Apakah Kecerdasan Bisnis itu? Dan Mengapa Saya Perlu Tahu?
Intelijen bisnis (BI) mencakup kerangka kerja perangkat lunak (misalnya alat, aplikasi, praktik terbaik, metodologi) yang memberdayakan eksekutif perusahaan untuk membuat keputusan operasional yang dioptimalkan, mengembangkan strategi dan taktik yang terinformasi, dan mendorong peningkatan kinerja. Kembali ke tahun 1980-an, definisi ini mengacu pada tren dan wawasan yang diperoleh ketika volume data besar dari berbagai sistem operasional dan database perusahaan dikumpulkan, dianalisis, dan divisualisasikan untuk pengambil keputusan bisnis dan pengguna akhir.
Apa perbedaan antara pelaporan dan intelijen bisnis?
Beberapa perusahaan atau pemimpin bisnis mungkin mempertanyakan mengapa mereka harus berinvestasi dalam intelijen bisnis, padahal mereka sudah memiliki dasar yang kuat untuk alat pelaporan dan analitik deskriptif dalam organisasi mereka. Di satu sisi, pelaporan berfokus pada metrik keluaran tertentu atau sumber data untuk memberikan wawasan tentang tren historis dan status quo. Intelijen bisnis, di sisi lain, memungkinkan analisis yang lebih dalam dengan mengandalkan banyak masukan (misalnya, dengan menghubungkan data pemasaran dengan informasi gaji dari SDM) dan mengungkap proses atau hubungan data yang sebelumnya tidak teridentifikasi. Sementara pelaporan menunjukkan kepada Anda bahwa sesuatu telah terjadi, intelijen bisnis memberikan jawaban tentang mengapa sesuatu telah terjadi. Hanya jika perusahaan mengetahui mengapa hasil tertentu dihasilkan dan bagaimana proses individu berinteraksi, keputusan yang tepat tentang masa depan dapat dibuat.
Mengapa intelijen bisnis begitu penting?
Ketika contoh pemanfaatan intelijen bisnis pertama kali mulai muncul di berbagai industri seperti perawatan kesehatan, perhotelan, atau konsultasi, individu dalam pekerjaan TI adalah pengguna paling umum dari aplikasi tersebut. Dan analis bisnis bergantung pada arsitek dan pengembang TI perusahaan mereka dalam memungkinkan akses ke hasil kueri penting dan analisis bisnis. Namun, seiring berjalannya waktu, alat BI menjadi semakin gesit, ramah pengguna, dan intuitif. Sebagian sebagai hasil dari pengembangan layanan mandiri, kecerdasan bisnis kini sering dimanfaatkan oleh manajer dan karyawan dalam merampingkan proses pengambilan keputusan sehari-hari.
Namun, tidak seperti alat intelijen bisnis tradisional yang lebih umum digunakan dengan kumpulan data standar, teknologi terbaru — seperti otomatisasi proses robotik (RPA) dan kecerdasan buatan dalam bisnis — melangkah lebih jauh dalam memungkinkan bentuk analitik berbasis BI modern. Perkembangan tersebut semakin mampu mengungkapkan wawasan ke dalam skenario bisnis yang sering berubah dan dinamis. Akibatnya, perusahaan secara global akan terus mengandalkan fungsi analitik tingkat lanjut untuk tidak hanya memahami operasi mereka saat ini, tetapi juga bersiap menghadapi tantangan dan kesuksesan di masa mendatang.
Manfaat kecerdasan bisnis
Pada titik ini, Anda mungkin bertanya-tanya apa nilai inisiatif intelijen bisnis yang diformalkan untuk perusahaan Anda. Manajer bisnis, sejak awal, menggunakan intuisi dan indikator operasional dasar mereka untuk memahami keadaan bisnis mereka saat ini. Namun, semakin banyak informasi yang dianalisis, semakin terinformasi pengambilan keputusan dan semakin besar dan semakin baik hasilnya.
Mengidentifikasi masalah dan kemungkinan bisnis
Dengan menarik makna dari data terukur yang menjadi dasar keputusan bisnis, praktik intelijen bisnis memberikan perspektif baru dalam mengidentifikasi kemacetan operasional, peluang bisnis, dan tren pasar serta hubungannya dengan proses individu. Upaya tersebut mengungkapkan di mana proses dapat direkayasa secara lebih efektif serta melegitimasi strategi baru untuk memajukan perusahaan.
Mempercepat produktivitas
Ketika sebuah perusahaan terlibat dalam pekerjaan BI yang ekstensif, keuntungan utama berasal dari kemampuan untuk mengakses dan memanfaatkan informasi dengan cepat, terlepas dari sumbernya (misalnya ERP, CRM). Dalam sekejap, direktur perusahaan dan pekerja operasional dapat menggunakan informasi yang sangat intuitif, akurat, dan komprehensif yang hanya dapat diperoleh pesaing melalui upaya panjang di pihak mereka.
Bahkan lebih dari perangkat lunak lain, alat BI harus mampu menangani infrastruktur spesifik perusahaan (yaitu perangkat lunak yang digunakan, proses, struktur organisasi). Di sini, tantangan terbesar adalah solusi BI harus dapat mengakses dan memproses lebih baik semua sumber data yang tersedia di perusahaan, beberapa di antaranya mungkin masih analog, untuk mendapatkan pengetahuan terbaik. Alih-alih menerima kompromi dengan, misalnya, hanya mengintegrasikan pilihan sumber data ke dalam upaya BI seseorang, opsi perangkat lunak otomatisasi — seperti Platform RPA Perusahaan UiPath — dapat berfungsi sebagai persimpangan penting dalam menjembatani kesenjangan dalam sumber data serta mendukung upaya digitalisasi perusahaan yang masih berurusan dengan dokumen.
Manfaat yang lebih besar:sinergi RPA + BI
Ketika RPA dan BI digunakan untuk mencapai tujuan bersama, data dapat lebih mudah disatukan dan dibuat berwawasan efisien untuk perusahaan digital yang sesungguhnya. Di satu sisi, upaya otomatisasi yang didorong oleh RPA dapat memberdayakan analis BI dengan mendukung digitalisasi data dan mengambil alih bagian pengumpulan dan analisis data yang terkait dengan upaya manual, pengulangan, dan standardisasi yang tinggi.
Di sisi lain, jalur menuju otomatisasi dapat diarahkan lebih efisien melalui integrasi alat BI ke dalam platform RPA. UiPath, misalnya, terintegrasi dengan solusi BI populer Kibana dan Tableau untuk memberikan wawasan yang lebih baik tentang kinerja interaksi bot-karyawan. RPA juga bertindak sebagai alat utama untuk secara otomatis mengidentifikasi pengecualian dan ketidakberesan proses yang harus menjadi inti dari upaya pengoptimalan di masa mendatang. UiPath juga bermitra dengan Celonis, penyedia terkemuka perangkat lunak penambangan proses yang dapat digunakan untuk menyederhanakan identifikasi peluang otomatisasi. Sementara RPA dan BI sudah dapat memberikan hasil ketika dimanfaatkan secara individual, menyatukan kedua teknologi akan menghasilkan keseluruhan yang lebih besar daripada jumlah bagian-bagiannya.
