Bagaimana Membuat Strategi Kecerdasan Bisnis? | Pandangan Pakar

Apa yang harus menjadi langkah pertama perjalanan BI Anda? Memilih alat? Mengumpulkan data? Tidak terlalu banyak. Ini adalah strategi intelijen bisnis komprehensif yang akan membantu Anda beralih ke analisis lanjutan.

Meskipun BI dapat membuat pelaporan Anda lebih cepat dan grafik lebih canggih, bahkan tanpa rencana yang tepat, Anda masih akan kehilangan pandangan holistik tentang cara menggunakan teknologi untuk keuntungan maksimal Anda. Seperti yang mungkin Anda ketahui, iblis ada dalam detailnya. Itu sebabnya, agar tidak membiarkan mereka lolos, membahayakan seluruh inisiatif BI Anda, Anda perlu mengikuti langkah-langkah implementasi intelijen bisnis tertentu.

Dalam artikel ini, kami menganalisis kasus nyata dari klien kami yang telah memanfaatkan strategi BI meskipun berada pada tahap implementasi BI yang berbeda. Beberapa baru menggunakan intelijen bisnis dan ingin 'memperbaikinya' sejak awal, yang lain sudah menggunakan alat BI, tetapi sebagian besar secara intuitif, tanpa rencana khusus. Namun demikian, mereka semua dapat melihat seberapa besar peningkatan kualitas analisis data dengan strategi yang tepat.

Jika Anda tidak ingin tersingkir, inilah alasan untuk peduli dengan strategi intelijen bisnis

Kecerdasan bisnis bukan hanya tentang membuat presentasi yang mencolok. Potensi dan nilai teknologi jauh lebih luas, dan dapat dibuka melalui rencana intelijen bisnis yang tepat. Dengan strategi BI, Anda dapat menangani masalah data dengan lebih efisien, membangun sistem yang holistik dan terintegrasi dengan baik, serta memastikannya tetap berfungsi dengan baik.

• Menghemat waktu dan uang. Bertindak seenaknya penuh dengan kesalahan yang mahal. Tidak ada yang mau membuang uang untuk fitur yang, pada akhirnya, tidak ada karyawan yang membutuhkan atau membeli lisensi untuk 100 karyawan jika sistem hanya akan digunakan oleh 20 karyawan. Strategi BI memungkinkan Anda memikirkan hal-hal seperti itu sebelumnya, menghemat waktu dan uang.
• Mengadopsi manajemen risiko yang canggih. Anda meminimalkan kemungkinan kehilangan waktu dan uang dengan menganalisis setiap langkah secara mendetail. Selain itu, dengan pendekatan seperti itu, Anda akan dapat mendeteksi titik lemah dan kemacetan lebih awal dan segera memperbaikinya.
• Membangun analitik data end-to-end di seluruh organisasi Anda. Strategi BI yang dipikirkan dengan baik memberdayakan Anda untuk memecahkan silo data antar departemen dan menghubungkan semua sumber data Anda untuk mendapatkan analitik end-to-end. Pendekatan semacam itu memungkinkan Anda melacak proses di seluruh organisasi, yang berarti Anda dapat menemukan masalah tepat waktu dan membuat keputusan yang didukung oleh data yang akurat dan terkini.

Strategi BI yang dirancang dengan baik dan bernuansa membantu mengubah proses bisnis internal secara signifikan, yang, pada gilirannya, berdampak positif pada kualitas layanan atau produk yang Anda berikan kepada pelanggan.

3 area yang tidak dapat Anda abaikan saat membangun strategi BI

Untuk membuat strategi intelijen bisnis yang kuat, Anda harus menjaga visi, orang, dan proses — memberi perhatian yang sama pada setiap elemen dan keterkaitannya. Mari selidiki mereka lebih detail.

Penglihatan

Sebelum mengadopsi teknologi apa pun, Anda perlu bertanya pada diri sendiri beberapa pertanyaan mendasar, seperti “Apa nilai praktisnya bagi organisasi kita? Apa yang ingin kita capai berkat itu?” Jawabannya akan membantu Anda menguraikan rencana tindakan tentang penerapan atau pengoptimalan BI.

Untuk membangun budaya berbasis data di organisasi Anda, Anda juga harus meninjau cara Anda menangani data. Daripada menganggapnya sebagai bahan mentah untuk analitik, perlakukan itu sebagai produk dengan pengembalian investasi yang nyata.

Orang-orang

Saat membuat strategi penerapan BI, Anda tidak boleh mengabaikan karyawan dan keahlian mereka. Jika tidak, Anda akan menyia-nyiakan anggaran dan waktu Anda untuk mengadopsi teknologi, yang akan disabotase oleh orang-orang yang terbiasa bekerja secara berbeda.

Oleh karena itu, pertimbangkan siapa yang akan berinteraksi dengan alat BI untuk menyediakan dasbor yang sesuai untuk setiap tingkat pengambilan keputusan. Misalnya, seorang karyawan yang bertanggung jawab atas pemeliharaan mesin, analis data, dan CEO memerlukan jenis dasbor yang berbeda.

Periksa di sini untuk mempelajari lebih lanjut tentang dasbor operasional, analitik, dan strategis.

Hal lain yang perlu diingat tentang karyawan Anda adalah latar belakang teknis mereka. Membuat strategi dan peta jalan intelijen bisnis untuk perusahaan yang paham teknologi tidak sama dengan membangunnya untuk organisasi yang tidak dekat dengan teknologi digital.

Saat kami memahami tingkat keahlian teknis pengguna dan proses yang mereka ikuti, kami dapat membuat dasbor khusus untuk setiap peran alih-alih satu dasbor umum untuk semua proses perusahaan dengan sejumlah filter yang membingungkan. Hal ini memperluas jangkauan pengguna BI mulai dari eksekutif dan analis hingga manajer tingkat atas dan karyawan.

— Alexandr Obolenskiy, Kepala departemen BI, *instinctools

Proses

Sisi strategi BI ini adalah tentang menyiapkan proses implementasi teknologi. Untuk itu, Anda harus memikirkan tentang mempekerjakan Chief Data Officer (CDO), menentukan anggaran proyek, mempertimbangkan pertanyaan keamanan dan kepatuhan, dan mengidentifikasi KPI untuk melacak efektivitas cetak biru BI dan adopsi teknologi.

Selain itu, sangat penting untuk menjaga transfer pengetahuan dari mitra teknologi Anda. Oleh karena itu, perhatikan pendirian pusat kompetensi BI. BICC adalah tim internal Anda yang akan membuat penggunaan sendiri sistem ini benar-benar nyaman bagi karyawan yang tidak paham teknologi dan menangani penyesuaian kecil seperti konfigurasi dasbor.

Dengan pendekatan ini, Anda membuat pengguna lebih mahir, dan sebagai hasilnya, meningkatkan kecepatan perubahan dan efisiensi bekerja dengan sistem BI. Anda juga akan menjadi kurang bergantung pada mitra teknologi Anda dan hanya meminta mereka untuk modifikasi besar seperti menyambungkan sumber data baru ke sistem, memvisualisasikan data pada proses bisnis baru, dan banyak lagi.

Hasil akhir dari pengerjaan area proses strategi BI adalah pengembangan roadmap BI. Ini adalah dokumen yang secara konsisten menjelaskan langkah-langkah tertentu yang diperlukan untuk menerapkan BI, tonggak proyek, tenggat waktu, dan KPI untuk mengevaluasi kemajuan Anda.

Pembuatan profil data: langkah mendasar yang harus Anda ambil

Sebelum memuat ke sistem BI, data Anda harus diperiksa kualitas dan konsistensinya. Inilah yang dimaksud dengan profil data.

• Kualitas data. Kualitas data yang buruk adalah penyebab berbagai masalah bisnis, seperti perkiraan keuangan yang tidak akurat, masalah peraturan, kehilangan pelanggan, kerusakan reputasi, dll. Jika Anda tidak menanganinya pada tahap analisis data awal, menghadapi rendahnya data berkualitas akan menghabiskan waktu staf Anda — dan itu sebelum kami menyebutkan hasil yang tidak relevan. Statistik menunjukkan bahwa menutupi masalah berulang terkait kualitas data dapat memakan waktu hingga setengah jam kerja karyawan.
• Konsistensi data. Duplikasi data dalam sistem yang berbeda dapat mencerminkan proses bisnis yang kurang optimal, di mana karyawan secara manual dan tidak terkoordinasi memasukkan informasi yang sama dalam dua sistem yang berbeda. Akibatnya, kesalahan input dan pencocokan yang tidak lengkap pasti terjadi. Sebagai gantinya, aturan satu titik masuk untuk data apa pun harus berfungsi, dan kemudian sistem hanya boleh menukarnya daripada membuat salinan.
• Klasifikasi data. Ini diperlukan ketika data berasal dari berbagai sumber. Ini bisa berupa data lake, ERP, atau lalu lintas dari situs Anda, untuk beberapa nama. Selain sumber, Anda harus mempertimbangkan struktur data (terstruktur atau tidak terstruktur) untuk mengklasifikasikan data dengan benar, karena menyederhanakan penentuan frekuensi pembaruan untuk setiap profil data.

Saat membuat profil data, Anda mungkin menemukan bahwa beberapa di antaranya tidak diperbarui sesering yang diperlukan untuk pengambilan keputusan yang efektif.

Pertimbangkan bahwa Anda tidak perlu berusaha untuk pembaruan waktu nyata. Biasanya, Anda hanya membutuhkan hal-hal seperti itu saat berhadapan dengan pasar keuangan. Namun, jika Anda memiliki bisnis e-commerce dan sistem logistik dan ERP Anda disinkronkan hanya sekali sehari, mungkin ada situasi ketika produk sudah sampai di toko tetapi tidak ditampilkan di situs. Dengan demikian, Anda berisiko kehilangan pelanggan karena frekuensi pembaruan data yang tidak mencukupi.

Kami menyarankan untuk melakukan pemrofilan data berkelanjutan. Manfaatkan otomatisasi untuk mempercepat dan menyederhanakan proses.

Pemilihan arsitektur dan perangkat

Saat memilih alat BI, Anda harus memilih alat yang memungkinkan Anda menyerap, menyimpan, memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan mudah.

1. Tertelan

Menyerap data berarti mengambil data mentah dari sumber utama tanpa mengubahnya. Anda harus memilih metode penyerapan data yang sesuai.

• Pemrosesan waktu nyata. Setelah perangkat lunak penyerapan mengenali bagian data, perangkat lunak akan mengunduh data di data lake atau gudang Anda sebagai objek terpisah.
• Berkelompok. Dengan pendekatan ini, perangkat lunak penyerapan data mengumpulkan data, mengelompokkannya berdasarkan kriteria atau jadwal, lalu mengirimkannya ke penyimpanan data secara berkelompok.
• Pengelompokan mikro. Ini adalah subtipe pemrosesan batch. Perbedaannya adalah bahwa batch lebih kecil.

Perangkat lunak penyerapan data bergantung pada jenis data yang Anda proses, sumber data yang Anda gunakan, dan kecepatan yang Anda perlukan untuk mengakses data. Apache Kafka, Azure Stream Analytics, dan Amazon Kinesis adalah pemain paling terkenal di pasar alat penyerapan data.

2. Penyimpanan

Ini adalah titik di mana Anda harus mengidentifikasi di mana data Anda akan disimpan. Tersedia beberapa opsi. Kita telah membahas perbedaan data lake dan warehouse saat membahas pembangunan infrastruktur data yang solid.

Selain itu, Anda harus menentukan data mana yang 'panas' dan mana yang 'dingin' jika Anda ingin menghemat penyimpanan data yang tidak Anda perlukan setiap saat. Penyimpanan lokal dan cloud menawarkan opsi untuk data panas dan dingin. Misalnya, data panas yang harus mudah dan cepat dinilai dapat disimpan di driver solid-state (SSD) dan dalam memori (RAM), dan data arsip dingin dapat disimpan di disk optik. Ada juga data hangat yang jarang digunakan tetapi tidak diarsipkan, seperti data penjualan lima tahun yang Anda perlukan setiap beberapa tahun untuk titik batas. Itu dapat disimpan pada driver hard disk (HDD).

3. Pengolahan

Tidak mungkin untuk secara langsung menghubungkan sumber data yang heterogen dan gudang data tempat informasi harus dibersihkan dari kesalahan, terstruktur, dan diklasifikasikan. Anda memerlukan jembatan, alat ETL yang memproses data mentah dan menyatukannya dalam tiga langkah.

• Ekstrak. Alat ini mengambil data dari sumber data Anda, seperti spreadsheet, sistem lama, CRM, ERP, analitik, dll.
• Mengubah. Semua data yang diekstraksi dianalisis untuk mengidentifikasi duplikat dan menghapusnya, membentuk kolom baru atau membaginya, dll. Setelah itu, data dapat distandarisasi – difilter, disortir, dan diverifikasi.
• Memuat. Data masuk ke repositori atau perangkat lunak analitik.

Perbedaan antara ETL dan penyerapan data adalah adanya langkah transformasi data dalam kasus ETL.

Selama proses ETL memainkan peran pertama dalam menyediakan analisis data berkualitas tinggi, memilih alat yang tepat menjadi tugas yang sangat penting. Keputusan harus didasarkan pada beberapa faktor, seperti kasus penggunaan Anda (solusi cloud atau solusi lokal, perlunya pembaruan waktu nyata, dll.), spesifikasi pemeliharaan, skalabilitas, integrasi bawaan, dan biaya.

4. Analisis dan visualisasi

Menentukan perangkat analitik adalah langkah selanjutnya dalam strategi BI Anda. Menurut Gartner Magic Quadrant, Anda harus memperhatikan tiga pemimpin di bidang analitik data – Power BI, Tableau, dan Qlik. Pilihan alat yang paling tepat perlu dipandu oleh kebutuhan dan keterbatasan Anda.

• Arsitektur masa kini. Tidak wajib menerapkan solusi BI terpisah. Analytics dapat dibangun ke dalam aplikasi Anda yang sudah ada untuk mempercepat pengambilan keputusan dan keakuratannya. Selain itu, analitik tersemat dan akses langsung ke data mendorong pengguna untuk lebih mengandalkan data dalam tugas sehari-hari mereka.
• Tumpukan teknologi saat ini. Jika organisasi Anda sudah menggunakan produk Microsoft, memilih Power BI dan alat infrastruktur lainnya dari tumpukan Microsoft adalah pendekatan yang lebih masuk akal.
• Rentang pengguna dan tugas. Alat untuk startup dan korporasi dengan 3.000 pengguna akan berbeda. Yang terakhir ini mungkin memerlukan solusi sumber terbuka untuk menghilangkan biaya lisensi atau pengaturan dengan vendor untuk paket dan diskon lisensi khusus. Sedangkan startup penskalaan pasti dapat mempertimbangkan opsi lain.

Dengan menyusun toolkit secara cermat pada tahap ini, Anda dapat memberdayakan setiap karyawan untuk menjadi pahlawan data. Berikut adalah beberapa contoh dasbor untuk staf biasa dan anggota tim C-suite.

Dasbor operasional untuk karyawan dari berbagai departemen mencakup informasi real-time yang mendetail.

Dan dasbor strategis untuk manajemen tingkat senior menyertakan metrik utama di seluruh organisasi.

Bagaimana kami membantu pengecer besar meningkatkan omset sebesar 9%. Peringatan spoiler: ini tentang strategi BI yang logis

Strategi implementasi BI yang dikembangkan dengan baik memberdayakan Anda untuk memanfaatkan teknologi sepenuhnya. Berikut adalah contoh strategi BI yang memungkinkan salah satu klien kami, pengecer mesin penjual otomatis, membuat keputusan yang lebih akurat dengan lebih cepat, mengikuti lintasan pertumbuhan bisnis mereka.

Solusi yang ada tidak efisien dalam hal skalabilitas:

“Kami tidak pernah sepenuhnya menyadari bahwa kami memiliki begitu banyak data yang tidak terpakai. Hanya sekitar setengah dari semua data yang kami miliki digunakan untuk membuat keputusan”, kata direktur produk dan pengalaman pelanggan perusahaan.

Jadi bagaimana strategi yang dirancang dengan hati-hati dan peta jalan BI yang tepat dikembangkan?

Selama fase Visi, kami menemukan bahwa intelijen bisnis dapat meningkatkan beberapa proses perusahaan:

• Menemukan penjualan yang hilang
• Mendeteksi kontrak margin rendah
• Pemantauan kondisi teknis mesin penjual secara real-time

Selain itu, klien membutuhkan alat yang intuitif tanpa batasan berapa banyak data yang dapat mereka proses. Dan meskipun Power BI adalah alat yang paling ramah pengguna, Power BI juga memiliki batas 3.500 titik data. Oleh karena itu, karena kebutuhan volume data klien, kami memilih Qlik, yang tidak memiliki batasan kaku dalam jumlah titik data.

Setelah mengimplementasikan perangkat lunak BI sesuai dengan strategi yang dikerjakan sebelumnya, klien mengurangi jumlah penjualan yang hilang sebesar 30%, menegosiasikan ulang kontrak dengan margin rendah, dan meminimalkan waktu henti mesin penjual otomatis sebanyak mungkin. Pertemuan dari hasil ini menyebabkan peningkatan 9% dalam total pergantian klien dalam setengah tahun.

Keluarkan potensi penuh dari sistem BI

Idealnya, strategi dikembangkan sebelum langkah apa pun diambil untuk mengimplementasikan solusi. Tetapi bagaimana dengan organisasi yang telah berhasil mengimplementasikan teknologinya sendiri, bahkan mengambil beberapa buah yang menggantung rendah, tetapi kemudian menyadari bahwa kemampuan BI dapat diperluas lebih jauh?

Di beberapa titik, pengguna yang tidak baru mengenal BI memahami bahwa mereka tidak dapat membuka potensi penuh teknologi tanpa strategi dan peta jalan intelijen bisnis yang tepat.

Strategi BI untuk organisasi yang sudah menggunakan teknologi akan menyertakan langkah dasar yang sama — sama seperti untuk pemula. Sama pentingnya bagi mereka untuk mengingat Visi, Orang, dan Proses, menjaga kualitas data, mempertimbangkan kembali alat BI, dll. Namun, hal lain yang perlu diperhatikan muncul. Organisasi dengan BI yang diterapkan sendiri harus terus-menerus memadamkan api yang pasti terjadi, seperti menangani backlog dan menangani masalah yang muncul setelah adopsi BI dan tidak dapat disimpan untuk nanti.

Salah satu pelanggan kami mengimplementasikan Power BI untuk karyawan dari semua departemen dan level. Namun selama setahun, mereka menyadari bahwa mereka tidak menggunakan semua kemampuan alat tersebut. Oleh karena itu, kami mengambil tindakan. Bekerja dalam dua arah sambil menetapkan strategi intelijen bisnis, kami:

• Meluncurkan penelitian mendalam tentang arsitektur, fitur, dan batasan sistem. Merupakan langkah wajib untuk menyesuaikan arsitektur penyimpanan data dengan kebutuhan pengguna akhir sistem sehingga karyawan di tingkat organisasi mana pun dapat secara mandiri mengambil data yang mereka perlukan dari penyimpanan data dan menggunakan informasi ini untuk membuat laporan yang disesuaikan.

Bersamaan dengan proses berskala besar ini, kami mengerjakan tugas klien saat ini.

• Membantu menutupi tugas yang sedang berlangsung. Pelanggan juga memiliki tugas yang jelas, tetapi tim BI internal mereka terlalu kecil dan tidak cukup terampil untuk menangani beban kerja. Kami memanfaatkan kegiatan ini. Dengan cara ini, klien mendapatkan laporan yang mereka butuhkan lebih cepat, dan kami mengetahui arsitektur sistem dan orang-orang di sisi klien sehingga kami dapat meneruskan pengetahuan tersebut kepada mereka.

Strategi BI yang komprehensif memungkinkan Anda meningkatkan peluang keberhasilan proyek BI Anda

Tanpa elaborasi pada area Visi, Orang, dan Proses, Anda tidak dapat secara akurat memilih arsitektur solusi atau kumpulan alat yang paling canggih untuk tugas Anda. Oleh karena itu, lebih baik mengambil pendekatan holistik untuk mengimplementasikan solusi analitik data dengan mengembangkan strategi BI. Juga, perlu diingat bahwa proyek BI Anda tidak berakhir dengan penerapan BI. Ini adalah inisiatif jangka panjang. Perangkat lunak BI Anda harus berkembang terus-menerus saat kondisi eksternal dan internal Anda berubah, dan proses, sistem, dan data baru muncul. Agar penyesuaian ini lancar, Anda memerlukan strategi intelijen bisnis. Tanpa strategi BI yang kuat yang secara berkala disesuaikan dengan keadaan saat ini, akan jauh lebih sulit untuk mengetahui bagaimana melangkah maju.

Artikel ini awalnya diterbitkan di sini.