IB bertujuan untuk memudahkan interpretasi jumlah data yang besar tersebut. Dengan mengidentifikasi kesempatan baru dan mengimplementasikan strategi yang efektif berdasarkan wawasan dapat membuat bisnis memiliki keuntungan pasar yang kompetitif dan stabilitas jangka panjang.
Bagi perusahaan, IB dapat digunakan untuk mendukung keputusan bisnis mulai dari operasi sampai strategis. Keputusan operasi termasuk penempatan dan harga produk, sedangkan keputusan strategis termasuk prioritas, tujuan, dan arah pada tingkat yang lebih luas. IB akan jadi lebih efektif bila digabungkan dengan data yang didapat dari pasar tempat perusahaan beroperasi (data eksternal) dengan data dari sumber internal bisnis perusahaan seperti data operasi dan finansial (data internal). Bila digabungkan, data eksternal dan internal bisa menyediakan gambaran yang lebih lengkap, yang efeknya, menciptakan "inteligensi" yang tidak dapat diturunkan dari kumpulan data tunggal manapun.
Istilah IB terkadang dianggap sinonim dari inteligensi kompetitif (karena keduanya mendukung pembuatan keputusan), namun perbedaannya adalah IB menggunakan teknologi, proses, dan aplikasi untuk menganalisis data terstruktur dan proses bisnis yang umumnya internal; sementara inteligensi kompetitif mengumpulkan, menganalisis dan menyebarluaskan informasi dengan fokus topik pada pesaing perusahaan. Jika dipahami secara luas, inteligensi bisnis bisa mengikutkan bagian dari inteligensi kompetitif.
Selain itu, IB dan analitis bisnis terkadang digunakan bergantian, padahal keduanya berbeda. Salah satu definisi yang membedakan keduanya menyatakan bahwa istilah inteligensi bisnis mengacu pada mengoleksi data bisnis untuk menemukan informasi terutama lewat mengajukan pertanyaan, laporan, dan proses analitis daring. Analitis bisnis, di sisi lain, menggunakan alat statistik dan kuantitatif untuk pemodelan yang prediktif dan bisa dijelaskan. Dalam definisi alternatif, Thomas Davenport, profesor manajemen dan teknologi informasi di Babson College berargumen bahwa inteligensi bisnis seharusnya dibagi menjadi querying, pelaporan, pemrosesan analitis daring (Online Analytical Processing - OLAP), sebuah alat "peringatan", dan analitis bisnis. Dalam definisi ini, analitis bisnis adalah bagian dari IB yang berfokus pada statistik, prediksi, dan optimisasi, bukan melaporkan fungsionalitas.
Menurut Ralph Kimball dkk., komitmen dan dukungan dari senior manajemen adalah kriteria yang paling penting dalam penilaian kesuksesan implementasi IB. Hal ini dikarenakan memiliki manajemen yang mendukung kuat akan membantu melewati permasalahan yang dihadapi dalam proyek. "Bahkan rancangan sistem IB yang paling elegan pun tidak dapat mengatasi minimnya dukungan [manajemen] bisnis," ungkapnya.
Karena keterkaitan yang dekat dengan senior manajemen, hal penting yang harus diperhatikan sebelum proyek dimulai adalah apakah ada kebutuhan bisnis dan apakah jelas keuntungan bisnis dengan melakukan implementasi. Kebutuhan dan keuntungan dari implementasi terkadang diarahkan oleh kompetisi dan keinginan untuk mendapatkan keuntungan di pasar. Alasan lain untuk pendekatan berbasis-bisnis untuk implementasi IB adalah akuisisi organisasi lain untuk memperbesar organisasi awal terkadang menguntungkan untuk mengimplementasikan IB dengan tujuan untuk membuat pengawasan yang lebih baik.
Tanpa data yang cukup, atau dengan kualitas data yang kecil, setiap implementasi IB akan gagal: tidak penting seberapa bagus dukungan manajemen atau motivasi berbasis-bisnis. Sebelum implementasi sebaiknya dilakukan pemrofilan data terlebih dahulu. Analisis ini mengidentifikasi isi, konsistensi, dan struktur data. Hal ini sebaiknya dilakukan seawal mungkin dalam proses dan jika analis memperlihatkan bahwa datanya kurang, tangguhkan proyek untuk sementara sambil departemen IT memikirkan bagaimana mengumpulkan data secara benar. Saat merencanakan untuk kebutuhan-kebutuhan data bisnis dan inteligensi bisnis, selalu disarankan untuk mempertimbangkan skenario tertentu yang berlaku untuk organisasi tertentu, dan kemudian memilih fitur-fitur inteligensi bisnis yang cocok untuk skenario tersebut.
Sebagai Qmatic Solution Partner resmi di Indonesia, Exaque dapat membantu Anda mengintegrasikan setiap bagian perjalanan pelanggan Anda, modul IB dari Qmatic yang canggih sepenuhnya sudah berbasis web dan dapat menghasilkan wawasan komprehensif dan terkini yang Anda butuhkan. Kami dapat membantu Anda untuk
Ingin mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana kami dapat membantu perusahaan Anda? Hubungi Exaque sekarang!
