Intelijen bisnis (BI) bersifat deskriptif, memungkinkan keputusan bisnis yang lebih baik yang didasarkan pada dasar data bisnis saat ini. Analisis bisnis (BA) merupakan bagian dari BI, dengan analisis bisnis menyediakan analisis preskriptif dan berwawasan ke depan. Ini adalah payung dari infrastruktur BI yang mencakup alat untuk identifikasi dan penyimpanan data untuk pengambilan keputusan.

BI dapat memberi tahu suatu organisasi berapa banyak pelanggan baru yang diperoleh bulan lalu dan apakah ukuran pesanan naik atau turun untuk bulan tersebut. Sebaliknya, analitik bisnis dapat memprediksi strategi mana, berdasarkan data tersebut, yang akan paling menguntungkan organisasi. Misalnya: Apa yang terjadi jika kita meningkatkan belanja iklan untuk memberikan penawaran khusus kepada pelanggan baru?

Platform BI secara tradisional bergantung pada gudang data untuk informasi dasar mereka. Kekuatan dari gudang data adalah bahwa solusi ini mengumpulkan data dari berbagai sumber data ke dalam satu sistem pusat untuk mendukung analitik dan pelaporan data bisnis. BI menyajikan hasilnya kepada pengguna dalam bentuk laporan, grafik, dan peta, yang dapat ditampilkan melalui dasbor.

Gudang data dapat menyertakan mesin pemrosesan analitik online (OLAP) untuk mendukung kueri multidimensi. Misalnya: “Berapa penjualan untuk wilayah timur kami versus wilayah barat kami tahun ini, dibandingkan dengan tahun lalu?”

OLAP menyediakan teknologi canggih untuk penemuan data, memfasilitasi BI, perhitungan analitik kompleks, dan analisis prediktif. Salah satu manfaat utama OLAP adalah konsistensi perhitungannya yang dapat meningkatkan kualitas produk, interaksi pelanggan, dan proses bisnis.

Data lakehouse sekarang juga digunakan untuk BI. Manfaat dari data lakehouse adalah mengatasi tantangan utama yang ada pada gudang data dan danau data, menciptakan solusi manajemen data yang lebih efisien dan ideal bagi organisasi. Sebuah rumah danau mewakili evolusi berikutnya dari solusi manajemen data.

Langkah-langkah yang diambil di BI biasanya mengalir dalam urutan ini:

• Sumber data: Mengidentifikasi data yang akan ditinjau dan dianalisis, seperti dari gudang data atau data lake, cloud, Hadoop, statistik industri, rantai pasokan, CRM, inventaris, harga, penjualan, pemasaran, atau media sosial.
  
  
• Pengumpulan data: Kumpulkan dan bersihkan data dari berbagai sumber. Data preparation ini mungkin mengumpulkan informasi secara manual dalam spreadsheet atau program ekstrak, transformasi, dan pemuatan otomatis (ETL) .
  
  
• Analisis: Cari tren atau hasil yang tidak terduga dalam data. Hal ini dapat menggunakan alat bantu penambangan data, penemuan data, atau pemodelan data.
  
  
• Visualisasi: Membuat visualisasi data, grafik, dan dasbor yang menggunakan alat intelijen bisnis seperti Tableau, Cognos Analytics, Microsoft Excel atau SAP. Idealnya, visualisasi ini mencakup fitur drill-down, drill-through, drill-up untuk memungkinkan pengguna menyelidiki berbagai tingkat data.
  
  
• Rencana tindakan: Kembangkan insight yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan analisis data historis versus indikator kinerja utama (KPI). Tindakan dapat mencakup proses yang lebih efisien, perubahan dalam pemasaran, memperbaiki masalah rantai pasokan, atau mengadaptasi masalah pengalaman pelanggan.
  
  

Beberapa produk BI yang lebih baru dapat mengekstrak dan memuat data mentah secara langsung dengan menggunakan teknologi seperti Hadoop, tetapi gudang data sering kali tetap menjadi sumber data pilihan.

Istilah “business intelligence” (intelijen bisnis) pertama kali digunakan pada tahun 1865 oleh penulis Richard Millar Devens, ketika ia menyebut seorang bankir yang mengumpulkan informasi tentang pasar mendahului pesaing-pesaingnya. Pada tahun 1958, seorang ilmuwan komputer IBM bernama Hans Peter Luhn mengeksplorasi potensi penggunaan teknologi untuk mengumpulkan BI. Penelitiannya membantu menetapkan metode untuk menciptakan beberapa platform analitik awal IBM.

Pada tahun 1960-an dan 70-an, sistem manajemen data dan sistem pendukung keputusan (DSS) pertama mulai menyimpan dan mengatur volume data yang terus bertambah. "Banyak sejarawan berpendapat bahwa versi modern BI berevolusi dari database DSS," kata situs edukasi TI, Dataversity. “Bermacam-macam alat dikembangkan selama waktu ini, untuk mengakses dan mengatur data dengan cara yang lebih sederhana. OLAP, sistem informasi eksekutif dan gudang data adalah beberapa alat yang dikembangkan untuk bekerja dengan DSS.”²

Pada tahun 1990-an, BI semakin populer, tetapi teknologinya masih kompleks. Biasanya diperlukan dukungan TI—yang sering menyebabkan backlog dan laporan yang tertunda. Bahkan tanpa TI, analis dan pengguna BI membutuhkan pelatihan ekstensif untuk dapat berhasil melakukan kueri dan menganalisis data mereka.³

Kecerdasan bisnis adalah cara berpikir seperti halnya terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak. Dengan mengadopsi budaya berbasis data-berdasarkan serangkaian pendekatan, proses, teknologi digital, dan analisis data yang lengkap-organisasi dapat menemukan insight baru untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan mendapatkan keuntungan baru. Menginstal paket perangkat lunak BI baru saja tidak membawa perubahan budaya ini.

Manfaat BI:

• Pelaporan yang lebih jelas: BI memberikan kemampuan kepada organisasi untuk mengajukan pertanyaan dalam bahasa yang sederhana dan mendapatkan jawaban yang dapat mereka pahami. Dasbor dapat memprioritaskan insight yang paling penting, sehingga menghemat waktu bagi para ahli data dan anggota tim non-teknis.
  
  Sebaiknya, karyawan harus mengasaskan keputusan mereka pada apa yang diungkapkan oleh data bisnis mereka, baik itu tentang produksi, rantai pasokan, pelanggan, atau tren pasar. Data dapat membantu menjawab pertanyaan mendesak organisasi: Mengapa penjualan turun di wilayah ini? Di mana kita memiliki kelebihan persediaan? Apa yang dikatakan pelanggan di media sosial?
  
  
• Data terkonsolidasi: BI memberikan insight bisnis dengan menarik dan mengkonsolidasikan data dari berbagai sumber—internal dan eksternal—untuk analisis lengkap. Dengan memberikan gambaran akurat tentang bisnis dan pasar, BI menyediakan sarana bagi organisasi untuk merancang strategi bisnis.
  
  
• Menciptakan efisiensi baru: Organisasi dapat memantau operasi bisnis terhadap tolok ukur dan memperbaiki atau melakukan peningkatan secara berkelanjutan-semuanya didorong oleh insight data. Analisis dapat menemukan dan membantu menghilangkan hambatan manufaktur atau rantai pasokan. Manajer dapat memantau kinerja staf untuk membantu menentukan di mana perubahan organisasi dapat dilakukan. Manajemen rantai pasokan dapat ditingkatkan dengan memantau aktivitas di hulu dan di hilir dan mengomunikasikan hasilnya dengan mitra dan pemasok.
  
  
• Insight data yang lebih dalam: BI membantu organisasi menjadi lebih berbasis data, mendorong peningkatan kinerja bisnis, meraih keunggulan kompetitif, serta menemukan pelanggan dan peluang baru. Mereka dapat meningkatkan ROI dengan memahami bisnis dan pasar, serta secara cerdas mengalokasikan sumber daya untuk mencapai tujuan strategis. Insight data baru dapat mengungkapkan perilaku pelanggan, preferensi, dan tren pasar. Insight ini membantu merketer menargetkan prospek secara lebih efektif dan menyesuaikan produk agar sesuai dengan kebutuhan pasar yang terus berkembang.
  
  
• Pengambilan keputusan yang lebih cepat: Karena kemajuan dipantau dan dianalisis secara digital, keputusan yang lebih baik dapat dibuat lebih cepat untuk penyesuaian yang lebih cepat di pasar.
  
  
• Meningkatkan kepuasan pelanggan: Ketika staf layanan pelanggan memiliki akses ke data dan insight pelanggan, mereka dapat memberikan informasi yang diminta dan menyelesaikan masalah dengan lebih cepat.
  
  
• Meningkatkan kepuasan karyawan: Akses mandiri ke data bisnis yang penting dapat mengoptimalkan alur kerja sehingga staf dapat melakukan pekerjaan mereka lebih cepat, dengan lebih sedikit langkah tambahan atau berulang.

Tantangan BI

• Kesimpulan yang kontradiktif: Layanan mandiri BI memberdayakan beberapa tim untuk mencari insight yang mereka butuhkan, namun juga dapat menghasilkan kesimpulan yang berbeda, yang dapat menciptakan lebih banyak gesekan, alih-alih rencana tindakan yang terpadu. Hal ini dapat terjadi terutama jika bias manusia masuk ke dalam analisis.
  
  
• Kekurangan keterampilan: Kebutuhan akan integrasi data mungkin sulit, mengingat berbagai sumber, dan integrasi mungkin melebihi kemampuan saat ini. Keahlian dalam ilmu data, teknik, dan arsitektur diperlukan untuk membantu memastikan bahwa analisis menghasilkan insight yang mencerminkan kenyataan.
  
  
• Biaya di muka: Biaya awal untuk mengembangkan sistem BI modern yang kuat mungkin terlihat besar—tetapi penghematan biaya yang dihasilkan oleh analisis akan mengimbangi investasi tersebut.

Data adalah sumber kehidupan organisasi yang sukses. Selain peran data tradisional—insinyur data, ilmuwan data, analis, dan arsitek—para pengambil keputusan di seluruh organisasi juga memerlukan akses layanan-mandiri yang fleksibel ke insight berbasis data yang dipercepat oleh kecerdasan buatan (AI). Dari pemasaran hingga SDM, keuangan hingga rantai pasokan, dan area lainnya, para pengambil keputusan dapat memanfaatkan insight ini untuk meningkatkan kualitas keputusan dan produktivitas di seluruh perusahaan.

Organisasi akan mendapatkan manfaat ketika mereka dapat sepenuhnya menilai operasi dan proses, memahami pelanggan mereka, mengukur pasar, dan mendorong peningkatan. Mereka membutuhkan alat yang tepat untuk mengumpulkan informasi bisnis dari mana saja, menganalisisnya, menemukan pola, dan menemukan solusi. Untuk menyediakan sistem BI yang dapat mewujudkan semua ini, organisasi harus:

• Menetapkan tujuan bisnis yang jelas: Menentukan informasi yang paling berharga dan dapat ditindaklanjuti memungkinkan organisasi untuk menentukan data yang perlu dikumpulkan atau bersumber dan membantu memilih fitur sistem BI yang diperlukan untuk memberikan informasi tersebut.
  
  
• Pelatihan pengguna yang komprehensif: Perubahan budaya menuju organisasi yang berbasis data paling efektif dicapai ketika semua pengguna mendapatkan pelatihan yang jelas dan menarik tentang penggunaan alat-alat baru. Pelatihan yang asal-asalan atau peretasan mandiri dapat mencegah dukungan tim atau menghasilkan hasil yang tidak akurat.
  
  
• Memantau kualitas dan relevansi data: Pemantauan data secara terus-menerus diperlukan untuk memastikan hasil yang konsisten dan dapat diandalkan. Seiring perubahan kondisi pasar, mungkin diperlukan penambahan langkah-langkah baru atau pengembangan format pelaporan yang berbeda untuk meningkatkan kejelasan. Kumpulan data input harus jelas dan tidak bias, dan dikelola sesuai dengan standar tata kelola yang ketat untuk memastikan keamanan, privasi, akurat, dan kegunaannya. Setiap model AI yang menginformasikan pengambilan keputusan dan perkiraan harus dapat dijelaskan dan transparan. Sistem BI harus terintegrasi dengan berbagai sistem data di seluruh fungsi bisnis dan mudah diakses oleh pengguna non-profesional, bukan hanya analis data.
  
  
• Pastikan akses data kepada para pengambil keputusan: Banyak bisnis yang tertinggal. Data penting tidak ditangkap atau dianalisis secara memadai, menurut laporan^IDC4 yang memperkirakan hingga 68% data bisnis tidak dimanfaatkan. Perusahaan dengan arsitektur data modern dan adopsi BI yang kuat menikmati keunggulan kompetitif: Mereka diposisikan untuk bergerak lebih jauh ke depan dengan mengadopsi praktik pengambilan keputusan real-time dan analisis prediktif.
  

Intelijen bisnis menambah nilai di berbagai fungsi di hampir semua industri. Sebagai contoh:

Layanan pelanggan: Dengan akses ke informasi pelanggan dan detail produk dari sumber data terpadu, layanan pelanggan dapat dengan cepat menjawab pertanyaan atau langsung menangani masalah pelanggan.

Keuangan dan perbankan: Perusahaan keuangan dapat menentukan kesehatan dan risiko organisasi saat ini, serta memprediksi kesuksesan di masa depan dengan melihat riwayat pelanggan dan kondisi pasar. Data dapat ditinjau dari cabang ke cabang dengan satu antarmuka untuk mengidentifikasi peluang perbaikan atau investasi lebih lanjut.

Layanan kesehatan: Pasien dapat segera memperoleh jawaban atas pertanyaan layanan kesehatan mendesak tanpa harus menghabiskan waktu bertanya langsung kepada staf atau tenaga medis. Operasi internal, termasuk inventaris, lebih mudah dilacak, menit demi menit.

Ritel: Peritel dapat meningkatkan penghematan biaya dengan membandingkan kinerja dan tolok ukur di seluruh toko, saluran, dan wilayah. Dan, dengan adanya visibilitas ke dalam proses klaim, perusahaan asuransi dapat melihat di mana mereka kehilangan target layanan dan menggunakan informasi tersebut untuk meningkatkan hasil.

Penjualan dan pemasaran: Dengan mengintegrasikan data tentang promosi, harga, penjualan, perilaku pelanggan, dan kondisi pasar, pemasar dan tim penjualan dapat merencanakan promosi serta kampanye mendatang dengan lebih efektif. Penargetan atau segmentasi terperinci dapat membantu meningkatkan penjualan.

Keamanan dan kepatuhan: Data terpusat dan dasbor terpadu dapat meningkatkan akurasi dan membantu menentukan akar masalah keamanan. Kepatuhan terhadap peraturan dapat disederhanakan dengan satu sistem untuk mengumpulkan data pelaporan.

Analisis statistik: Dengan menggunakan analisis deskriptif, organisasi dapat meninjau statistik untuk menemukan tren baru dan mengungkap mengapa tren tersebut berkembang.

Rantai pasokan: Data di seluruh dunia pada satu panel kaca (SPOG) dapat mempercepat pergerakan barang dan mengidentifikasi inefisiensi dan hambatan rantai pasokan .

Perkembangan terkini dalam intelijen bisnis berfokus pada aplikasi BI layanan-mandiri yang memungkinkan pengguna tanpa latar belakang teknis untuk dengan mudah melakukan analisis dan menghasilkan laporan secara otomatis. Tim TI tetap bertanggung jawab atas manajemen data perusahaan—termasuk memastikan keakuratan dan keamanannya—namun, beberapa tim kini memiliki akses langsung ke data dan dapat melakukan analisis sendiri, tanpa harus menunggu tim TI untuk menjalankan proses tersebut.

Kemajuan yang sedang berlangsung dalam sistem intelijen dan analitik bisnis modern diharapkan dapat mengintegrasikan algoritme machine learning dan AI untuk merampingkan tugas-tugas yang rumit. Dengan penekanan baru pada layanan mandiri, kemampuan ini juga dapat mempercepat kemampuan perusahaan untuk menganalisis data dan mendapatkan insight pada tingkat yang lebih dalam. Sistem berbasis AI dapat membaca dari berbagai sumber secara otomatis sambil mengambil informasi yang paling relevan untuk memimpin pengambilan keputusan.

Misalnya, perhatikan cara IBM Cognos® Analytics menyatukan analisis data dan alat visual untuk mendukung pembuatan peta untuk laporan. Sistem menggunakan AI untuk mengidentifikasi informasi geografis secara otomatis. Kemudian dapat menyempurnakan visualisasi dengan menambahkan pemetaan geospasial seluruh dunia, lingkungan individu atau apa pun di antaranya.

Solusi BI modern hadir pada platform berbasis cloud untuk memperluas jangkauan BI di seluruh dunia. Insight konsumen dapat diambil dari big data sehingga menghasilkan informasi yang berkisar dari deskriptif hingga prediktif. Banyak solusi BI sekarang menyertakan pemrosesan real time yang memungkinkan pengambilan keputusan langsung.

Kemajuan terbaru dalam sistem BI untuk perusahaan mencakup fitur kueri bahasa alami, yang memudahkan pengguna non-teknis untuk melakukan pencarian dan analisis data tanpa perlu pakar SQL. Beberapa sistem BI kini menyediakan kemampuan pengembangan kode rendah atau no-code, memungkinkan pengguna untuk membuat alat bantu, aplikasi, dan antarmuka pelaporan mereka sendiri, sehingga mempercepat proses pengambilan keputusan dan waktu peluncuran ke pasar.