Why Use Business Intelligence Software

by

Why Use Business Intelligence Software – Kami telah meneliti perangkat lunak intelijen bisnis terbaik menurut popularitas pengguna dan fitur utama. Bandingkan alat BI terbaik dalam bagan di bawah ini, dan baca terus untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana alat analisis data ini dapat meningkatkan hasil organisasi Anda. Untuk kumpulan rekomendasi yang disesuaikan untuk perangkat lunak intelijen bisnis terbaik untuk perusahaan Anda, coba alat pemilihan produk kami di bagian atas halaman.

Perangkat lunak intelijen bisnis (BI) adalah seperangkat solusi analitik bisnis yang digunakan oleh perusahaan untuk mengambil dan menganalisis data dan mengubahnya menjadi wawasan bisnis yang berguna, biasanya dalam visualisasi yang mudah dibaca seperti bagan, grafik, dan dasbor. Contoh alat intelijen bisnis terbaik meliputi visualisasi data, gudang data, dasbor interaktif, dan alat pelaporan intelijen bisnis. Tidak seperti intelijen kompetitif yang menganalisis data dari sumber eksternal, solusi BI menarik data internal yang dihasilkan oleh bisnis ke dalam platform analitik untuk mendapatkan wawasan mendalam tentang bagaimana berbagai bagian bisnis saling memengaruhi.

Why Use Business Intelligence Software

Karena data besar – kecenderungan perusahaan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menambang data bisnis mereka – menjadi terkenal, perangkat lunak intelijen bisnis juga menjadi populer. Perusahaan membuat, melacak, dan menggabungkan data bisnis dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya. Kemampuan untuk mengintegrasikan perangkat lunak cloud secara langsung dengan sistem berpemilik telah meningkatkan kebutuhan untuk mengintegrasikan berbagai sumber data dan memanfaatkan alat persiapan data. Namun semua data tersebut tidak ada artinya jika kita tidak dapat memahaminya dan menggunakannya untuk meningkatkan hasil bisnis.

Best Business Intelligence Tools 2022

Untuk membuat keputusan berdasarkan informasi, perusahaan perlu mendasarkan keputusan mereka pada bukti. Tumpukan data yang dihasilkan oleh perusahaan dan pelanggan mereka berisi petunjuk tentang pola pembelian dan tren pasar. Dengan menggabungkan, menstandarkan, dan menganalisis data tersebut, perusahaan dapat lebih memahami pelanggan mereka, memprediksi pertumbuhan pendapatan dengan lebih baik, dan melindungi diri mereka dari risiko bisnis dengan lebih baik.

Kecerdasan bisnis secara tradisional merupakan laporan triwulanan atau tahunan yang melaporkan serangkaian indikator kinerja utama (KPI) tertentu, tetapi perangkat lunak pelaporan BI saat ini didukung oleh alat analisis data yang berjalan terus menerus dan dengan kecepatan rendah. Wawasan ini dapat membantu perusahaan memilih tindakan dalam hitungan menit.

Perangkat lunak BI menginterpretasikan lautan tindakan pelanggan dan bisnis yang terukur dan mengembalikan kueri berdasarkan pola dalam data. Kecerdasan bisnis hadir dalam berbagai bentuk dan meluas ke berbagai jenis teknologi. Perbandingan alat intelijen bisnis untuk vendor perangkat lunak ini memecah tiga langkah utama yang harus dilalui data untuk menyediakan intelijen bisnis, dan memberikan pertimbangan untuk membeli alat intelijen bisnis untuk perusahaan dengan berbagai ukuran.

Alat dan platform intelijen bisnis tersedia dalam berbagai bentuk untuk memenuhi kebutuhan bisnis yang berbeda. Perusahaan yang ingin menyediakan layanan data kepada pengguna bisnis akan menemukan bahwa perangkat lunak informasi bisnis swalayan akan memenuhi kebutuhan sebagian besar penggunanya. Alat visualisasi data berguna untuk tim yang mendalami analitik data, tetapi mungkin tidak memiliki banyak sumber daya pengembangan tambahan yang tersedia. Alat pergudangan data menyediakan infrastruktur dasar yang dapat menyimpan dan membersihkan data sebelum disajikan melalui visualisasi. Alat Kecerdasan Bisnis menyediakan alat dasbor yang komprehensif untuk menyimpan, membersihkan, memvisualisasikan, dan menerbitkan data.

Top Mobile Business Intelligence Software In 2022

Data berada di beberapa sistem di seluruh organisasi. Untuk melakukan analisis yang paling akurat, perusahaan harus memastikan pemformatan standar di seluruh tipe data dari masing-masing sistem ini. Misalnya, organisasi besar dapat memiliki informasi tentang pelanggan mereka dalam aplikasi manajemen hubungan pelanggan (CRM), data keuangan dalam aplikasi perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), dan banyak set data pendapatan penting lainnya dalam berbagai aplikasi perangkat lunak cloud. . Program terpisah ini mungkin memberi label dan mengkategorikan data secara berbeda dan perusahaan perlu membakukan data sebelum menganalisisnya.

Beberapa platform intelijen bisnis menarik data untuk dianalisis langsung dari aplikasi sumber melalui panggilan API asli atau pengait web. Alat intelijen bisnis lainnya memerlukan penggunaan sistem penyimpanan data cloud untuk menyatukan kumpulan data yang berbeda di lokasi yang sama. Bisnis kecil, departemen individu, atau pengguna individu mungkin menemukan bahwa konektivitas lokal berfungsi dengan baik, tetapi perusahaan besar, perusahaan korporat, dan perusahaan yang menghasilkan kumpulan data besar perlu membangun intelijen bisnis yang lebih komprehensif.

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

Apakah bisnis memilih untuk menyimpan data mereka di gudang data, database cloud, atau server lokal, atau menjalankan kueri pada sistem sumber, analisis data, dan wawasan yang muncul dari bidang yang menarik bagi pengguna bisnis. Alat analisis data bervariasi dalam kompleksitas, tetapi metode umum untuk menggabungkan data standar dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola tetap konsisten di seluruh platform intelijen bisnis.

Ways To Find The Right Business Intelligence Solution Provider

Dikenal sebagai “penemuan data”, penambangan data melibatkan analisis data otomatis dan semi-otomatis untuk mendeteksi pola dan ketidakkonsistenan. Korelasi umum yang diperoleh dari data mining termasuk menggabungkan kumpulan data tertentu, menemukan outlier dalam data, dan menggambar koneksi atau ketergantungan dari kumpulan data yang berbeda.

Penambangan data sering mengungkap pola yang digunakan dalam analitik yang lebih kompleks, seperti pemodelan prediktif, menjadikannya bagian penting dari proses intelijen bisnis yang pertumbuhannya terkait langsung dengan munculnya data besar di perusahaan dari semua ukuran.

Di antara operasi standar yang dilakukan oleh penambangan data, mempelajari aturan asosiasi adalah yang paling bermanfaat. Dengan memeriksa data untuk memplot ketergantungan dan membangun korelasi, aturan asosiasi dapat membantu perusahaan lebih memahami bagaimana pelanggan berinteraksi dengan situs web mereka atau bahkan faktor apa yang memengaruhi perilaku pembelian mereka.

Pembelajaran tata bahasa asosiasi pertama kali diperkenalkan untuk mendeteksi hubungan antara data pembelian yang tercatat dalam sistem point of sale di supermarket. Misalnya, jika seorang pelanggan membeli saus tomat dan keju, aturan asosiasi mungkin akan menunjukkan bahwa pelanggan tersebut juga membeli daging hamburger. Meskipun ini adalah contoh yang disederhanakan, ini mengilustrasikan jenis analisis yang menghubungkan rantai peristiwa yang sangat kompleks di semua jenis industri, dan membantu pengguna menemukan korelasi yang seharusnya tetap tersembunyi.

Business Intelligence: Turn Data Into Actionable Business Insights

Mungkin salah satu aspek kecerdasan bisnis yang paling menarik adalah analitik tingkat lanjut seperti analitik prediktif dan pendidikan sebagai bagian dari penambangan data. Alat tersebut 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 menggambar koneksi antara kumpulan data, aplikasi perangkat lunak ini memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan, yang dapat memberi perusahaan keunggulan kompetitif yang sangat besar.

Analitik prediktif melibatkan pemodelan terperinci, dan bahkan menjelajah ke bidang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), di mana perangkat lunak benar-benar belajar dari peristiwa masa lalu untuk memprediksi konsekuensi di masa mendatang. 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 satu item. Model prediktif menggunakan algoritme untuk mencari asosiasi antara unit pengukuran 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.

Best Business Intelligence Software

Sementara pemodelan prediktif mencari korelasi individual antara unit dan fiturnya—untuk memprediksi kemungkinan pelanggan berpindah penyedia asuransi, misalnya—pemodelan deskriptif berupaya mengurangi data menjadi jumlah dan kombinasi yang dapat dikelola. Analitik deskriptif bekerja dengan baik untuk meringkas informasi seperti tampilan halaman unik atau penyebutan di media sosial.

Seorang analis keputusan mempertimbangkan semua faktor yang terlibat dalam keputusan diskrit. Analisis keputusan memprediksi efek kaskade dari suatu tindakan di semua variabel yang terkait dengan keputusan itu. Dengan kata lain, analitik keputusan 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 adalah yang paling umum, dan mencakup dokumen teks dan jenis file lainnya dalam format yang tidak dapat dibaca dengan mudah oleh komputer.

Data yang tidak terstruktur tidak dapat disimpan dalam kelompok yang tersusun rapi dari baris atau kolom data yang diformat serupa, sehingga perangkat lunak penambangan data tradisional tidak dapat menganalisisnya. Namun, data ini seringkali diperlukan untuk memahami hasil bisnis. Dengan banyaknya data dalam bentuk tidak terstruktur, analisis tekstual harus menjadi pertimbangan utama saat mencari alat intelijen bisnis terbaik.

What Is Bi Developer: Role, Responsibilities And Skills

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 media sosial. Dengan menggunakan kombinasi yang tepat antara perangkat lunak penyerapan data dan kecerdasan buatan, perusahaan dapat menetapkan aturan untuk melacak kata kunci atau frasa—nama perusahaan, misalnya—untuk menemukan pola dalam cara pelanggan menggunakan bahasa. Alat NLP juga mengukur sentimen pelanggan, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang nilai seumur hidup pelanggan, dan mempelajari tren pelanggan yang dapat memandu lini produk di masa mendatang.

Dua aplikasi perangkat lunak informasi bisnis sebelumnya berurusan dengan mekanisme sistem informasi bisnis: bagaimana data bisnis disimpan, dan bagaimana perangkat lunak menyaring data tersebut menjadi informasi yang bermakna. Laporan intelijen bisnis berfokus pada pasokan

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

Leave a Reply

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

No More Posts Available.

No more pages to load.