Nama : Ida Ayu Gde Widya Savitri
NIM : 1805551113
Matakuliah : Data Warehouse
Nama
Dosen : I Putu Agus Eka Pratama, S.T.,
M.T.
Teknologi
Informasi Fakultas Teknik
BUSINESS INTELLIGENCE (BI)
DEFINISI BI
Secara umum,
Business Intelligence (BI) merupakan sebuah konsep, pendekatan, strategi, ide,
pola pikir, dan paradigma di bidang teknologi informasi, untuk mengumpulkan
sebanyak mungkin informasi dari data yang tersedia untuk membantu jalannya
bisnis dan proses bisnis pada organisasi (terutama organisasi berupa
perusahaan), dengan menyediakan dukungan untuk pengumpulan data (Data
Gathering), pembersihan data dari atribut dan hal–hal yang tidak relevan (Cleansing),
integrasi data, analisa data, dan berbagi data sehingga membantu dalam
penyajian keputusan yang baik, tepat, dan berkualitas pada perusahaan dengan
memanfaatkan teknologi-teknologi yang berhubungan. Definisi Business
Intelligence (BI) menurut para ahli adalah sebagai berikut.
Ø Business Intelligence (BI) menurut Steve
Williams ialah gabungan antara konsep, pendekatan, metodologi, dan produk
(dalam bentuk Software) untuk mengelola dan memanajemen data perusahaan
menjadi informasi untuk membantu dalam pengambilan keputusan, peningkatan
kenerja perusahaan, dan peningkatan pemasukan perusahaan, berbasis pada analisa
data, analisa bisnis, proses bisnis, dan tindakan nyata.
Ø Business Intelligence (BI) menurut Li
Niu ialah sebuah konsep, proses, dan sekumpulan alur dalam mengumpulkan,
mengekstraksi, mengelola, dan menganalisa data yang dikumpulkan dari berbagai
sumber data (dengan bantuan Data Warehouse) untuk memudahkan dalam pengambilan
keputusan pada sebuah organisasi (umumnya pada perusahaan).
BI VS AI
Business
Intelligence (BI) dengan Artificial Intelligence (AI) sama-sama memiliki data
dan algoritma, namun keduanya juga memiliki perbedaan yaitu sebagai berikut.
·
BI
tidak dapat berjalan tanpa adanya data, demikian pula dengan AI
·
BI
tidak mutlak memerlukan algoritma, sedangkan algoritma adalah kunci utama dari
AI selain data itu sendiri.
·
Hal ini
yang mendasari bagaimana data diperlakukan berbeda pada AI dan BI serta
tujuannya masing – masing.
KONSEP DASAR BI
BI memiliki 5 konsep dasar,
yaitu sebagai berikut.
1. Data Sourcing
Sumber data dari berbagai lokasi, berbagai
format dan struktur yang digudangkan ke dalam 1 tempat (Data Warehouse) untuk
tujuan bisnis.
2. Data Analysis
Analisa data dan hasil (report,
knowledge dari pola, informasi) menjadi dasar di dalam penentuan keputusan
pada bisnis enterprise berbasis BI. Contohnya analisa pasar, analisa
pelanggan, analisa penjualan, dan lainnya.
3. Situation Awareness
Menjadi dasar bagi BI untuk mengetahui
kondisi pasar dan konsisi bisnis yang dijalankan.
4. Risk Analysis
BI dengan data di dalamnya menjadi acuan di
dalam analisa resiko pada perusahaan terkait dengan ISO 31000 (IT Risk
Management).
5. Decision Support
Data pada BI membantu di dalam penentuan
keputusan.
LEVEL PADA BI
BI memiliki 4 level, yaitu
sebagai berikut.
1. Level Operational
Pengumpulan data dari berbagai sumber data
(transaksional) untuk kebutuhan analisa data (data historis) → OLTP ke OLAP.
2. Level Akuisisi Data
Beragam data dengan beragam format data
tersebut, diakusisi ke dalam format yang sama → ELT/ETL.
3. Level Penyimpanan Data
Data disimpan sebagai data historis, dengan
bentuk data multi dimensi → Multi
Dimensional Database Management.
4. Level Analisa Data
Peran BI di dalam bisnis pada analisa data → OLAP dan slicing data pada data
multi dimensi.
METADATA MANAGEMENT PADA BI
Peran dari Metadata Management
diperlukan dalam 5 proses pada Business Intelligence yaitu sebagai berikut.
a. Perancangan dari sistem dan aplikasi untuk Business
Intelligence meliputi sistem dari Business Intelligence secara keseluruhan
hingga aplikasi Business Intelligence Tool (BI Tool) yang digunakan.
b. Pengembangan dari Business Intelligence untuk kebutuhan-kebutuhan
pengguna (organisasi) di masa depan yaitu pengambilan keputusan, analisa data,
dan lainnya.
c. Pengujian pada Business Intelligence untuk dapat mengetahui sejauh mana
Business Intelligence dapat memenuhi kebutuhan organisasi di dalam memperoleh
data dan informasi terpercaya dan berkualitas, yang diperlukan untuk tujuan-tujuan
vital organisasi tersebut.
d. Penyebaran data dan informasi yang disajikan oleh
Business Intelligence dan Business Intelligence Tool kepada pengguna melalui
Dashboard.
e. Pemanfaatan dari Business Intelligence sesuai dengan
kebutuhan organisasi bersangkutan
CONTOH BI
Terdapat 5 contoh Business Inteliigence
(BI) yaitu sebagai berikut.
a. Executive Information System (EIS)
Khusus untuk kalangan eksekutif sebagai
pengguna tingkat atas, untuk memperoleh informasi dalam tujuan bisnis
(penentuan keputusan, strategi).
b. Business Acitivity Monitoring (BAM)
Semua proses produksi, hingga komunikasi
antar device yang digunakan, dicatat dan diolah oleh sistem ini.
c. Decision Support System (DSS)
Penentuan keputusan berbasis data.
d. Management Information System (MIS)
Manajemen, penyajian informasi secara tepat
dan pengguna yang tepat.
e. Geographic Information System (GIS)
Spasial data untuk memudahkan di dalam
penentuan dan pengetahuan lokasi geografis, yang banyak diterapkan pada sistem
transaksi elektronik, misalnya e-commerce, marketplace, social
media CRM.
BI TOOL
BI Tool sebagai sebuah alat (tool)
untuk membantu di dalam implementasi dan jalannya BI pada perusahaan, dengan
konsep Data Warehouse dan data. Terdapat 3 jenis dari BI Tool, yaitu sebagai
berikut
- Software/modul
Dalam bentuk perangkat lunak computer atau aplikasi,
baik berdiri sendiri (dan terintegrasi) maupun menjadi sebuah modul.
- Hardware
Dalam bentuk perangat keras komputer yang
membantu secara fisik.
- System
Gabungan dari hardware dan software,
dalam hal ini perangkat keras dilengkapi dengan aplikasi dan sistem operasi,
sebagai sebuah kesatuan sistem siap pakai.
Terdapat banyak solusi pilihan
BI Tool yang bisa digunakan, salah satunya adalah Pentaho. Pentaho disediakan
dalam lisensi open source, dengan pilihan komunitas (cuma-cuma) dan enterprise
(berbayar). Pentaho ini berbasis Java dengan platform desktop.
Referensi:
I Putu Agus Eka Pratama. Handbook Data Warehouse. Penerbit Informatika.
Bandung. 2017
Tidak ada komentar:
Posting Komentar