How To Choose A Business Intelligence Tool

by

How To Choose A Business Intelligence Tool – Kami telah meneliti perangkat lunak intelijen bisnis terbaik berdasarkan pengguna populer dan fitur utama. Bandingkan alat BI terbaik di komentar di bawah dan baca terus untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana alat analitik data ini dapat meningkatkan hasil bisnis Anda. Coba Pemilih Produk di bagian atas halaman untuk mendapatkan pilihan rekomendasi perangkat lunak BI terbaik untuk perusahaan Anda.

Perangkat lunak intelijen bisnis (BI) adalah sistem intelijen bisnis yang digunakan oleh perusahaan untuk menangkap, menganalisis, dan mengubah data menjadi pengetahuan bisnis yang berguna. , seringkali dalam grafik yang mudah dibaca seperti bagan, grafik, dan dasbor. Contoh alat BI teratas termasuk visualisasi data, gudang data, dasbor interaktif, dan alat pelaporan BI. Tidak seperti intelijen kompetitif, yang menganalisis data dari sumber eksternal, solusi BI menggunakan data internal yang dihasilkan oleh bisnis menjadi analitik untuk pemahaman yang lebih mendalam tentang bagaimana perbedaan dalam bisnis saling memengaruhi.

How To Choose A Business Intelligence Tool

Karena Big Data – tren bagi perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menambang data bisnis mereka – telah menjadi populer, begitu pula perangkat lunak BI. Perusahaan membuat, melacak, dan mengumpulkan data bisnis dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Kemampuan untuk mengintegrasikan perangkat lunak cloud secara langsung dengan sistem berpemilik telah meningkatkan kebutuhan untuk mengumpulkan lebih banyak data dan menggunakan alat persiapan data. Namun semua informasi ini tidak ada artinya jika kita tidak dapat memahaminya dan menggunakannya untuk meningkatkan hasil bisnis.

Mysql Reporting: How To Choose The Right Tool For Your Team

Untuk membuat pilihan, bisnis harus mendasarkan keputusan mereka pada bukti. Kumpulan data yang dibuat oleh bisnis dan pelanggan mereka mengandung bukti pola pembelian dan model bisnis. Dengan menggabungkan, memodelkan, dan menganalisis data ini, bisnis dapat memahami pelanggan mereka dengan lebih baik, memprediksi pendapatan dengan lebih baik, dan melindungi diri dari perangkap bisnis.

Kecerdasan bisnis biasanya dalam bentuk laporan triwulanan atau tahunan yang menunjukkan indikator kinerja utama (KPI), tetapi perangkat lunak pelaporan BI saat ini menyediakan tautan data plus dan analisis data secepat kilat dengan alat. Wawasan ini membantu perusahaan memutuskan tindakan dalam hitungan menit.

Perangkat lunak BI menginterpretasikan nilai pelanggan dan aktivitas bisnis dan mengirimkan kueri berdasarkan pola dalam data. BI hadir dalam berbagai bentuk dan mencakup banyak teknologi. Perbandingan alat intelijen bisnis dengan vendor perangkat lunak ini menguraikan tiga langkah utama yang harus dilalui data untuk memberikan intelijen bisnis dan memberikan wawasan tentang proses pembelian BI untuk bisnis dari semua ukuran.

Alat dan platform intelijen bisnis tersedia dalam berbagai bentuk untuk berbagai bisnis. Perusahaan yang ingin memberikan layanan informasi kepada pengguna bisnis dapat memenuhi kebutuhan sebagian besar pengguna perangkat lunak BI swalayan. Alat visualisasi data berguna untuk tim yang sedang mendalami analisis data, tetapi tidak akan ada banyak peningkatan tambahan. Alat penyimpanan data menyediakan sistem dasar tempat data dapat ditangani dan dibersihkan sebelum disajikan dari tampilan. Dan alat BI menyediakan dasbor ujung ke ujung untuk menyimpan, memelihara, melihat, dan melaporkan data.

How To Choose The Right Bi Tool For Financial Reporting (includes Shortlist)

Data berada dalam beberapa sistem di seluruh organisasi. Untuk analisis yang paling akurat, perusahaan harus menyediakan desain standar untuk jenis data di masing-masing sistem tersebut. Misalnya, perusahaan besar mungkin memiliki informasi tentang pelanggan mereka dalam aplikasi manajemen hubungan pelanggan (CRM), informasi keuangan dalam aplikasi perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), dan berbagai jenis perangkat lunak cloud. Layanan individu ini dapat menginterpretasikan dan mendistribusikan data secara berbeda, dan perusahaan harus membakukan data sebelum analisis.

Beberapa platform intelijen bisnis mengumpulkan data untuk analisis langsung dari aplikasi melalui tautan API tradisional atau kait web. Alat intelijen bisnis lainnya memerlukan penggunaan penyimpanan cloud untuk mengumpulkan data yang berbeda di satu tempat. Bisnis kecil, departemen, atau pengguna tunggal mungkin menemukan bahwa koneksi lokal berfungsi dengan baik, tetapi perusahaan besar, korporasi, dan perusahaan pemrosesan data besar akan memerlukan lebih banyak penyiapan bisnis.

Jika mereka memilih solusi terpusat, bisnis dapat menggunakan gudang data atau gudang data untuk data bisnis mereka dan akan mengekstrak, mengubah, dan memuat perangkat lunak (ETL) untuk memfasilitasi penyimpanan file besar. Alternatifnya, mereka dapat menggunakan gudang data seperti Hadoop untuk mengelola data mereka.

Baik bisnis memilih untuk menyimpan data mereka di gudang data, database cloud, di server keluarga, atau menjalankan kueri di tempat, analisis dan hasil data dibuat untuk area yang menarik bagi pelanggan bisnis. Alat analisis data bervariasi dalam kinerjanya, tetapi metode umum untuk menggabungkan data dalam jumlah besar mirip dengan mengidentifikasi pola yang masih ada di platform intelijen bisnis.

Power Bi Vs Tableau Vs Google Data Studio (in 2021)

Juga dikenal sebagai “penemuan data”, penambangan data melibatkan penggunaan data elektronik dan semi-otomatis untuk mengidentifikasi pola dan anomali. Hubungan yang diperoleh dari data mining meliputi menggabungkan data yang unik, menemukan ketidakkonsistenan dalam data, dan menggambar koneksi atau hubungan dari informasi yang berbeda.

Penambangan data sering mengekspos model yang digunakan dalam banyak analisis seperti pemodelan prediktif, menjadikannya bagian penting dari proses BI, yang pengembangannya secara langsung untuk pertumbuhan data besar dalam bisnis dari semua ukuran.

Mempelajari aturan organisasi dari proses informasi hanyalah hasil terbaik. Dengan mencari data untuk mengidentifikasi asosiasi dan membuat hubungan, kebijakan keterlibatan dapat membantu bisnis lebih memahami bagaimana pelanggan berinteraksi dengan situs web mereka, situs web, atau bahkan apa pun yang memengaruhi perilaku pembelian mereka.

Studi kebijakan organisasi pertama kali diperkenalkan untuk menganalisis hubungan antara data penjualan di pasar ritel. Misalnya, jika pelanggan membeli kecap dan keju, badan hukum akan menentukan bahwa pelanggan juga membeli daging hamburger. Meskipun ini adalah contoh sederhana, ini berfungsi untuk mengilustrasikan jenis analitik yang sekarang menghubungkan hubungan luar biasa antara peristiwa di semua jenis bisnis, membantu orang biasa menemukan hubungan yang seharusnya tersembunyi.

How Small Businesses Can Use Business Intelligence

Mungkin salah satu aspek BI yang paling menarik adalah analitik lanjutan seperti fungsi prediktif dan analitik berdasarkan penambangan data. Alat ini membantu perusahaan membuat keputusan bisnis berdasarkan data dan model algoritmik yang ada.

Seperti namanya, peramalan memprediksi peristiwa masa depan berdasarkan data saat ini dan historis. Dengan menggabungkan kumpulan data ini, aplikasi perangkat lunak ini memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan, yang dapat menghasilkan keuntungan bisnis.

Analitik prediktif mencakup pemodelan mendetail dan bahkan terjun ke bidang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), tempat perangkat lunak belajar dari peristiwa masa lalu, memperkirakan keuntungan di masa mendatang. Tiga jenis utama analisis prediktif adalah pemodelan prediktif, pemodelan deskriptif, dan pengambilan keputusan.

Bagian peramalan yang paling populer, perangkat lunak jenis ini melakukan persis seperti yang tersirat dari namanya: membuat prediksi, terutama tentang suatu produk. Model prediktif menggunakan algoritme untuk mengeksplorasi hubungan antara unit pengukuran dan setidaknya satu atau lebih properti yang terkait dengan unit tersebut. Tujuannya adalah untuk menemukan hubungan antara data yang berbeda.

How To Choose A Bi Tool For Your Business Reports?

Model prediktif mencari hubungan antara unit dan karakteristiknya—misalnya, untuk memprediksi kemungkinan pelanggan berpindah penyedia asuransi—ketika menjelaskan model untuk mengurangi data menjadi panjang dan kelompok. Analitik visual bekerja dengan baik untuk mengumpulkan informasi seperti tampilan halaman tertentu atau aktivitas media sosial.

Menentukan pengambilan keputusan adalah tentang membuat keputusan secara berbeda. Analisis keputusan memprediksi efek kaskade dari keputusan pada semua variabel yang terkait dengan keputusan itu. Dengan kata lain, ukuran pengambilan keputusan memberi bisnis informasi yang tepat yang mereka butuhkan untuk memprediksi hasil dan mengambil tindakan.

Data datang dalam tiga bentuk dasar: terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data tidak terstruktur adalah yang paling umum dan termasuk teks dan bentuk informasi lainnya yang berada dalam format yang tidak dapat dibaca dengan mudah oleh komputer.

Data tidak terstruktur tidak dapat disimpan dalam kumpulan serupa dari baris atau kolom data yang konsisten, membuat data mining tradisional tidak mungkin dianalisis. Namun, informasi ini seringkali penting untuk memahami pasar. Dengan begitu banyak informasi dalam bentuk kertas yang tidak perlu, analisis kertas harus menjadi penting saat mencari alat bisnis terbaik.

Best Business Intelligence Tools For Small And Big Business

Pemrosesan bahasa alami (NLP), juga dikenal sebagai perangkat lunak analitik teks, menggabungkan sejumlah besar data untuk menemukan pola tersembunyi. NLP sangat menarik untuk bisnis yang bekerja dengan media sosial. Dengan mengambil data dan menggunakan perangkat lunak AI yang tepat, bisnis dapat menetapkan aturan untuk melacak kata atau frasa kunci, seperti nama bisnis, untuk menemukan pola pelanggan menggunakan bahasa tersebut. Alat bahasa alami juga mengukur sentimen pelanggan, memberikan wawasan tentang nilai seumur hidup pelanggan, dan menemukan tren pelanggan yang dapat menginformasikan tren produk di masa depan. .

Dua penggunaan perangkat lunak intelijen bisnis sebelumnya berurusan dengan mekanisme intelijen bisnis: bagaimana data bisnis disimpan dan bagaimana perangkat lunak mengubah data menjadi tindakan yang bijak. Laporan intelijen pasar berfokus pada presentasi

Business intelligence manager, contoh business intelligence, contoh aplikasi business intelligence, dashboard business intelligence, business intelligence, business intelligence power bi, business intelligence erp, business intelligence adalah, software business intelligence, apa itu business intelligence, bi business intelligence, business intelligence technologies

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

No More Posts Available.

No more pages to load.