Apa itu Business Analytics?Definisi, Tipe, Manfaat & Contoh

Data merupakan aset penting bagi perusahaan dan bisnis yang berfungsi sebagai pengambilan keputusan yang informatif dan paling strategis. Oleh sebab itu, jangan abaikan data dalam bisnis Sobat MinDi.

Dalam pengelolaan data perusahaan terdapat istilah business analytics, lantas apa itu? Business analytics adalah proses pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan strategis.

Seorang analyst profesional harus memahami proses business analyst dengan baik dan benar. Penasaran mengenai apa itu business analyst lebih lanjut? Apa saja tipe dan bagaimana prosesnya? 

Yuk simak penjelasan lengkap mengenai business analyst hingga perbedaannya dengan business intelligence hanya pada artikel ini.

Apa itu Business Analytics?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai business analytics, yuk kita pahami dulu apa itu business analytics secara lengkap melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dilansir dari Tech Target, Business analytics adalah cara menggunakan data dan teknik analisis data untuk memecahkan masalah bisnis. 

Business analytics melibatkan proses yang sistematis dan berulang untuk mengelola data perusahaan, dengan fokus pada analisis statistik, sehingga dapat membantu pengambilan keputusan yang lebih baik. 

Perusahaan yang menggunakan metode business analytics akan menganggap data sebagai aset berharga dan mulai mencari cara untuk mengubah data tersebut menjadi keuntungan kompetitif. 

Keberhasilan metode business analytics bergantung pada kualitas data yang dimiliki, seorang analyst yang memahami teknologi dan konteks bisnis, serta komitmen untuk menggunakan data sebagai dasar dalam membuat keputusan bisnis. 

Bagaimana Proses Business Analytics?

Dikutip dari NUS, terdapat 7 tahapan proses business analytics yang wajib dipahami sebelum mengelola data perusahaan. Lantas apa saja proses business analytics? Yuk simak tahapan lengkapnya berikut ini.

1. Menentukan Kebutuhan Bisnis

Proses business analytics dimulai dengan memahami masalah atau kebutuhan bisnis yang ingin dipecahkan. Proses ini melibatkan diskusi dengan pemangku kepentingan untuk menentukan tujuan, pertanyaan bisnis yang spesifik, dan hasil yang diharapkan. 

Pada tahap ini, penting untuk jelas mengenai apa yang ingin dicapai sehingga analisis dapat difokuskan pada area yang relevan.

2. Eksplorasi Data

Langkah berikutnya adalah mengumpulkan dan mengeksplorasi data yang tersedia. Ini termasuk mengidentifikasi sumber data yang relevan, membersihkan data dari kesalahan dan memahami struktur serta karakteristik data tersebut. 

Eksplorasi data membantu dalam menemukan pola awal dan memastikan bahwa data cukup untuk analisis lebih lanjut.

3. Menganalisis Data

Pada tahap ini, data dianalisis menggunakan berbagai teknik statistik dan analitis untuk menjawab pertanyaan bisnis yang telah ditentukan. Proses ini melibatkan penggunaan alat dan metode seperti regresi, clustering, atau analisis korelasi. 

Tujuan dari analisis data adalah untuk mengidentifikasi wawasan dan tren yang dapat membantu menjawab kebutuhan bisnis.

4. Memprediksi Apa yang Mungkin Terjadi

Setelah menganalisis data, langkah berikutnya adalah membuat prediksi tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Ini dilakukan dengan membangun model prediktif yang dapat memperkirakan hasil berdasarkan data historis. 

Misalnya, prediksi penjualan di masa mendatang berdasarkan tren penjualan saat ini dan faktor lainnya.

5. Mengoptimalkan dan Menemukan Solusi Terbaik

Dengan informasi dari analisis dan prediksi, langkah selanjutnya adalah mengoptimalkan keputusan bisnis. Proses ini mencari solusi terbaik untuk masalah yang dihadapi dengan mempertimbangkan berbagai alternatif dan skenario. 

Teknik optimasi data akan membantu menentukan tindakan yang paling efektif dan efisien untuk pengelolaan data perusahaan.

6. Membuat Keputusan dan Mengukur Hasilnya

Setelah solusi terbaik ditemukan, keputusan diambil dan diimplementasikan. Penting untuk menetapkan metrik untuk mengukur hasil dari keputusan tersebut. Ini membantu dalam menilai efektivitas keputusan dan apakah tujuan awal telah tercapai.

7. Memperbarui Sistem dengan Hasil Keputusan

Langkah terakhir dalam business analytics adalah memperbarui sistem dengan hasil dari keputusan yang telah diambil. Proses ini termasuk memasukkan data baru yang dihasilkan dari implementasi keputusan ke dalam sistem dan menggunakannya untuk pembelajaran di masa mendatang. 

Proses ini memastikan bahwa sistem terus berkembang dan menjadi lebih akurat dalam memberikan wawasan dan prediksi.

Dengan mengikuti proses business analytics ini, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih informatif, yang akan meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan.

Apa saja Tipe Business Analytics?

Setelah kita memahami business analytics secara lengkap, pasti Sobat MinDi bertanya-tanya mengenai apa saja tipe business analytics?

Yuk langsung saja simak penjelasan mengenai jenis business analytics yang dikutip dari Tech Target berikut ini.

1. Analitik Deskriptif

Descriptive analytics adalah proses menganalisis data historis untuk memahami apa yang telah terjadi di masa lalu. Hal ini melibatkan pengumpulan dan pemrosesan data untuk menghasilkan laporan, visualisasi, dan dashboard yang menunjukkan tren, pola, dan anomali. 

Tujuan utama dari descriptive analytics adalah memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk memahami kinerja masa lalu dan kondisi saat ini. Misalnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan analitik deskriptif untuk menganalisis penjualan bulanan, kinerja kampanye pemasaran, atau tingkat kepuasan pelanggan.

2. Analitik Prediktif

Predictive analytics adalah penggunaan data, algoritma statistik, dan teknik machine learning untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis. 

Dengan membangun model prediktif, perusahaan dapat memperkirakan kejadian mendatang dan membuat keputusan proaktif. 

Misalnya, analitik prediktif dapat digunakan untuk memprediksi tren penjualan di masa depan, risiko kredit pelanggan, atau kapan mesin dalam pabrik mungkin mengalami kerusakan. 

Analisis ini membantu perusahaan untuk merencanakan dan mengambil tindakan sebelum masalah terjadi atau untuk memanfaatkan peluang yang diprediksi.

3. Analitik Preskriptif

Prescriptive analytics adalah langkah lebih lanjut dari predictive analytics yang memprediksi hasil masa depan serta merekomendasikan tindakan terbaik yang harus diambil untuk mencapai hasil yang diinginkan. 

Teknik ini menggunakan teknik optimasi dan simulasi untuk memberikan rekomendasi yang paling efektif dan efisien. 

Misalnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan analitik preskriptif untuk menentukan kombinasi produk terbaik untuk ditawarkan kepada pelanggan, rute pengiriman yang paling efisien, atau strategi harga yang optimal untuk memaksimalkan keuntungan. 

Dengan demikian, analitik preskriptif membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang didasarkan pada data dan analisis yang mendalam.

Dengan menggunakan ketiga tipe business analytics ini, perusahaan dapat memahami masa lalu, memprediksi masa depan, dan mengambil tindakan yang tepat untuk mencapai tujuan bisnis mereka.

Baca Juga: 9 Contoh Predictive Analytics di Berbagai Bidang, Yuk Lihat!

Apa saja Manfaat Penerapan Business Analytics?

Apakah business analytics penting bagi perusahaan? Jawabannya tentu saja iya, sebab business analytics membantu mengelola data secara efisien sehingga dapat dimanfaatkan oleh perusahaan sebagaimana mestinya.

Lantas apa saja manfaat penerapan business analytics? Yuk simak penjelasannya berikut ini.

1. Mengambil Keputusan yang Lebih Baik

Business analytics memberikan wawasan yang berbasis data yang membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih tepat dan terinformasi. 

Dengan menganalisis data historis dan memprediksi tren masa depan, analyst dapat mengambil tindakan yang lebih strategis dan responsif terhadap perubahan pasar atau kebutuhan pelanggan. 

Hal ini akan mengurangi ketergantungan pada intuisi semata dan meningkatkan akurasi dalam pengambilan keputusan.

2. Meningkatkan Efisiensi Operasional

Dengan memahami data operasional secara mendalam, perusahaan dapat mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan dan mengoptimalkan proses bisnis. 

Misalnya, analisis data dapat mengungkapkan bottleneck dalam rantai pasokan atau proses produksi yang tidak efisien. Dengan informasi ini, perusahaan dapat merancang ulang proses untuk mengurangi waktu henti, menghemat biaya, dan meningkatkan produktivitas.

3. Meningkatan Kepuasan Pelanggan

Business analytics membantu perusahaan lebih memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan mereka. Dengan menganalisis data interaksi pelanggan, perilaku pembelian, dan umpan balik, perusahaan dapat menawarkan produk dan layanan yang lebih disesuaikan dan relevan. 

Hal ini tidak hanya membantu dalam menarik pelanggan baru tetapi juga mempertahankan pelanggan yang sudah ada dan meningkatkan loyalitas serta kepuasan pelanggan.

4. Keunggulan Kompetitif

Perusahaan yang menggunakan business analytics memiliki kemampuan untuk merespons lebih cepat terhadap perubahan pasar dan tren industri. 

Dengan memanfaatkan data untuk mengidentifikasi peluang baru dan mengembangkan strategi inovatif, perusahaan dapat tetap berada di depan kompetisi. 

Misalnya, dengan menganalisis data penjualan dan tren pasar, perusahaan dapat mengembangkan produk baru yang lebih sesuai dengan kebutuhan pelanggan sebelum pesaing mereka melakukannya.

Dengan berbagai manfaat business analytics, perusahaan menjadi lebih proaktif, responsif, dan adaptif dalam menghadapi tantangan bisnis dan memanfaatkan peluang untuk pertumbuhan dan keberlanjutan jangka panjang.

Perbedaan Business Analytics dan Business Intelligence

Dalam memahami business analytics, pasti Sobat MinDi bertanya-tanya mengenai apa saja perbedaan business analytics dan business intelligence?

Business analytics dan business intelligence merupakan dua konsep pengelolaan data perusahaan yang saling berkaitan namun memiliki beberapa perbedaan yang signifikan. Yuk simak beberapa perbedaan business analytics dan business intelligence berikut ini.

Business Intelligence

Business intelligence lebih berfokus pada pengumpulan, pemrosesan, dan visualisasi data untuk menyediakan informasi yang akurat dan real-time kepada pengambil keputusan. 

BI menggunakan laporan, dashboard, dan alat visualisasi lainnya untuk memberikan gambaran tentang kinerja masa lalu dan kondisi saat ini. 

Tujuannya BI untuk membantu perusahaan memantau operasi sehari-hari, mengidentifikasi tren, dan mendeteksi anomali atau masalah yang memerlukan perhatian segera.

Business Analytics

Business analytics merupakan proses analisis yang lebih dalam dengan menggunakan data dan analisis statistik untuk membuat prediksi dan merekomendasikan tindakan masa depan. 

Business analytics melibatkan penggunaan teknik seperti analisis prediktif, analisis preskriptif, dan model statistik untuk memahami pola data dan meramalkan tren masa depan. 

Tujuannya BA untuk membantu perusahaan memahami apa yang terjadi tetapi juga mengapa hal itu terjadi dan apa yang mungkin terjadi di masa depan, serta memberikan saran tentang tindakan terbaik yang harus diambil. 

Dengan demikian, business analytics lebih proaktif dan berorientasi pada masa depan dibandingkan dengan business intelligence yang lebih reaktif dan berfokus pada masa lalu dan masa kini.

Apa saja Tantangan Menggunakan Business Analytics?

Sobat MinDi hendak menerapkan business analytics dalam pengelolaan data perusahaan? Sebelum itu, yuk simak dulu beberapa tantangan menggunakan business analytics berikut ini.

1. Kualitas Data

Tantangan utama dalam business analytics adalah memastikan kualitas data yang tinggi. Data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak konsisten dapat menghasilkan analisis yang menyesatkan dan keputusan yang buruk.

2. Kekurangan Skill

Menggunakan business analytics memerlukan keahlian dalam analisis data, statistik, dan teknologi terkait. Kekurangan tenaga ahli yang terampil dapat menghambat kemampuan perusahaan untuk memanfaatkan data secara efektif.

3. Integrasi Sistem

Menggabungkan data dari berbagai sumber dan sistem yang berbeda bisa menjadi tantangan besar. Integrasi yang buruk dapat menyebabkan masalah operasi data dan membuat analisis data menjadi lebih sulit dan kurang efisien.

Baca Juga: Pahami Perbedaan Business Intelligence dan Business Analytics

Yuk Belajar Business Analytics secara Efektif melalui Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai business analytics, mulai dari pengertian, manfaat, tipe hingga tantangan menggunakan business analytics secara efektif. Jika Sobat MinDi seorang analyst data perusahaan, memahami business analytics merupakan hal yang wajib.

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, tantangan menggunakan business analytics terletak pada kurangnya skill analyst perusahaan dalam menggunakan teknik business analytics.

Lantas apa solusinya? Sobat MinDi dapat mengikuti bootcamp tentang business analytics hingga business intelligence yang profesional dan efektif.

Yuk ikuti Bootcamp Business Intelligence Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi BI Analytics sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang Business Intelligence sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

FAQ Business Analytics

1. Apa saja contoh penerapan business analytics dalam berbagai bidang?

Retail: Menganalisis data penjualan untuk menentukan tren produk populer, mengoptimalkan stok barang, dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif.

Kesehatan: Menggunakan data pasien untuk memperkirakan risiko penyakit, meningkatkan hasil klinis, dan mengelola sumber daya rumah sakit dengan lebih efisien.

Keuangan: Memanfaatkan data transaksi untuk mendeteksi penipuan, mengelola risiko investasi, dan memprediksi tren pasar guna mengambil keputusan investasi yang lebih baik.

1. Apa saja rekomendasi tools business analytics yang efektif?

Tableau: Alat visualisasi data yang kuat dan mudah digunakan untuk membuat dashboard interaktif dan laporan yang mendalam.

Power BI: Alat analitik bisnis dari Microsoft yang memungkinkan integrasi dengan berbagai sumber data dan menyediakan visualisasi data yang kaya.

SAS: Platform analitik yang komprehensif yang menyediakan berbagai alat untuk analisis statistik, prediksi, dan optimasi.

Reference:

1. What Is Business Analytics? | Definition from TechTarget - Buka
2. The 7-step Business Analytics Process - Buka