Mengapa analisis bisnis penting?
Diterbitkan: 2021-05-28Pada intinya, analitik bisnis adalah eksplorasi data perusahaan, dengan penekanan kuat pada analisis statistik dan bagaimana praktik terbaik dan sistem individual dipilih untuk setiap bisnis.
Semakin banyak perusahaan menjadi berbasis data, karena perusahaan dari semua ukuran menjadi semakin sadar bahwa data mereka adalah salah satu aset mereka yang paling berharga untuk dimanfaatkan sebagai keunggulan dalam persaingan.
Setelah tujuan akhir analisis dipahami, metodologi analisis dipilih dan data perusahaan dipilih untuk mendukung analisis. Ini biasanya melibatkan umpan dari berbagai sumber dan sistem data, untuk kemudian dibersihkan dan diintegrasikan ke dalam ruang terpadu, seperti gudang data.
Keberhasilan analitik bisnis secara inheren bergantung pada kualitas data (data masuk yang baik, data keluar yang baik) dan keahlian analis yang memahami nuansa bisnis individu, serta teknologi di mana semuanya dibangun.
Tantangan dari berbagai sumber
Banyak perusahaan menggunakan berbagai solusi dan platform bisnis yang berbeda, yang mungkin hebat secara individual, tetapi terhambat oleh ketidakmampuan mereka untuk berkomunikasi secara kolaboratif satu sama lain, atau setidaknya, mengalir ke tempat yang sama. Ketika Anda juga memasukkan sumber data berbasis kertas lama ke dalam campuran, mudah untuk melihat mengapa, di banyak organisasi, banyak waktu dihabiskan hanya untuk mencari informasi – apalagi melakukan sesuatu yang konstruktif dengannya.
Berbagai sumber data dapat menjadi tantangan untuk didapatkan dalam satu feed yang seragam, terutama jika Anda mempertimbangkan berbagai format, sistem lama, waktu ekspor, dan ketersediaan yang dihadapi banyak perusahaan.
Tantangan analitik bisnis waktu nyata
Sebagai contoh, analitik data waktu nyata telah digunakan dalam perdagangan keuangan untuk beberapa waktu sekarang dan sekarang mengambil lebih banyak aliran data daripada sebelumnya.
Agar berguna, aplikasi analitik real-time harus memiliki ketersediaan yang baik ditambah dengan waktu respons yang rendah. Sistem juga harus dapat mengelola data dalam jumlah besar, namun tetap diharapkan untuk mengembalikan kueri dalam hitungan detik.
Semakin baik perusahaan Anda mengetahui di mana sekarang, semakin baik dapat memperkirakan di mana perlu.
Analitik prediktif adalah bagian dari analitik & kecerdasan bisnis yang semakin ditingkatkan oleh Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, dengan menggunakan statistik dan pemodelan untuk menentukan kinerja masa depan dan menyimpulkan hasil potensial, berdasarkan data historis dan saat ini.
Hal ini memungkinkan organisasi untuk memutuskan di mana terbaik untuk memfokuskan sumber daya, sehingga dapat membuat prediksi cerdas tentang masa depan. Orang dapat berargumen bahwa tingkat wawasan ini sangat berharga, sehingga sistem yang mewujudkannya dapat dengan mudah membayar sendiri dalam waktu singkat.
Aplikasi yang tepat bervariasi dari industri ke industri, namun kemampuan untuk membuat prakiraan cerdas tentang peristiwa masa depan memiliki aplikasi yang hampir tak terbatas.
Analisis Bisnis Lanjutan sudah digunakan di berbagai industri, termasuk telekomunikasi, farmasi, pertahanan, logistik, asuransi, layanan keuangan, dan lainnya.
Apa perbedaan utama antara Analisis Bisnis & Intelijen Bisnis?
Ini (dapat dimengerti) cukup umum bagi orang untuk membingungkan BA (Business Analytics) dengan BI (Business Intelligence) karena keduanya terdengar serupa.
Baik BA maupun BI memerlukan data untuk dikumpulkan, dibersihkan, dan direpresentasikan secara visual melalui perangkat lunak visualisasi data untuk penceritaan yang menarik dan informasi yang diperoleh dari data.
Namun, ada beberapa perbedaan utama di antara mereka:
BI berurusan dengan data historis, tetapi data cenderung dikumpulkan dari sejumlah sumber, mis. Perangkat lunak CRM atau alat pemasaran otomatis. Fungsi utama Business Intelligence berkaitan dengan pelaporan kinerja perusahaan, berdasarkan metrik utama. Ini memberikan konteks untuk apa yang sebelumnya terjadi di masa lalu, mengapa hal itu mungkin terjadi, dan apa yang sedang terjadi saat ini.
Business Analytics di sisi lain mengambil konteks yang disimpulkan dari Business Intelligence dan menerapkan pemodelan prediktif, penambangan data, analisis statistik, dan banyak lagi. Metode ini lebih maju, sehingga lebih menunjukkan apa yang dapat Anda harapkan di masa depan.
Bagaimana Business Analytics dapat membantu Organisasi Anda?
- Buat Keputusan Berdasarkan Data yang Lebih Baik
Biasanya, ini adalah alasan paling penting mengapa organisasi menggunakan aplikasi ilmu data – untuk lebih memahami data mereka (dapat diukur) dan memanfaatkannya dengan baik.
- Kemampuan Untuk Mengidentifikasi Peluang dengan Lebih Baik
Kemampuan lain dari alat dan analitik ilmu data adalah identifikasi peluang. AI dan ML dapat memperkuat analitik prediktif untuk mengidentifikasi pola dalam data dengan lebih baik yang dapat menentukan kemungkinan kemunculan di masa mendatang. Hal ini memungkinkan organisasi untuk memutuskan di mana terbaik untuk memfokuskan sumber daya, sehingga dapat membuat prediksi cerdas tentang masa depan. Dengan menggunakan data pasar historis dan proyeksi, keputusan dan prediksi dapat dibuat untuk menentukan apakah usaha/produk/layanan atau investasi baru cenderung memiliki ROI yang sehat.
- Untuk Memastikan Anda Merekrut Orang-Orang Terbaik
Dengan menggunakan algoritme unik, ilmu data dapat mengambil data dari CV dan menentukan apakah seorang kandidat layak dipertimbangkan untuk melanjutkan ke tahap berikutnya.
- Untuk Mendapatkan Pemahaman Yang Lebih Baik Tentang Niat Pelanggan
Sebagai contoh, perusahaan sekarang dapat menggunakan ilmu data untuk lebih memahami sifat pertanyaan pelanggan dengan cara yang lebih mandiri, sebagian besar berkat kemajuan dalam NLP (Natural Language Processing), yang didukung oleh ilmu data.
Kemajuan Terbaru Dalam Analisis Bisnis
Advanced Business Analytics diberdayakan oleh database yang dipercepat GPU memungkinkan pengguna untuk secara instan memvisualisasikan dan menanyakan miliaran baris data secara interaktif. Namun, sistem berbasis CPU yang lebih lama, bergantung pada proses manual, seperti downsampling dan pengindeksan. Ini dapat memakan banyak waktu dan tenaga saat menggunakan sistem warisan ini, sehingga banyak perusahaan tahu bahwa kasus bisnis untuk meningkatkan ke sistem berbasis GPU yang lebih baru membuat kasus bisnis yang benar-benar menarik.
Singkatnya
Ketika perusahaan Anda memutuskan untuk terjun ke dunia Business Analytics, hampir pasti bahwa Anda akan membuat keputusan yang lebih baik sebagai bisnis secara keseluruhan.
Punya pemikiran tentang ini? Beri tahu kami di bawah di komentar atau bawa diskusi ke Twitter atau Facebook kami.