Big data analytics solutions memegang peran penting dalam dunia korporat, berperan dalam membentuk visi strategis perusahaan. Dengan menggunakan data dan analisis, perusahaan dapat memahami lebih baik tentang kinerja masa lalu, menganalisis faktor-faktor penyebab, memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan, dan bahkan mendapatkan rekomendasi untuk pengambilan keputusan yang lebih baik kedepannya.
Tidak hanya digunakan sebagai evaluasi kinerja, bisnis analytics menjelma menjadi panduan yang dapat mengarahkan langkah-langkah perusahaan menuju keunggulan kompetitif di pasar yang terus berkembang. Terdapat ragam tipe-tipe bisnis analytic dan contohnya yang perlu Anda ketahui, namun sebelumnya Anda perlu tahu apa sih pengertian bisnis analytic itu!
Daftar Isi
Pengertian Bisnis Analytic
Bisnis Analytics merujuk pada proses penggunaan data, analisis statistik, pemodelan prediktif, dan teknologi informasi untuk mendapatkan wawasan yang berharga, membuat keputusan yang lebih baik, dan mendukung perencanaan strategis dalam konteks bisnis di masa depan. Tujuannya adalah mengubah data yang terkumpul menjadi pengetahuan yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan kinerja bisnis kedepannya. Bisnis Analytics dapat mencakup berbagai pendekatan, mulai dari deskriptif yang menjelaskan apa yang telah terjadi, hingga preskriptif yang memberikan rekomendasi tindakan untuk mencapai tujuan tertentu.
Secara umum, Bisnis Analytics melibatkan siklus analisis data yang mencakup pengumpulan, pembersihan, pengolahan, analisis, interpretasi, dan presentasi data. Dengan menggunakan berbagai teknik dan alat analisis, sebuah perusahaan dapat mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan dalam data mereka. Hasil analisis ini dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih tepat, mengoptimalkan proses bisnis, mengidentifikasi peluang baru, dan menghadapi tantangan yang mungkin timbul.
Apa Sih Perbedaan Bisnis Analytic dan Bisnis Intelligence?
Sebelum membahas lebih jauh tentang tipe-tipe bisnis analytic dan contohnya, mari kenali dulu perbedaaan bisnis analytic dan bisnis intelligence. Perbedaan antara Business Intelligence (BI) dan Business Analytics (BA) terletak pada fokus dan tujuan penggunaan data dalam konteks pengambilan keputusan bisnis.
Business Intelligence menganalisis data yang telah ada untuk membantu pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik di masa sekarang. Di sisi lain, Business Analytics menganalisis data yang telah ada tidak hanya untuk memberikan wawasan saat ini, tetapi juga untuk memprediksi dan mendorong perencanaan bisnis di masa depan.
Business Intelligence seringkali digunakan untuk memaksimalkan strategi bisnis saat ini. Hal ini melibatkan pemahaman dan pemrosesan data historis untuk memberikan laporan dan analisis yang mendukung keputusan operasional dan taktis pada saat ini. Sementara itu, Business Analytics memiliki fokus yang lebih proaktif. Digunakan untuk menyusun strategi baru, mengubah operasi bisnis, dan mendorong produktivitas di masa depan. Business Analytics tidak hanya melihat ke belakang, tetapi juga meramalkan potensi hasil di masa mendatang.
Tipe-Tipe Bisnis Analytic dan Contohnya
Berikut beberapa tipe-tipe bisnis analytic dan contohnya yang perlu Anda tahu :
Deskriptif Analytics
Deskriptif Analytics adalah pendekatan dalam Bisnis Analytics yang fokus pada penjelasan tentang apa yang telah terjadi dalam sejarah suatu perusahaan. Dengan menggunakan data historis, perusahaan dapat merinci dan menganalisis peristiwa masa lalu untuk memahami tren, pola, dan karakteristiknya.
Sebagai contohnya, perusahaan dapat menggunakan Deskriptif Analytics untuk menganalisis data penjualan bulanan, mengidentifikasi apakah ada peningkatan atau penurunan tertentu dalam penjualan selama periode waktu tertentu. Analisis ini memberikan pemahaman yang mendalam tentang performa masa lalu, yang dapat menjadi dasar untuk perencanaan strategis di masa depan.
Diagnostik Analytics
Diagnostik Analytics melibatkan identifikasi penyebab atau faktor-faktor yang mempengaruhi hasil atau peristiwa tertentu. Melalui analisis data yang mendalam, perusahaan dapat menggali lebih dalam untuk mengetahui mengapa suatu kejadian terjadi dan mengidentifikasi variabel atau faktor yang berkaitan.
Sebagai contohnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan Diagnostik Analytics untuk menganalisis data pelanggan dan menemukan faktor-faktor yang mungkin menjadi penyebab penurunan loyalitas pelanggan. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang penyebab suatu peristiwa, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah perbaikan yang lebih efektif.
Prediktif Analytics
Prediktif Analytics memanfaatkan model statistik dan teknik machine learning untuk memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan berdasarkan pola dan tren dalam data historis. Perusahaan dapat menggunakan Prediktif Analytics untuk membuat proyeksi tentang perkembangan bisnis, mengidentifikasi peluang, dan mengantisipasi risiko. Sebagai contoh, perusahaan dapat mengimplementasikan model prediktif untuk memperkirakan tingkat penjualan produk dalam periode tertentu. Dengan informasi ini, perusahaan dapat mengambil tindakan yang lebih proaktif, seperti menyesuaikan strategi pemasaran atau produksi untuk memenuhi permintaan yang diprediksi.
Preskriptif Analytics
Preskriptif Analytics adalah pendekatan tingkat lanjut dalam Bisnis Analytics yang berfokus pada memberikan saran atau rekomendasi untuk tindakan yang harus diambil berdasarkan hasil analisis data atau bisa dibilang data sebagai decision support system.
Seiring dengan kemajuan teknologi, terutama dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, Preskriptif Analytics dapat memberikan pandangan yang lebih aktif dan mendalam. Perusahaan menggunakan Preskriptif Analytics untuk memberikan solusi optimal terhadap tantangan atau peluang bisnis.
Preskriptif Analytics merupakan tipe-tipe bisnis analytic dan contohnya adalah sebagai berikut. Jika analisis data menunjukkan bahwa suatu proses operasional tidak efisien, Preskriptif Analytics dapat memberikan rekomendasi perbaikan, seperti mengoptimalkan alur kerja atau memperkenalkan teknologi baru.
Dalam penerapan Preskriptif Analytics, organisasi dapat menggunakan algoritma dan model untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan otomatis. Misalnya, sistem Preskriptif Analytics dapat memberikan rekomendasi tentang harga optimal suatu produk berdasarkan faktor-faktor seperti permintaan pasar, biaya produksi, dan strategi pesaing.
Dengan adopsi Preskriptif Analytics, organisasi dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan keputusan pengambilan risiko, dan mencapai tujuan strategis mereka dengan lebih efektif.