membantu bisnis memahami data yang dikumpulkan secara bermakna.

Hal ini dilakukan untuk meningkatkan daya saingnya di pasar. Ada berbagai intelijen bisnis dan alat pelaporan sumber terbuka yang tersedia di pasar. Saat ini, business intelligence sudah menjadi komponen intrinsik sebuah perusahaan jika ingin menorehkan namanya dengan kokoh di era persaingan ini. Mereka yang ingin mendapatkan hasil maksimal dari BI perlu menyadari dan memiliki pengetahuan tentang komponen dasar sistem BI yang baik ini.