Bab 1 Bisnis Intelijen2024

Daftar Isi 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11 . 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. Bisnis Intelijen Perubahan Lingkungan Bisnis dan Komputerisasi Pendukung Keputusan pada Intelijen Bisnis Komputerisasi Pendukung Keputusan (DSS) Komputerisasi DSS pada Intelijen Bisnis Manfaat Komputerisasi Pendukung Keputusan Contoh Penerapan DSS Sejarah Intelijen Bisnis Definisi Business Intelligence Menurut Para Ahli Komponen utama BI Proses Intelijen dalam Pemerintahan dan Bisnis Manfaat BI bagi organisasi Contoh Penggunaan Bisnis Intelligence Berikut beberapa tantangan yang sering dihadapi dalam mengimplementasikan BI: Pemrosesan Transaksi versus Pemrosesan Analitik Perbedaan BI dengan Big Data dan Data Science Mengembangkan atau Mengakuisisi Sistem Intelijen Bisnis Keamanan dan Perlindungan Privasi pada Intelijen Bisnis Beberapa praktik terbaik untuk meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi pada BI: Integrasi Sistem dan Aplikasi pada Intelijen Bisnis Beberapa jenis integrasi sistem dan aplikasi yang umum digunakan dalam BI Beberapa manfaat integrasi sistem dan aplikasi dalam BI Beberapa tantangan integrasi sistem dan aplikasi dalam BI: Alat dan Teknik Utama Business Intelligence Teknik BI Penerapan AI pada bisnis Intelijen Studi Kasus Bagian 1 Pengantar Bisnis Intelijen 1. Bisnis Intelijen Business Intelligence (BI) adalah sekumpulan teknik dan alat yang digunakan untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna dan bermakna untuk tujuan analisis bisnis. BI membantu organisasi untuk: Bisnis Intelijen (BI) adalah suatu proses, teknologi, dan infrastruktur yang digunakan untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data untuk menghasilkan informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan dalam suatu organisasi. BI adalah alat yang penting untuk organisasi yang ingin meningkatkan kinerja bisnis, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan pengambilan keputusan. BI dapat membantu organisasi untuk mencapai tujuan mereka dengan menyediakan informasi yang akurat dan tepat waktu yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Memahami kinerja bisnis: BI menyediakan informasi tentang tren, pola, dan anomali dalam data bisnis. Informasi ini dapat membantu organisasi untuk mengidentifikasi area yang perlu dioptimalkan dan membuat keputusan yang lebih terinformasi. 2 Meningkatkan efisiensi: BI dapat membantu organisasi untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang memakan waktu dan menyederhanakan proses bisnis. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas. 1 Meningkatkan pengambilan keputusan: BI menyediakan informasi yang akurat dan tepat waktu yang dapat membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik. Keputusan yang lebih baik dapat meningkatkan profitabilitas, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengurangi risiko. 4 Meningkatkan daya saing: BI dapat membantu organisasi untuk mengidentifikasi peluang baru dan meningkatkan daya saing di pasar. 3 2. Perubahan Lingkungan Bisnis dan Komputerisasi Pendukung Keputusan pada Intelijen Bisnis 2.1 Perubahan Lingkungan Bisnis: Lingkungan bisnis saat ini mengalami perubahan yang cepat dan kompleks. Berikut adalah beberapa faktor yang mendorong perubahan tersebut: Globalisasi: Pasar global yang semakin terintegrasi dan kompetitif. 2 Teknologi: Perkembangan teknologi yang pesat, seperti internet, cloud computing, dan big data. 3 Perubahan sosial: Perubahan demografi, gaya hidup, dan nilai-nilai masyarakat. 1 2.2 Perubahan ini menimbulkan beberapa tantangan bagi organisasi, seperti: Ketidakpastian: Sulit untuk memprediksi tren masa depan dan membuat keputusan yang tepat. 2 Kompleksitas: Organisasi harus berurusan dengan banyak faktor yang saling terkait. 3 Kecepatan: Organisasi harus dapat beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan. 1 3. Komputerisasi Pendukung Keputusan (DSS) Decision Support Systems (DSS) adalah sistem informasi yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan. DSS menggunakan data, model, dan alat analisis untuk membantu pembuat keputusan 1 2 3 Mengidentifikasi masalah. Menentukan solusi alternatif. Memilih solusi terbaik. DSS adalah alat yang penting untuk membantu organisasi dalam menghadapi perubahan lingkungan bisnis. DSS dapat membantu organisasi untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pengambilan keputusan, serta meningkatkan daya saing. 4. Komputerisasi Pendukung Keputusan pada Intelijen Bisnis Intelijen bisnis (BI) adalah proses pengumpulan, analisis, dan penyajian data untuk membantu pengambilan keputusan. DSS memainkan peran penting dalam BI dengan: Menyediakan data dan informasi yang dibutuhkan pembuat keputusan. 2 Membantu pembuat keputusan untuk menganalisis data dan mengidentifikasi pola. 3 Memberikan alat untuk membantu pembuat keputusan memilih solusi terbaik. 1 5. Manfaat Komputerisasi Pendukung Keputusan DSS dapat membantu organisasi untuk: 1 2 3 Meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan. Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Meningkatkan daya saing. 6. Contoh Penerapan DSS 1 2 3 Sistem analisis risiko: Untuk membantu organisasi mengidentifikasi dan menilai risiko. Sistem perencanaan keuangan: Untuk membantu organisasi membuat anggaran dan rencana keuangan. Sistem manajemen rantai pasokan: Untuk membantu organisasi mengelola rantai pasokan mereka. 7. Sejarah Intelijen Bisnis Awal Mula (1950-an): Penggunaan komputer pertama kali dalam dunia bisnis. 2 Fokus pada otomatisasi tugas-tugas rutin, seperti pembuatan laporan keuangan. 1 Era DSS (1960-an - 1980-an): Munculnya Decision Support System (DSS) untuk membantu pengambilan keputusan. 2 DSS menggunakan model matematika dan statistik untuk menganalisis data. 1 Evolusi BI (1980-an - 1990-an): Istilah "Business Intelligence" mulai digunakan. Munculnya data warehouse dan OLAP (Online Analytical Processing) untuk mengelola data dalam jumlah besar. 3 Perkembangan alat visualisasi data untuk membantu memahami informasi. 1 2 Era Modern (2000-an - sekarang): BI menjadi lebih mudah diakses dan digunakan oleh berbagai kalangan. 2 Munculnya Business Intelligence Self-Service (BI Self-Service) yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis data sendiri. 3 Perkembangan Big Data dan Artificial Intelligence (AI) membawa peluang baru untuk BI. 1 8. Definisi Business Intelligence Menurut Para Ahli 1. Hans Peter Luhn (1958) Business Intelligence adalah kemampuan untuk memahami hubungan yang mendalam dari fakta-fakta yang ada dengan cara sebagai panduan aksi terhadap tujuan yang diinginkan." Hans Peter Luhn, seorang ilmuwan komputer IBM, adalah orang pertama yang menggunakan istilah "Business Intelligence" dalam artikelnya yang berjudul "A Business Intelligence System" yang diterbitkan pada tahun 1958. 2. Howard Dresner (1989) Business Intelligence adalah konsep dan metodologi yang membantu organisasi untuk memahami bisnis mereka, untuk menganalisis informasi internal dan eksternal, dan untuk mengambil keputusan yang lebih baik." 4. Ronald L. Ackoff (1989) Business Intelligence adalah kemampuan untuk memahami dan mengelola situasi bisnis yang kompleks." 5. John R. Sculley (1989) Business Intelligence adalah kemampuan untuk mengakses informasi yang tepat, pada waktu yang tepat, dan dalam format yang tepat untuk membantu pengambilan keputusan." 3. Gartner (2003) Business Intelligence adalah konsep dan teknologi yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan menyebarkan informasi untuk membantu pengambilan keputusan." 3. William H. Inmon (2005) Business Intelligence adalah kumpulan disiplin ilmu, teknologi, dan aplikasi yang digunakan untuk mengubah data menjadi informasi dan informasi menjadi pengetahuan untuk membantu pengambilan keputusan." 9. Komponen utama BI: Komponen Utama BI adalah sebagai berikut: 1 Data: Data adalah bahan baku BI. Data dapat berasal dari berbagai sumber internal dan eksternal, seperti database, spreadsheet, dan file log. 2 Teknologi: BI menggunakan berbagai teknologi ntuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Teknologi BI termasuk database, data warehouse, alat analisis data, dan alat visualisasi data. 3 Proses: Proses BI adalah serangkaian langkah yang digunakan untuk mengubah data menjadi informasi yang berguna. Proses BI biasanya melibatkan pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, dan visualisasi data. 4 Orang: Orang yang menggunakan BI adalah mereka yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Orangorang ini termasuk analis data, ilmuwan data, dan pembuat keputusan bisnis. 10. Proses Intelijen dalam Pemerintahan dan Bisnis Produksi intelijen mengikuti proses siklus, serangkaian langkah yang berulang dan saling terkait yang memberi nilai tambah pada masukan asli dan menciptakan produk yang mengalami transformasi secara substansial Pada gambar 1.1 Proses Intelijen bisnis dimulai dari identifikasi sebagai kebutuhan, merencanakan kegiatan pengumpulan, pemrosesan informasi, melakukan analisis, produksi,mendistribusikan kepada pengguna. Gambar 1.1 Siklus Business Intelligence 11.Manfaat BI bagi organisasi Manfaat BI adalah sebagai berikut Meningkatkan pengambilan keputusan: BI membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang akurat dan tepat waktu. 2 Meningkatkan efisiensi: BI dapat membantu organisasi untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang 1 memakan waktu dan menyederhanakan proses bisnis. 3 Meningkatkan profitabilitas: BI dapat membantu organisasi untuk meningkatkan profitabilitas dengan mengidentifikasi peluang baru dan meningkatkan efisiensi. 4 Meningkatkan kepuasan pelanggan: BI dapat membantu organisasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik dan memberikan layanan yang lebih baik. 5. Meningkatkan daya saing: BI dapat membantu organisasi untuk meningkatkan daya saing di pasar dengan mengidentifikasi peluang baru dan meningkatkan efisiensi. 12. Contoh Penggunaan Bisnis Intelligence Contoh penggunaan BI: Analisis penjualan: BI dapat digunakan untuk menganalisis data penjualan untuk mengidentifikasi tren, pola, dan anomali. Informasi ini dapat membantu organisasi untuk meningkatkan strategi penjualan dan meningkatkan profitabilitas. 2 Analisis pemasaran: BI dapat digunakan untuk menganalisis data pemasaran untuk mengidentifikasi kampanye yang efektif dan tidak efektif. Informasi ini dapat membantu organisasi untuk meningkatkan strategi pemasaran dan meningkatkan ROI. 3 Analisis risiko: BI dapat digunakan untuk menganalisis data risiko untuk mengidentifikasi dan mengelola risiko. Informasi ini dapat membantu 1 organisasi untuk mengurangi risiko dan meningkatkan profitabilitas. 4 Analisis layanan pelanggan: BI dapat digunakan untuk menganalisis data layanan pelanggan untuk mengidentifikasi area yang perlu dioptimalkan. Informasi ini dapat membantu organisasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan retensi pelanggan. 6. Tantangan dalam mengimplementasikan Bisnis Intelligence 13. Berikut beberapa tantangan yang sering dihadapi dalam mengimplementasikan BI: 1 Kualitas dan Integrasi Data: a. Kualitas data yang buruk, seperti data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak konsisten, dapat menghambat efektivitas BI. b. Integrasi data dari berbagai sumber yang berbeda dapat menjadi proses yang kompleks dan memakan waktu. 2 Teknologi: a. Memilih platform BI yang tepat dapat menjadi tantangan, karena ada banyak platform yang tersedia dengan berbagai fitur dan kemampuan. b. Implementasi dan konfigurasi platform BI dapat menjadi proses yang kompleks dan membutuhkan keahlian teknis. 3 Manusia: a. Mendapatkan dukungan dari semua pemangku kepentingan dalam organisasi sangat penting untuk keberhasilan BI. b. Mengubah budaya organisasi untuk berfokus pada data dan pengambilan keputusan berbasis data dapat menjadi proses yang panjang dan sulit. c. Membutuhkan keahlian dan talenta yang tepat untuk mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data. 4. Keamanan dan Privasi: a. Melindungi data sensitif dari akses yang tidak sah merupakan hal yang penting. b. Memastikan kepatuhan terhadap peraturan privasi data. 5. Biaya: a. Biaya lisensi platform BI, infrastruktur, dan pelatihan dapat menjadi signifikan. b. Biaya untuk memelihara dan memperbarui platform BI juga perlu dipertimbangkan 14. Pemrosesan Analitik Transaksi versus Pemrosesan Pemrosesan Transaksi (OLTP) dan Pemrosesan Analitik (OLAP) adalah dua jenis pemrosesan data yang berbeda yang digunakan untuk tujuan yang berbeda. OLTP dan OLAP adalah dua jenis pemrosesan data yang penting untuk berbagai aplikasi. OLTP digunakan untuk memproses volume tinggi transaksi individual, sedangkan OLAP digunakan untuk menganalisis data historis untuk mengidentifikasi tren dan wawasan. 14.1 Pemrosesan Transaksi (OLTP) Berfokus pada pemrosesan volume tinggi transaksi individual, seperti pembelian, pemesanan, dan transfer dana. 2 Membutuhkan sistem yang dapat menangani banyak operasi baca/tulis secara simultan. 3 Biasanya menggunakan database relasional yang dioptimalkan untuk kecepatan dan skalabilitas. 4 Contoh aplikasi OLTP: sistem point-of-sale (POS), sistem perbankan online, dan sistem reservasi penerbangan. 1 14.2 Pemrosesan Analitik (OLAP) Berfokus pada analisis data historis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan. 2 Membutuhkan sistem yang dapat melakukan kueri kompleks pada kumpulan data besar. 3 Biasanya menggunakan database multidimensi yang dioptimalkan untuk analisis dan agregasi data. 4 Contoh aplikasi OLAP: intelijen bisnis, pelaporan keuangan, dan analisis data pelanggan. 1 15. Perbedaan BI dengan Big Data dan Data Science Business Intelligence (BI), Big Data, dan Data Science adalah tiga istilah yang sering digunakan dalam konteks pengolahan dan analisis data. Berikut adalah perbedaannya: Business Intelligence(BI), 1 Fokus: BI fokus pada penggunaan meningkatkan kinerja bisnis. data untuk 2 Data: BI menggunakan data historis untuk memahami tren dan membuat keputusan. 3 Teknologi: BI menggunakan berbagai teknologi, seperti data warehouse, OLAP, dan alat visualisasi data. 4 Keahlian: BI membutuhkan keahlian dalam analisis data, visualisasi data, dan pemahaman bisnis. Big Data Fokus: Big Data fokus pada pengolahan data dalam jumlah besar. 2 Data: Big Data mengacu pada data yang bervolume besar, bervariasi, dan berkecepatan tinggi. 3 Teknologi: Big Data menggunakan teknologi seperti Hadoop, Spark, dan Kafka. 4 Keahlian: Big Data membutuhkan keahlian dalam pemrograman, statistik, dan machine learning. 1 Data Science: Fokus: Data Science fokus pada penggunaan metode ilmiah untuk mengekstrak pengetahuan dari data. 2 Data: Data Science menggunakan data terstruktur dan tidak terstruktur. 3 Teknologi: Data Science menggunakan berbagai teknologi, seperti machine learning, deep learning, dan algoritma statistik. 1 4 Keahlian: Data Science membutuhkan keahlian dalam matematika, statistik, pemrograman, dan ma chine learning. Hubungan BI, Big Data, dan Data Science: 1 BI adalah tentang menggunakan data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. 2 Big Data adalah tentang mengolah data dalam jumlah besar. 3 Data Science adalah tentang mengekstrak pengetahuan dari data. 4 BI sering menggunakan Big Data untuk mendapatkan insights yang lebih dalam. 5 Data Science dapat digunakan untuk membangun model prediktif yang dapat digunakan dalam BI. 16. Mengembangkan Intelijen Bisnis atau Mengakuisisi Sistem Keputusan untuk mengembangkan atau mengakuisisi sistem BI adalah keputusan yang kompleks yang harus dibuat berdasarkan pertimbangan yang cermat terhadap faktor-faktor internal dan eksternal. Keputusan untuk mengembangkan atau mengakuisisi sistem intelijen bisnis (BI) tergantung pada beberapa faktor, seperti: 16.1 Faktor Internal 1 Keterampilan dan sumber daya internal: Jika organisasi memiliki tim TI yang kuat dengan pengalaman dalam pengembangan BI, maka 2 3 mengembangkan sistem BI sendiri mungkin merupakan pilihan yang tepat. Kebutuhan dan persyaratan bisnis: Jika organisasi memiliki kebutuhan BI yang unik dan kompleks, maka mengembangkan sistem BI sendiri mungkin merupakan pilihan yang tepat untuk memastikan bahwa sistem tersebut memenuhi kebutuhan spesifik organisasi. Anggaran: Mengembangkan sistem BI sendiri dapat lebih mahal daripada mengakuisisi sistem BI yang sudah ada. 16.2 Faktor Eksternal: 1 2 3 Ketersediaan solusi BI di pasaran: Ada banyak solusi BI yang tersedia di pasaran, dan mungkin ada solusi yang sudah ada yang dapat memenuhi kebutuhan organisasi dengan lebih baik dan lebih hemat biaya daripada mengembangkan sistem BI sendiri. Waktu yang dibutuhkan untuk implementasi: Mengembangkan sistem BI sendiri dapat memakan waktu lebih lama daripada mengakuisisi sistem BI yang sudah ada. Dukungan dan pemeliharaan: Mengembangkan sistem BI sendiri memerlukan dukungan dan pemeliharaan yang berkelanjutan, sedangkan sistem BI yang sudah ada biasanya dilengkapi dengan dukungan dan pemeliharaan dari vendor. 16.3 Berikut adalah beberapa keuntungan kerugian dari mengembangkan mengakuisisi sistem BI: dan dan Mengembangkan Sistem BI: Keuntungan: Sistem dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik organisasi. 2 Organisasi memiliki kontrol penuh atas pengembangan dan implementasi sistem. 3 Organisasi dapat membangun keahlian internal dalam pengembangan BI. 1 Kekurangan: 1. 2. 3. Biaya pengembangan yang tinggi. Waktu pengembangan yang lama. Risiko kegagalan proyek. Mengakuisisi Sistem BI: Keuntungan: 1 2 3 Biaya yang lebih rendah. Waktu implementasi yang lebih cepat. Dukungan dan pemeliharaan dari vendor. Kekurangan 1 2 Sistem mungkin tidak dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik organisasi. Organisasi memiliki kontrol yang lebih sedikit atas sistem. 3 Organisasi mungkin perlu membayar biaya lisensi yang berkelanjutan. 17. Keamanan dan Intelijen Bisnis Perlindungan Privasi pada Keamanan dan perlindungan privasi adalah aspek penting dalam intelijen bisnis (BI). Berikut adalah beberapa poin penting mengenai keamanan dan perlindungan privasi pada BI: Keamanan Data Menerapkan kontrol akses yang ketat: Penting untuk menerapkan kontrol akses yang ketat untuk memastikan bahwa hanya orang yang berwenang yang dapat mengakses data BI. 2 Mengenkripsi data: Data BI harus dienkripsi saat disimpan dan saat transit. 3 Melakukan audit keamanan secara teratur: Audit keamanan secara teratur harus dilakukan untuk mengidentifikasi dan mengatasi kerentanan keamanan. 1 Perlindungan Privasi: Mematuhi peraturan privasi: Penting untuk mematuhi semua peraturan privasi yang berlaku, seperti GDPR dan CCPA. 2 Menganonimkan data: Data BI harus dianonimkan untuk melindungi privasi individu. 3 Memberikan transparansi kepada pengguna: Pengguna harus diberi tahu tentang data apa yang dikumpulkan dan bagaimana data tersebut digunakan. 1 18. Beberapa praktik terbaik untuk meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi pada BI: Membuat budaya keamanan: Budaya keamanan harus dibuat di mana semua orang bertanggung jawab atas keamanan data. 2 Melatih karyawan tentang keamanan dan privasi: Karyawan harus dilatih tentang keamanan dan privasi data. 3 Menggunakan teknologi keamanan yang tepat: Teknologi keamanan yang tepat harus digunakan untuk melindungi data BI. 1 19. Integrasi Sistem dan Aplikasi pada Intelijen Bisnis Integrasi sistem dan aplikasi merupakan aspek penting dalam implementasi intelijen bisnis (BI) yang efektif. Integrasi yang baik memungkinkan organisasi untuk: Mengakses data dari berbagai sumber: BI membutuhkan data dari berbagai sumber, seperti sistem ERP, CRM, dan database internal. Integrasi sistem dan aplikasi memungkinkan organisasi untuk mengakses data dari semua sumber ini dengan mudah. 2 Meningkatkan efisiensi: Integrasi sistem dan aplikasi dapat membantu organisasi untuk mengotomatiskan tugas dan proses, sehingga meningkatkan efisiensi dan produktivitas. 3 Meningkatkan kualitas data: Integrasi sistem dan aplikasi dapat membantu organisasi untuk meningkatkan kualitas data mereka dengan menghilangkan duplikasi dan inkonsistensi. 4 Mendapatkan wawasan yang lebih lengkap: Integrasi sistem dan aplikasi memungkinkan organisasi untuk mendapatkan wawasan yang lebih 1 lengkap tentang bisnis mereka dengan menganalisis data dari berbagai sumber. 20. Beberapa jenis integrasi sistem dan aplikasi yang umum digunakan dalam BI: 1 2 3 Integrasi data: Integrasi data organisasi untuk menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu gudang data atau data mart. Integrasi aplikasi: Integrasi aplikasi organisasi untuk menghubungkan berbagai aplikasi BI dan analitik sehingga dapat bekerja sama dengan lancar. Integrasi proses: Integrasi proses organisasi untuk mengotomatiskan tugas dan proses BI di seluruh organisasi. 21. Beberapa manfaat integrasi sistem dan aplikasi dalam BI: Peningkatan pengambilan keputusan: Integrasi sistem dan aplikasi dapat membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik dengan menyediakan akses ke data yang lebih akurat dan terkini. 2 Peningkatan efisiensi operasi: Integrasi sistem dan aplikasi dapat membantu organisasi untuk meningkatkan efisiensi operasi dengan mengotomatiskan tugas dan proses. 3 Peningkatan layanan pelanggan: Integrasi sistem dan aplikasi dapat membantu organisasi untuk meningkatkan layanan pelanggan dengan memberikan wawasan yang lebih baik tentang kebutuhan pelanggan. 4 Peningkatan daya saing: Integrasi sistem dan aplikasi dapat membantu organisasi untuk 1 meningkatkan daya saing dengan memberikan wawasan yang lebih baik tentang pasar dan pesaing. 22. Beberapa tantangan integrasi sistem dan aplikasi dalam BI: 1 2 3 Kompleksitas: Integrasi sistem dan aplikasi dapat menjadi proses yang kompleks, terutama jika organisasi memiliki banyak sistem dan aplikasi yang berbeda. Biaya: Integrasi sistem dan aplikasi dapat mahal, terutama jika organisasi perlu membeli perangkat lunak baru atau menyewa konsultan. Keamanan: Integrasi sistem dan aplikasi dapat menimbulkan risiko keamanan, karena data dari berbagai sumber akan dibagikan. 23. Alat dan Teknik Utama Business Intelligence Berikut adalah beberapa alat dan teknik utama Business Intelligence (BI): Alat BI: Dashboard dan visualisasi data: Dashboard dan visualisasi data memungkinkan pengguna untuk melihat dan memahami data BI dengan mudah. 2. Laporan dan analisis: Laporan dan analisis memungkinkan pengguna untuk mengekstrak wawasan dari data BI. 3. Alat penambangan data: Alat penambangan data memungkinkan pengguna untuk menemukan pola dan tren dalam data BI. 4. Alat prediksi: Alat prediksi memungkinkan pengguna untuk memprediksi tren masa depan berdasarkan data BI. 1. 24. Teknik BI: 1. 2. 3. 4. 5. Analisis data: Analisis data adalah proses mengekstrak wawasan dari data BI. Visualisasi data: Visualisasi data adalah proses menyajikan data BI dengan cara yang mudah dilihat dan dipahami. Pelaporan: Pelaporan adalah proses penyampaian wawasan BI kepada pengguna. Penambangan data: Penambangan data adalah proses menemukan pola dan tren dalam data BI. Prediksi: Prediksi adalah proses memprediksi tren masa depan berdasarkan data BI. Beberapa contoh alat BI populer: Microsoft Power BI: Microsoft Power BI adalah platform BI yang memungkinkan pengguna untuk membuat dashboard, laporan, dan visualisasi data. 2. Tableau: Tableau adalah platform BI yang memungkinkan pengguna untuk membuat visualisasi data yang interaktif. 3. Qlik Sense: Qlik Sense adalah platform BI yang memungkinkan pengguna untuk menjelajahi data BI dengan cara yang intuitif. 4. MicroStrategy: MicroStrategy adalah platform BI yang memungkinkan pengguna untuk membangun aplikasi BI yang kompleks. 1. Beberapa contoh teknik BI populer: Analisis statistik: Analisis statistik adalah teknik BI yang menggunakan statistik untuk mengekstrak wawasan dari data BI. 2. Analisis prediktif: Analisis prediktif adalah teknik BI yang menggunakan model statistik untuk memprediksi tren masa depan. 3. Analisis teks: Analisis teks adalah teknik BI yang menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami untuk mengekstrak wawasan dari data teks. 4. Analisis web: Analisis web adalah teknik BI yang menggunakan data web untuk memahami perilaku pengguna. 1. 25. Penerapan AI pada bisnis Intelijen Kecerdasan Buatan (AI) memiliki peran yang semakin penting dalam Bisnis Intelijen (BI). AI dapat membantu organisasi untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas BI dengan cara: 1.Otomatisasi tugas-tugas rutin: AI dapat mengotomatisasi tugas-tugas yang memakan waktu dan berulang, seperti pengumpulan data, pembersihan data, dan analisis data dasar. Hal ini dapat mengalokasikan waktu dan sumber daya untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks dan strategis. 2. Meningkatkan analisis data: AI dapat membantu organisasi untuk menganalisis data dengan lebih cepat dan mendalam. AI dapat mengidentifikasi pola dan tren yang tidak terlihat oleh manusia. AI juga dapat digunakan untuk membangun model prediktif yang dapat membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik. 3. Meningkatkan visualisasi data: AI dapat membantu organisasi untuk memvisualisasikan data dengan cara yang lebih mudah dipahami. AI dapat menghasilkan grafik dan diagram yang interaktif dan informatif. Hal ini dapat membantu organisasi untuk memahami data dengan lebih baik dan membuat keputusan yang lebih tepat. 4. Personalisasi BI: AI dapat membantu organisasi untuk mempersonalisasi BI untuk setiap pengguna. AI dapat merekomendasikan laporan dan analisis yang relevan dengan kebutuhan setiap pengguna. Hal ini dapat membantu pengguna untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dengan lebih cepat dan mudah. 5. Meningkatkan keamanan data: AI dapat membantu organisasi untuk meningkatkan keamanan data. AI dapat mendeteksi anomali dan aktivitas mencurigakan yang mengindikasikan pelanggaran keamanan. Hal ini dapat membantu organisasi untuk melindungi data dari akses yang tidak sah. 25. Contoh Penerapan AI dalam BI: Chatbot yang didukung AI: Chatbot dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan tentang data dan laporan BI. 2. Analisis prediktif: AI dapat digunakan untuk memprediksi tren masa depan dan membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik. 3. Rekomendasi data: AI dapat merekomendasikan data dan laporan yang relevan dengan kebutuhan setiap pengguna. 1. 4. Deteksi anomali: AI dapat mendeteksi anomali dalam data yang mungkin mengindikasikan penipuan atau masalah lainnya. 26. Studi Kasus 1. Norfolk Southern Menggunakan Intelijen Bisnis untuk Pendukung Keputusan untuk Mencapai Kesuksesan Norfolk Southern Railway (NS) adalah salah satu perusahaan kereta api terbesar di Amerika Utara. NS mengangkut berbagai macam komoditas, termasuk batu bara, bahan kimia, dan produk pertanian NS adalah contoh bagaimana BI dapat digunakan untuk mencapai kesuksesan. BI membantu NS untuk membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan profitabilitas. NS adalah salah satu dari banyak perusahaan yang menggunakan BI untuk mencapai kesuksesan.BI adalah alat yang ampuh yang dapat membantu organisasi dari semua ukuran untuk meningkatkan kinerja mereka. Tantangan: NS menghadapi beberapa tantangan, termasuk: Persaingan yang ketat dari truk dan moda transportasi lainnya. 2 Peningkatan biaya bahan bakar dan tenaga kerja. 3 Kebutuhan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas. 1 Solusi NS mengimplementasikan solusi BI untuk membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik. Solusi BI ini mengintegrasikan data dari berbagai sumber, termasuk: 1 2 3 Data operasi kereta api. Data keuangan. Data pelanggan. Gambar 1.2 Kereta api Norfolk Southern Railway (NS) Manfaat: Solusi BI telah membantu NS untuk: 1 2 3 4 Meningkatkan efisiensi operasi. Meningkatkan layanan pelanggan. Mengurangi biaya. Meningkatkan pendapatan. Contoh Spesifik: NS menggunakan BI untuk: 1 2 3 4 Mengoptimalkan rute kereta api. Meningkatkan manajemen inventaris. Memprediksi permintaan pelanggan. Menetapkan harga yang kompetitif. 2. Alltel Wireless Alltel Wireless adalah sebuah perusahaan telekomunikasi yang didirikan pada tahun 1986. Pada tahun 2007, Alltel diakuisisi oleh Verizon Wireless. Alltel Wireless adalah contoh bagaimana BI dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja perusahaan. Alltel menggunakan BI untuk memahami pelanggan mereka, meningkatkan efisiensi operasi, dan meningkatkan pengambilan keputusan. Alltel Wireless adalah salah satu perusahaan pertama yang menggunakan intelijen bisnis (BI) untuk meningkatkan kinerja mereka. Alltel menggunakan BI untuk: Memahami pelanggan mereka: Alltel menggunakan BI untuk menganalisis data pelanggan mereka untuk memahami kebutuhan dan keinginan mereka. Hal ini memungkinkan Alltel untuk mengembangkan produk dan layanan yang lebih sesuai dengan kebutuhan pelanggan mereka. 2 Meningkatkan efisiensi operasi: Alltel menggunakan BI untuk mengidentifikasi area di mana mereka dapat meningkatkan efisiensi operasi 1 mereka. Hal ini memungkinkan Alltel untuk mengurangi biaya dan meningkatkan profitabilitas. 3 Meningkatkan pengambilan keputusan: Alltel menggunakan BI untuk membantu mereka membuat keputusan yang lebih baik. Hal ini memungkinkan Alltel untuk meningkatkan daya saing mereka di pasar yang kompetitif. Gambar 1.3 Kereta api Norfolk Southern Railway (NS) Contoh Penerapan BI di Alltel Wireless: Analisis churn: Alltel menggunakan BI untuk menganalisis data churn mereka untuk mengidentifikasi pelanggan yang berisiko berpindah ke operator lain. Hal ini agar Alltel dapat mengambil langkah-langkah untuk mencegah churn dan mempertahankan pelanggan mereka. 2 Segmentasi pelanggan: Alltel menggunakan BI untuk segmentasikan pelanggan berdasarkan kebutuhan dan keinginan. Hal ini agar Alltel dapat menargetkan produk dan layanan dengan lebih efektif. 1 3 Analisis kampanye pemasaran: Alltel menggunakan BI untuk menganalisis data kampanye pemasaran untuk mengukur efektivitas kampanye. Hal ini agar Alltel dapat meningkatkan kampanye dan mendapatkan hasil yang lebih baik. 3.Giant Food Stores Giant Food Stores menentukan Harga Seluruh Toko dengan Intelijen Bisnis Bagaimana Giant Food Stores menggunakan intelijen bisnis (BI) untuk menentukan harga seluruh toko mereka. Berikut adalah informasi yang dapat saya bagikan: Giant Food Stores dan Intelijen Bisnis: Meskipun detail spesifik tentang strategi penetapan harga Giant kemungkinan bersifat rahasia, kita masih dapat menjelajahi bagaimana BI memainkan peran dalam keputusan penetapan harga mereka. BI melibatkan pengumpulan, analisis, dan visualisasi data untuk menginformasikan keputusan bisnis. Giant menggunakan alat BI untuk: 1. Melacak harga pesaing: Dengan memantau harga pesaing, Giant dapat menyesuaikan harga mereka sendiri agar tetap kompetitif dan memaksimalkan keuntungan. 2. Menganalisis perilaku pelanggan: Menganalisis riwayat pembelian dan demografi membantu Giant memahami preferensi pelanggan dan sensitivitas harga, memungkinkan mereka untuk menyesuaikan harga untuk segmen yang berbeda. 3. Mengoptimalkan promosi: Dengan menggunakan BI, Giant dapat mengidentifikasi promosi yang efektif, mengevaluasi dampaknya pada penjualan dan keuntungan, dan mengoptimalkan strategi promosi di masa depan. 4. Mengelola persediaan: BI membantu memperkirakan permintaan dan mengoptimalkan tingkat persediaan, mencegah kehabisan stok dan meminimalkan pemborosan, yang secara tidak langsung memengaruhi strategi penetapan harga. 5. Menganalisis kinerja produk: BI dapat melacak tren penjualan produk individu, mengidentifikasi produk yang menguntungkan dan produk yang memerlukan penyesuaian harga. Pertimbangan utama: Penetapan harga dinamis: Giant mungkin menggunakan penetapan harga dinamis, di mana harga berfluktuasi berdasarkan faktor-faktor seperti permintaan, waktu, dan lokasi. BI membantu mereka menganalisis faktor-faktor ini dan menetapkan harga optimal secara real-time. 2. Merek label pribadi: Giant mungkin menawarkan merek label pribadi di samping merek nasional. BI membantu mereka menentukan harga yang kompetitif sambil mempertahankan margin keuntungan. 3. Penetapan harga berdasarkan lokasi: Harga mungkin berbeda di berbagai lokasi toko berdasarkan persaingan lokal dan demografi. BI membantu menganalisis variasi ini dan menetapkan harga optimal untuk setiap lokasi. 1. Secara keseluruhan, BI memainkan peran penting dalam strategi penetapan harga Giant Food Stores untuk membuat keputusan berdasarkan data yang mengoptimalkan keuntungan, menjaga daya saing, dan memenuhi preferensi pelanggan. 4. NIke Nike, perusahaan multinasional yang bergerak di bidang pakaian olahraga, menggunakan BI untuk: 1. Meningkatkan desain produk: Nike menggunakan BI untuk menganalisis data kinerja atlet dan umpan balik pelanggan untuk meningkatkan desain produknya. 2. Mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif: Nike menggunakan BI untuk menargetkan kampanye pemasarannya dengan lebih tepat dan meningkatkan ROI (Return on Investment). 3. Meningkatkan efisiensi operasi: Nike menggunakan BI untuk mengoptimalkan rantai pasokannya dan meningkatkan efisiensi operasinya. Pertanyaan 1. Jelaskan Bisnis Intelijen? 2.Jelaskan Perubahan Lingkungan Bisnis dan Komputerisasi Pendukung Keputusan pada Intelijen Bisnis? 3.Jelaskan Komputerisasi Pendukung Keputusan (DSS)? 4.Jelaskan Komputerisasi Pendukung Keputusan pada Intelijen Bisnis? 5.Jelaskan Manfaat Komputerisasi Pendukung Keputusan? 6.Jelaskan Contoh Penerapan DSS? 7.Jelaskan Sejarah Intelijen Bisnis? 8.Jelaskan Definisi Business Intelligence Menurut Para Ahli? 9.Jelaskan Komponen utama BI? 10.Jelaskan Proses Intelijen dalam Pemerintahan dan Bisnis? 11.Jelaskan Manfaat BI bagi organisasi? 12.Jelaskan Contoh Penggunaan Bisnis Intelligence? 13.Jelaskan Berikut beberapa tantangan yang sering dihadapi dalam mengimplementasikan BI? 14.Jelaskan Pemrosesan Transaksi versus Pemrosesan Analitik? 15.Jelaskan Perbedaan BI dengan Big Data dan Data Science? 16.Jelaskan mengembangkan atau Mengakuisisi Sistem Intelijen Bisnis? 17.Jelaskan Keamanan dan Perlindungan Privasi pada Intelijen Bisnis? 18.Jelaskan Beberapa praktik terbaik untuk meningkatkan keamanan dan perlindungan privasi pada BI? 19.Jelaskan Integrasi Sistem dan Aplikasi pada Intelijen Bisnis? 20.Jelaskan Beberapa jenis integrasi sistem dan aplikasi yang umum digunakan dalam BI? 21.Jelaskan beberapa manfaat integrasi sistem dan aplikasi dalam BI? 22.Jelaskan beberapa tantangan integrasi sistem dan aplikasi dalam BI: 23.Jelaskan alat dan Teknik Utama Business Intelligence? 24.Jelaskan Teknik BI? 25.Jelaskan Penerapan AI pada bisnis Intelijen? 26.Jelaskan Studi Kasus?