Business Analytic: Proses Hingga Manfaatnya Bagi Perusahaan

29 Maret 2023

Kini, zaman sudah semakin modern. Berbagai kemajuan teknologi digunakan pada setiap kegiatan dalam kehidupan manusia. Dengan menggunakan teknologi, segala sesuatu baik itu tugas, pekerjaan, maupun masalah, semua akan terselesaikan lebih cepat, mudah, dan efisien. 

Dunia bisnis juga telah berbasis teknologi. Banyak perusahaan yang menggunakan data dan penggunaan teknologi dalam melakukan proses bisnisnya. Salah satunya yaitu untuk mengambil keputusan. 

Agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan baik, maka perusahaan perlu menghasilkan data dan informasi yang tepat dan bermanfaat. Oleh karena itu, perusahaan perlu melakukan teknik menganalisa data dan informasi atau sering dikenal dengan istilah business analytic.

Key Takeaways

• Business analytic adalah seperangkat proses teknologi berupa menyusun, menyortir, memproses, dan mempelajari data bisnis yang bertujuan untuk memecahkan masalah bisnis dengan melakukan analisis data, model statistik, dan metode kuantitatif lainnya
• Jalur karir yang memanfaatkan business analytics yaitu database developer, database administrator, data engineer, dan data analysis manager.
• Terdapat beberapa jenis business analytics yang bisa Anda terapkan dalam perusahaan diantaranya descriptive analysis, diagnostic analysis, predictive analysis, dan prescriptive analysis. 
• Manfaat business analytics juga beragam seperti memudahkan pembuatan keputusan berdasarkan data, kemudahan dalam visualisasi, membuat model bisnis what-if, serta memudahkan perusahaan untuk tetap kompetitif.

Pengertian business analytic

Business analytics adalah seperangkat proses teknologi berupa menyusun, menyortir, memproses, dan mempelajari data bisnis yang bertujuan untuk memecahkan masalah bisnis dengan melakukan analisis data, model statistik, dan metode kuantitatif lainnya. Metodologi business analytics akan dilakukan berulang-ulang. Kemudian, data yang diperoleh akan diubah menjadi business insight. Perusahaan menggunakan data sebagai aset bisnis dan mengubahnya menjadi keunggulan kompetitif dalam bersaing. 

Dengan menggunakan business analytic, perusahaan mampu membuat strategi, meningkatkan hubungan dengan para pelanggan, mengidentifikasi peluang pasar, mengukur potensi risiko, dan bahkan mengurangi ancaman dengan melakukan evaluasi dan analisa di masa lampau. 

Kesuksesan business analytics bergantung pada kualitas data, proses analisis yang terampil dalam memahami teknologi dan bisnis, serta komitmen dalam menggunakan data yang informatif. 

Seperti yang dilansir dari Michigan State University, terdapat beberapa jalur karir yang memanfaatkan business analytics, antara lain:

• Database developer: meningkatkan database untuk dapat menangani data yang belum diolah maupun terorganisir dengan baik
• Database administrator: mengatur, memelihara, dan mengamankan database dalam menyimpan informasi bagi organisasi
• Data engineer: menciptakan sekumpulan data yang besar untuk membantu menganalisa dan menguraikan data yang masuk
• Data analysis manager: menginterpretasikan dan mengkomunikasikan data secara efektif dalam membantu membuat keputusan penting dan menyusun strategi untuk masa depan. 

Jenis-jenis Business Analytics

Berbagai jenis business analytics, antara lain:

1. Descriptive analysis

Bentuk yang paling pertama yaitu analisis deskriptif. Analisis deskriptif merupakan salah satu bentuk business analytics yang paling sederhana. Di dalam proses ini digunakan data aggregation dan data mining technique yang mana mendeskripsikan atau meringkas data bisnis untuk mendapatkan gambaran mengenai kejadian masa lalu dan saat ini. 

Statistik deskripsi juga diterapkan ke dalam data yang ada untuk memberikan kemudahan kepada para investor, shareholders, marketing executives, dan sales manager.

Penggunaan descriptive analysis juga dapat membantu perusahaan dalam mengidentifikasi kelebihan dan kekurangan serta memberikan insight mengenai customer behavior.

2. Diagnostic analytics

Berbeda dengan jenis sebelumnya, analisis diagnostik menggunakan teknik drill-down, data discovery, data mining, serta korelasi untuk mencari tahu penyebab suatu kejadian. Analisis diagnostik akan mencari tahu “apa”, “bagaimana”, dan “mengapa” baik di masa sekarang maupun masa lalu. Operasi OLAP (Online Analytical Processing) dapat Anda gunakan untuk memaksimalkan analisis diagnostik.

3. Predictive analysis

Dengan menggunakan model statistik dan machine learning technique, analisis prediktif dapat memperkirakan kemungkinan kejadian masa depan untuk mengantisipasi berbagai resiko di dalam bisnis. 

Analisis yang satu ini menggunakan algoritma dan model statistik yang akurat untuk prediksi yang lebih tinggi. Analisis prediktif menghasilkan sebuah laporan terperinci yang bisa mendukung perkiraan yang kompleks untuk sales dan marketing.

4. Prescriptive analysis

Karena menghasilkan rekomendasi aksi terbaik bagi perusahaan membuat analisis preskriptif lebih maju dibanding analisis prediktif. Analisis yang satu ini juga mengandalkan sistem feedback yang kuat dan analisis dari pengujian serta penelitian berulang dalam mempelajari relasi dari berbagai macam tindakan serta hasilnya. 

Hasil dari analisis preskriptif berupa pemaparan mengenai tindakan yang harus dilakukan setelah mengetahui resiko bisnis dan penerapannya dalam mencapai tujuan perusahaan. 

Proses Business Analytics

Business analytics dimulai dengan beberapa proses dasar:

1. Data collection

Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang ada seperti perangkat IoT, aplikasi, spreadsheet, media sosial. Kemudian, semua data tersebut dikirim ke bagian pusat. Penggunaan cloud database di dalam tahap ini dapat membuat proses pengumpulan data menjadi jauh lebih mudah.

2. Data mining

Setelah data diterima dan disimpan, maka data tersebut harus disortir dan diproses. Selanjutnya, berbagai pola dan metode berulang, seperti membuat metadata, memperoleh wawasan, akan dipercepat melalui algoritma teknologi

3. Melakukan descriptive analytics

Analitik data deskriptif akan menemukan jawaban mengenai apa yang terjadi dan penyebab hal tersebut dapat terjadi. Hal ini berguna untuk membangun pemahaman yang lebih baik terkait dengan data

4. Melakukan predictive analytics

Dengan data yang cukup dan pemrosesan descriptive analytics yang memadai, maka analisis bisnis dapat mulai membangun model prediktif berdasarkan tren dan data historis. Model bisnis ini dapat digunakan untuk menginformasikan keputusan masa depan mengenai pilihan bisnis dan organisasi

5. Visualisation and reporting

Visualisasi dan pelaporan dapat membantu memecah angka dan model agar para pembaca dapat dengan mudah menangkap dan memahami apa yang disajikan. 

Umumnya analisis akan dilakukan pada sampel data yang lebih kecil. Hal tersebut digunakan menggunakan alat analitik berupa spreadsheet yang memiliki fungsi statistik hingga pencarian data yang kompleks. Proses business analytics tersebut akan dilakukan berulang hingga tujuan bisnis perusahaan tercapai. 

Manfaat business analytics

Penggunaan business analytics dapat bermanfaat bagi setiap aspek pada perusahaan. 

1. Memudahkan pembuatan keputusan berdasarkan data

Dengan adanya business analytics, keputusan yang tadinya terasa sulit dapat diputuskan dengan mudah. Menggunakan data, perusahaan juga akan lebih mudah mengidentifikasi penyebab dan tren yang ada serta menciptakan cara yang lebih cerdas demi masa depan organisasi. 

2. Kemudahan dalam visualisasi

Sebuah software business analytics dapat mengambil data dalam jumlah besar dan mengubahnya menjadi visualisasi yang sederhana sekaligus efektif. 

3. Membuat model bisnis what-if

Predictive analytics dapat menciptakan sebuah model bagi pengguna untuk mengetahui tren dan pola yang akan berdampak di masa depan. Dengan didukung business analytics software, model tersebut bisa diciptakan dalam bentuk platform. 

4. Tetap berkompetisi dalam masa yang kompetitif

Dengan adanya business analytics, perusahaan dapat bersaing secara kompetitif menggunakan perangkat terbaru dalam pengambilan keputusan serta meningkatkan efisiensi dan menghasilkan lebih banyak keuntungan.

Contoh Business Analytics

Terdapat beberapa alat yang dapat melakukan fungsi analitik data tingkat lanjut secara otomatis dan memerlukan sedikit keterampilan khusus atau pengetahuan mendalam mengenai bahasa pemrograman. Dengan alat ini, perusahaan bisa dengan mudah mengatur bisnis dan memanfaatkan data dari internet atau sumber lainnya. Di bawah ini merupakan beberapa contoh business analytic tools:

• Dundas BI
• Knime Analytics Platform
• Qlik’s 
• Sisense
• Splunk
• Tableau
• Tibco Spotfire

Kembangkan Bisnis Anda Bersama Terralogiq

Kebutuhan atas business analytics kini semakin banyak. Berbagai perusahaan menggunakan business analytics agar tetap dapat bersaing di masa yang sangat kompetitif. 

Jika Anda ingin memajukan bisnis dan prospek bisnis melalui penerapan business analytics tetapi tak ingin terbebani dengan persoalan teknis, Anda dapat memilih Terralogiq sebagai mitra bisnis Anda.

Terralogiq merupakan perusahaan IT yang telah berdiri sejak tahun 2013. Dipercaya oleh lebih dari 150 klien, Terralogiq menawarkan solusi berbasis teknologi yang dapat Anda aplikasikan untuk pengembangan bisnis melalui sejumlah layanan kami, di antaranya: location intelligence, geomarketing, mobile solutions, asset collaterals, dan asset management system.

Tidak hanya itu, Terralogiq juga merupakan Google Cloud Premier Partner yang dapat memberikan berbagai solusi layanan yang berkaitan dengan Google. Terralogiq telah berpengalaman dalam bekerja sama dengan berbagai klien. Berbagai solusi dan ide yang ideal, relevan, dan tentunya bermanfaat juga telah sukses disampaikan Terralogiq dalam perkembangan bisnis perusahaan. 

Ingin berdiskusi lebih lanjut tentang solusi kebutuhan bisnis Anda? Hubungi kami di sini atau melalui email halo@terralogiq.com