Apa itu Kecerdasan Bisnis?

Kecerdasan bisnis (BI) mengacu pada serangkaian proses dan teknologi untuk mengakses, menganalisis, dan mengembangkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data untuk membuat keputusan bisnis. Biasanya, alat BI menyajikan informasi dalam dasbor yang ramah pengguna serta visualisasi data yang membuat grafik serta bagan metrik kunci. Alat kecerdasan bisnis memungkinkan pengambil keputusan untuk melihat laporan dan mendapatkan wawasan bisnis tertentu dari data, alih-alih meminta analis untuk menghasilkan laporan. Secara tradisional, kecerdasan bisnis berfokus pada pelaporan kegiatan bisnis historis dan saat ini, baik secara deskriptif maupun diagnostik. Kecerdasan bisnis modern dapat menggabungkan teknik seperti analitik prediktif waktu nyata, kueri berbantuan AI, dan perencanaan skenario.

Kecerdasan bisnis memungkinkan Anda untuk mendapatkan pandangan berbasis data tentang operasi bisnis, kepegawaiannya, pelanggannya, dan tren pasar yang lebih luas. Jika dapat mengumpulkan data, Anda dapat melakukan analitik bisnis pada data tersebut dengan BI.

Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data yang Lebih Cepat

BI memberikan jawaban berbasis data untuk pertanyaan bisnis yang kompleks. Kemampuan untuk memberikan jawaban dengan cepat dari data bisnis memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan dengan lebih cepat dan dengan lebih percaya diri. Hal ini dapat memberikan keunggulan kompetitif dalam strategi bisnis Anda. Misalnya, dapat melihat biaya gabungan suatu produk dari biaya komponen rantai pasokan secara hampir waktu nyata akan memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan harga jual secara dinamis.

Aksesibilitas yang Ditingkatkan

Disajikan dalam dasbor, visual, atau laporan yang mudah dipahami dari banyak sumber data dan gudang data, BI memungkinkan pengguna bisnis melakukan tugas-tugas, seperti menganalisis performa perusahaan, menemukan tren, dan menentukan area tempat performa tidak dapat diterima. Sebelum alat kecerdasan bisnis modern tersebar luas, pengguna bisnis akan meminta analis untuk menghasilkan laporan statis. Analis kemudian akan menyusun kueri untuk dijalankan pada basis data relasional konvensional dan melaporkan kembali data.

Pendapatan yang Lebih Tinggi dan Biaya yang Lebih Rendah

Data yang tepat yang masuk ke alat kecerdasan bisnis, dikombinasikan dengan kueri yang tepat, dapat menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi dan biaya yang lebih rendah di seluruh organisasi. Misalnya, menemukan lini produk baru yang beperforma buruk dapat berarti berinvestasi lebih banyak dalam pemasaran, menata ulang produk, atau menarik produk dari pasar.

Kecerdasan Pelanggan yang Ditingkatkan

Anda dapat meningkatkan layanan pelanggan dan penawaran produk dengan menilai titik data perilaku pelanggan dan menganalisis pola. Misalnya, Anda dapat membuat kueri data pelanggan untuk menentukan apakah posting media sosial menghasilkan pertanyaan, penjualan, atau interaksi lainnya.

Kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) untuk kecerdasan bisnis menggunakan algoritma tingkat lanjut dan teknik deep learning untuk menganalisis big data serta menemukan pola yang tersembunyi di dalam data.

ML memungkinkan ilmuwan data dan analis bisnis untuk melakukan analisis tingkat lanjut pada data dibandingkan teknik BI tradisional. Hal ini dapat membantu mempercepat pengambilan keputusan dalam proses bisnis dan mengungkap wawasan lebih lanjut.

Keuntungan AI di BI

Keuntungan AI di BI meliputi:

●      Peningkatan kemampuan BI: AI memberikan kemampuan yang lebih besar untuk mengidentifikasi hubungan dalam data, nuansa, outlier, dan tren tersembunyi

●      Pengambilan keputusan yang lebih matang: Kemampuan prediktif BI berbasis AI memudahkan pengguna mengidentifikasi tren dan membuat keputusan yang lebih matang

●      Keputusan proaktif: AI dapat menyoroti tren yang terkandung dalam data saat ini dengan cepat, sehingga memungkinkan analis mengidentifikasi tren ini sejak dini dan membuat keputusan proaktif secara waktu nyata

●      BI adaptif cerdas: AI yang belajar mandiri dapat meningkatkan performa BI berkat kemampuannya untuk memasukkan informasi baru untuk mendapatkan kualitas wawasan yang lebih baik

●      Wawasan yang lebih baik: Solusi BI yang didukung AI membantu pengguna mengidentifikasi tren tersembunyi dengan lebih baik dan memberikan wawasan baru yang tidak mudah terlihat dengan alat BI warisan

Pemrosesan Bahasa Alami di BI

Teknologi ML utama dalam solusi BI modern adalah pemrosesan bahasa alami (NLP). Dengan teknik ini, BI yang ditenagai AI dapat menggabungkan wawasan sentimen dan informasi dari dokumen, email, dan transkrip dari pusat panggilan. Kueri Bahasa Alami (NLQ) adalah aplikasi khusus dari NLP. Dengan NLQ, pengguna BI menjelajahi data dengan menggunakan teks bebas, tanpa memerlukan analis untuk membuat dasbor atau laporan khusus.

Ada empat fase dalam pipeline kecerdasan bisnis.

1. Penyerapan Data

Data bisnis berasal dari banyak sumber, termasuk aplikasi SaaS, basis data, file, email, dan data streaming. Menyerap data ini adalah fase pertama dalam pipeline BI. Data dapat diserap dalam batch, dipotong-potong berdasarkan waktu atau ukuran, atau digunakan sebagai aliran.

Data mentah dapat masuk apa adanya, siap untuk penyimpanan langsung. Hal tersebut dikenal sebagai pipeline Extract, Load, Transform (ELT). Opsi lain adalah mentransformasikan data mentah sebelum penyimpanan. Opsi ini dikenal sebagai Extract, Transform, Load (ETL) dan melibatkan persiapan data, restrukturisasi, dan pembersihan data sebelum penyimpanan.

2. Penyimpanan dan Pemodelan Data

Teknologi penyimpanan data yang mendasari untuk solusi BI Anda bergantung pada pilihan ELT/ETL dan apakah Anda menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur bersama-sama. Misalnya, data yang diserap dan ditransformasikan menjadi format terstandardisasi dapat disimpan di gudang data. Gudang data, seperti Amazon Redshift, berisi banyak basis data. Data yang diserap dengan pipeline ELT biasanya disimpan di danau data, meskipun gudang data modern juga mendukung ETL. Lakehouse data menggabungkan gudang data dan danau data untuk solusi penyimpanan lengkap.

Pemodelan data membantu performa sistem kecerdasan bisnis. Misalnya, memodelkan data dengan skema bintang dapat mengurangi waktu kueri, sedangkan memodelkan data dengan skema snowflake dapat mengurangi ruang penyimpanan, tergantung pada beban kerja dan infrastruktur.

Katalog data mengindeks informasi di seluruh organisasi, sehingga pengguna dapat menemukan data relevan yang sudah ada untuk disertakan dalam kueri mereka.

3. Analisis dan Pembuatan Kueri

Gudang data mendukung pembuatan kueriSQL native, tetapi danau data dan lakehouse biasanya memerlukan mesin kueri terpisah di atasnya. Misalnya, Anda dapat memasangkan penyimpanan Amazon S3 dengan layanan kueri Amazon Athena.

Di luar kueri SQL, Anda akan memerlukan perangkat lunak BI untuk melakukan pembuatan kueri dan pelaporan tingkat lanjut. Pola yang umum adalah laporan yang dibuat sebelumnya, yang akan berisi informasi tetap. Misalnya, Anda mungkin menerima laporan penjualan mingguan untuk departemen. Laporan ini biasanya dikonfigurasikan terlebih dahulu oleh analis bisnis. Teknik analitik tingkat lanjut lainnya, yang dikenal sebagai penambangan data, menggunakan metode dari bidang-bidang seperti statistik, ilmu data, dan machine learning.

Solusi BI layanan mandiri modern memungkinkan pengguna bisnis untuk melihat laporan tanpa menunggu analis untuk melakukan analitik data. Analis dapat menyiapkan dasbor berdasarkan grup pengguna untuk menampilkan informasi bisnis yang sesuai. Dalam solusi lain, pengguna bisnis dapat membuat kueri dalam perangkat lunak untuk mengakses laporan tanpa intervensi oleh analis. Solusi BI modern menyertakan kueri bahasa alami (NLQ), didukung oleh machine learning, untuk menganalisis data tanpa keterampilan teknis tertentu.

4. Visualisasi dan Pengiriman

Fase keempat dari pipeline BI adalah tampilan kueri kepada pengguna akhir. Anda biasanya akan memiliki akses ke dasbor, kartu skor, dan laporan yang dapat dikonfigurasikan untuk dicetak. Dalam beberapa kasus, alat BI tertanam dalam perangkat lunak yang sudah ada dan dapat menampilkan pelaporan dalam aplikasi, seperti di tooltip atau panel samping.

Anda dapat mengonfigurasikan BI untuk menampilkan peringatan, email, notifikasi, dan tindakan push lainnya untuk pelaporan. Peristiwa berbasis push ini dapat terjadi pada peristiwa yang dipicu, pada jadwal, ketika data melewati ambang batas, atau ketika analisis besar selesai.

Bergantung pada solusinya, BI dapat menganalisis data historis, menentukan penyebab anomali, memprediksi peristiwa masa depan, dan merekomendasikan tindakan berdasarkan prediksi.

Ada empat tipe utama kecerdasan bisnis yang sering digabungkan dalam satu solusi:

BI Deskriptif

Laporan dan dasbor BI sering disusun untuk memberikan wawasan bisnis tentang performa historis, termasuk hasil saat ini. BI deskriptif menunjukkan kepada pengguna hal-hal yang telah terjadi, dan dapat menyertakan komponen dasbor seperti Indikator Kinerja Utama (KPI) dan tabel ringkasan.

BI Diagnostik

BI diagnostik mencakup lapisan BI deskriptif untuk menganalisis akar penyebab anomali dalam data. Solusi BI diagnostik mencakup alat untuk menelusuri data.

BI Prediktif

Penting untuk dapat memprediksi hal-hal yang akan terjadi selanjutnya dalam bisnis Anda. Regresi BI prediktif, klasifikasi, dan prakiraan deret waktu, serta pemodelan ML untuk memprediksi hasil di masa depan.

BI Preskriptif

BI preskriptif membantu Anda memutuskan hal-hal yang harus dilakukan dengan prediksi Anda. Tipe BI ini melibatkan teknik seperti pemodelan skenario dan rekomendasi optimisasi.

AWS memiliki berbagai layanan untuk membantu Anda membuat dan menyempurnakan pipeline kecerdasan bisnis, mulai dari penyerapan data hingga alat visualisasi. Berikut adalah beberapa layanan untuk membantu perjalanan BI Anda:

Amazon Redshift adalah gudang data cloud yang memberikan rasio harga-performa yang tidak tertandingi untuk analitik dan AI agentik. Redshift mendukung analitik SQL pada data terpadu di seluruh danau Anda di Amazon SageMaker. Integrasi data nol-ETL memungkinkan analitik hampir waktu nyata dengan menghubungkan layanan streaming, basis data operasional, dan aplikasi korporasi pihak ketiga tanpa pipeline data yang kompleks.

Amazon QuickSight menghadirkan kapabilitas dan dasbor BI bertenaga AI dalam Quick, yang mentransformasikan data Anda yang tersebar menjadi wawasan strategis untuk semua orang, sehingga memungkinkan Anda untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan mencapai hasil bisnis yang lebih baik. Amazon QuickSight memungkinkan Anda melakukan analisis data tingkat lanjut dalam bahasa alami dengan skenario dan menjawab pertanyaan 'bagaimana jika' dengan panduan langkah demi langkah.

Amazon SageMaker Canvas memungkinkan Anda menambahkan ML ke pipeline BI dengan membuat model ML yang sangat akurat menggunakan antarmuka visual, tanpa memerlukan kode. Dengan SageMaker Canvas Anda dapat mentransformasikan data pada skala petabita, dan membangun, mengevaluasi, serta men-deploy model machine learning (ML) siap produksi tanpa pengodean.

AWS Glue membantu Anda menemukan, menyiapkan, dan mengintegrasikan semua data. Anda dapat menemukan dan terhubung ke lebih dari 100 sumber data yang berbeda, mengelola data dalam katalog data terpusat, serta secara visual membuat, menjalankan, dan memantau pipeline data untuk memuat data ke dalam danau data, gudang data, serta lakehouse Anda.

Mulai Kecerdasan Bisnis di AWS dengan Membuat Akun Gratis Sekarang Juga.