Data telah menjadi aset paling berharga di era digital ini. Dikutip dari CNBCIndonesia.com, Presiden Joko Widodo pernah mengatakan bahwa “data is new oil,”. Sama seperti minyak yang menjadi bahan bakar bagi perekonomian. Data kini menjadi sumber daya penting yang dapat mendorong keberhasilan bisnis. Setiap hari, bisnis dan individu menghasilkan jutaan data dari transaksi hingga aktivitas di media sosial. Namun, tanpa analisis yang tepat, data tersebut hanyalah angka yang tidak bermakna. Di sinilah Business Analytics memainkan peran krusial.
Business Analytics adalah proses pengumpulan, pengolahan dan analisis data yang bertujuan untuk mendapatkan insight yang berharga yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Dengan bantuan alat dan teknik analisis yang canggih, perusahaan dapat mengidentifikasi pola dan tren yang tersembunyi dalam tumpukan data mereka, yang kemudian dapat dimanfaatkan untuk merumuskan strategi yang lebih efektif.
Apa itu Business Analytics?
Lantas, apa sebenarnya Business Analytics itu dan mengapa bisnis modern sangat membutuhkannya? Artikel ini akan menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut, memberikan pemahaman yang komprehensif tentang Business Analytics.
Business Analytics (BA) adalah proses analisis data yang digunakan untuk mendapatkan insight dan informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Dengan memanfaatkan metode statistik dan alat analisis data, BA membantu organisasi dalam memahami tren, pola, dan hubungan dalam data yang dimiliki. Ini melibatkan penggunaan data historis dan real-time untuk mengidentifikasi peluang, memecahkan masalah, dan merumuskan strategi yang lebih efektif.
Business Analytics terdiri dari beberapa pendekatan, termasuk Business Analytics: Descriptive Analytics, Predictive Analytics, dan Prescriptive Analytics. Descriptive Analytics berfokus pada pemahaman data historis untuk menjelaskan apa yang telah terjadi dalam bisnis. Ini mencakup laporan keuangan, analisis penjualan, dan pengukuran kinerja lainnya. Predictive Analytics, di sisi lain, menggunakan teknik statistik dan model matematis untuk memprediksi hasil di masa depan berdasarkan data yang ada. Sementara itu, Prescriptive Analytics berfungsi untuk memberikan rekomendasi tindakan yang optimal dengan mempertimbangkan berbagai faktor dan variabel yang ada.
Bagaimana Cara Kerja Analytics Business?
Berikut adalah penjelasan mengenai cara kerja Business Analytics dalam beberapa langkah:
1. Pengumpulan Data
Langkah pertama dalam proses Business Analytics adalah pengumpulan data. Data dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti sistem internal (seperti sistem manajemen database), data transaksi, survei pelanggan, media sosial, dan sumber data eksternal lainnya.
2. Pembersihan dan Pengolahan Data
Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah pembersihan dan pengolahan data. Proses ini meliputi pengidentifikasian dan perbaikan kesalahan, penghapusan duplikat, dan pengisian data yang hilang. Data yang bersih dan terstruktur akan memudahkan analisis yang lebih akurat.
3. Analisis Data
Dengan data yang telah dibersihkan dan diolah, langkah berikutnya adalah analisis data. Ini adalah inti dari Business Analytics, di mana teknik statistik, algoritma machine learning, dan alat analisis digunakan untuk menggali wawasan dari data. Terdapat berbagai jenis analisis yang dapat dilakukan, termasuk Descriptive Analytics, Predictive Analytics dan Prescriptive Analytics.
4. Visualisasi dan Penyampaian Wawasan
Setelah analisis dilakukan, langkah selanjutnya adalah visualisasi dan penyampaian wawasan. Alat visualisasi data seperti dashboard, grafik, dan laporan digunakan untuk menyajikan hasil analisis dengan cara yang mudah dipahami.
5. Pengambilan Keputusan dan Tindak Lanjut
Langkah terakhir dalam proses Business Analytics adalah pengambilan keputusan dan tindak lanjut. Berdasarkan wawasan yang diperoleh dari analisis, manajer dan pemimpin bisnis dapat membuat keputusan yang lebih baik dan merumuskan strategi yang lebih efektif.
Contoh dan Penerapan Business Analytics dalam Pengambilan Keputusan Bisnis
Salah satu contoh penerapan Business Analytics yang efektif dapat dilihat pada industri ritel. Perusahaan dapat menggunakan analisis data untuk mengoptimalkan manajemen inventaris dan penjualan. Dengan memanfaatkan analisis deskriptif, mereka dapat memahami pola pembelian pelanggan berdasarkan lokasi dan waktu. Data ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan stok barang di masing-masing toko sesuai dengan permintaan lokal, mengurangi biaya penyimpanan, dan memastikan produk tersedia saat pelanggan membutuhkannya.
Di sektor perbankan, Business Analytics memainkan peran penting dalam pengelolaan risiko dan peningkatan layanan pelanggan. Dengan menganalisis transaksi pelanggan dan menerapkan algoritma Machine Learning, bank dapat mendeteksi potensi penipuan. Selain itu, dengan menganalisis data pelanggan, lembaga keuangan dapat merancang produk dan layanan yang lebih sesuai dengan kebutuhan segmen pasar tertentu.
Di dunia kesehatan, penerapan Business Analytics semakin menjadi kunci dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan hasil perawatan pasien. Rumah sakit dan lembaga kesehatan menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi tren dalam data pasien, seperti tingkat infeksi dan waktu pemulihan. Melalui analisis diagnostik, mereka dapat menganalisis data historis untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi durasi rawat inap pasien.
5 Manfaat Business Analytics bagi Operasional Perusahaan
Business Analytics (BA) membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan, perencanaan strategis, dan peningkatan efisiensi operasional. Selain itu, berikut adalah manfaat utama dari Business Analytics:
1. Pengambilan Keputusan Lebih Baik
Salah satu manfaat utama dari Business Analytics adalah kemampuannya untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Dengan menganalisis data secara mendalam, manajer dan pemimpin bisnis dapat memahami tren, pola, dan perilaku pelanggan dengan lebih baik.
2. Peningkatan Efisiensi Operasional
Business Analytics juga membantu perusahaan dalam meningkatkan efisiensi operasional. Dengan menggunakan teknik analisis untuk mengidentifikasi proses yang tidak efisien atau pemborosan, perusahaan dapat mengoptimalkan operasi mereka dan mengurangi biaya.
3. Pemahaman Pelanggan Lebih Dalam
Perusahaan dapat mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang pelanggan mereka. Analisis data pelanggan memungkinkan organisasi untuk memahami preferensi, perilaku, dan kebutuhan pelanggan dengan lebih baik. Ini memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih terfokus dan personalisasi layanan atau produk mereka.
4. Prediksi Tren dan Permintaan
Business Analytics memungkinkan perusahaan untuk melakukan analisis prediktif yang membantu mereka memprediksi tren pasar dan permintaan produk di masa depan. Dengan memahami pola perilaku dan tren historis, perusahaan dapat lebih siap untuk menghadapi perubahan di pasar dan menyesuaikan strategi mereka secara proaktif.
5. Keunggulan Kompetitif
Dengan menggunakan data untuk memahami dan merespons dinamika pasar dengan cepat, perusahaan dapat menyesuaikan strategi mereka lebih baik dibandingkan dengan pesaing yang tidak menggunakan analisis data. Hal ini memungkinkan mereka untuk berinovasi, mengidentifikasi peluang baru, dan menjaga kepuasan pelanggan, sehingga memperkuat posisi mereka di pasar.
4 Jenis atau Tipe Business Analytics
Business Analytics dapat dibagi menjadi beberapa jenis, masing-masing dengan tujuan dan metode analisis yang berbeda. Berikut adalah penjelasan mengenai jenis-jenis Business Analytics:
1. Descriptive Analytics
Descriptive Analytics berfokus pada analisis data historis untuk memberikan wawasan tentang apa yang telah terjadi dalam suatu bisnis. Ini mencakup pengumpulan, pengolahan, dan analisis data untuk menghasilkan laporan yang menjelaskan performa, tren, dan pola yang muncul dari data yang telah ada. Contoh dari Descriptive Analytics termasuk laporan penjualan bulanan, analisis pengeluaran, dan pengukuran kinerja kampanye pemasaran.
2. Predictive Analytics
Predictive Analytics bertujuan untuk memprediksi hasil di masa depan dengan menggunakan teknik statistik dan model matematis. Ini melibatkan analisis data historis dan pengenalan pola untuk membuat perkiraan tentang perilaku dan tren yang mungkin terjadi. Contoh penerapan Predictive Analytics meliputi memprediksi perilaku pelanggan, seperti kemungkinan pembelian di masa depan, serta analisis risiko, seperti memprediksi kemungkinan gagal bayar pada pinjaman.
3. Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics adalah jenis analisis yang memberikan rekomendasi tindakan terbaik berdasarkan wawasan yang diperoleh dari Descriptive dan Predictive Analytics. Jenis ini bertujuan untuk membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang optimal dengan mempertimbangkan berbagai faktor dan variabel yang ada. Contoh penerapan Prescriptive Analytics termasuk optimasi rantai pasokan, penetapan harga dinamis, dan pengelolaan inventaris.
4. Diagnostic Analytics
Diagnostic Analytics berfokus pada analisis data untuk memahami penyebab dari suatu peristiwa atau hasil tertentu. Ini digunakan untuk menjawab pertanyaan “mengapa” suatu peristiwa terjadi. Dengan menggunakan data historis dan teknik analisis yang lebih dalam, Diagnostic Analytics dapat membantu perusahaan mengevaluasi kinerja dan mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi hasil bisnis. Contoh aplikasinya termasuk analisis penyebab kegagalan produk atau penurunan penjualan.
Business Analytics vs Business Intelligence: Apa Saja Perbedaannya?
Business Intelligence (BI) adalah proses pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data untuk membantu pengambilan keputusan. BI fokus pada descriptive analytics, yaitu memberikan wawasan tentang apa yang telah terjadi di masa lalu melalui laporan, dashboard, dan visualisasi data.
Di sisi lain, Business Analytics (BA) mencakup pendekatan yang lebih luas, yang tidak hanya melibatkan analisis data historis tetapi juga memanfaatkan teknik prediktif dan preskriptif. BA mengintegrasikan metode analisis statistik dan algoritma untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan dan memberikan rekomendasi tindakan yang optimal. Dengan fokus pada analisis yang lebih mendalam, BA membantu perusahaan tidak hanya untuk mengevaluasi kinerja tetapi juga untuk merumuskan strategi yang lebih baik berdasarkan prediksi dan rekomendasi yang berbasis data.
Namun dalam praktiknya, kedua pendekatan ini saling melengkapi, dan banyak perusahaan yang menggunakan kombinasi dari keduanya untuk mencapai hasil yang optimal.
Baca Juga: Wajib Tahu! 12 Strategi Pengelolaan Data yang Tepat untuk Pertumbuhan Bisnis
Tantangan dalam Pengimplementasian Business Analytics
Meskipun Business Analytics menawarkan banyak manfaat, implementasinya juga dihadapkan pada berbagai tantangan. Salah satu tantangan utama adalah pengumpulan dan integrasi data. Banyak organisasi memiliki data yang tersebar di berbagai sumber dan format, seperti database, spreadsheet, dan sistem yang berbeda. Mengumpulkan dan mengintegrasikan data ini menjadi satu platform yang konsisten dan dapat diandalkan memerlukan upaya dan sumber daya yang signifikan.
Tantangan lain yang sering dihadapi adalah kurangnya keterampilan dan pemahaman analitis di dalam tim. Banyak perusahaan mengalami kesulitan dalam menemukan tenaga kerja yang memiliki keterampilan analitis yang memadai, termasuk pemahaman tentang teknik statistik, pemrograman, dan alat analisis.
Oleh karena itu, untuk memudahkan Anda dalam melakukan implementasi, kami di Central Data Technology (CDT) hadir dengan berbagai tools inovatif yang siap membantu Anda. Dengan produk unggulan seperti Dynatrace, yang memantau performa aplikasi secara real-time, dan Pentaho yang menyederhanakan pengolahan dan visualisasi data, kami dirancang untuk menyederhanakan proses analisis Anda. Ditambah lagi, dengan Zscaler Business Analytics, Anda dapat mengamankan dan mengoptimalkan penggunaan data di cloud dengan mudah.
Rekomendasi Business Analytics Tools dari Central Data Technology (CDT)
Central Data Technology (CDT) memahami pentingnya alat analisis yang kuat dan efektif untuk mendukung strategi bisnis. Oleh karena itu, CDT merekomendasikan berbagai alat Business Analytics yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Dalam rekomendasi ini, kami akan membahas tiga tools Business Analytics terkemuka: Dynatrace, Pentaho dari Hitachi Vantara, dan Zscaler Business Analytics.
Dynatrace
Dynatrace adalah platform observasi berbasis cloud yang dirancang untuk memberikan visibilitas mendalam terhadap kinerja aplikasi dan infrastruktur IT. Alat ini menggunakan teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk memantau dan menganalisis data secara real-time, sehingga memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi masalah sebelum berdampak pada end-user.
Fitur:
- Pemantauan Aplikasi Real-Time: Memungkinkan pengguna untuk memantau kinerja aplikasi secara langsung, termasuk mendeteksi masalah secara real-time.
- Analisis Pengalaman Pengguna: Mengukur interaksi pengguna dengan aplikasi untuk memastikan pengalaman yang optimal.
- AI dan Machine Learning: Menggunakan algoritma AI untuk otomatisasi analisis, membantu dalam mendeteksi masalah dan memberikan rekomendasi perbaikan.
- Integrasi Multi-cloud: Mendukung pemantauan di lingkungan public, private, dan hybrid cloud.
Keunggulan:
- Deteksi Masalah Proaktif: Dengan kemampuan AI, Dynatrace dapat mendeteksi dan mendiagnosis masalah sebelum berdampak pada pengguna akhir, mengurangi waktu downtime.
- Visibilitas Menyeluruh: Memberikan pandangan menyeluruh dari seluruh stack IT, termasuk aplikasi, infrastruktur, dan pengalaman pengguna, yang membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data.
- Analisis yang Dapat Disesuaikan: Menawarkan dashboard yang dapat disesuaikan sesuai kebutuhan organisasi, memungkinkan tim IT untuk fokus pada metrik yang paling relevan bagi mereka.
Pentaho
Melalui platform Pentaho dari Hitachi Vantara, menyediakan solusi Business Analytics yang komprehensif untuk integrasi dan analisis data. Pentaho memfasilitasi pengumpulan data dari berbagai sumber dan memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis mendalam, visualisasi, serta pembuatan laporan. Dengan kemampuan untuk mendukung analisis prediktif dan preskriptif, Pentaho membantu perusahaan dalam menggali wawasan dari data mereka dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Fitur:
- Integrasi Data: Kemampuan untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber, termasuk database, aplikasi cloud, dan file flat.
- Visualisasi Data: Menyediakan alat untuk membuat dashboard dan laporan interaktif yang membantu dalam menganalisis data dengan cara yang lebih intuitif.
- Analisis Prediktif dan Preskriptif: Mendukung analisis untuk meramalkan tren masa depan dan memberikan rekomendasi tindakan yang tepat.
- Pemrosesan Data ETL: Menawarkan fitur ETL (Extract, Transform, Load) untuk membersihkan dan mempersiapkan data sebelum analisis.
Keunggulan:
- Fleksibilitas dan Skalabilitas: Mampu menangani volume data yang besar dan beragam, cocok untuk organisasi dengan kebutuhan analisis yang kompleks.
- Antarmuka yang Ramah Pengguna: Desain yang intuitif memudahkan pengguna dari berbagai tingkat keahlian untuk berinteraksi dengan data dan menghasilkan wawasan.
- Dukungan Komprehensif untuk BI: Menyediakan alat analisis yang lengkap untuk membantu organisasi dalam mengubah data menjadi wawasan yang berharga, mendukung pengambilan keputusan strategis.
Zscaler Business Analytics
Zscaler Business Analytics adalah alat analisis yang terintegrasi dalam platform keamanan Zscaler, dirancang untuk memberikan wawasan mendalam tentang keamanan jaringan dan perilaku pengguna. Salah satu solusinya, Zscaler Digital Experience, fokus pada analisis data yang mendalam terkait kinerja jaringan dan keamanan. Dengan kemampuan ini, Zscaler membantu organisasi mengenali pola dan tren dalam lalu lintas jaringan, mengidentifikasi potensi ancaman secara lebih cepat, dan mendukung pengambilan keputusan strategis yang lebih tepat untuk melindungi infrastruktur digital mereka.
Fitur:
- Analisis Keamanan Jaringan: Memberikan wawasan mendalam tentang lalu lintas jaringan dan perilaku pengguna untuk mendeteksi ancaman keamanan.
- Visibilitas Real-Time: Memungkinkan organisasi untuk melihat dan menganalisis aktivitas jaringan secara langsung, meningkatkan respons terhadap ancaman.
- Laporan dan Dashboard Kustom: Menawarkan kemampuan untuk membuat laporan dan dashboard yang disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan spesifik tim keamanan.
- Integrasi dengan Solusi Keamanan Lain: Dapat terintegrasi dengan alat keamanan lainnya untuk meningkatkan kemampuan analisis dan respons terhadap ancaman.
Keunggulan:
- Keamanan Berbasis Cloud: Zscaler mengoperasikan platform di cloud, memungkinkan akses dan analisis data yang aman dari mana saja.
- Deteksi Ancaman Proaktif: Memungkinkan organisasi untuk mendeteksi dan merespons ancaman dengan cepat, mengurangi risiko terhadap aset perusahaan.
- Analisis Terpadu: Menggabungkan analisis keamanan dengan informasi bisnis lainnya, memberikan konteks yang lebih luas untuk pengambilan keputusan terkait keamanan.
Maksimalkan Pemanfaatan Data Lewat Solusi Business Analytics dari Central Data Technology
Central Data Technology (CDT) hadir sebagai mitra strategis Anda dalam mengoptimalkan Business Analytics dengan solusi yang tepat dan efektif. Dengan pengalaman yang mendalam dan pemahaman yang kuat tentang tools Business Analytics terkemuka seperti Dynatrace, Pentaho, dan Zscaler Business Analytics, CDT siap membantu Anda mengintegrasikan dan memanfaatkan data dengan maksimal.
Sebagai bagian dari PT Computrade Technology International (CTI) Group, kami berkomitmen untuk mendampingi Anda di setiap langkah, mulai dari proses implementasi hingga pemeliharaan dan dukungan after-sales. Jangan tunggu lebih lama untuk meraih keunggulan kompetitif dengan pemanfaatan data yang optimal. Hubungi tim CDT hari ini untuk memulai perjalanan transformasi analitis Anda. Klik di sini untuk terhubung dengan kami dan temukan solusi yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda!
Penulis: Ary Adianto
Content Writer CTI Group
