BI mengacu pada berbagai teknologi, aplikasi, dan praktik yang digunakan untuk menganalisis, memproses, melaporkan, dan menyusun strategi tentang data. Tren BI telah berkembang dan tumbuh selama bertahun-tahun karena semakin banyak bisnis menggunakan data untuk mengungkap wawasan seiring tumbuhnya volume data yang mereka miliki. Karena jumlah teknologi dalam ekosistem BI meningkat, peluang untuk terjadi kesalahan pun meningkat jika langkah-langkah tertentu tidak dipertimbangkan.
Banyak perusahaan mengatakan bahwa, "Kami tidak tahu apa yang tidak kami ketahui" dan itulah mengapa BI dapat menjadi konsep yang lebih sulit untuk dipahami daripada solusi teknologi lainnya. Tentu saja kita ingin menyelesaikan masalah bisnis awal yang dimiliki, tetapi dengan BI kita perlu memikirkan bagaimana kita dapat memanfaatkan kekuatan keseluruhan data kita. KPI penting untuk dasbor yang digunakan oleh eksekutif dan manajemen, namun BI menawarkan jauh lebih banyak - untuk proses penemuan Anda, solusi BI Anda harus menemukan dan menyelesaikan ketidakefisienan di berbagai departemen pada tingkat yang lebih terperinci. Dengan cara yang sama Anda tidak tahu apa yang tidak Anda ketahui, kepala departemen mungkin bisa mengisi bagian yang kosong. Mengumpulkan informasi ini dan menganalisis nilainya dapat membantu Anda mewujudkan peluang untuk memaksimalkan hasil penerapan BI Anda.
Inisiatif semacam ini dapat didukung oleh integrasi big data - data yang hilang dari laporan Anda memang ada, namun biasanya itu hanya karena tidak terstruktur dan dibuang ke flat files. File-file ini biasanya hanya berdiam di sana, mungkin sekadar disimpan untuk alasan tanggung jawab, atau mungkin kalau-kalau ada kebutuhan di mana data itu akan berguna. Data itu memiliki nilai lebih dari yang Anda sadari.
Ketika orang menjadi lebih terbiasa menggunakan antarmuka pelaporan perangkat lunak, kurva pembelajaran telah menurun secara bertahap. Terlepas dari itu, masih ada kebutuhan bagi para profesional yang kurang paham teknologi untuk mendapatkan pelatihan yang benar dalam menggunakan alat pelaporan yang Anda buat. Penting juga memastikan untuk mendekati setiap departemen secara individual, karena perbedaan departemen menyebabkan pemanfaatan data berbeda-beda. Melatih karyawan tentang cara menerapkan data itu ke dalam operasi organisasi Anda akan membantu mereka mendapatkan informasi yang lebih akurat dan membuat keputusan yang lebih baik.
Sesi pelatihan ini juga akan memerlukan beberapa perbaikan. Memberikan sesi pelatihan wajib akan memungkinkan bisnis Anda memaksimalkan pengembalian penerapan solusi BI, tetapi ketika sebuah hal baru diterapkan - misal memanfaatkan cloud analytics - Anda akan ingin memastikan bahwa tidak ada yang tersesat selama proses implementasi.
Berfokuslah pada manfaat penerapan perangkat lunak BI sehingga karyawan Anda lebih cenderung memprioritaskan teknologi baru ini karena mereka menyadari apa yang dapat diperoleh darinya. Menjaga hubungan yang kuat antara staf bisnis Anda dan TI adalah kunci untuk mendapatkan hasil terbaik dari strategi BI Anda.
Mengimplementasikan dan menyebarluaskan perangkat lunak BI dengan benar adalah tantangan lain ketika Anda menghadapi penemuan dan masalah baru setelah implementasi Anda sedang berjalan. Pola pikir "Agile" untuk mendapatkan hasil awal dalam pendekatan pengiriman multi-fase sering ideal untuk keberhasilan proyek Anda.
Umpan balik awal pada solusi BI yang ada memberikan kepercayaan bisnis, memungkinkan umpan balik cepat dan koreksi arah karena solusi Anda masih dikembangkan. Pandangan ke depan tentang masalah-masalah potensial ini, atau bahkan peluang untuk lebih memanfaatkan alat dan data BI Anda, dapat membantu mencegah Anda dari menjadi buta di kemudian hari.
Keberhasilan dan metrik kinerja proyek BI harus terus dianalisis, terutama ketika tujuan bisnis berubah. Ketika proyek BI sedang berlangsung, berikan penyebaran informasi kepada lebih banyak orang di seluruh organisasi Anda di berbagai departemen. Juga pertimbangkan menyesuaikan visualisasi data berdasarkan peran dan bereksperimen dengan alat penyampaian informasi baru yang paling sesuai dengan kebutuhan organisasi Anda.
Apa gunanya mengumpulkan data dalam jumlah besar (atau bahkan kecil) jika Anda tidak akan menggunakannya? Seperti disebutkan di atas, beberapa perusahaan terbiasa mengumpulkan data tanpa rencana untuk menggunakannya.
Meskipun tentu saja tidak ada yang salah dengan mempertahankan data yang Anda kumpulkan, jauh lebih efektif untuk menggunakannya. Ada banyak alat analitik di luar sana untuk mengarahkan jawaban atas pertanyaan Anda tentang Big Data. Beberapa pilihan yang lebih populer termasuk Apache Solr, Apache Drill, Splunk, dan Qlikview. Sebagian besar sumber tradisional (seperti basis data relasional) sudah memiliki perangkat lunak analitik yang kuat.
Contoh praktik pengumpulan data ini adalah bagaimana pengguna di dalam organisasi terkadang cenderung menerapkan solusi “mengatasi†untuk membuat dan mengakses sumber data mereka. Namun, apa yang kadang-kadang disebut sebagai sumber "penyelesaian masalah" justru bisa jadi mengganggu.
Sumber "penyelesaian masalah" biasanya merupakan sumber data jahat, seperti spreadsheet yang tidak pernah otomatis. Ini kaya akan informasi, tetapi tidak ada yang meluangkan waktu untuk membuat solusi "mengatasi" ini menjadi solusi organisasi. Ini adalah sumber-sumber di mana seorang pengguna telah menciptakan solusinya sendiri dari sebuah spreadsheet dan hilang di dalam orang atau departemen itu.
BI selalu berkembang dengan kecepatan yang mengejutkan, terutama dalam beberapa tahun terakhir. Teknologi baru meningkatkan cara data diakses, disiapkan, dikirim, terintegrasi, bagaimana data itu dieksplorasi, dan dianalisis.
Misalnya, ada pergeseran signifikan ke arah adopsi cloud karena lebih banyak perusahaan memindahkan pemrosesan data dan kolaborasi dari premis ke cloud. Tren ini sering masuk akal bagi banyak perusahaan karena skalabilitas, premis untuk apa yang Anda gunakan, dan integrasi dengan platform perangkat lunak lain yang sering ditawarkan solusi cloud. Ada alasan mengapa perusahaan seperti Microsoft berinvestasi besar pada platform cloud computing mereka, Azure.
Untuk akses yang lebih baik dan mengungkap lebih banyak wawasan data, modernisasi BI dan analitik sangat diperlukan, terutama di sektor kompetitif. Hingga 2017, Gartner memperkirakan bahwa jumlah pengguna bisnis yang melakukan analisis data akan tumbuh lima kali lebih cepat daripada jumlah ilmuwan data yang sangat terampil, dan sebagian besar pengguna bisnis dan analis akan mengakses alat layanan mandiri dan menyiapkan data untuk dianalisis. Karena data berasal dari berbagai sumber, solusi lawas tidak lagi mencukupi dalam lingkungan yang canggih dan kaya data. Menurut Harvard Business Review, 92 persen bisnis melaporkan bahwa perusahaan mereka masih menggunakan spreadsheet untuk analisis data. Jelas banyak bisnis perlu mengadopsi alat analisis data yang lebih kuat untuk pengambilan keputusan yang lebih efektif di seluruh sektor industri.
Meskipun menjadi alat analisis yang kuat yang memiliki potensi untuk memaksimalkan keuntungan, pendapatan, dan efisiensi, solusi BI dapat menjadi bencana jika tidak direncanakan dan diimplementasikan dengan benar. Jika Anda membutuhkan bantuan, hubungi Exaque, Qmatic Solution Partner resmi di Indonesia agar kami dapat membantu Anda sekarang juga.
