Business Intelligence Dijelaskan: Mengapa Penting bagi Organisasi Anda
Business intelligence (BI) mencakup kerangka perangkat lunak (misalnya alat, aplikasi, praktik terbaik, metodologi) yang memberdayakan eksekutif korporat untuk membuat keputusan operasional yang dioptimalkan, mengembangkan strategi dan taktik yang terinformasi, dan memfasilitasi performa yang ditingkatkan. Bermula dari tahun 1980-an, definisi ini merujuk 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 business intelligence?
Beberapa perusahaan atau pemimpin bisnis mungkin bertanya mengapa mereka harus berinvestasi dalam business intelligence, ketika mereka sudah memiliki fondasi yang kuat dari alat pelaporan dan analitik deskriptif dalam organisasi mereka. Satu sisi, pelaporan berfokus pada metrik keluaran tertentu atau sumber data untuk memberikan wawasan tentang tren historis dan status quo. Business intelligence, di sisi lain, memungkinkan analisis yang lebih dalam dengan mengandalkan banyak input (misalnya, dengan menghubungkan data pemasaran dengan informasi gaji dari HR) dan mengungkap hubungan proses atau data yang sebelumnya tidak teridentifikasi. Sementara pelaporan menunjukkan Anda bahwa sesuatu telah terjadi, business intelligence memberikan jawaban atas mengapa sesuatu telah terjadi. Hanya jika perusahaan tahu mengapa hasil tertentu timbul dan bagaimana proses individu saling berinteraksi, keputusan yang sehat tentang masa depan dapat dibuat.
Mengapa business intelligence begitu penting?
Ketika contoh pemanfaatan business intelligence mulai muncul di seluruh industri seperti perawatan kesehatan, perhotelan, atau konsultasi, individu yang bekerja di bidang TI adalah pengguna paling umum dari aplikasi semacam itu. Dan analis bisnis tergantung pada arsitek dan pengembang TI perusahaan mereka untuk mengaktifkan akses ke hasil kueri penting dan analisis bisnis. Seiring waktu, alat BI semakin canggih, ramah pengguna, dan intuitif. Sebagai bagian dari perkembangan self-service, business intelligence sekarang sering digunakan oleh baik manajer maupun karyawan dalam menyederhanakan proses pengambilan keputusan sehari-hari mereka.
Tidak seperti alat business intelligence tradisional yang lebih sering digunakan dengan set data yang terstandarisasi, teknologi terbaru — seperti robotic process automation (RPA) dan kecerdasan buatan dalam bisnis — melangkah lebih jauh dalam mengaktifkan bentuk analitik modern yang didorong BI. Perkembangan semacam ini semakin mampu mengungkap wawasan tentang skenario bisnis yang sering berubah dan dinamis. Sebagai akibatnya, enterprise di seluruh dunia akan terus mengandalkan fungsi analitik canggih untuk tidak hanya memahami operasi saat ini mereka tetapi juga mempersiapkan tantangan dan sukses di masa depan.
Manfaat business intelligence
Pada titik ini, Anda mungkin bertanya-tanya nilai apa yang dapat dimiliki oleh inisiatif business intelligence yang formal untuk perusahaan Anda. Manajer bisnis, sejak awal, telah menggunakan intuisi dan indikator operasional dasar mereka untuk memahami keadaan saat ini bisnis mereka. Namun, semakin banyak informasi yang dianalisis, semakin terinformasi pengambilan keputusan dan semakin besar dan lebih baik hasilnya.
Mengidentifikasi masalah dan peluang bisnis
Dengan menarik makna dari data yang dapat diukur untuk mendasari keputusan bisnis, praktik business intelligence memberikan perspektif baru dalam mengidentifikasi hambatan operasional, peluang bisnis, dan tren pasar serta hubungan mereka dengan proses individu. Upaya semacam ini mengungkap di mana proses dapat dirancang lebih efektif serta membenarkan strategi baru untuk membawa perusahaan maju.
Mempercepat produktivitas
Ketika perusahaan terlibat dalam pekerjaan BI yang luas, keuntungan kunci berasal dari kemampuan untuk dengan cepat mengakses dan memanfaatkan informasi, terlepas dari sumbernya (misalnya ERP, CRM). Pada saat yang sama, direktur perusahaan dan pekerja operasional dapat menggunakan informasi yang sangat intuitif, akurat, dan komprehensif yang kompetitor hanya dapat memperoleh melalui upaya yang panjang dari pihak mereka.
Lebih dari perangkat lunak lainnya, alat BI harus mampu menghadapi infrastruktur spesifik perusahaan (yaitu perangkat lunak yang digunakan, proses, struktur organisasi). Di sini, tantangan terbesar adalah solusi BI harus mampu mengakses dan memproses preferably semua sumber data yang tersedia di perusahaan, beberapa di antaranya mungkin masih analog, untuk pengetahuan terbaik. Sebagai alternatif menerima kompromi, misalnya, hanya mengintegrasikan pilihan sumber data ke dalam upaya BI seseorang, opsi perangkat lunak otomatisasi — seperti UiPath Enterprise RPA Platform — dapat berfungsi sebagai simpang kritis dalam menyelamatkan kesenjangan sumber data serta mendukung upaya digitalisasi perusahaan yang masih berhadapan dengan kertas.
Manfaat yang lebih besar: Sinergi RPA + BI
Ketika RPA dan BI digunakan untuk bekerja menuju tujuan yang sama, data dapat lebih mudah dikumpulkan dan dibuat menjadi wawasan yang efisien untuk enterprise yang benar-benar digital. Satu sisi, upaya otomatisasi yang didorong oleh RPA dapat memberdayakan analis BI dengan mendukung digitalisasi data dan mengambil alih bagian dari pengumpulan dan analisis data yang terkait dengan upaya manual yang tinggi, repetisi, dan standarisasi.
Di sisi lain, jalan 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 proses dan ketidakteraturan yang harus menjadi inti dari upaya optimasi di masa depan. UiPath juga bermitra dengan Celonis, penyedia terkemuka perangkat lunak process mining yang dapat digunakan untuk menyederhanakan identifikasi peluang otomatisasi. Sementara RPA dan BI dapat menghasilkan hasil saat digunakan secara terpisah, menggabungkan kedua teknologi ini menghasilkan keseluruhan yang lebih besar dari jumlah bagian-bagiannya.
