Apa yang terjadi ketika sebuah bisnis memiliki banyak data tetapi masih kesulitan mengambil keputusan yang tepat? Angka, laporan, dan spreadsheet bisa dengan cepat menumpuk, sehingga sulit melihat apa yang penting dan apa yang harus dilakukan selanjutnya. Di sinilah business intelligence dan business analytics menjadi penting, membantu mengubah informasi yang berserakan menjadi insight, tren, dan tindakan yang jelas. Untuk memahami perbedaan keduanya dan bagaimana masing-masing mendukung keputusan yang lebih cerdas, simak panduan ini.
Apa itu business intelligence?
Business intelligence (BI) adalah proses mengumpulkan, mengorganisasi, dan menyajikan data bisnis dengan cara yang mudah dipahami. BI membantu perusahaan mengubah informasi mentah dari berbagai sumber menjadi laporan, dasbor, dan ringkasan visual yang jelas. Dengan BI, tim dapat melacak kinerja, memantau tren, dan dengan cepat mengenali masalah atau peluang. Tujuan utamanya adalah membuat data bisnis lebih mudah dibaca, sehingga pengambil keputusan dapat bertindak dengan lebih percaya diri.
Jenis-jenis business intelligence
Reporting
Reporting mengorganisasi data mentah menjadi ringkasan terstruktur dan berulang — laporan penjualan mingguan, laporan keuangan bulanan, dan tinjauan kinerja kuartalan. Reporting memberi tim gambaran yang andal tentang metrik bisnis utama, sehingga semua orang bekerja dengan fakta yang sama.
Dasbor dan scorecard
Dasbor dan scorecard menggabungkan metrik secara real-time dalam antarmuka visual yang terus diperbarui saat data berubah. Manajer tidak perlu lagi menunggu laporan terjadwal dan dapat memantau pendapatan, lalu lintas, inventaris, atau indikator utama lainnya secara real-time, sehingga lebih mudah mengenali masalah begitu muncul.
Self-service BI
Self-service BI memungkinkan tim non-teknis untuk mengeksplorasi dan menganalisis data secara mandiri tanpa perlu menunggu tim IT atau analis. Manajer pemasaran dapat menyaring hasil kampanye, membandingkan kinerja kanal, dan membuat laporan visual sendiri — mengurangi waktu dari mengajukan pertanyaan hingga mendapatkan jawaban dari beberapa hari menjadi beberapa menit.
Cognitive BI
Cognitive BI menggunakan AI dan natural language processing untuk menganalisis data tidak terstruktur — seperti ulasan pelanggan, tiket dukungan, dan unggahan media sosial. Cognitive BI dapat menemukan pola yang mungkin terlewat oleh spreadsheet tradisional, seperti mendeteksi tanda-tanda awal ketidakpuasan pelanggan sebelum terlihat dalam metrik bisnis.
Apa itu business analytics?
Business analytics (BA) adalah proses mempelajari data untuk menemukan pola, menyelesaikan masalah, dan mendukung keputusan yang lebih baik. BA menyelidiki informasi bisnis secara lebih mendalam untuk memahami mengapa sesuatu terjadi, apa yang mungkin terjadi selanjutnya, dan tindakan apa yang dapat meningkatkan hasil. BA sering digunakan untuk mengeksplorasi perilaku pelanggan, kinerja bisnis, dan peluang di masa depan. Secara sederhana, BA membantu bisnis menggunakan data bukan hanya untuk melihat hasil, tetapi juga untuk belajar darinya dan merencanakan langkah ke depan.
Jenis-jenis business analytics
Descriptive analytics
Descriptive analytics melihat data masa lalu untuk menunjukkan apa yang terjadi selama periode tertentu. Analisis ini membantu bisnis merangkum hasil, mengukur kinerja, dan mengidentifikasi pola atau tren secara sederhana untuk proses pelaporan, perencanaan, dan pengambilan keputusan yang lebih jelas.
Prescriptive analytics
Prescriptive analytics menyarankan tindakan terbaik berdasarkan insight dari data. Analisis ini membantu bisnis memutuskan langkah selanjutnya untuk meningkatkan kinerja, mengurangi risiko, atau mencapai tujuan tertentu dengan perencanaan yang lebih baik, eksekusi yang lebih cepat, dan hasil yang lebih kuat sambil membuat keputusan strategis dengan lebih percaya diri.
Diagnostic analytics
Diagnostic analytics berfokus pada menemukan alasan di balik suatu hasil atau masalah. Jika penjualan menurun, lalu lintas berkurang, atau biaya meningkat, jenis analisis ini membantu mengungkap faktor-faktor penyebabnya dan menjelaskan masalah secara lebih rinci, sehingga bisnis dapat mengatasi masalah lebih cepat dan menghindari kesalahan serupa di kemudian hari.
Predictive analytics
Predictive analytics menggunakan data historis, tren, dan model untuk memperkirakan hasil di masa depan. Analisis ini membantu bisnis bersiap menghadapi kemungkinan perubahan, seperti pergeseran permintaan, churn pelanggan, atau risiko yang akan datang, sebelum hal tersebut memengaruhi kinerja dan pertumbuhan bisnis secara keseluruhan dengan mendukung peramalan dan alokasi sumber daya yang lebih cerdas.
Dalam praktiknya, batasan antara BI dan BA tidak selalu jelas. Kedua area ini sering saling tumpang tindih, dengan alat BI modern yang semakin banyak mendukung analitik lanjutan seperti predictive analysis, sementara business analytics (BA) juga mencakup descriptive dan diagnostic analysis. Alih-alih menjadi dua pendekatan yang terpisah, BI dan BA bekerja bersama untuk membantu bisnis memahami kinerja masa lalu, mengidentifikasi alasan di balik hasil tersebut, dan membuat keputusan yang lebih baik untuk masa depan.
Business intelligence vs. Business analytics
Meskipun business intelligence dan business analytics saling terkait erat, keduanya tidak sama dan digunakan untuk tujuan yang berbeda. Satu membantu bisnis memahami kinerja saat ini dan masa lalu, sementara yang lain melangkah lebih jauh dengan mengeksplorasi pola, memprediksi hasil, dan mendukung perencanaan masa depan. Untuk melihat perbedaannya dari segi fokus, metode, pengambilan keputusan, dan insight, simak perbandingan di bawah ini:
| Aspek | Business Intelligence (BI) | Business Analytics (BA) |
|---|---|---|
| Fokus utama | Berfokus pada pengorganisasian, visualisasi, dan pemantauan data bisnis untuk memahami kinerja saat ini dan hasil di masa lalu. | Berfokus pada analisis pola data, menjelaskan hasil bisnis, memprediksi tren masa depan, dan mendukung keputusan strategis. |
| Pertanyaan utama yang dijawab | Menjawab pertanyaan seperti "Apa yang terjadi?" dan "Apa yang sedang terjadi?" dengan menyediakan laporan, dasbor, dan wawasan kinerja. | Menjawab pertanyaan seperti "Mengapa hal itu terjadi?" "Apa yang mungkin terjadi selanjutnya?" dan "Apa yang harus kita lakukan?" melalui analisis dan pemodelan yang lebih mendalam. |
| Perspektif waktu | Terutama menggunakan data historis dan real-time untuk melacak kinerja, memantau KPI, dan mengidentifikasi tren saat ini. | Menggunakan data historis dan terkini untuk mengidentifikasi pola, memperkirakan hasil di masa depan, dan mengevaluasi kemungkinan tindakan. |
| Fokus pengambilan keputusan | Mendukung keputusan operasional dan taktis, seperti memantau kinerja penjualan, melacak metrik, dan meningkatkan proses harian. | Mendukung keputusan strategis, seperti memperkirakan permintaan, mengoptimalkan strategi bisnis, dan mengidentifikasi peluang pertumbuhan. |
| Metode dan teknik | Umumnya menggunakan pelaporan, dasbor, visualisasi data, analitik deskriptif, dan semakin banyak fitur berbasis AI. | Sering menggunakan teknik analitik tingkat lanjut, termasuk pemodelan statistik, analitik prediktif, dan metode optimasi. |
| Keterampilan dan keahlian yang dibutuhkan | Dirancang untuk berbagai pengguna bisnis yang membutuhkan wawasan yang mudah diakses melalui dasbor, laporan, dan alat analitik swalayan. | Sering membutuhkan analis atau ilmuwan data dengan keahlian dalam statistik, pemodelan, pemrograman, dan metode analitik tingkat lanjut. |
| Wawasan yang dihasilkan | Memberikan visibilitas yang jelas terhadap kinerja bisnis, membantu tim memahami tren, memantau kemajuan, dan mengidentifikasi masalah. | Menghasilkan wawasan, perkiraan, dan rekomendasi yang lebih mendalam untuk membantu bisnis merencanakan dan membuat keputusan strategis. |
Contoh business intelligence dan analytics
Business intelligence dan business analytics saling terkait erat, tetapi memiliki peran yang berbeda. Business intelligence berfokus pada mengorganisasi dan menyajikan data, sementara business analytics menggunakan data tersebut untuk menemukan pola dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih mendalam. Melihat contoh-contohnya membuat perbedaan antara keduanya lebih mudah dipahami.
Business intelligence
Business intelligence mencakup alat dan metode yang membantu bisnis mengumpulkan, mengorganisasi, dan menyajikan data dalam format yang jelas. BI umumnya digunakan untuk memantau kinerja dan membuat informasi bisnis lebih mudah dipahami oleh tim dan pengambil keputusan. Berikut beberapa contoh business intelligence:
Pelacakan kinerja penjualan
Seorang direktur penjualan meninjau dasbor setiap hari Senin untuk membandingkan kinerja pendapatan dengan target kuartalan, dengan hasil yang dirinci berdasarkan wilayah dan perwakilan penjualan. Ketika satu wilayah mulai tertinggal di tengah kuartal, tim dapat dengan cepat mengenali masalahnya dan memberikan dukungan tambahan tanpa harus menunggu laporan akhir bulan.
Financial reporting
Sebuah tim keuangan menggunakan alat business intelligence untuk mengotomatiskan proses pelaporan bulanan. Data pendapatan, pengeluaran, dan arus kas ditarik langsung dari sistem keuangan ke dalam laporan yang terstandardisasi. Tugas yang sebelumnya membutuhkan beberapa hari kerja manual di spreadsheet kini dapat diselesaikan secara otomatis, sehingga eksekutif dapat mengakses informasi keuangan terbaru di awal setiap bulan.
Pemantauan inventaris dan rantai pasok
Sebuah perusahaan ritel menggunakan dasbor BI untuk memantau tingkat inventaris di ratusan lokasi secara real-time. Ketika sebuah produk populer mulai menipis di satu wilayah, sistem mendeteksi kekurangan tersebut sejak awal dan membantu tim mendistribusikan ulang inventaris dari lokasi dengan penjualan yang lebih lambat. Hal ini mengurangi kehabisan stok dan meningkatkan efisiensi rantai pasok.
Pemantauan kampanye pemasaran
Sebuah tim pemasaran melacak kinerja kampanye melalui dasbor terpusat yang menampilkan pengeluaran, lalu lintas situs web, konversi, dan metrik utama lainnya di berbagai kanal. Jika sebuah kampanye iklan menghasilkan biaya tinggi tetapi hasil terbatas, tim dapat menyesuaikan anggaran dan mengalihkan sumber daya ke kanal yang kinerjanya lebih baik tanpa harus menunggu tinjauan bulanan.
Business analytics
Business analytics berfokus pada mempelajari data untuk memahami perilaku, menyelesaikan masalah, dan meningkatkan pengambilan keputusan. Business analytics melampaui sekadar menyajikan informasi dengan menggunakan analisis untuk menjelaskan hasil, mengidentifikasi peluang, dan mendukung perencanaan masa depan. Berikut beberapa contoh umum business analytics:
Analisis keranjang pasar
Analisis keranjang pasar melihat produk atau layanan apa yang sering dibeli pelanggan secara bersamaan. Analisis ini membantu bisnis memahami pola pembelian dan mengidentifikasi peluang untuk cross-selling, bundling, atau penempatan produk yang lebih baik. Jenis analisis ini bermanfaat dalam ritel, e-commerce, dan sistem rekomendasi.
Segmentasi pelanggan
Segmentasi pelanggan membagi pelanggan ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan karakteristik yang sama, seperti perilaku, minat, lokasi, atau kebiasaan berbelanja. Ini membantu bisnis memahami berbagai jenis pelanggan dan membuat strategi pemasaran, penjualan, atau produk yang lebih tepat sasaran.
Uji A/B
Uji A/B membandingkan dua versi dari sesuatu, seperti halaman web, email, iklan, atau fitur produk, untuk melihat mana yang berperforma lebih baik. Bisnis menggunakannya untuk menguji perubahan dan membuat keputusan berdasarkan perilaku pengguna yang sebenarnya, bukan asumsi. Ini adalah cara praktis untuk meningkatkan hasil secara bertahap.
Analisis churn
Analisis churn mempelajari alasan pelanggan berhenti menggunakan produk, membatalkan layanan, atau berhenti membeli dari suatu bisnis. Analisis ini membantu mengidentifikasi tanda peringatan, pola, dan kemungkinan alasan di balik hilangnya pelanggan. Dengan wawasan ini, bisnis dapat mengambil tindakan untuk meningkatkan retensi dan mengurangi churn di masa depan.
Memilih antara business analytics dan business intelligence
Business intelligence dan business analytics memiliki tujuan yang berbeda namun bekerja bersama untuk membantu bisnis membuat keputusan yang lebih cerdas. Business intelligence berfokus pada menyajikan wawasan yang jelas dari data yang ada, sementara business analytics mengeksplorasi data untuk menemukan pola, memprediksi hasil, dan meningkatkan strategi. Perusahaan dapat menggunakan BI untuk memahami performa saat ini dan BA untuk merencanakan tindakan di masa depan. Bersama-sama, keduanya menciptakan pendekatan yang lebih kuat dalam mengelola data dan meningkatkan hasil bisnis.
Kimi Sheets: Cara yang lebih cerdas untuk menganalisis data dan wawasan bisnis
Menangani data bisnis dalam jumlah besar bisa menjadi tantangan ketika informasi tersebar di berbagai spreadsheet dan laporan. Kimi Sheets adalah agent Excel AI yang membantu menyederhanakan analisis data dengan menggabungkan fleksibilitas spreadsheet dengan kemampuan berbasis AI. Alat ini memungkinkan pengguna mengorganisir informasi, mengidentifikasi pola, menghasilkan wawasan, dan memahami data secara lebih efisien. Dengan Kimi Sheets, bisnis dapat mempercepat analisis data dan mengubah informasi yang kompleks menjadi wawasan yang lebih jelas untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.
Fitur utama Kimi Sheets
Mengubah data bisnis mentah menjadi wawasan yang terstruktur: Data bisnis sering berasal dari berbagai sumber dan format, sehingga sulit untuk dianalisis. Kimi Sheets membantu mengorganisir dataset yang berantakan, mengekstrak informasi penting, dan mengubah data mentah menjadi spreadsheet yang terstruktur.
Menganalisis data dengan prompt bahasa natural: Daripada menulis formula yang rumit atau mencari fungsi tertentu, pengguna dapat menjelaskan kebutuhan analisis mereka dengan bahasa sehari-hari. Kimi Sheets membantu memproses data, menghasilkan perhitungan, dan menjawab pertanyaan bisnis secara lebih efisien.
Membuat laporan dan ringkasan visual lebih cepat: Kimi Sheets membantu mengubah data spreadsheet menjadi ringkasan yang jelas dan representasi visual, sehingga lebih mudah untuk melacak KPI, mengidentifikasi tren, dan membagikan wawasan bisnis kepada para pemangku kepentingan.
Menemukan pola dan tren dengan bantuan AI: Selain pelaporan tradisional, Kimi Sheets membantu menganalisis dataset untuk mengidentifikasi pola, membandingkan hasil, dan mengungkap wawasan potensial yang mendukung keputusan bisnis yang lebih baik.
Menyederhanakan peramalan dan pengambilan keputusan: Kimi Sheets membantu pengguna mengolah data historis untuk mengeksplorasi kemungkinan hasil, mengevaluasi tren, dan membuat keputusan yang lebih matang tanpa proses analisis yang rumit.
Bagaimana cara menganalisis data dengan Kimi Sheets?
Mengubah data bisnis dalam jumlah besar menjadi wawasan yang bermanfaat bisa menjadi tantangan jika dilakukan secara manual. Kimi Sheets menyederhanakan proses ini dengan membantu pengguna memahami dataset, menemukan pola, dan menghasilkan laporan yang bermakna dengan bantuan AI. Berikut cara menganalisis data dengan Kimi Sheets.
Langkah 1: Impor data Anda dan masukkan prompt yang jelas
Mulailah dengan mengunggah dataset bisnis Anda ke Kimi Sheets dan berikan prompt yang jelas untuk menjelaskan apa yang ingin Anda analisis. Prompt yang detail membantu AI memahami tujuan Anda dan menghasilkan wawasan yang lebih relevan.
Contoh prompt:
Langkah 2: Biarkan AI memproses dan menghasilkan hasil
Setelah menerima instruksi Anda, Kimi Sheets menganalisis data yang diunggah dan mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan penting. Kimi Sheets mengolah informasi tersebut untuk menghasilkan ringkasan, perhitungan, dan wawasan yang membantu Anda memahami performa bisnis Anda dengan lebih baik.
Langkah 3: Pratinjau dan unduh file
Setelah analisis selesai, tinjau hasil, grafik, dan ringkasan yang dihasilkan langsung di Kimi Sheets. Anda dapat melakukan penyesuaian akhir dan mengunduh file yang telah selesai untuk pelaporan, berbagi, atau analisis bisnis lebih lanjut.
Kesimpulan
Data memainkan peran penting dalam membantu bisnis memahami performa, menyelesaikan masalah, dan merencanakan strategi yang lebih baik. Mengetahui perbedaan antara data analytics dan business intelligence membantu tim memilih pendekatan yang tepat untuk mengubah informasi menjadi tindakan yang bermanfaat. Dengan alat yang tepat, bisnis dapat menyederhanakan data yang kompleks dan membuat keputusan yang lebih cerdas dengan lebih cepat. Kimi Sheets menghadirkan analisis berbasis AI ke dalam spreadsheet, sehingga wawasan lebih mudah ditemukan dan digunakan. Coba Kimi Sheets hari ini untuk mengubah data bisnis Anda menjadi wawasan yang jelas dan berharga.