What Are Business Intelligence Reporting Tools

by

What Are Business Intelligence Reporting Tools – Kami meneliti perangkat lunak intelijen bisnis terbaik berdasarkan popularitas pengguna dan fitur teratas. Bandingkan alat BI terbaik dalam bagan di bawah ini, dan baca terus untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana alat analisis data ini dapat meningkatkan keuntungan organisasi Anda. Untuk rangkaian rekomendasi perangkat lunak BI terbaik yang dipersonalisasi untuk organisasi Anda, coba alat pemilihan produk kami di bagian atas halaman.

Perangkat lunak intelijen bisnis (BI) adalah kumpulan solusi analitik bisnis yang digunakan organisasi untuk mengambil, menganalisis, dan mengubah data menjadi wawasan bisnis yang dapat ditindaklanjuti, seringkali dalam visualisasi yang mudah dibaca seperti tabel, bagan, dan dasbor. Contoh alat BI yang hebat termasuk visualisasi data, gudang data, dasbor interaktif, dan alat pelaporan BI. Berbeda dengan intelijen kompetitif, yang menganalisis data dari sumber eksternal, solusi BI menarik data internal yang dihasilkan bisnis ke dalam platform analitik untuk wawasan lebih dalam tentang bagaimana berbagai bagian bisnis saling memengaruhi.

What Are Business Intelligence Reporting Tools

Karena data besar – kecenderungan perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menambang data bisnis mereka – semakin penting, demikian pula popularitas perangkat lunak BI. Organisasi membuat, melacak, dan mengumpulkan data bisnis dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dan kemampuan untuk mengintegrasikan perangkat lunak cloud secara langsung dengan sistem berpemilik semakin mendorong kebutuhan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data dan memanfaatkan alat persiapan data. Namun jika kami tidak dapat memahami semua data tersebut, kami tidak dapat menggunakannya untuk meningkatkan hasil bisnis.

Essential Business Intelligence Interview Questions And Answers [2022]

Untuk membuat pilihan berdasarkan informasi, perusahaan perlu mendasarkan keputusan mereka pada bukti. Kumpulan data yang dihasilkan oleh perusahaan dan pelanggan mereka mengandung bukti pola pembelian dan tren pasar. Dengan menggabungkan, menstandarkan, dan menganalisis data ini, perusahaan dapat lebih memahami pelanggan mereka, memprediksi pertumbuhan pendapatan dengan lebih baik, dan mencegah kegagalan bisnis.

Kecerdasan bisnis secara tradisional berbentuk laporan triwulanan atau tahunan yang melaporkan indikator kinerja utama (KPI) yang ditentukan, tetapi perangkat lunak pelaporan BI saat ini didukung oleh alat analisis data yang beroperasi secara terus-menerus dan secepat kilat. Wawasan ini dapat membantu organisasi mengambil tindakan dalam hitungan menit.

Perangkat lunak BI menginterpretasikan lautan proses pelanggan dan bisnis yang dapat diukur dan memberikan kueri berbasis pola pada data. BI hadir dalam berbagai bentuk dan mencakup berbagai teknologi. Perbandingan alat intelijen bisnis oleh vendor perangkat lunak ini memecah tiga fase utama pengiriman data untuk intelijen bisnis dan memberikan pertimbangan untuk membeli alat BI untuk perusahaan dengan ukuran berbeda.

Alat dan platform intelijen bisnis tersedia dalam berbagai bentuk untuk berbagai kebutuhan bisnis. Organisasi yang ingin menyediakan layanan data kepada pengguna bisnis akan menemukan bahwa perangkat lunak BI swalayan memenuhi kebutuhan sebagian besar pengguna. Alat visualisasi data dapat berguna untuk tim yang baru mendalami analisis data tetapi mungkin tidak memiliki akses ke sumber daya pengembangan tambahan. Alat pergudangan data menyediakan kerangka kerja dasar yang dapat membersihkan data sebelum merendernya melalui tampilan. Dan BI Tools menyediakan alat dasbor ujung ke ujung untuk menyimpan, membersihkan, memvisualisasikan, dan menerbitkan data.

Know The Difference Between A Bi Dev And A Bi Specialist

Data berada pada beberapa sistem dalam suatu organisasi. Untuk analisis yang paling akurat, organisasi harus memastikan format standar di seluruh tipe data di setiap sistem ini. Misalnya, perusahaan besar mungkin memiliki informasi tentang pelanggan mereka dalam aplikasi manajemen hubungan pelanggan (CRM), data keuangan dalam aplikasi perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), dan beberapa set data pendapatan utama dalam berbagai aplikasi pemasaran perangkat lunak cloud. Program terpisah ini dapat memberi label dan mengkategorikan data secara berbeda dan mengharuskan organisasi untuk membakukan data sebelum analisis.

Beberapa platform intelijen bisnis menarik data untuk analisis langsung dari aplikasi sumber melalui koneksi API atau webhook. Alat intelijen bisnis lainnya perlu menggunakan sistem penyimpanan data cloud untuk mengintegrasikan kumpulan data yang beragam di tempat umum. Bisnis kecil, departemen tunggal, atau pengguna individu mungkin menemukan bahwa koneksi asli berfungsi dengan baik, tetapi perusahaan besar, organisasi perusahaan, dan organisasi yang menghasilkan kumpulan data besar akan memerlukan sistem intelijen bisnis yang lebih komprehensif.

Jika memilih solusi penyimpanan terpusat, perusahaan dapat menggunakan gudang data atau data mart untuk menyimpan informasi bisnis mereka dan membeli perangkat lunak extract, transform, and load (ETL) untuk menyederhanakan penyimpanan data besar. Alternatifnya, mereka dapat menggunakan kerangka gudang data seperti Hadoop untuk mengelola data mereka.

Apakah perusahaan memilih untuk menyimpan data mereka di gudang data, database cloud, server di lokasi, atau menjalankan kueri terhadap sistem sumber, analisis data dan wawasan yang dihasilkan membuat bidang ini menarik bagi pengguna bisnis. Alat analisis data bervariasi dalam kerumitannya, tetapi metode umum untuk menggabungkan sejumlah besar data yang dinormalisasi untuk mengidentifikasi pola tetap konsisten di seluruh platform intelijen bisnis.

Business Intelligence Reporting

Juga dikenal sebagai “penemuan data”, penambangan data melibatkan analisis data otomatis dan semi-otomatis untuk mendeteksi pola dan anomali. Korelasi umum yang diperoleh dari data mining meliputi pengelompokan kumpulan data tertentu, mengidentifikasi outlier dalam data, dan menggambar koneksi atau ketergantungan dari kumpulan data yang berbeda.

Penambangan data sering mengungkapkan pola yang digunakan dalam analisis yang lebih kompleks seperti pemodelan prediktif, menjadikannya bagian penting dari proses BI, yang pertumbuhannya terkait langsung dengan pertumbuhan data besar di perusahaan dari semua ukuran.

Dalam proses standar yang dilakukan oleh penambangan data, mempelajari aturan asosiasi memberikan manfaat terbesar. Dengan memeriksa data untuk memplot korelasi dan memplot korelasi, aturan asosiasi dapat membantu perusahaan lebih memahami cara pelanggan berinteraksi dengan situs web mereka atau faktor yang memengaruhi perilaku pembelian mereka.

Pembelajaran aturan asosiasi pertama kali diperkenalkan untuk menemukan korelasi antara data pembelian yang dicatat pada titik penjualan di supermarket. Misalnya, jika pelanggan membeli kecap dan keju, aturan asosiasi akan mengungkapkan bahwa pelanggan tersebut juga membeli daging hamburger. Meskipun ini adalah contoh sederhana, ini mengilustrasikan jenis analisis yang sekarang menghubungkan rantai peristiwa yang sangat kompleks di semua jenis industri dan memungkinkan pengguna menemukan koneksi tersembunyi.

Business Intelligence: A Complete Overview

Salah satu aspek BI yang paling menarik adalah analitik tingkat lanjut seperti analitik prediktif dan preskriptif berfungsi sebagai bagian dari penambangan data. Alat tersebut memanfaatkan kumpulan data dan model algoritmik yang ada untuk membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Seperti namanya, analitik prediktif memprediksi peristiwa masa depan berdasarkan data saat ini dan historis. Dengan membuat koneksi antar set data, aplikasi perangkat lunak ini memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan, yang mengarah ke keunggulan kompetitif yang lebih besar bagi perusahaan.

Analitik prediktif melibatkan pemodelan ekstensif dan bahkan menjelajah ke kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), di mana perangkat lunak benar-benar belajar dari peristiwa masa lalu untuk memprediksi hasil di masa mendatang. Tiga bentuk utama analisis prediktif adalah pemodelan prediktif, pemodelan deskriptif, dan analisis keputusan.

Cabang analitik prediktif yang paling terkenal, perangkat lunak jenis ini melakukan persis seperti yang tersirat dari namanya: ia memprediksi referensi spesifik ke suatu elemen. Model prediktif menggunakan algoritme untuk mencari korelasi antara unit ukuran tertentu dan setidaknya satu atau lebih fitur yang terkait dengan unit tersebut. Tujuannya adalah untuk menemukan korelasi yang sama di seluruh kumpulan data yang berbeda.

Reasons Why Power Bi Is The Best Tool For Data Analysis

Sementara pemodelan prediktif mencari hubungan antara unit dan sumber dayanya—misalnya, untuk memprediksi kemungkinan bahwa pelanggan akan mengubah perusahaan asuransi—pemodelan deskriptif berupaya mengurangi data menjadi jumlah dan kelompok yang dapat dikelola. Analisis deskriptif berfungsi paling baik untuk meringkas informasi, seperti tampilan halaman individual atau penyebutan media sosial.

Analisis keputusan memperhitungkan semua faktor yang terkait dengan keputusan yang diberikan. Analisis keputusan memprediksi efek riak suatu tindakan pada semua variabel yang terlibat dalam pengambilan keputusan itu. Dengan kata lain, analisis kinerja memberi perusahaan informasi konkret yang mereka butuhkan untuk memprediksi hasil dan mengambil tindakan.

Data datang dalam tiga bentuk utama: terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data tidak terstruktur lebih umum dan termasuk dokumen teks dan jenis file lain dalam format yang tidak dapat dibaca dengan mudah oleh komputer.

Data tidak terstruktur tidak dapat disimpan dalam kumpulan baris atau kolom data yang diformat secara seragam, sehingga tidak mungkin untuk dianalisis oleh perangkat lunak penambangan data tradisional. Namun, data ini seringkali penting untuk memahami hasil bisnis. Dengan begitu banyak data dalam format tidak terstruktur, analitik teks harus menjadi pertimbangan penting saat meneliti alat intelijen bisnis terbaik.

Business Intelligence (bi) Reporting Tools & Dashboards

Perangkat lunak pemrosesan bahasa alami (NLP), juga dikenal sebagai perangkat lunak analisis teks, menggabungkan sejumlah besar data tidak terstruktur untuk mengungkap pola tersembunyi. NLP sangat menarik bagi perusahaan yang bekerja dengan media sosial. Menggunakan kombinasi yang tepat antara perangkat lunak penyerapan data dan AI, aturan dapat ditetapkan untuk melacak kata kunci atau frasa perusahaan – misalnya, nama perusahaan – untuk mengetahui bagaimana pelanggan menggunakan bahasa tersebut. இயற்கையான மொழி செயலாக்க வாடிக்கையாளர் உணர்வை அளவிடுகின்றன, வாழ்நாள் வாடிக்கையாளர் செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவை வழங்குகின்றன, மேலும் எதிர்கால தயாரிப்பு தெரிவிக்கக்கூடிய போக்குகளைக் கற்றுக்கொள்கின்றன கற்றுக்கொள்கின்றன.

வணிக நுண்ணறிவு மென்பொருளின் இரண்டு இரண்டு பயன்பாடுகள் நுண்ணறிவு அமைப்பின் இயக்கவியலைக் கையாள்கின்றன: வணிகத் தரவு எவ்வாறு மற்றும் மென்பொருள் இந்தத் அர்த்தமுள்ள எவ்வாறு செம்மைப்படுத்துகிறது செம்மைப்படுத்துகிறது. வணிக நுண்ணறிவு அறிக்கையின் விளக்கக்காட்சியில் செலுத்துகிறது செலுத்துகிறது

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

Leave a Reply

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

No More Posts Available.

No more pages to load.