Apa itu Analisis Bisnis dan Mengapa Anda Membutuhkannya untuk Sukses

Ketika berbicara tentang kata kunci yang digunakan oleh bisnis, analitik harus berada di urutan teratas dalam daftar yang paling sering digunakan.

Berkat internet dan semua cara teknologi berubah, analitik dan penambangan data tidak pernah lebih penting. Dan meskipun datanya bagus, apa yang dilakukan dengan data itulah yang dapat membuat atau menghancurkan perusahaan.

Di situlah analisis bisnis masuk.

Ketika digunakan dengan benar, BA dapat dimanfaatkan untuk memprediksi secara akurat peristiwa masa depan yang terkait dengan tindakan konsumen, tren pasar, dan juga membantu menciptakan proses yang lebih efisien yang dapat menghasilkan peningkatan pendapatan.

Hal-hal penting dari analitik bisnis

Analisis bisnis memiliki banyak kasus penggunaan, tetapi ketika menyangkut organisasi komersial, BA biasanya digunakan untuk:

• Menganalisis data dari berbagai sumber. Ini bisa apa saja mulai dari aplikasi cloud hingga alat otomatisasi pemasaran dan perangkat lunak CRM.
• Gunakan analitik dan statistik tingkat lanjut untuk menemukan pola dalam kumpulan data. Pola-pola ini dapat membantu Anda memprediksi tren di masa depan dan mengakses wawasan baru tentang konsumen dan perilaku mereka.
• Pantau KPI dan tren saat berubah secara waktu nyata. Hal ini memudahkan bisnis untuk tidak hanya memiliki data di satu tempat tetapi juga mengambil kesimpulan dengan cepat dan akurat.
• Mendukung keputusan berdasarkan informasi terkini. Dengan BA menyediakan begitu banyak data yang dapat Anda gunakan untuk mendukung keputusan Anda, Anda dapat yakin bahwa Anda mendapat informasi lengkap untuk tidak hanya satu, tetapi beberapa skenario yang berbeda.

Meskipun ini adalah kasus penggunaan yang paling umum, ada empat metode utama analisis bisnis. Mereka diimplementasikan secara bertahap, dimulai dengan yang paling sederhana. Satu metode tidak lebih penting dari yang lain, itu semua tergantung pada apa tujuan akhir Anda saat menggunakan BA.

Saat Anda menggunakan keempat jenis analitik ini, data Anda dapat dibersihkan, dibedah, dan diserap dengan cara yang memungkinkan untuk menciptakan solusi untuk apa pun tantangan yang mungkin dihadapi organisasi Anda.

1. Analitik deskriptif: Interpretasi data historis dan KPI untuk mengidentifikasi tren dan pola. Hal ini memungkinkan untuk melihat gambaran besar tentang apa yang terjadi di masa lalu dan apa yang terjadi saat ini menggunakan teknik pengumpulan data dan penambangan data.
   
   Banyak perusahaan menggunakan analitik deskriptif untuk melihat lebih dalam perilaku pelanggan dan bagaimana mereka dapat menargetkan strategi pemasaran kepada pelanggan tersebut.
2. Analisis diagnostik: Berfokus pada kinerja masa lalu untuk menentukan elemen mana yang memengaruhi tren tertentu.
   
   Ini dilakukan dengan menggunakan drill-down, penemuan data, penggalian data, dan korelasi untuk mengungkap penyebab peristiwa tertentu. Setelah pemahaman tercapai mengenai kemungkinan peristiwa tersebut, dan mengapa suatu peristiwa dapat terjadi, algoritma digunakan untuk klasifikasi dan regresi.
3. Analitik prediktif: Menggunakan statistik untuk memperkirakan dan menilai hasil di masa mendatang menggunakan model statistik dan teknik pembelajaran mesin. Ini sering mengambil hasil analitik deskriptif untuk membuat model yang menentukan kemungkinan hasil tertentu.
   
   Jenis ini sering digunakan oleh tim penjualan dan pemasaran untuk memperkirakan pendapat pelanggan tertentu berdasarkan data media sosial.
4. Analitik preskriptif: Menggunakan data kinerja masa lalu untuk merekomendasikan cara menangani situasi serupa di masa mendatang. Jenis analisis bisnis ini tidak hanya menentukan hasil, tetapi juga dapat merekomendasikan tindakan spesifik yang perlu dilakukan untuk mendapatkan hasil terbaik. Ini sering dicapai dengan menggunakan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf yang kompleks.
   
   Jenis analitik bisnis ini sering digunakan untuk mencocokkan berbagai opsi dengan kebutuhan konsumen secara real-time.

Memutuskan metode mana yang akan digunakan akan tergantung pada situasi bisnis yang dihadapi.

Sekarang setelah kita mempersempit cara kerjanya, sekarang mari kita uraikan semua komponen yang masuk ke dalam analisis bisnis dan metode mana yang digunakannya untuk menemukan kesimpulannya yang berharga.

Metode yang Anda putuskan untuk digunakan saat menyelam jauh ke dalam BA akan bergantung pada tujuan akhir yang Anda tetapkan sebelum memulai proses. Metode apa pun yang Anda pilih, Anda pasti akan menemukan wawasan yang dapat ditindaklanjuti menunggu Anda di garis akhir.

Penambangan data

Data mining adalah strategi memilah-milah kumpulan data besar-besaran untuk mengungkap pola, tren, dan kebenaran lain tentang data yang awalnya tidak terlihat menggunakan pembelajaran mesin, statistik, dan sistem basis data. Ada beberapa teknik penambangan data yang dapat diambil oleh analitik bisnis, termasuk regresi, pengelompokan, dan deteksi outlier.

Ini adalah elemen analisis bisnis yang berguna karena mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih cepat dan efisien.

Misalnya, melalui penambangan data, bisnis mungkin dapat melihat pelanggan mana yang membeli produk tertentu pada waktu tertentu dalam setahun. Data ini kemudian dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan tersebut.

Penambangan teks

Penambangan teks adalah proses mengekstraksi informasi berkualitas tinggi dari teks pada aplikasi dan di seluruh World Wide Web.

Perusahaan menggunakan penambangan teks untuk mengumpulkan informasi tekstual dari situs media sosial, komentar blog, dan bahkan skrip pusat panggilan. Kemudian, data ini digunakan untuk meningkatkan layanan dan pengalaman pelanggan, mengembangkan produk baru, dan meninjau kinerja pesaing mereka.

Agregasi data

Proses agregasi data terdiri dari pengumpulan dan pengumpulan data, yang kemudian disajikan dalam format ringkasan. Pada dasarnya, sebelum dapat dianalisis, perlu dikumpulkan, dipusatkan, dibersihkan, dan kemudian disaring untuk menghilangkan ketidakakuratan atau redundansi.

Ini adalah langkah penting untuk analitik bisnis karena akurasi di mana Anda dapat mengumpulkan wawasan dari data secara langsung terkait dengan jenis hasil yang relevan dan dapat ditindaklanjuti yang akan Anda dapatkan di akhir proses.

Contoh agregasi data adalah bagaimana tim pemasaran menggunakan data seperti demografi dan metrik pelanggan (usia, lokasi, jumlah transaksi, dll.) untuk mempersonalisasi pesan dan penawaran mereka.

Peramalan

Ketika analitik bisnis digunakan untuk menganalisis proses yang terjadi selama periode atau musim tertentu, bisnis diberikan perkiraan peristiwa atau perilaku di masa depan, berkat data historis.

Peramalan dapat digunakan untuk beberapa hal yang berbeda, seperti penjualan eceran di sekitar hari libur tertentu dan lonjakan pencarian internet tertentu di sekitar acara tertentu - seperti acara penghargaan atau Super Bowl.

Jackie Jeffers, Pakar Strategi Analisis di Portent, menekankan pentingnya menggunakan perkiraan sebagai bagian utama dari strategi Anda. "Perkiraan berdasarkan data historis berguna untuk menetapkan sasaran tahunan dan memprediksi perilaku pengguna online, seperti lalu lintas dan konversi. Analisis perjalanan pelanggan memungkinkan Anda mengidentifikasi interaksi sentuhan pertama dengan calon prospek, hingga ke langkah konversi. Memiliki visibilitas ke semua titik sentuh dalam proses pengasuhan memungkinkan Anda mengoptimalkan langkah-langkah di antaranya dan meningkatkan perjalanan pengguna."

Analisis bisnis tidak hanya membantu membangun corong prospek Anda, tetapi juga memengaruhi laba Anda dengan cara lain. Memperkirakan volume panggilan, misalnya, dapat membantu mengoptimalkan sumber daya kepegawaian di pusat panggilan. Memiliki kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data tidak hanya bermanfaat tetapi juga penting untuk membuat keputusan berdasarkan data dan informasi."

Visualisasi data

Untuk semua pelajar visual Anda di luar sana, visualisasi data adalah bagian mutlak yang harus dimiliki dari analitik bisnis. Ini dengan mulus mengambil informasi dan wawasan yang diambil dari data Anda dan menyajikannya dalam grafik atau bagan interaktif.

Perangkat lunak visualisasi data yang tepat sangat penting untuk proses ini untuk membantu melacak metrik bisnis dan KPI secara real-time sehingga Anda dapat lebih memahami kinerja dan sasaran. Jika Anda tidak yakin opsi perangkat lunak mana yang tepat untuk perusahaan Anda, lihat ratusan ulasan yang tidak memihak, yang dipersembahkan oleh G2!

Mengapa analisis bisnis penting?

Ada banyak bagian yang bergerak yang masuk ke analitik bisnis, tetapi mungkin tidak jelas mengapa BA penting bagi organisasi Anda.

Sebagai permulaan, analisis bisnis adalah alat yang dibutuhkan perusahaan Anda untuk membuat keputusan yang akurat. Keputusan ini kemungkinan akan berdampak pada seluruh organisasi Anda karena membantu Anda meningkatkan profitabilitas, meningkatkan pangsa pasar, dan memberikan pengembalian yang lebih besar kepada pemegang saham potensial.

Tidak dapat disangkal bahwa begitu banyak bisnis yang terpengaruh oleh teknologi, tetapi bila digunakan dengan benar, BA memiliki peluang untuk memengaruhi perusahaan Anda menjadi lebih baik karena memberikan keunggulan kompetitif bagi berbagai perusahaan.

Sementara beberapa perusahaan tidak yakin apa yang harus dilakukan dengan data dalam jumlah besar, analitik bisnis bekerja untuk menggabungkan data ini dengan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan keputusan yang Anda buat sebagai perusahaan.

Selain itu, karena data ini dapat disajikan menggunakan format apa pun, pembuat keputusan di organisasi Anda akan merasa terinformasi dengan cara yang sesuai untuk mereka dan tujuan yang Anda tetapkan di awal proses.

Pada dasarnya, empat cara utama analitik bisnis itu penting, apa pun industrinya, adalah:

• Tingkatkan kinerja dengan memberikan gambaran yang jelas kepada bisnis Anda tentang apa yang berfungsi dan tidak berfungsi
• Memberikan keputusan yang lebih cepat dan lebih akurat
• Meminimalkan risiko karena membantu bisnis membuat pilihan yang tepat terkait perilaku, tren, dan kinerja konsumen
• Menginspirasi perubahan dan inovasi dengan menjawab pertanyaan tentang konsumen

Contoh analitik bisnis

Analisis bisnis memiliki kasus penggunaan di beragam industri dan organisasi. Seiring dengan semakin majunya teknologi, semakin banyak perusahaan yang mengembangkan cara baru untuk memanfaatkan data besar untuk keuntungan mereka guna memaksimalkan keuntungan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Misalnya, Anda menjalankan restoran cepat saji. Anda dapat menggunakan analitik bisnis untuk mempercepat proses pemesanan untuk pelanggan Anda menggunakan drive-thru. Saat Anda menggunakan BA untuk memantau lalu lintas yang diterima drive-thru, Anda akan dapat mengetahui jam sibuk Anda dan kapan harus meningkatkan efisiensi.

Ketika Anda tahu antreannya akan panjang, Anda dapat memindahkan staf Anda untuk membuat lebih banyak karyawan bekerja di jalur drive-thru, atau bahkan meminta mereka merekomendasikan pesanan yang dapat diselesaikan dengan cepat. Ketika garis lebih pendek, karyawan dapat merekomendasikan item dengan margin lebih tinggi yang lebih mahal dan membutuhkan lebih banyak waktu untuk membuatnya.

Layanan pengiriman paket makanan yang populer, Blue Apron, menggunakan analisis bisnis untuk memperkirakan permintaan pesanan dan resep mereka. Setiap minggu mereka mengirimkan pelanggannya menu campuran makanan untuk dibeli, dan berkat analitik prediktif, mereka dapat menggunakan berbagai wawasan data untuk menghindari pembusukan produk dan memenuhi pesanan.

Untuk melakukan ini, Blue Apron melihat wawasan terkait pelanggan yang terdiri dari data historis tentang seberapa sering pelanggan membuat pesanan tertentu. Ada juga data terkait resep yang berfokus pada preferensi pelanggan terhadap resep di masa lalu. Terakhir, mereka melihat tren musiman untuk melihat apakah ada pola pembelian dengan tingkat pesanan yang lebih tinggi atau lebih rendah untuk waktu tertentu dalam setahun.

Berkat analitik prediktif, Blue Apron dapat lebih memahami pelanggan mereka, meningkatkan pengalaman pengguna, memprediksi perubahan preferensi, dan bahkan mengidentifikasi bagaimana selera makanan berubah dari waktu ke waktu.

CEO Growth Hackers, Jonathan Aufray, meluangkan waktu untuk membagikan cara mereka menggunakan analisis bisnis. "Di Growth Hackers, kami menggunakan analitik bisnis untuk melacak sumber lalu lintas kami dan jumlah prospek yang kami hasilkan. Ini memungkinkan kami memahami strategi pemasaran mana yang berhasil dan mana yang tidak, memungkinkan kami untuk mengoptimalkan yang berkinerja paling buruk, menjatuhkan beberapa, dan melipatgandakan saluran pemasaran yang memberikan hasil terbaik."

Kami juga menggunakan analitik bisnis untuk klien yang kami bantu. Sangat penting untuk dapat melacak tindakan Anda dan mengumpulkan data untuk terus meningkatkan strategi Anda. Tanpa data, Anda tidak dapat mengetahui apa yang berhasil dan bagaimana mengoptimalkan strategi Anda. Saya percaya bahwa semua bisnis harus menggunakan analitik untuk pemasaran, perolehan prospek, penjualan, dan pengalaman pelanggan mereka."

Manfaat analitik bisnis

Tidak peduli ukuran bisnis Anda atau industri di mana ia beroperasi, analisis bisnis memberikan berbagai manfaat.

Salah satu manfaat utama adalah memungkinkan bisnis Anda merencanakan hal-hal yang tidak terduga. BA dapat memodelkan tren dalam penjualan, keuntungan, dan metrik utama organisasi lainnya sambil memproyeksikannya untuk masa depan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk melihat perubahan yang mungkin terjadi setiap tahun, musiman, atau dalam skala apa pun, yang memberikan kesempatan untuk mempersiapkan dan merencanakan ke depan.

Mungkin Anda perlu mengurangi pengeluaran untuk mempersiapkan musim yang lambat, atau berinvestasi dalam kampanye pemasaran baru. BA dapat memudahkan perusahaan besar untuk memprediksi volume pesanan dan meminimalkan pemborosan.

Analisis bisnis juga memungkinkan organisasi Anda menguji kampanye pemasaran baru. Karena BA memberi Anda data seputar perilaku pelanggan, Anda dapat lebih memahami efektivitas kampanye iklan Anda pada audiens dan demografi yang berbeda. Juga, ketika Anda dapat mengidentifikasi bahwa pelanggan cenderung tidak kembali, Anda dapat mempertimbangkan untuk menawarkan promosi bertarget untuk mendapatkan kembali bisnis mereka.

Ketika Anda memanfaatkan BA untuk keuntungan Anda, Anda akan memiliki keunggulan kompetitif dalam persaingan -- apa pun industri Anda.

Tantangan analitik bisnis

Analisis bisnis memiliki beberapa potensi jebakan yang harus Anda atasi.

Sebagai permulaan, Anda akan menemukan yang paling sukses dengan itu ketika semua pihak di dalam perusahaan Anda sepenuhnya mendukung adopsi dan pelaksanaannya. Itu akan selalu membutuhkan dukungan dari kepemimpinan senior dan strategi perusahaan yang jelas.

Membuat semua orang di manajemen atas untuk menandatangani strategi BA bisa jadi sulit, jadi pastikan untuk menyajikan analitik bisnis sebagai pendukung strategi yang sudah ada. Ini juga harus mencakup tujuan yang jelas dan terukur untuk membantu mereka yang lambat untuk diyakinkan oleh manfaat BA.

Selain kepemilikan eksekutif, analitik bisnis juga memerlukan keterlibatan TI, artinya infrastruktur dan alat teknologi yang tepat tersedia untuk menangani data. Tim bisnis dan TI harus bekerja sama agar analisis bisnis benar-benar berhasil. Saat Anda melakukannya, pastikan Anda memiliki perangkat lunak manajemen proyek yang tepat untuk menerapkan model prediktif dan mengadopsi pendekatan yang gesit.

Selama bulan-bulan awal proyek analitik, penting untuk tetap berkomitmen pada hasil akhir. Meskipun biaya perangkat lunak analitik mungkin tinggi, dan ROI tidak langsung, tetaplah berdedikasi. Model analitis akan berkembang dari waktu ke waktu dan prediksi hanya akan meningkat. Sebuah bisnis yang tidak mampu melewati masa investasi kemungkinan akan meninggalkan seluruh konsep.

Setelah analitik Anda disajikan, Anda juga memerlukan dukungan pengguna akhir.

Pengguna akhir perlu dilibatkan dalam mengadopsi analitik bisnis dan memiliki kepentingan dalam model prediktif yang dikembangkan. Dengan itu datang manajemen perubahan terbaik, karena organisasi Anda harus siap untuk perubahan yang akan dibawa oleh wawasan ini ke operasi bisnis dan teknologi saat ini.

Karir dalam analitik bisnis

Karier dalam analisis bisnis adalah pilihan populer di antara mereka yang senang bekerja dengan angka. Untuk mulai bekerja menuju karir di BA, Anda memerlukan gelar sarjana dalam analisis bisnis, ilmu data, manajemen informasi, intelijen bisnis, pemasaran, statistik, atau bidang terkait.

Beberapa jalur karir yang lebih populer terkait dengan analisis bisnis adalah:

• Analis Data atau Ilmuwan Data: Sebagai ilmuwan data, Anda akan mengumpulkan, menganalisis, dan mengatur data dengan cara yang memberi organisasi wawasan berharga yang dapat dimanfaatkan oleh semua departemen. Seorang analis data menyajikan data ini kepada manajemen tingkat atas menggunakan tabel, bagan, dan jenis laporan lainnya.
• Analis Intelijen Bisnis: Seorang analis intelijen bisnis berbeda dalam cara mereka mengumpulkan dan menganalisis informasi untuk mendapatkan keuntungan dibandingkan organisasi pesaing. Mereka akan mempresentasikan kepada manajemen tingkat atas dengan tepat di mana bisnis mereka berdiri, kekuatan dan kelemahannya, dan bagaimana mereka dapat menghasilkan keuntungan yang lebih besar.
• Spesialis Big Data Analytics: Dengan menggunakan perkembangan terbaru dalam teknologi dan ilmu data, spesialis big data analytics memecahkan tantangan yang muncul saat bekerja dalam industri digital. Mereka akan sering diminta untuk mempertimbangkan berbagai keputusan menggunakan wawasan yang diperoleh melalui data dan harus dapat membuat cadangan kesimpulan mereka dengan bukti faktual.
• Analis atau Konsultan Manajemen: Peran seorang analis pengelola terdiri dari bekerja dengan operasi bisnis dan memastikan mereka berjalan dengan lancar dan efektif. Anda akan bekerja dengan beberapa departemen lain untuk mempersempit proses bisnis mana yang perlu ditingkatkan sambil juga mencari cara untuk meningkatkan efisiensi.
• Manajer Pemasaran : Mereka yang memilih rute manajer pemasaran akan diminta untuk membuat strategi pemasaran organisasi. Baik itu mengawasi kampanye pemasaran, mengumpulkan analitik ritel, bekerja langsung dengan tim penjualan dan pemasaran, atau melapor ke manajemen tingkat atas, kemungkinan besar akan bergantung pada jenis organisasi dan industri.
• Analis Riset Operasi: Analis riset operasi bekerja untuk menganalisis data operasional menggunakan teknologi informasi untuk menjalankan analisis dan mengembangkan solusi guna meningkatkan efisiensi di berbagai departemen.
• Analis Riset Pasar: Mereka yang memilih menjadi analis riset pasar akan bekerja langsung dengan data pemasaran. Jenis informasi ini akan membantu mengidentifikasi pelanggan potensial, mengevaluasi keinginan produk, dan mengembangkan kisaran harga tertentu untuk meningkatkan pendapatan dari waktu ke waktu.
  

Gaji analis data

Jika Anda memerlukan tempat untuk memulai dalam industri analisis bisnis, salah satu jalur yang lebih umum adalah peran seorang analis data. Tidak dapat disangkal bahwa pekerjaan ini sangat diminati, terutama ketika Anda mempertimbangkan bahwa setiap organisasi mulai melihat nilai yang akan ditambahkan oleh seorang analis data kepada staf mereka.

Jika Anda mengikuti rute ini, Anda mungkin bertanya-tanya apakah Anda tinggal di kota yang membayar paling mahal untuk menjadi kota tersebut. Berikut adalah lima kota pembayaran teratas:

Keterampilan analisis bisnis

Untuk berkarir di salah satu peran yang tercantum di atas, Anda memerlukan keahlian khusus untuk berhasil.

• Berpikir kritis: Bagian utama dari bekerja dengan analitik bisnis adalah mengetahui data mana yang dapat membantu dalam membuat keputusan dan berpikir kritis tentang implikasi dari data yang dikumpulkan.
• Pemecahan masalah: Tujuan keseluruhan pengumpulan data seringkali adalah untuk memecahkan masalah spesifik dalam organisasi, sehingga memiliki keterampilan ini memudahkan untuk menghubungkan titik-titik dan menarik kesimpulan di sepanjang jalan.
• Komunikasi: Baik Anda bekerja dengan orang lain dalam tim Anda atau mengomunikasikan temuan kepada manajemen tingkat atas, menjadi komunikator yang kuat melalui tulisan dan presentasi adalah kuncinya.
• Keingintahuan: Bekerja dengan analitik bisnis berarti ingin tahu tentang bagaimana segala sesuatunya bekerja, cocok bersama, dan berubah seiring waktu.
• Berorientasi pada detail: Karena mereka yang berada di bidang ini bekerja dengan data yang sedemikian kompleks, memperhatikan banyak detail dari data ini, dan rekomendasi yang mungkin disajikan, sangatlah penting.
  

Analisis bisnis vs. intelijen bisnis

Tidak jarang business intelligence (BI) sering disalahartikan sebagai business analytics, dan sebaliknya, karena keduanya serupa. BI juga menangani data historis, tetapi data ini cenderung dikumpulkan dari berbagai tempat, seperti perangkat lunak CRM perusahaan, sistem ERP, dan alat otomatisasi pemasaran.

Dengan BA dan BI, data dikumpulkan, disortir, dan ditampilkan menggunakan perangkat lunak visualisasi data sehingga eksekutif bisnis dapat memiliki representasi visual dari setiap lonjakan atau titik nyeri yang mungkin terungkap.

Namun, ada satu perbedaan utama antara keduanya:

Intelijen bisnis lebih peduli dengan pelaporan kinerja perusahaan dan di mana ia berdiri di atas metrik utama. Ini memberikan konteks untuk apa yang terjadi di masa lalu, mengapa itu mungkin terjadi, dan apa yang terjadi sekarang.

Analisis bisnis mengambil konteks yang disediakan oleh intelijen bisnis dan menerapkan analisis statistik, penambangan data, pemodelan prediktif, dan teknik lainnya. Metode ini lebih maju, dan mereka akan memberikan lebih banyak konteks tentang apa yang diharapkan di masa depan – juga dikenal sebagai peramalan.

Mungkin sulit untuk menentukan metode mana yang tepat untuk bisnis Anda. Gunakan intelijen bisnis jika:

• Anda perlu memvisualisasikan kinerja masa lalu atau masa kini perusahaan Anda.
• Anda tidak terlalu peduli dengan prediksi dibandingkan dengan menggabungkan dan memvisualisasikan metrik penting.
• Anda ingin lebih banyak pengguna mengetahui data tersebut. Ini dimungkinkan dengan kecerdasan bisnis swalayan, solusi yang ditujukan untuk pengguna yang kurang teknis sehingga mereka dapat menghasilkan bagan dan laporan.
• Anda merasa nyaman membuat keputusan berdasarkan data.

Di sisi lain, gunakan analisis bisnis jika:

• Anda memerlukan cara untuk memvisualisasikan kinerja masa depan perusahaan Anda.
• Prediksi adalah kunci keberhasilan perusahaan Anda.
• Anda memiliki analis data untuk mengeksplorasi dan memanipulasi data yang juga dapat memvisualisasikan hasil untuk perkiraan yang akurat.
• Anda lebih suka membuat keputusan berdasarkan hasil penambangan data, analisis statistik, dan pemodelan prediktif.

Analisis bisnis vs. ilmu data

Seperti intelijen bisnis, terkadang tidak jelas bagaimana analitik bisnis berbeda dari ilmu data. Keduanya melibatkan pengumpulan data, pemodelan, dan memperoleh berbagai wawasan.

Perbedaan antara keduanya berasal dari BA yang khusus untuk masalah yang berhubungan dengan bisnis, seperti biaya dan keuntungan, dan dapat memprediksi apa yang bisa terjadi di masa depan.

Ilmu data adalah yang lebih besar atau superset dari keduanya, karena fokus utamanya adalah menjawab pertanyaan yang terkait dengan preferensi pelanggan, faktor musiman, dan geografi dalam bisnis. Ini menggabungkan data dengan pembangunan algoritma dan teknologi untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini.

Singkatnya, ilmu data adalah ilmu yang mempelajari data menggunakan statistik, algoritma, dan teknologi. BA adalah studi statistik data bisnis.

Mari kita pertimbangkan contoh kehidupan nyata.

Katakanlah Anda membuka toko es krim. Anda membeli semua bahan dan peralatan yang diperlukan, dan bahkan membuat nama yang menarik.

Analisis bisnis akan membantu Anda menjawab pertanyaan seperti:

• Apakah bisnis saya menguntungkan?
• Bagaimana saya bisa membuat bisnis saya lebih menguntungkan?
• Jika tidak menguntungkan, apa yang saya lakukan salah?
• Item apa yang menyebabkan kurangnya profitabilitas?
• Haruskah saya menjual es krim saya dengan harga yang lebih tinggi atau lebih rendah?

Ilmu data dapat membantu Anda menjawab pertanyaan seperti:

• Apa demografi khas untuk pemakan es krim rata-rata?
• Akankah memutar 40 musik teratas di radio membuat pelanggan saya lebih banyak memberi tip?
• Di mana lokasi geografis terbaik untuk membuka toko es krim lain?
• Bulan apa dalam setahun saya menjual es krim paling banyak?

Praktik terbaik analitik bisnis

Menerapkan strategi analisis bisnis yang tepat bukanlah sesuatu yang dapat dilakukan perusahaan dalam semalam. Namun, ketika praktik terbaik khusus diterapkan, Anda dapat yakin bahwa wawasan yang Anda terima memungkinkan bisnis Anda sesukses mungkin. Praktik terbaik ini meliputi:

• Mendefinisikan kasus penggunaan bisnis Anda dan tujuannya sebelum menggunakan analitik bisnis
• Memutuskan kriteria khusus untuk sukses dan gagal
• Memvalidasi model menggunakan kriteria Anda untuk sukses dan gagal
• Membuat metodologi, mempersempit data Anda, dan menentukan faktor internal dan eksternal yang digunakan untuk membuat prediksi yang akurat

Ketika Anda meluangkan waktu untuk melakukan keempat praktik ini, Anda dapat yakin bahwa bisnis Anda akan mendapat manfaat paling banyak dari pengambilan keputusan berbasis data.

Ayo turun ke bisnis

Ketika organisasi Anda memilih untuk menggunakan analisis bisnis, Anda terikat untuk membuat keputusan yang lebih baik mengenai pendapatan, pengalaman pelanggan, dan efisiensi secara keseluruhan.

Metode ini sering dianggap sebagai permata tersembunyi karena dapat mengungkapkan cara untuk mendapatkan keunggulan atas pesaing Anda. Tetapkan tujuan Anda, awasi hadiahnya, dan Anda akan terkejut dengan apa yang Anda temukan.

Jangan berhenti belajar dulu! Cari tahu lebih lanjut tentang analitik data besar dan cara menggunakannya untuk membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih terukur.