Apa itu Analitik Bisnis?
Apa itu Analitik Bisnis?
Analitik bisnis adalah proses menjawab pertanyaan tentang bisnis menggunakan informasi atau data yang terkumpul tentangnya. Untuk mendorong pertumbuhan, para pemimpin bisnis harus menjawab pertanyaan tentang peristiwa masa lalu yang terkait dengan organisasi mereka dan memprediksi peristiwa masa depan. Analitik bisnis menggunakan angka untuk menceritakan proses dan fungsi organisasi sehingga para pemimpin dapat membuat keputusan yang lebih cerdas. Analitik ini menggunakan teknologi dan statistik untuk memahami performa sebuah bisnis dan menemukan cara untuk meningkatkannya.
Data yang digunakan analitik bisnis dapat bersifat internal ataupun eksternal bagi bisnis tersebut serta biasanya terletak di basis data, aplikasi, serta file datar baik on-premise maupun di cloud. Untuk menemukan jawaban atas pertanyaan Anda, mulailah dengan mengueri data lalu menganalisis hasilnya dengan menggunakan teknik visualisasi data.
Apa saja contoh analitik bisnis?
Berikut beberapa contoh untuk menggambarkan poin ini lebih lanjut.
Keuangan
Seorang manajer atau direktur keuangan yang mengelola keuangan departemen atau lini bisnis biasanya ingin mengetahui pendapatan, biaya, margin laba, dan komponen terkait lainnya untuk lini bisnisnya. Di sisi lain, seorang CFO ingin mengetahui metrik serupa secara keseluruhan di seluruh lini bisnis dan dapat menelusuri detail setiap lini bisnis. CFO mungkin juga ingin mengetahui biaya bunga, dampak nilai tukar mata uang, pajak, dll. yang mungkin tidak diperhatikan oleh manajer keuangan
Pemasaran
Seorang manajer pemasaran yang bertanggung jawab atas demand generation biasanya ingin mengetahui jumlah prospek, peluang, dan transaksi yang berhasil. Mereka juga akan meninjau performa berbagai saluran demand generation, baik online maupun offline Di sisi lain, seorang manajer pemasaran yang bertanggung jawab atas pengembangan merek biasanya ingin mengetahui bagaimana merek perusahaan dipersepsikan oleh pelanggan, partner, pesaing, influencer, dan lain-lain. Seorang CMO akan tertarik pada metrik yang terkait dengan merek dan permintaan serta biasanya ingin memahami pengembalian atas investasi pemasaran (ROMI) secara keseluruhan.
Penjualan
Seorang manajer penjualan dengan target wilayah dan kuota akan fokus pada jalur penjualan mereka, yang terdiri dari peluang yang diciptakan, dimenangkan, dan gagal. Manajer tersebut juga biasanya ingin mengetahui waktu yang dibutuhkan untuk menutup peluang agar dapat menilai jumlah peluang yang dibutuhkan untuk mencapai target kuota. Di sisi lain, seorang VP penjualan biasanya ingin mengetahui informasi serupa secara keseluruhan dan dapat menelusuri detail hingga ke tingkat perwakilan penjualan atau wilayah penjualan.
Pengoperasian
Seorang manajer operasional yang berfokus pada lini produksi ingin memastikan produk dapat dikirim tepat waktu, sekaligus meminimalkan produk cacat dan menjaga tingkat persediaan yang sesuai untuk memenuhi permintaan pasar. Karena itu, mereka ingin mengetahui berapa banyak unit yang sedang diproses dalam lini produksi, berapa lama waktu yang dibutuhkan sebuah unit untuk melewati proses, seberapa cepat suatu proses menghasilkan output, serta berapa banyak unit yang gagal dalam uji kualitas, dan lain-lain
Sumber daya manusia
Manajer sumber daya manusia yang berfokus pada orientasi, retensi, dan penghentian karyawan akan tertarik pada jumlah lowongan terbuka, jumlah kandidat dalam jalur wawancara, jumlah karyawan yang meninggalkan perusahaan secara sukarela atau karena diberhentikan, dan statistik terkait lainnya.
C-suite
CEO perusahaan memeriksa semua aspeknya dan tertarik pada semua contoh yang disebutkan di atas. Mereka ingin dapat melihat metrik keseluruhan untuk setiap aspek bisnis, lalu masuk ke detail area tertentu untuk mengetahui lebih banyak. CEO tersebut juga ingin mengetahui perbandingan perusahaannya dengan perusahaan serupa di pasar.
Apa saja manfaat analitik bisnis?
Perusahaan yang berhasil dalam analitik bisnis menjadi lebih sadar diri dan sadar akan lingkungan operasional mereka. Hal ini membantu perusahaan memahami kekuatan dan kelemahan yang dimiliki, fokus pada kompetensi inti, memprediksi arah pasar, serta tetap unggul dibandingkan pesaing mereka.
Budaya yang didorong data
Alih-alih terjebak dengan data, data menjadi aset dan teman. Semua karyawan Anda mengandalkan data untuk mengambil keputusan dan oleh karena itu mereka rajin dalam mengumpulkan data yang tepat waktu dan akurat.
Umpan balik cepat tentang performa bisnis
Setelah Anda mengatur dasbor bisnis yang dapat diperbarui secara otomatis saat data dasarnya berubah, Anda akan diberi tahu tentang hal-hal yang berjalan dengan baik dan hal-hal yang perlu diperbaiki sehingga Anda dapat melakukan penyesuaian yang diperlukan.
Mencapai keseimbangan yang tepat antara gambaran besar dan detail
Gambaran besar memberi tahu Anda ke mana arah bisnis Anda dan bagaimana kinerjanya, tetapi tidak menjelaskan alasannya. Anda perlu menggali lebih dalam ke detail-detailnya untuk menjawab pertanyaan mengapa. Analitik bisnis memberi Anda keuntungan dari keduanya. Anda dapat memiliki dasbor performa bisnis secara keseluruhan dengan pandangan 360 derajat tentang bisnis. Pada saat yang sama, Anda dapat menganalisis lebih dalam setiap grafik di dasbor untuk memahami kinerja Anda baik atau tidak.
Apa saja jenis analitik bisnis?
Analitik bisnis melibatkan beberapa jenis analisis data yang berbeda. Setiap jenis analisis data membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan informasi meskipun kompleksitas dan kecanggihan analitik tersebut meningkat.
Analitik deskriptif
Analitik deskriptif melacak indikator kinerja utama (KPI) dan metrik operasional lainnya untuk memahami kondisi bisnis saat ini. Analitik ini menganalisis kinerja masa lalu untuk menjawab pertanyaan, "Apa yang terjadi?" dan meringkas data historis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan.
Misalnya, perusahaan ritel memeriksa data penjualan kuartal terakhir untuk mengidentifikasi musim ramai belanja, produk populer, dan demografi pelanggan.
Analitik diagnostik
Analitik deskriptif mencari tren, sementara analitik diagnostik mencoba memahami penyebab di balik tren tersebut. Pendekatan ini tidak hanya mendeskripsikan, tetapi juga berusaha memahami alasan di balik terjadinya sesuatu. Dengan memanfaatkan penambangan data, analisis korelasi, dan kemampuan penelurusan mendetail, akar penyebab dapat terungkap.
Misalnya, penyedia e-commerce melihat adanya penurunan penjualan, lalu menggunakan analitik diagnostik untuk melakukan investigasi. Dengan menganalisis tingkat pengabaian keranjang belanja dan umpan balik pelanggan, mereka menemukan bahwa pembaruan situs web baru-baru ini memperlambat proses checkout sehingga menyebabkan penjualan menurun.
Analitik prediktif
Analitik prediktif mencoba memprediksi tren pada masa mendatang. Pendekatan ini memanfaatkan pemodelan statistik, machine learning, dan AI untuk menjawab pertanyaan, "Apa yang akan terjadi?" Menganalisis data historis membantu bisnis mengantisipasi tren, risiko, dan peluang.
Misalnya, bank menggunakan analitik prediktif untuk menilai risiko kredit pelanggan. Dengan menganalisis riwayat pembayaran pinjaman masa lalu, tingkat pendapatan, dan pola pengeluaran, bank memprediksi kemungkinan gagal bayar dan menyesuaikan kebijakan peminjamannya sesuai hasil analisis tersebut.
Analitik preskriptif
Analitik preskriptif menggunakan tren yang diprediksi untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Analitik ini melangkah lebih jauh dengan merekomendasikan tindakan untuk mengoptimalkan hasil dan meningkatkan proses bisnis. Pendekatan ini menggabungkan kecerdasan buatan (AI), machine learning (ML), dan algoritma optimisasi untuk memandu respons organisasi terhadap tantangan dan peluang pada masa mendatang.
Misalnya, perusahaan logistik menggunakan analitik preskriptif untuk mengoptimalkan rute pengiriman. Dengan memperhitungkan kondisi lalu lintas secara waktu nyata, prakiraan cuaca, dan biaya bahan bakar, sistem menyarankan rute yang paling efisien untuk mengurangi waktu dan biaya pengiriman.
Analitik kognitif
Analitik kognitif menggunakan AI, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan deep learning untuk menafsirkan data yang tidak terstruktur (teks, gambar, video) dan memberikan pengambilan keputusan layaknya manusia. Sistem AI menganalisis data setelah memahami konteks dan makna kalimat atau mengenali objek tertentu dalam gambar, serta menyempurnakan pengambilan keputusan mereka dari waktu ke waktu. Analitik kognitif mengungkap pola dan hubungan tertentu yang tidak dapat diidentifikasi oleh analitik sederhana.
Misalnya, chatbot layanan pelanggan menggunakan analitik kognitif untuk menganalisis kueri pelanggan, mendeteksi sentimen, memberikan respons yang dipersonalisasi, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Apa perbedaan antara analitik bisnis dan kecerdasan bisnis?
Kecerdasan bisnis lebih berfokus pada pemahaman kinerja masa lalu, sedangkan analitik bisnis mengambil pendekatan yang berorientasi ke masa depan untuk mendorong keputusan strategis.
Tujuan
Analitik bisnis memiliki cakupan yang lebih luas daripada kecerdasan bisnis.
Kecerdasan bisnis terutama berfokus pada pengumpulan, pengorganisasian, dan visualisasi data historis untuk memberikan pemahaman yang jelas tentang tren masa lalu pada bisnis. Hal ini menjawab pertanyaan seperti "Bagaimana kami melakukannya?" melalui laporan, dasbor, dan indikator kinerja utama (KPI).
Di sisi lain, analitik bisnis tidak hanya berhenti pada visualisasi data, tetapi juga mencakup analisis statistik, pemodelan prediktif, dan machine learning. Hal ini membantu bisnis mengantisipasi tren pada masa mendatang dan membuat keputusan proaktif, bukan hanya bereaksi terhadap peristiwa masa lalu.
Teknik dan Alat
Kecerdasan bisnis bergantung pada sistem pelaporan yang menghasilkan laporan terstruktur dan visualisasi data. Tujuan utamanya adalah untuk menyajikan data mentah dalam format yang dapat dipahami bagi eksekutif dan pengambil keputusan.
Analitik bisnis menggabungkan teknik canggih seperti analisis regresi, machine learning, dan algoritma optimisasi. Analitik ini menggunakan alat AI/ML untuk mengekstraksi wawasan data yang lebih mendalam serta memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti.
Contoh
Perusahaan ritel yang menggunakan kecerdasan bisnis dapat menganalisis laporan penjualan dari tahun sebelumnya untuk menentukan produk dengan penjualan tertinggi. Namun, dengan analitik bisnis, perusahaan yang sama dapat menerapkan analitik prediktif untuk memprakirakan permintaan untuk kuartal berikutnya dan mengoptimalkan tingkat inventaris sebagaimana mestinya.
Apa perbedaan antara analitik bisnis dan analitik data?
Analitik data adalah istilah umum untuk semua jenis analisis data. Hal ini mencakup segala sesuatu mulai dari membersihkan dan memproses data hingga pemodelan dan visualisasi yang kompleks, terlepas dari apakah tujuannya terkait bisnis. Analitik bisnis adalah bagian khusus dari analitik data yang berfokus pada pemecahan masalah bisnis dan mendorong peningkatan operasional.
Aplikasi
Analitik bisnis berfokus pada pengambilan keputusan, profitabilitas, dan efisiensi operasional. Hal ini biasanya diterapkan dalam pengaturan perusahaan di mana data mendorong tindakan strategis. Sebaliknya, analitik data bisa lebih eksplorasi, bertujuan untuk mengungkap pola dan wawasan yang mungkin belum tentu memiliki aplikasi bisnis langsung. Hal ini digunakan dalam penemuan ilmiah, penelitian sosial, dan pemecahan masalah rekayasa.
Contoh
Sebuah perusahaan menggunakan analisis bisnis untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku pembelian pelanggan dan merekomendasikan produk yang dipersonalisasi, meningkatkan hasil masa depan untuk bisnis. Sebaliknya, seorang peneliti yang menggunakan analitik data mungkin menganalisis gambar satelit untuk mengidentifikasi deforestasi dan pola perubahan iklim atau menggunakan data kesehatan masyarakat untuk memprediksi wabah penyakit.
Bagaimana cara menjadi analis bisnis?
Seorang analis bisnis bertindak sebagai jembatan antara kebutuhan bisnis dan solusi teknis. Peran mereka melibatkan pengumpulan persyaratan bisnis, berkolaborasi dengan pemangku kepentingan, dan merekomendasikan solusi berbasis data untuk meningkatkan operasi, strategi, dan efisiensi.
Analis bisnis membutuhkan:
- Keterampilan analitis yang kuat untuk mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
- Berpikir kritis dan kemampuan memecahkan masalah untuk mengevaluasi tantangan bisnis dan merekomendasikan perbaikan.
- Pengetahuan tentang alat dan solusi analisis data.
Analis bisnis juga harus terbiasa dengan tren industri, peraturan, dan indikator kinerja utama. Memperoleh pengetahuan khusus domain membantu memberikan wawasan yang relevan dan menyelaraskan rekomendasi dengan tujuan bisnis.
Gelar dalam administrasi bisnis, keuangan, ilmu komputer, ilmu data, atau bidang terkait memberikan dasar yang kuat untuk berkarir dalam analisis bisnis. Banyak pengusaha lebih memilih kandidat dengan analitik data formal, ekonomi, atau pendidikan sistem informasi.
Apa saja kunci utama agar berhasil dengan analitik bisnis?
Untuk mendapatkan manfaat analitik bisnis, Anda memerlukan tiga hal.
Fokus
Ajukan pertanyaan yang relevan dengan bisnis Anda. Kita mudah sekali terjebak dengan pertanyaan yang sebenarnya tidak relevan, yang malah menyesatkan atau membuat Anda bekerja keras untuk jawaban yang tak bermanfaat.
Data
Akses ke data yang akurat untuk membantu Anda menjawab pertanyaan seringkali lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Untuk mendapatkan data yang Anda inginkan, Anda harus menanamkan budaya yang berorientasi pada data di organisasi (dari atas ke bawah dan dari bawah ke atas) serta memiliki proses manajemen data untuk mengumpulkan data secara akurat dan tepat.
Sistem dan alat
Memiliki sarana untuk memproses dan menganalisis data. Kita hidup di era ekonomi informasi di mana perusahaan mengumpulkan data dalam skala terabita dan petabita, yang tersimpan dalam basis data yang tersebar di berbagai sistem perangkat keras dan perangkat lunak. Anda akan memerlukan sistem atau alat untuk membantu mengekstrak data, memproses, menganalisis, dan kemudian memvisualisasikan data.
Bagaimana AWS dapat mendukung kebutuhan analitik bisnis Anda?
Analitik di AWS menawarkan serangkaian kemampuan komprehensif untuk setiap beban kerja analitik bisnis. Dari pemrosesan data dan analitik SQL hingga streaming, pencarian, dan kecerdasan bisnis, AWS memberikan performa sesuai harga dan skalabilitas yang tak tertandingi dengan tata kelola bawaan.
Amazon SageMaker memberikan pengalaman terintegrasi untuk analitik dan AI dengan akses terpadu ke semua data Anda. Berkolaborasi dan bangun lebih cepat dari studio terpadu menggunakan alat AWS yang sudah dikenal untuk pengembangan model di SageMaker AI (termasuk HyperPod, JumpStart, dan MLOps), AI generatif, pemrosesan data, dan analitik SQL, yang dipercepat oleh Amazon Q Developer, yang merupakan asisten AI generatif paling mumpuni untuk pengembangan perangkat lunak. Akses semua data Anda, baik yang disimpan di danau data, gudang data, maupun sumber data pihak ketiga atau gabungan, dengan tata kelola bawaan untuk memenuhi kebutuhan keamanan korporasi.
Layanan AWS lainnya untuk analitik meliputi:
- Amazon Athena adalah layanan analitik interaktif yang memudahkan analisis data di Amazon Simple Storage Service (S3) menggunakan SQL.
- Amazon DataZone adalah layanan manajemen data yang mempercepat dan mempermudah pelanggan dalam membuat katalog, menemukan, berbagi, dan mengatur data yang disimpan di seluruh AWS, on-premise, dan sumber pihak ketiga.
- AWS Glue adalah layanan integrasi data nirserver yang membuat persiapan data menjadi lebih sederhana, lebih cepat, dan lebih murah.
- Amazon QuickSight adalah layanan kecerdasan bisnis terpadu yang mempermudah semua karyawan dalam organisasi untuk membangun visualisasi, melakukan analisis ad hoc, dan mendapatkan wawasan bisnis dari data mereka dengan cepat, kapan saja, di perangkat apa pun.
- Amazon Redshift layanan gudang data terkelola yang menawarkan deployment yang disediakan atau nirserver, dengan integrasi danau data yang mulus di Amazon Sagemaker.
Mulai analitik bisnis di AWS dengan membuat akun sekarang juga.