Bahkan usaha kecil dan menengah (UKM) memiliki data yang dapat dianalisis untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Business Intelligence (BI) bukan hanya untuk perusahaan dan merek besar sekarang karena ada solusi siap pakai untuk analisis data.
Sebelumnya, data harus secara manual ditarik ke dalam spreadsheet, perhitungan khusus harus dibuat, dan kemudian data diekspor ke grafik untuk dianalisis. Beberapa manajer bisnis memiliki keterampilan atau keinginan dan sebagian besar perusahaan kecil tidak memiliki data ilmuwan atau analis.
$config[code] not foundSaat ini, ada banyak alat drag-and-drop yang dapat menarik data secara otomatis dan menganalisis dan menampilkannya dalam format visual untuk wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Tetapi pemilik dan manajer bisnis masih perlu memahami apa yang sedang dianalisis untuk menarik kesimpulan yang valid menggunakan alat BI baru ini. Karyawan dengan pelatihan atau pikiran analitis di setiap tingkatan bisa mendapatkan wawasan dari data yang saat ini belum dimanfaatkan.
Cara Menggunakan Kecerdasan Bisnis
Kita semua telah melihat intelijen bisnis digunakan tanpa menyadari apa itu. Perangkat tambahan e-niaga yang menyarankan produk atau peningkatan yang terkait berdasarkan apa yang telah dibeli oleh pembeli lain pada saat yang sama adalah contoh.
Ada banyak video di YouTube yang menunjukkan cara menggunakan solusi intelijen bisnis dan memahami kekuatan ilmu data dan analitik prediktif. Gunakan ini untuk membuat keputusan yang lebih baik dan mengembangkan bisnis Anda.
Kecerdasan Bisnis - Didefinisikan
Konvergensi data besar dan analitik menghasilkan keputusan yang dapat ditindaklanjuti yang dimungkinkan oleh intelijen bisnis (BI). Dengan memulai dengan tujuan akhir, dimungkinkan untuk menggunakan intelijen bisnis untuk meningkatkan penjualan dan keuntungan serta mengurangi biaya dan pengeluaran.
Menggunakan Google Analytics untuk menarik kesimpulan yang dapat ditindaklanjuti adalah contoh intelijen bisnis. UKM saat ini dapat melangkah lebih jauh dengan menggunakan kombinasi saran dari sebuah buku seperti Hyper business intelligence, dan alat baru yang menganalisis data mereka yang ada.
Analytics 3.0 - Masa Depan Ada di Sini
Bisnis tidak terbatas pada platform analitik tradisional. Solusi perangkat lunak visualisasi data all-in-one baru seperti Datapine dapat menarik data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal, ke dalam teknologi drag and drop yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah membuat dashboard interaktif dan custom.
Analytics 3.0 dibuktikan dengan cara bisnis memberi pengguna kemampuan untuk mempersonalisasi pengalaman BI mereka. Pemantauan waktu nyata menyediakan informasi yang dibutuhkan pengguna untuk mendapatkan gambaran bisnis mereka yang akurat. Hasil dapat ditampilkan langsung di antarmuka visual kapan saja atau melalui laporan yang diemail secara teratur. Informasi dapat diakses 24/7 melalui PC, ponsel, dan / atau tablet.
Mobilitas, dasbor interaktif, dan teknologi yang mudah digunakan membuat intelijen bisnis tersedia untuk setiap bisnis. Salah satu contoh cara menggunakannya adalah menarik data analitik dan data penjualan ke dalam alat BI untuk membandingkan pengeluaran iklan eksternal dengan penjualan internal untuk mengukur ROI.
Analisis Prediktif dan Preskriptif
Menurut Institut Analisis Internasional:
“Selalu ada tiga jenis analitik: deskriptif, yang melaporkan masa lalu; prediktif, yang menggunakan model berdasarkan data masa lalu untuk memprediksi masa depan; dan preskriptif, yang menggunakan model untuk menentukan perilaku dan tindakan optimal. Analytics 3.0 mencakup semua jenis, tetapi ada peningkatan penekanan pada analitik preskriptif. "
Disiplin analitik ini memberikan kesadaran akan kemungkinan kejadian di masa depan, merekomendasikan tindakan yang dapat diambil, menjadikannya ideal untuk membuat keputusan bisnis.
Memahami Big Data - Sejarah Intelijen Bisnis
Harvard Business Review memberikan ulasan Analytics 3.0 ini yang mencakup informasi yang lebih luas tentang sejarah data dan analitik. Berikut ini adalah sinopsis singkat karena semua pemilik bisnis harus memahami apa arti istilah ini.
Selama 1950-an, alat dirancang untuk mengumpulkan informasi dan mengidentifikasi tren, dan pola. Alat-alat ini dapat menyelesaikan tugas lebih cepat daripada yang dimungkinkan secara manusiawi. Analis data umumnya menyebut periode awal intelijen bisnis ini sebagai Analytics 1.0.
Mayoritas alat analitik bisnis pada waktu itu adalah sumber data internal yang kecil, terstruktur, dan kuat. Ada kemampuan pelaporan yang terbatas dan operasi pemrosesan batch bisa memakan waktu beberapa bulan. Sebelum Big Data tiba, analis pada dasarnya menghabiskan lebih banyak waktu mengumpulkan dan menyiapkan data daripada menganalisisnya. Era awal ini berlangsung sekitar 50 tahun, akhirnya mengarah ke awal Big Data.
Pertengahan 2000-an membawa serta kelahiran Internet dan media sosial saat ini menjepit Facebook dan Google. Google dan Facebook menawarkan data baru untuk dianalisis dan cara baru untuk mengumpulkan data itu. Meskipun istilah Big Data tidak menjadi umum sampai sekitar 2010, jelas bahwa informasi baru ini jauh berbeda dengan data kecil dari masa lalu.
Sedangkan transaksi dan operasi internal perusahaan sendiri menghasilkan data kecil, Big Data diambil secara eksternal, dari Net, serta dari proyek dan sumber data publik. Salah satu contoh Big Data adalah Proyek Genom Manusia. Cara pengumpulan data baru ini menandai awal Analytics 2.0.
Begitu Big Data tiba, pengembangan proses dan teknologi baru untuk membantu perusahaan mengubah data yang dikumpulkan menjadi laba melalui wawasan berada di jalur cepat. Database baru (NoSQL) dan kerangka kerja pemrosesan (Hadoop) dikembangkan. Kerangka kerja open source Hadoop dirancang khusus untuk menyimpan dan menganalisis set Big Data. Fleksibilitas Hadoop menjadikannya alat yang sempurna untuk mengelola data yang tidak terstruktur (mis., Video, suara dan teks mentah, dll.).
Analis data selama periode Analytics 2.0 harus kompeten dalam teknologi informasi dan analitik. Mempersiapkan kompetensi ini untuk kemajuan teknologi mendatang selama Analytics 3.0.
Analytics 3.0 hanyalah salah satu langkah menuju masa depan intelijen bisnis. Tujuan akhir dari intelijen bisnis adalah untuk menganalisis data dan meningkatkan tingkat kinerja perusahaan dengan memberikan informasi kepada staf dan pemilik bisnis informasi yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Bagaimana Kecerdasan Bisnis Dapat Mendapat Manfaat bagi UKM
SAP menawarkan buku putih gratis ini tentang bagaimana intelijen bisnis dapat menguntungkan bisnis dari berbagai ukuran. BI membantu analis riset, manajer, dan anggota staf lainnya dalam membuat keputusan manajemen yang terinformasi dengan lebih cepat. Ini memungkinkan tim penjualan dan karyawan yang berhadapan langsung dengan publik untuk memberikan alasan atas rekomendasi mereka.
Foto Data melalui Shutterstock
10 Komentar ▼
