What Is Business Intelligence Tools And Techniques – Efektivitas proses pengambilan keputusan dalam bisnis bergantung pada kualitas informasi. Ini adalah kenyataan dalam lingkungan bisnis yang kompetitif saat ini, yang membutuhkan akses fleksibel ke gudang data yang diatur sedemikian rupa sehingga meningkatkan kinerja bisnis dan menghasilkan data yang cepat, akurat, dan terkini. Arsitektur BI dirancang untuk memenuhi persyaratan ini, dan gudang data adalah tulang punggung dari proses ini.
Dalam posting ini, kami menjelaskan definisi, hubungan, dan perbedaan antara pergudangan data dan intelijen bisnis, dan menyediakan diagram arsitektur BI yang secara visual menjelaskan hubungan antara istilah-istilah ini dan kerangka kerjanya. Tapi pertama-tama, mari kita mulai dengan definisi dasarnya.
What Is Business Intelligence Tools And Techniques
Apa itu arsitektur BI? Arsitektur intelijen bisnis adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan standar dan metode untuk mengatur data melalui metode dan teknologi berbasis komputer yang menciptakan sistem intelijen bisnis yang digunakan untuk memvisualisasikan, melaporkan, dan menganalisis data online. Salah satu komponen arsitektur BI adalah penyimpanan data. Pengorganisasian, penyimpanan, pembersihan, dan ekstraksi data harus dilakukan dalam sistem gudang data pusat, yaitu gudang data, yang dianggap sebagai komponen inti dari intelijen bisnis. Tapi bagaimana tepatnya mereka terkait? Apa itu gudang data dan manajemen informasi bisnis? Pergudangan data dan intelijen bisnis adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan proses penyimpanan semua data perusahaan dalam basis data internal atau eksternal dari berbagai sumber, dengan fokus pada analisis dan pembuatan informasi yang dapat ditindaklanjuti menggunakan alat BI online. Yang satu tidak akan berfungsi tanpa yang lain, dan sekarang kami akan menjelaskan ruang yang mengelilingi strukturnya menggunakan diagram arsitektur BI untuk memahami sepenuhnya bagaimana pergudangan data meningkatkan proses BI. Struktur arsitektur BI pada arsitektur bisnis Business Intelligence saat ini terdiri dari beberapa komponen dan lapisan yang berbeda. Masing-masing komponen ini memiliki tujuannya masing-masing, yang akan kita bahas lebih detail saat kita fokus pada penyimpanan data. Tapi pertama-tama, mari kita lihat apa sebenarnya komponen-komponen ini. Kerangka kerja arsitektur BI yang solid terdiri dari: Pengumpulan data: Langkah pertama melibatkan pengumpulan data yang relevan dari berbagai sumber eksternal dan internal, yang dapat berupa database, sistem ERP atau CRM, file datar atau API. satu atau dua Integrasi Data: Pada langkah ini, data yang dikumpulkan diintegrasikan ke dalam sistem terpusat, seringkali menggunakan proses ETL. Di sini, data juga dibersihkan dan disiapkan untuk dianalisis. Penyimpanan Data: Di sinilah penyimpanan data berperan. Repositori adalah tempat penyimpanan data terstruktur. Ini memungkinkan untuk kueri dan analisis. Analisis Data: Setelah data diproses, disimpan, dan dibersihkan, data siap untuk dianalisis. Dengan alat yang tepat, data divisualisasikan dan digunakan untuk membuat keputusan strategis. Berbagi informasi: Data, sekarang dalam bentuk grafik dan bagan, tersedia dalam berbagai format. Ini bisa berupa pelaporan online, dasbor, atau solusi bawaan. Respons berbasis hak: Langkah terakhir dalam proses arsitektur adalah mengekstrak informasi yang berguna dari data dan menggunakannya untuk membuat keputusan yang lebih baik guna mendorong pertumbuhan bisnis. **klik untuk memperbesar** Dalam diagram arsitektur BI kami, kami dapat melihat bagaimana proses melewati berbagai level dan sekarang kami akan fokus pada masing-masing level. 1. Pengumpulan Data Langkah pertama dalam menciptakan arsitektur berkelanjutan dimulai dengan pengumpulan data dari berbagai sumber data seperti CRM, ERP, database, file atau API sesuai kebutuhan dan sumber daya perusahaan. Alat BI saat ini menawarkan berbagai konektor data cepat dan sederhana yang membuat proses ini lancar dan mudah dengan menggunakan mesin ETL cerdas di latar belakang. Mereka menyediakan komunikasi antara departemen dan sistem yang berbeda yang jika tidak akan tetap terpisah. Dari perspektif bisnis, ini merupakan faktor penting dalam menciptakan budaya pengambilan keputusan berbasis data yang sukses yang dapat menghilangkan kesalahan, meningkatkan produktivitas, dan merampingkan operasi. Anda perlu mengumpulkan data untuk memprosesnya. 2. Integrasi Data Ketika data dikumpulkan di seluruh sistem terdistribusi, langkah selanjutnya adalah mengekstrak data dan memuatnya ke gudang data BI. Proses ini disebut ETL (Extract-Transform-Load). Dengan meningkatnya jumlah data yang diproduksi saat ini dan kelebihan beban departemen dan profesional TI, ETL sebagai layanan adalah jawaban alami untuk menyelesaikan kueri data yang kompleks di seluruh industri. Prosesnya sederhana; data diperoleh dari sumber eksternal (dari langkah 1), memastikan bahwa sumber ini tidak mengalami masalah kinerja atau masalah lainnya. Kedua, informasi memiliki standar yang sesuai. Dengan kata lain, tahap (transformasi) ini memastikan data bersih dan siap untuk langkah terakhir: mengunggah ke gudang data. 3. Penyimpanan data Sekarang kita sampai pada konsep penyimpanan data dan informasi bisnis. Meskipun kedua istilah tersebut sering digunakan secara bergantian, ada perbedaan tertentu yang akan kami fokuskan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih jelas tentang topik tersebut. **klik untuk memperbesar** Perbedaan utama, seperti yang juga kita lihat secara visual, antara intelijen bisnis dan gudang data dapat dilihat pada pertanyaan utama berikut: a) Apa tujuannya? Kecerdasan bisnis dan pergudangan data memiliki tujuan yang berbeda. Meskipun saling terkait dan tidak dapat berfungsi tanpa satu sama lain, seperti yang disebutkan sebelumnya, BI terutama berfokus untuk mendapatkan informasi tentang bisnis, baik itu kinerja operasional atau strategis, seperti penentuan posisi produk dan penetapan harga sesuai tujuan, profitabilitas, penjualan metrik, prakiraan, strategis arah dan prioritas. pada tingkat yang lebih luas. Tujuannya adalah untuk mengakses, mengeksplorasi, dan menganalisis aspek bisnis yang terukur. Di sisi lain, gudang data (DWH) sangat penting untuk menyimpan semua data perusahaan (dari satu atau lebih sumber) di satu tempat. Singkatnya, sistem dan alat BI menggunakan DWH, dan DWH berfungsi sebagai dasar untuk BI. b) Apa hasilnya? Informasi awal untuk kedua istilah juga berbeda. Sementara BI mengeluarkan informasi melalui visualisasi data, dasbor online, dan laporan, gudang data memvisualisasikan data dalam dimensi dan tabel data untuk aplikasi front-end (atau alat BI). Pembersihan data, manajemen metadata, distribusi data, manajemen penyimpanan, pemulihan, dan penjadwalan pencadangan adalah proses yang dilakukan di DWH, sementara BI menggunakan alat yang berfokus pada statistik, visualisasi, dan penambangan data, termasuk intelijen bisnis swalayan. Kesenjangan rilis terkait erat dengan orang-orang yang dapat bekerja dengan BI atau gudang data. Tapi mari kita lihat dari sudut pandang penting kita selanjutnya. c) Apa audiensnya? Melanjutkan poin sebelumnya, orang-orang yang terlibat dalam manajemen data cukup beragam. Manajer tingkat C menggunakan alat BI modern dalam bentuk dasbor waktu nyata karena mereka perlu mendapatkan informasi faktual, menyiapkan laporan penjualan yang efektif, atau memprediksi perkembangan strategis suatu departemen atau perusahaan. CEO atau manajer penjualan tidak dapat mengelola gudang data karena itu bukan keahlian mereka; mereka membutuhkan alat yang mengubah data TI yang sulit menjadi informasi yang dapat dipahami sepenuhnya oleh pengguna rata-rata. Di sana, BI menciptakan jembatan yang kuat antara DWH dan BI. Di sisi lain, pergudangan data biasanya ditangani oleh insinyur data (pergudangan) dan pengembang backend. Mereka mewakili rantai teknis dalam kerangka arsitektur BI yang merancang, mengembangkan, dan memelihara sistem untuk analisis dan pelaporan data di masa mendatang yang mungkin dibutuhkan bisnis. d) Apa saja alatnya? Seiring bertambahnya jumlah informasi yang diproses dan dibuat di era digital kita, alat dan perangkat lunak yang diperlukan untuk melakukan analisis telah berkembang dan berkembang dalam beberapa tahun terakhir dengan cara yang tidak pernah kita bayangkan. Dalam konteks ini, kebutuhan untuk menggunakan alat yang tepat, dasbor intelijen bisnis yang stabil, dan gudang data tumbuh secara eksponensial. Dalam lingkungan seperti itu, proses gudang data dapat dikelola menggunakan produk seperti Amazon Redshift, sementara dukungan penuh untuk analisis BI diperlukan untuk secara efektif membuat dan mengembangkan naluri bisnis yang berkelanjutan dengan alat seperti . Visualisasi data adalah elemen inti yang memungkinkan manajer, profesional, dan pengguna bisnis untuk melakukan analisis secara mandiri tanpa memerlukan dukungan atau pekerjaan TI yang berat. Sekarang setelah kami mengklarifikasi apa itu penyimpanan data dan manajemen informasi bisnis, kami melanjutkan ke langkah berikutnya: menganalisis lapisan arsitektur BI yang diperlukan untuk pengembangan bisnis yang berkelanjutan. Peluang Anda: Apakah Anda ingin menguji perangkat lunak BI yang hebat secara gratis? Rasakan kekuatan BI dan pergudangan data dengan uji coba 14 hari kami! 4. Analisis data Pada tahap arsitektur intelijen bisnis kami yang ringkas ini, kami fokus pada analisis data setelah diproses, diproses, dan dibersihkan pada tahap sebelumnya menggunakan gudang data. Kebutuhan sehari-hari untuk analisis yang sukses agar bisnis dari semua ukuran dapat tumbuh dan menghasilkan pendapatan dipenuhi oleh alat BI aplikasi. Terutama jika menyangkut analisis khusus, yang memberikan kebebasan, kemudahan, dan fleksibilitas dalam melakukan analisis dan membantu menjawab pertanyaan penting dengan cepat dan akurat. Visual di atas menunjukkan kekuatan antarmuka pengguna BI yang modern dan mudah digunakan. Alat BI modern, misalnya, memungkinkan pengguna bisnis membuat kueri dengan menyeret dan melepaskan
An Overview Of Business Intelligence, Analytics, And Data Science
What is a business entrepreneur, what is hiv and aids, statistical techniques in business and economics 15th edition pdf, what is skimming and scanning, what is business letter, what is domain and hosting, statistical techniques in business and economics 16th edition pdf, what is phrase and example, what is coherence and cohesion, what is business partnership, what is ipv4 and ipv6, decision support and business intelligence systems 9th edition pdf
