What Are The Standard Business Intelligence Tools

by -80 Views

What Are The Standard Business Intelligence Tools – Kami meneliti perangkat lunak bisnis terbaik berdasarkan popularitas pengguna dan fitur teratas. Bandingkan alat BI teratas dalam tabel di bawah dan baca terus untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana alat analitik data ini dapat meningkatkan hasil bisnis Anda. Untuk kumpulan rekomendasi yang dipersonalisasi pada perangkat lunak BI terbaik untuk perusahaan Anda, coba pilihan produk kami di bagian atas halaman.

Perangkat lunak intelijen bisnis (BI) adalah seperangkat solusi analitik bisnis yang digunakan oleh perusahaan untuk mengambil, menganalisis, dan mengubah data menjadi informasi bisnis yang berguna, biasanya dalam visualisasi yang mudah dibaca seperti tabel, bagan, dan dasbor. Contoh alat BI terbaik termasuk visualisasi data, gudang data, dasbor interaktif, dan alat pelaporan BI. Tidak seperti intelijen kompetitif yang menganalisis data dari sumber eksternal, solusi BI menarik data yang dihasilkan dalam perusahaan ke dalam platform analitik untuk pemahaman yang lebih mendalam tentang bagaimana bisnis yang berbeda saling memengaruhi.

What Are The Standard Business Intelligence Tools

Karena data besar – tren bagi perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menambang data bisnis mereka – telah menjadi terkenal, demikian pula popularitas perangkat lunak BI. Perusahaan membuat, melacak, dan mengumpulkan data bisnis pada tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dan kemampuan untuk mengintegrasikan perangkat lunak cloud secara langsung dengan sistem berpemilik telah mendorong kebutuhan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data dan memanfaatkan alat persiapan data. Namun semua informasi ini tidak ada artinya jika kita tidak dapat memahaminya dan menggunakannya untuk meningkatkan hasil bisnis.

Top 15 Business Intelligence Tools (bi Tools)

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 mengumpulkan, menstandarkan, dan menganalisis data ini, perusahaan dapat lebih memahami pelanggan mereka, memprediksi pertumbuhan pendapatan dengan lebih baik, dan melindungi diri dari masalah bisnis dengan lebih baik.

Business Intelligence secara tradisional mengikuti laporan triwulanan atau tahunan yang melaporkan serangkaian indikator kinerja utama (KPI), tetapi perangkat lunak pelaporan BI saat ini didukung oleh alat analisis data yang bekerja terus menerus dan dengan kecepatan cahaya. Informasi ini dapat membantu perusahaan memilih tindakan dalam hitungan menit.

Perangkat lunak BI menafsirkan lautan volume pelanggan dan tindakan bisnis dan mengembalikan kueri berdasarkan pola dalam data. BI hadir dalam berbagai bentuk dan mencakup berbagai jenis teknologi. Perbandingan alat bisnis dari vendor perangkat lunak ini memecah tiga langkah penting yang harus dilalui data untuk memberikan kecerdasan bisnis dan memberikan pertimbangan pembelian alat BI untuk bisnis dari semua ukuran.

Alat dan platform bisnis tersedia dalam berbagai bentuk untuk berbagai kebutuhan bisnis. Perusahaan yang ingin memberikan layanan informasi kepada pengguna bisnis akan menemukan bahwa perangkat lunak BI swalayan akan memenuhi kebutuhan sebagian besar penggunanya. Alat visualisasi data berguna untuk tim yang sedang melakukan analisis data, tetapi mungkin tidak memiliki sumber daya pengembangan tambahan. Alat penyimpanan data menyediakan infrastruktur yang dapat menghosting dan membersihkan data sebelum menyajikannya melalui tampilan. Dan alat BI menyediakan alat dasbor back-end untuk menyimpan, membersihkan, memvisualisasikan, dan menerbitkan data.

Reasons To Use Microsoft Power Bi

Data berada di banyak sistem dalam suatu organisasi. Untuk analisis yang paling akurat, perusahaan harus memastikan format standar dari semua jenis data di masing-masing sistem ini. Misalnya, perusahaan besar mungkin memiliki informasi tentang pelanggan mereka dalam aplikasi manajemen hubungan pelanggan (CRM), dan mereka mungkin memiliki informasi keuangan dalam aplikasi perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) dan kumpulan data pendapatan utama lainnya di berbagai aplikasi perangkat lunak cloud. Program terpisah ini dapat memberi label dan mengklasifikasikan data secara berbeda, dan perusahaan harus menstandarkan data sebelum analisis.

Beberapa platform bisnis menarik data untuk analisis langsung dari aplikasi sumber melalui koneksi API asli atau webhook. Alat bisnis lainnya memerlukan penggunaan sistem penyimpanan cloud untuk menggabungkan kumpulan data ke lokasi umum. Bisnis kecil, departemen individu, atau pengguna individu mungkin menemukan bahwa koneksi tradisional berfungsi dengan baik, tetapi perusahaan besar, perusahaan, dan perusahaan yang menghasilkan kumpulan data besar akan memerlukan konfigurasi bisnis yang lebih komprehensif.

Jika mereka memilih solusi penyimpanan terpusat, perusahaan dapat menggunakan gudang data atau gudang data untuk menyimpan data bisnis mereka dan membeli perangkat lunak ekstrak, transformasi, dan muat (ETL) untuk memfasilitasi penyimpanan data besar mereka. Sebagai alternatif, mereka dapat menggunakan kerangka pergudangan data seperti Hadoop untuk mengelola data mereka.

Apakah perusahaan memilih untuk menyimpan data mereka di gudang data, database cloud, server di tempat, atau menjalankan kueri pada sistem sumber, analisis data dan hasil pemahaman membuat bidang ini menarik bagi pengguna bisnis. Alat analisis data bervariasi dalam kompleksitas, tetapi pendekatan umum yang menggabungkan data reguler dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola tetap konsisten di semua platform bisnis.

What’s The Best Bi Tool To Create Dashboards With Kpi And Reporting?

Juga disebut “penemuan data”, penambangan data melibatkan analisis data otomatis dan semi-otomatis untuk menemukan pola dan ketidakkonsistenan. Hubungan umum yang diperoleh dari penambangan data termasuk mengumpulkan kumpulan data tertentu, menemukan outlier dalam data, dan membangun koneksi atau ketergantungan di antara 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 dalam bisnis dari semua ukuran.

Di antara proses standar yang dilakukan oleh data mining, aturan asosiasi pembelajaran menunjukkan manfaat tertinggi. Dengan memeriksa data untuk mengidentifikasi ketergantungan dan membuat hubungan, aturan asosiasi dapat membantu perusahaan lebih memahami bagaimana pelanggan berinteraksi dengan situs web mereka, atau bahkan faktor apa yang memengaruhi perilaku pembelian mereka.

Pembelajaran aturan asosiasi awalnya diperkenalkan untuk menemukan hubungan antara data pembelian yang dicatat dalam sistem penjualan supermarket. Misalnya, jika pelanggan membeli kecap dan keju, aturan asosiasi mungkin menemukan bahwa pelanggan membeli daging hamburger. Meskipun ini adalah contoh sederhana, ini berfungsi untuk menunjukkan jenis analisis yang sekarang menghubungkan rangkaian peristiwa yang sangat rumit di semua jenis industri dan membantu pengguna menemukan hubungan yang mungkin tersembunyi.

What Are Business Intelligence Tools And The Types Of Business Intelligence Software In 2022

Mungkin salah satu aspek BI yang paling menarik, fitur analitik lanjutan seperti analitik prediktif dan preskriptif berfungsi sebagai bagian dari penambangan data. Alat ini menggunakan 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 kumpulan data, aplikasi perangkat lunak ini memprediksi kemungkinan kejadian di masa mendatang, yang dapat menghasilkan keunggulan kompetitif yang signifikan bagi perusahaan.

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

Bagian analitik prediktif yang paling terkenal, perangkat lunak jenis ini melakukan apa yang disarankan namanya: membuat prediksi, terutama tentang item tunggal. Model prediktif menggunakan algoritme untuk menemukan korelasi antara unit pengukuran dan setidaknya satu atau lebih karakteristik yang terkait dengan unit tersebut. Tujuannya adalah untuk menemukan korelasi yang sama antara set data yang berbeda.

Top 15 Benefits Of Business Intelligence Software In 2022

Sementara pemodelan prediktif mencari hubungan unik antara entitas dan atributnya—untuk memprediksi kemungkinan bahwa pelanggan akan beralih penyedia asuransi, misalnya—pemodelan deskriptif bertujuan untuk mengurangi data menjadi ukuran dan kelompok yang dapat dikelola. Analitik deskriptif bekerja dengan baik untuk meringkas data seperti tampilan halaman unik atau penyebutan media sosial.

Analisis keputusan mempertimbangkan semua faktor yang terlibat dalam pengambilan keputusan yang unik. Analisis keputusan memprediksi dampak dari suatu tindakan pada semua variabel yang terlibat dalam keputusan itu. Dengan kata lain, analisis keputusan memberi perusahaan informasi yang tepat yang mereka butuhkan untuk memprediksi hasil dan mengambil tindakan.

Data ada dalam tiga bentuk utama: terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur. Data tidak terstruktur adalah yang paling umum dan mencakup dokumen teks dan jenis file lain yang ada dalam format yang tidak dapat dibaca dengan mudah oleh komputer.

Data yang tidak terstruktur tidak dapat disimpan dalam kumpulan baris atau kolom yang berurutan Urutan data dengan pola yang sama, sehingga tidak mungkin untuk perangkat lunak penambangan Mencari informasi tradisional dalam analisis. Namun, informasi ini seringkali penting untuk memahami hasil bisnis. Dengan banyaknya data dalam bentuk tidak terstruktur, analisis teks harus menjadi pertimbangan penting saat meneliti alat bisnis terbaik.

What Is Business Intelligence? Turning Data Into Business Insights

Perangkat lunak pemrosesan bahasa alami (NLP), juga dikenal sebagai perangkat lunak analisis teks, menyisir sekumpulan besar data tidak terstruktur untuk menemukan pola tersembunyi. NLP sangat menarik bagi perusahaan yang bekerja dengan jejaring sosial. Menggunakan kombinasi yang tepat dari perangkat lunak penambangan data dan kecerdasan buatan, perusahaan dapat menetapkan aturan untuk melacak kata atau frasa – nama perusahaan, misalnya – untuk menemukan pola bagaimana pelanggan menggunakan bahasa tersebut. Alat pemrosesan bahasa alami juga mengukur sentimen pelanggan, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang nilai seumur hidup pelanggan, dan mempelajari tren pelanggan yang dapat menginformasikan lini produk di masa mendatang.

Dua aplikasi perangkat lunak bisnis baru-baru ini berurusan dengan mekanisme intelijen bisnis: bagaimana data bisnis disimpan dan bagaimana perangkat lunak mengubah data tersebut menjadi kecerdasan yang berarti. Pelaporan bisnis difokuskan pada presentasi

What are the symptoms of hiv, what are the symptoms of hiv aids, what are the best games for psp, what are the benefits of a credit card, what are the current exchange rates, what are the chords on the guitar, what are the precious stones, what are the chords for guitar, what are the jobs opportunities, what are the best vpn, what are the chords of guitar, what are the piano chords

Leave a Reply

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

No More Posts Available.

No more pages to load.