Analisis bisnis adalah jenis analisis yang membantu organisasi menambang, memproses, dan memvisualisasikan data bisnis yang penting serta memanfaatkan pola dalam bisnis mereka yang tidak akan mereka lihat dengan cara lain.
Analisis bisnis adalah proses di mana perusahaan menggunakan data yang dibuat oleh operasi mereka atau data yang tersedia untuk umum, untuk memecahkan masalah bisnis, memantau fundamental bisnis mereka, mengidentifikasi peluang baru untuk pertumbuhan, dan melayani pelanggan mereka dengan lebih baik. Seperti kata pepatah, Anda tidak bisa mengukur apa yang tidak bisa Anda lihat.
Analisis bisnis melibatkan data individual atau kumpulan data yang disimpan di lokasi atau di cloud. Kumpulan data yang meningkat melebihi ambang batas tertentu biasanya disebut sebagai data besar, yang membutuhkan daya komputasi yang signifikan untuk mengakses dan menganalisis. Analisis bisnis menggunakan eksplorasi data, visualisasi data, dasbor terintegrasi, dan banyak lagi, untuk memungkinkan pengguna mengakses data dan wawasan yang dapat digunakan.
Seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang mendigitalkan bisnis mereka, analisis bisnis menjadi lebih penting dari sebelumnya. Menghadirkan analitik data dan AI tingkat lanjut dengan alur kerja yang terintegrasi mendorong organisasi untuk mengimplementasikan keputusan berbasis data yang lebih cerdas, lebih cepat, dan lebih akurat.
Analisis bisnis juga memberikan strategi optimasi bisnis yang membantu organisasi memvisualisasikan dan memanfaatkan pola dalam bisnis mereka yang tidak akan mereka lihat dengan cara lain.
Dunia berubah begitu cepat, dan organisasi perlu beradaptasi dengan cepat berdasarkan informasi. Kesuksesan saat ini bergantung pada banyak elemen, namun yang utama, organisasi membutuhkan akses ke data dan wawasan yang tepat dengan cepat sehingga para eksekutif dapat bertindak dengan tegas.
Mereka yang dapat membuat keputusan strategis yang cepat dengan informasi yang tepat sering kali memiliki keunggulan kompetitif yang besar. Dengan analitik bisnis, organisasi dapat membuat keputusan bisnis dengan percaya diri yang diinformasikan oleh metrik dan wawasan yang nyata dan menghilangkan dugaan dalam pengambilan keputusan.
Oleh karena itu, banyak perusahaan memiliki analis bisnis, yang pekerjaannya bergantung pada identifikasi intelijen bisnis yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cerdas dan lebih cepat yang menghasilkan keunggulan dibandingkan pesaing.
Lihat cara kerja IBM Planning Analytics. Temukan bagaimana Anda dapat membawa proses analitik perencanaan Anda ke tingkat berikutnya.
Berlangganan buletin IBM
Konsultasi data dan analitik
Kecerdasan bisnis, yang telah ada selama bertahun-tahun, melibatkan penggunaan data yang tersedia untuk membuat keputusan bisnis penting yang berdampak pada seluruh organisasi. Kecerdasan bisnis sering dianggap sebagai tindakan mengidentifikasi dan menyimpan data agar dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
Analisisbisnis(link berada di luar ibm.com) membawa business intelligence selangkah lebih maju dengan menggunakan data tersebut untuk menanyakan dan menjawab pertanyaan spesifik tentang apa yang terjadi di masa lalu yang a) mungkin terjadi di masa depan dengan cara yang sama atau b) akan terjadi secara berbeda karena adanya konteks yang baru atau berbeda.
Analisis bisnis ini memberikan gambaran lengkap tentang bisnis, memungkinkan organisasi untuk menjelaskan perilaku pengguna secara lebih efektif. Tidak hanya itu, analisis bisnis juga dapat memperkirakan apa yang akan terjadi di masa depan, membuat prediksi tentang perubahan pada hasil bisnis.
Analisis bisnis bermanfaat bagi ilmuwan data dan analis data tingkat lanjut untuk memberikan analisis statistik tingkat lanjut. Beberapa contoh analisis statistik termasuk analisis regresi, seperti menggunakan data penjualan sebelumnya untuk memperkirakan nilai seumur hidup pelanggan, dan analisis klaster, seperti menganalisis dan mengelompokkan pengguna dengan penggunaan tinggi dan pengguna dengan penggunaan rendah di area tertentu.
Solusi analitik bisnis memberikan manfaat bagi semua departemen, termasuk keuangan, sumber daya manusia, rantai pasokan, pemasaran, penjualan, atau teknologi informasi; dan semua industri, termasuk perawatan kesehatan, layanan keuangan, dan barang konsumsi.
Praktik analitik bisnis melibatkan beberapa alat yang membantu perusahaan memahami data yang mereka kumpulkan dan gunakan untuk mengubah data itu menjadi wawasan. Berikut adalah beberapa alat, disiplin, dan pendekatan yang paling umum.
- Pemodelan prediktif: Perusahaan sering kali merancang atau mengembangkan produk baru, masuk ke pasar baru, atau mengeksplorasi peluang baru yang tidak memiliki banyak pengalaman atau data historis untuk ditambang. Di sinilah pemodelan prediktif dan analisis prediktif berperan penting. Pemodelanprediktif2(tautan berada di luar ibm.com) membantu organisasi menghindari masalah sebelum terjadi, seperti mengetahui kapan kendaraan atau alat akan rusak dan melakukan intervensi sebelum hal itu terjadi atau mengetahui kapan perubahan demografi atau psikografi akan berdampak positif atau negatif pada lini produk mereka.
- Penambangan data: Ini adalah komponen yang sangat penting dari analisis bisnis, di mana sebagian besar alat otomatis menggali dan memahami data mentah untuk mengidentifikasi pola, menghasilkan wawasan utama. Semakin pentingnya big data membuat penambangan data, juga dikenal sebagai penemuan pengetahuan dalam data (KDD), komponen penting dari setiap bisnis modern. Meskipun perusahaan sering berjuang untuk meningkatkan aktivitas penambangan data mereka karena mereka berusaha untuk mengungkap lebih banyak wawasan.
- Ilmu data: Studi tentang bagaimana data menciptakan wawasan bisnis, dengan menggabungkan elemen-elemen dari matematika, statistik, dan ilmu komputer. Dengan meningkatnya sumber data dan pentingnya menganalisis data tersebut, data science menjadi salah satu pekerjaan terpenting di perusahaan-perusahaan di Amerika Serikat dan organisasi-organisasi semakin mengandalkannya untuk menciptakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang berdampak pada hasil bisnis.
Analisis bisnis memanfaatkan analitik, tindakan memperoleh wawasan dari data, untuk mendorong peningkatan kinerja bisnis. Ada tiga jenis analitik berharga yang sering digunakan dalam situasi analisis bisnis.
Sesuai dengan ungkapannya, jenis analitik ini menggambarkan data yang terkandung di dalamnya. Contohnya adalah diagram lingkaran yang menguraikan demografi pelanggan perusahaan.
Bentuk analitik ini menambang data yang ada, mengidentifikasi pola, dan membantu perusahaan memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data tersebut. Analisis ini menggunakan model prediktif yang dapat digunakan data untuk membuat hipotesis tentang perilaku atau hasil di masa depan. Sebagai contoh, sebuah organisasi dapat membuat prediksi tentang perubahan penjualan mantel jika musim dingin yang akan datang memproyeksikan suhu yang hangat.
Analisisini3(tautan berada di luar ibm.com) membantu organisasi membuat keputusan di masa depan berdasarkan informasi dan sumber daya yang ada. Setiap bisnis dapat menggunakan analisis preskriptif dengan menggunakan data yang ada untuk membuat perkiraan tentang apa yang akan terjadi selanjutnya. Misalnya, organisasi pemasaran dan penjualan dapat menganalisis tingkat keberhasilan prospek dari konten terbaru untuk menentukan jenis konten apa yang harus mereka prioritaskan di masa mendatang. Perusahaan jasa keuangan menggunakannya untuk mendeteksi penipuan dengan menganalisis data yang ada untuk membuat keputusan secara real-time tentang apakah suatu pembelian berpotensi penipuan.
Untuk memaksimalkan analisis bisnis organisasi, organisasi perlu membersihkan dan menghubungkan datanya, membuat visualisasi data yang memukau, dan memberikan wawasan tentang posisi bisnis tertentu hari ini sekaligus membantu memprediksi apa yang akan terjadi besok. Biasanya melibatkan komponen-komponen berikut:
Pertama, organisasi harus mengidentifikasi semua data yang mereka miliki dan data eksternal apa yang ingin mereka gabungkan untuk memahami peluang analisis bisnis yang mereka miliki.
Sayangnya, banyak data yang mungkin disimpan perusahaan saat ini tidak "dibersihkan," menjadikannya tidak berguna untuk analisis nyata kecuali jika ditangani.
Berikut adalah beberapa alasan mengapa data organisasi mungkin perlu dibersihkan:
Bidang data yang salah: Karena entri manual atau transfer data yang salah, sebuah organisasi mungkin memiliki data yang buruk bercampur dengan data yang baik. Jika ada data yang buruk dalam sistem, maka berpotensi membuat seluruh rangkaian menjadi tidak berarti.
Nilai data yang sudah usang: Kumpulan data tertentu, seperti informasi pelanggan, mungkin perlu diedit karena pelanggan keluar, lini produk dihentikan, atau data historis lainnya yang tidak lagi relevan.
Data yang hilang: Perusahaan mungkin telah mengubah cara mengumpulkan data atau data yang mereka kumpulkan, yang berarti entri historis mungkin kehilangan data yang sangat penting untuk analisis di masa mendatang. Perusahaan yang berada dalam situasi ini mungkin perlu berinvestasi dalam entri data manual atau mengidentifikasi cara-cara untuk menggunakan algoritme atau pembelajaran mesin untuk memprediksi data yang benar.
Silo data: Jika data organisasi yang ada berada di beberapa spreadsheet atau tipe database lainnya, mungkin perlu digabungkan sehingga memiliki semua data di satu tempat. Meskipun dasar dari setiap pendekatan analisis bisnis adalah data pihak pertama (misalnya, data yang telah dikumpulkan oleh perusahaan dari para pemangku kepentingan dan yang dimilikinya sendiri), mereka mungkin ingin menambahkan data pihak ketiga (misalnya, data yang telah mereka beli atau dapatkan dari organisasi lain) untuk mencocokkan data mereka dengan wawasan eksternal.
Perusahaan sekarang dapat menanyakan dan dengan cepat mengurai data gigabyte dan terabyte secara instan dengan komputasi awan tambahan. Ilmuwan data dapat menganalisis data secara lebih efektif menggunakan pembelajaran mesin (ML), algoritma, kecerdasan buatan (AI), dan teknologi lainnya. Melakukannya dapat menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan KPI organisasi.
Data perusahaan hanya sebaik yang dapat dipahami oleh manusia. Program kini dapat dengan cepat mengambil sejumlah besar data yang dianalisis untuk membuat dasbor, visualisasi, dan panel tempat data dapat disimpan, dilihat, disortir, dimanipulasi, dan dikirim ke pemangku kepentingan. Visualisasi data melayani beberapa tujuan untuk organisasi, membantu orang non-teknis memahami konsep analitik, membantu orang lain melihat pola di beberapa titik data, atau menunjukkan pertumbuhan atau penurunan bisnis. Mereka dapat membantu dengan pembuatan ide, ilustrasi ide, atau penemuan visual. Praktik terbaik visualisasi data termasuk memahami visual apa yang paling sesuai dengan data yang digunakan organisasi dan poin-poin penting yang ingin dibuat, menjaga visual sebersih dan sesederhana mungkin, serta memberikan penjelasan dan konten yang tepat untuk memastikan audiens yang dibagikan memahami apa yang mereka lihat.
Manajemen data dilakukan bersamaan dengan hal di atas, sebuah organisasi yang menggunakan analisis bisnis harus membuat strategi komprehensif untuk memelihara data yang telah dibersihkan, terutama karena organisasi tersebut memasukkan sumber data baru.
Analisis bisnis berguna untuk setiap jenis unit bisnis sebagai cara untuk memahami data yang dimilikinya dan membantunya menghasilkan wawasan spesifik yang mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas.
- Perencanaan keuangan dan operasional: Analisis bisnis membantu organisasi menyelaraskan perencanaan keuangan dan operasional dengan lebih mulus. Hal ini dilakukan dengan menetapkan aturan untuk manajemen rantai pasokan, mengintegrasikan data di seluruh fungsi, dan meningkatkan perkiraan permintaan.
- Analisis perencanaan: Analisis perencanaan adalah pendekatan perencanaan bisnis terintegrasi yang menggabungkan penggunaan spreadsheet dan teknologi basis data untuk membuat keputusan bisnis yang efektif tentang topik-topik seperti permintaan dan perolehan prospek, biaya operasi, dan kebutuhan teknologi. Banyak organisasi yang secara historis menggunakan alat seperti Excel untuk perencanaan bisnis, namun ada juga yang beralih ke alat bantu seperti IBM Planning Analytics.
- Perencanaan penjualan dan pemasaran yang terintegrasi: Setiap organisasi memiliki data historis tentang perolehan prospek, konversi penjualan, dan tingkat keberhasilan retensi pelanggan. Organisasi yang ingin membuat rencana dan prakiraan pendapatan yang akurat dan mendapatkan visibilitas yang lebih dalam ke dalam data pemasaran dan penjualan mereka menggunakan analisis bisnis untuk mengalokasikan sumber daya dengan mudah berdasarkan kinerja atau permintaan yang berubah untuk memenuhi tujuan bisnis.
- Perencanaan kinerja tenaga kerja yang terintegrasi: Ketika organisasi mengalami transformasi digital dan bereaksi terhadap perubahan lanskap, mereka perlu memastikan bahwa mereka memiliki tenaga kerja yang tepat dengan keterampilan yang tepat. Hal ini terutama berlaku di dunia di mana karyawan lebih cenderung meninggalkan perusahaan untuk pekerjaan baru. Perencanaan kinerja tenaga kerja membantu organisasi memahami kebutuhan tenaga kerja mereka, mengidentifikasi dan mengatasi kesenjangan keterampilan, serta merekrut dan mempertahankan talenta dengan lebih baik untuk memenuhi kebutuhan organisasi saat ini dan di masa depan.
Perusahaan yang ingin memanfaatkan data bisnis kemungkinan perlu meningkatkan keterampilan karyawan yang ada atau mempekerjakan karyawan baru, berpotensi menciptakan deskripsi pekerjaan baru. Organisasi berbasis data membutuhkan karyawan dengan keterampilan analitis dan komunikasi yang sangat baik.
Berikut adalah tipe karyawan yang mereka perlukan untuk memanfaatkan potensi penuh dari strategi analisis bisnis yang kuat.
- Ilmuwan data: Karyawan ini biasanya bertanggung jawab untuk mengelola algoritma dan model yang mendukung program analisis bisnis perusahaan. Ilmuwan data organisasi memanfaatkan pustaka sumber terbuka, seperti NTLK, untuk digunakan algoritma atau membangunnya sendiri untuk melakukan analisis pada data. Mereka unggul dalam pemecahan masalah dan biasanya perlu mengetahui beberapa bahasa pemrograman, seperti Python, yang membantu memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin yang siap pakai, dan SQL, yang membantu mengekstrak data dari database untuk dimasukkan ke dalam model. Dalam beberapa tahun terakhir, semakin banyak sekolah sekarang menawarkan gelar master sains atau sarjana dalam ilmu data di mana siswa terlibat dalam kursus program gelar yang mengajarkan mereka ilmu komputer, pemodelan statistik, dan aplikasi matematika lainnya.
- Insinyur data: Mereka membuat dan memelihara sistem informasi yang mengumpulkan data dari berbagai tempat yang dibersihkan dan disortir serta ditempatkan ke dalam satu basis data induk. Mereka sering kali bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data dapat dengan mudah dikumpulkan dan diakses oleh para pemangku kepentingan untuk memberikan pandangan satu panel kaca terhadap operasi data mereka.
- Analis data: Analis data memainkan peran penting dalam mengomunikasikan wawasan kepada pemangku kepentingan eksternal dan internal. Bergantung pada ukuran organisasi, mereka mungkin terlibat dalam mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data dan membangun visualisasi data atau mereka mungkin hanya mengambil pekerjaan yang dibuat oleh ilmuwan data lainnya dan fokus pada membangun cerita yang kuat untuk poin-poin penting.
Organisasi modern harus mampu membuat keputusan cepat untuk bersaing di dunia yang berubah dengan cepat, di mana pesaing baru bermunculan setiap tahun dan kebiasaan pelanggan selalu berubah. Organisasi yang memprioritaskan analisis bisnis memiliki beberapa keunggulan dibandingkan pesaing yang tidak.
- Keputusan yang lebih tepat: Memiliki pandangan yang fleksibel dan luas terhadap semua data yang dimiliki organisasi dapat menghilangkan ketidakpastian dan mendorong organisasi untuk mengambil tindakan lebih cepat. Jika data organisasi menunjukkan bahwa penjualan lini produk tertentu menurun drastis, organisasi dapat memutuskan untuk menghentikannya. Jika risiko iklim akan mempengaruhi pemanenan bahan baku yang menjadi andalan organisasi lain, maka organisasi tersebut mungkin perlu mencari sumber bahan baru dari tempat lain. Hal ini sangat membantu ketika mempertimbangkan strategi penetapan harga. Bagaimana perusahaan menentukan harga barang atau jasanya didasarkan pada ribuan titik data, banyak di antaranya tidak statis dari waktu ke waktu. Apakah perusahaan memiliki strategi penetapan harga tetap atau dinamis, kemampuan untuk mengakses data waktu nyata untuk membuat data penetapan harga jangka pendek dan jangka panjang yang lebih cerdas sangatlah penting. Bagi organisasi yang ingin menerapkan penetapan harga dinamis, analisis bisnis memungkinkan mereka memanfaatkan ribuan titik data untuk bereaksi terhadap peristiwa dan tren eksternal guna mengidentifikasi titik harga yang paling menguntungkan sesering mungkin.
- Tampilan informasi dalam satu panel: Meningkatkan kolaborasi antar departemen dan pengguna lini bisnis karena semua orang memiliki data yang sama dan berbicara dari buku pedoman yang sama. Hal ini dapat mengungkap lebih banyak pola yang tidak terlihat, memungkinkan departemen yang berbeda untuk memahami pendekatan holistik perusahaan dan meningkatkan kemampuan organisasi untuk merespons perubahan di pasar.
- Meningkatkan layanan pelanggan: Dengan mengetahui apa yang diinginkan pelanggan dan kapan serta bagaimana mereka menginginkannya, organisasi akan mendorong pelanggan yang lebih bahagia dan, oleh karena itu, menimbulkan loyalitas yang lebih besar. Selain itu, dengan mampu membuat keputusan yang lebih cerdas tentang alokasi sumber daya atau manufaktur, organisasi kemungkinan besar dapat menawarkan barang atau jasa tersebut dengan harga yang lebih terjangkau.
Fleksibilitas spreadsheet. Kontrol basis data. Kekuatan perencanaan bisnis terintegrasi. Kini tersedia sebagai Layanan di AWS
Otomatisasi dan wawasan yang didukung AI di Cognos Analytics memungkinkan semua orang di organisasi Anda memanfaatkan potensi penuh data Anda.
Mendeteksi risiko aplikasi dan bisnis yang memengaruhi pengalaman pelanggan, memungkinkan pengguna untuk menghubungkan tujuan tingkat layanan aplikasi dengan sumber daya infrastruktur yang mendasarinya.
Pelajari lebih lanjut tentang analisis bisnis dengan membaca blog dan artikel ini.
IBM Planning Analytics telah membantu mendukung organisasi tidak hanya di bagian keuangan, tetapi juga semua departemen dalam organisasi mereka.
Semakin banyak perusahaan yang berwawasan ke depan yang berhasil menavigasi kompleksitas dengan menggunakan IBM Planning Analytics, sebuah teknologi yang mampu mendukung kolaborasi yang aman, akuisisi data otomatis yang cepat, dan banyak lagi.
Analisis prediktif adalah cabang dari analisis lanjutan yang membuat prediksi tentang hasil di masa depan menggunakan data historis yang dikombinasikan dengan pemodelan statistik, teknik penggalian data, dan pembelajaran mesin.
Catatan kaki
1 Intelijen Bisnis vs Analisis Bisnis (tautan berada di luar ibm.com), Fakultas Bisnis Harvard
2 Bagaimana analisis prediktif dapat meningkatkan pengembangan produk (tautan berada di luar ibm.com), McKinsey, 16 Agustus 2018
3 Apa itu analitik preskriptif? (tautan berada di luar ibm.com). Blog Harvard Business School, 2 November 2021