Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) 





Business Intelligence (BI) merupakan suatu proses untuk melakukan ekstraksi data-data operasional [perusahaan] dan mengumpulkannya dalam sebuah data warehouse. Selanjutnya data warehouse diproses menggunakan berbagai analisis statistik [atau data mining], sehingga dapat diperoleh berbagai kecenderungan atau pola data. Hasil penyederhanaan tersebut disajikan kepada end user yang biasanya merupakan pengambil keputusan, dapat diambil keputusan berdasarkan fakta-fakta aktual, dan tidak hanya mengandalkan intuisi dan pengalaman kuantitatif belaka.

Business Intelligence (BI) 



BI merupakan aplikasi dan teknologi untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisis dan menyediakan akses ke data untuk membantu penggunanya dalam mengambil keputusan bisnis dengan lebih baik. Aplikasi ini mencakup beberapa aktivitas sistem pendukung keputusan, seperti:  query,  reporting,  OnLine Analytical

Processing (OLAP),  statistical analysis,  forecasting, dan  data mining.

Business Intelligence (BI) 



BI akan berfungsi sebagai analis dan sekaligus memberikan rekomendasi pada pengguna terhadap tindakan yang sebaiknya diambil. BI berfungsi sebagai dashboard, pengguna BI akan cepat mengenali penyimpangan-penyimpangan pada perusahaan sekaligus dengan penyebabnya sebelum hal tersebut berkembang menjadi masalah yang serius.

Business Intelligence (BI)  

BI memberikan ukuran-ukuran menentukan kinerja organisasi. Analogi dengan dashboard mobil:  BI

yang

dapat

memberikan informasi kondisi internal, seperti halnya suhu pada kendaraan.  BI memberikan sinyal-sinyal pada pengemudi bila terjadi kesalahan pada kendaraan, seperti bila bensin akan habis pada kendaraan.  Semuanya berguna bagi pengemudi agar mampu mengendalikan kendaraannya dengan lebih baik dan mampu membuat keputusan yang tepat dengan lebih cepat.

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) 

Keungulan-keunggulan BI:       

Membutuhkan biaya yang relatif murah dalam pengadaannya. Proses pembuatan laporan dapat dilakukan dengan cepat Adanya Graphic User Interface (GUI) yang dapat dibentuk sesuai selera. Mampu meminimalisasi masalah-masalah teknis, terutama terkait dengan human error. Mudah dalam integrasi data Adanya konsolidasi informasi, karena data diolah dalam satu platform. Adanya respon yang cepat, sehingga dapat digunakan untuk mengantisipasi suatu kejadian.

Business Intelligence (BI) 

Manfaat BI untuk organisasi non-profit:     

Meningkatkan kualitas data dan informasi pada suatu organisasi. Memudahkan proses monitoring terhadap kinerja organisasi. Meningkatkan nilai investasi teknologi informasi yang telah ada sebelumnya. Menciptakan pegawai yang memiliki akses informasi yang baik (well-informed workers) Meningkatkan efisiensi biaya

Business Intelligence (BI) 

Ada 3 pendekatan yang dapat digunakan dalam membangun BI di suatu organisasi, yaitu: 

Top-down Approach  Bottom-up Approach  Practical Approach

Business Intelligence (BI) 

Top-down Approach 



Pendekatan top-down sangat tepat bagi suatu organisasi yang akan membangun BI dimana pada waktu yang bersamaan organisasi tersebut juga sedang melakukan perubahan proses kerja (bussiness process re-engineering) secara menyeluruh di seluruh aspek organisasi. Pada pendekatan ini, kerangka data warehouse secara menyeluruh (enterprise data warehouse) harus disusun terlebih dahulu, baru kemudian diikuti oleh data warehouse di setiap unit (data mart).

Business Intelligence (BI) 

Kelebihan dari pendekatan top-down ini adalah : Pembangunan BI langsung mencakup data seluruh organisasi  Kerangka BI akan lebih terstruktur, bukan gabungan dari berbagai data mart (data parsial)  Penyimpanan data menjadi terpusat  Kontrol informasi dapat dilakukan secara tersentralisasi 

Business Intelligence (BI) 

Kelemahan dari pendekatan top-down ini adalah: Waktu implementasi lebih lama  Risiko kegagalan relatif tinggi kerumitannya.  Membutuhkan biaya yang relatif besar 

karena

Business Intelligence (BI) 

Bottom-Up Approach 

BI yang akan disusun berasal dari tingkat unit baru kemudian diintegrasikan menjadi data warehouse.  Pendekatan ini sangat cocok digunakan untuk suatu organisasi yang memprioritaskan pembangunan BI di tingkat unit dulu, baru setelah sukses akan dilanjutkan ke unit-unit yang lainnya.

Business Intelligence (BI) 

Kelebihan dari pendekatan bottom-up ini adalah : Lebih mudah diimplementasikan  Risiko kegagalan relatif lebih kecil  Bersifat incremental, dimana data mart yang lebih penting dapat dijadwalkan lebih awal  Memungkinkan anggota tim proyek untuk belajar dengan baik. 

Business Intelligence (BI) 

Kelemahan dari pendekatan bottom-up ini adalah: Tiap data mart merupakan departmental-view  Dimungkinkan adanya duplikasi di setiap unit.  Dimungkinkan data tidak konsisten dan sulit untuk direkonsiliasikan.  Adanya beberapa antarmuka yang sulit untuk dikelola. 

Business Intelligence (BI) 

Practical Approach 

Merupakan kombinasi antara pendekatan top-down dan bottom-up.  Pengembangan BI akan dimulai dengan perencanaan dan pendefinisian arsitektur kebutuhan data warehouse organisasi secara keseluruhan (standardisasi).  Selanjutnya akan dilakukan serangkaian pembuatan BI pada tiap unit yang memang benar-benar membutuhkan.

Business Intelligence (BI) 

Beberapa faktor yang mengakibatkan kegagalan implementasi BI: 

Adanya perencanaan yang kurang matang.  Kualitas data yang kurang baik  Perubahan organisasi tak terantisipasi dengan baik.  Pengadaan sistem BI yang bersifat one-stop shoping.  Pengembangan BI hanya mengandalkan tenaga outsourcing

Data Warehouse  

Data Warehouse dapat diartikan sebagai gudang data. Tujuan utama pembuatan data warehouse adalah untuk menyatukan data yang beragam ke dalam sebuah tempat penyimpanan dimana pengguna dapat dengan mudah:   

menjalankan query (pencarian data), menghasilkan laporan, dan melakukan analisis.

Data Warehouse 



Salah satu keuntungan yang diperoleh dari keberadaan data warehouse adalah dapat meningkatkan efektifitas pembuatan keputusan. Bill Inmon mendefinisikan data warehouse sebagai basisdata yang memiliki karakter: 

Subject Oriented,  Integrated,  Non-volatile,  Time Variant.

Data Warehouse 

Subject Oriented 

Suatu data warehouse harus berorientasi subyek atau disusun menurut jenis subyeknya.  Subject oriented (lawan dari transaction oriented) menuntut agar data-data transaksi ini disusun dengan melihat area subyeknya.  Misal: pada perbankan, sebagai subyeknya adalah nasabah. Sehingga akan lebih baik jika data disusun menurut nasabah.

Data Warehouse 

Integrated 

 

Data warehouse umumnya dibentuk dengan cara menggabungkan beberapa basisdata yang mungkin berbeda baik teknologi maupun kodifikasi suatu pada tabel referensinya. Untuk menghasilkan subject oriented yang konsisten, data-data dari berbagai sumber harus diintegrasikan. Oleh karena itu, teknologi dan kode-kode referensi yang mungkin berbeda tersebut harus disatukan.

Data Warehouse 

Non-Volatile 

Data warehouse pada umumnya merupakan data yang sudah final (bukan data yang masih bergerak atau masih mungkin diubah).  Data-data operational biasanya mencakup data-data yang bergerak, seperti Order yang belum diverifikasi. Data-data ini masih memiliki status yang belum final (volatile).  Data warehouse merupakan data yang hanya bisa dibaca dan tidak bisa dimodifikasi (Read Only).

Data Warehouse 

Time Variant 

Time-variant berarti memiliki dimensi waktu sebagai variabel.  Sebagai contoh: Produk terjual 5000 kemasan. Harus diketahui: dalam hari? Bulan? Tahun?  Aspek time variant memberikan kemampuan untuk menyajikan informasi dalam bentuk trend.

Data Warehouse 

Bagian-bagian data warehouse: 

Data mart, merupakan bagian dari data warehouse yang berguna dalam mendukung kebutuhan dari suatu fungsi bisnis atau unit tertentu. 



Data mart dapat berdiri sendiri atau terhubung ke data warehouse yang telah ada. Ada beberapa karakteristik dari data mart yang membedakannya dengan data warehouse, yaitu :   

Data mart hanya berfokus pada satu kebutuhan pengguna dengan satu unit atau fungsi bisnis Data mart tidak secara normal berisi data operasional secara terperinci Data mart berisi lebih sedikit data jika dibanding dengan data warehouse, sehingga lebih mudah dimengerti dan dipahami.

Data Warehouse 



Kubus data (cube), adalah unit pemrosesan data yang terdiri dari tabel fakta dan dimensi dalam suatu data warehouse. Aggregation, adalah hitungan awal dari data numerik. 





Hasil proses ini akan disimpan sebagai jawaban dari query yang sebelumnya telah dibuat, sehingga waktu proses query dapat berjalan dengan lebih cepat. Proses agregasi ini menyebabkan data yang jumlahnya sangat besar di suatu basisdata multidimensi dapat dicari dengan cara mudah dan dalam waktu yang relatif singkat. Agregasi ini merupakan dasar dari pembentukan kubus data, karena pada agregasi akan mengorganisir kumpulan data kedalam struktur data basis data multidimensi sehingga menghasilkan waktu respon yang sangat cepat.

Online Analytical Processing (OLAP) (I) 

OLAP adalah kemampuan dari sistem informasi manajemen, sistem pendukung keputusan dan sistem Informasi eksekutif yang memungkinkan manajer dan analis secara interaktif memeriksa dan memanipulasi sejumlah besar detil data gabungan melalui berbagai perspektif.

Online Analytical Processing (OLAP) (II)

 Kemampuan

OLAP :

Consolidation

Drill-down Slicing

and Dicing

Model OLAP Front-end (End User)

Middle Servers (OLAP Server)

Back-End Server

Workstation

-

Spreadsheet Statistical Packages GUI EIS / DSS Packages Basisdata Multidimensi

Data di-retrieve dari basisdata perusahaan, disimpan di dalam basisdata multidimensi OLAP untuk diakses user

Basisdata Organisasi

Basisdata operasional Data Marts Data Warehouse

OnLine Analytical Processing (OLAP) 



OLAP digunakan untuk menganalisisis data dan informasi yang nantinya akan digunakan sebagai Decision Support System (SPK) Beberapa aktivitas yang dapat dilakukan melalui OLAP antara lain seperti :     

melakukan proses query, meminta laporan, mendukung analisis statistik, melakukan analisis interaktif, dan membangun aplikasi multimedia.

OnLine Analytical Processing (OLAP) 

Berdasarkan struktur basisdatanya, OLAP dapat dibagi menjadi 3 bagian: 

Multidimensional Online Processing (MOLAP).

Analytical

MOLAP adalah OLAP yang secara langsung mengarah pada basis data multidimensi.  MOLAP memproses data yang telah disimpan dalam array multidimensional (semua kombinasi data yang mungkin dicerminkan), masing-masing diletakkan dalam suatu sel yang dapat diakses secara langsung. 

OnLine Analytical Processing (OLAP) 

Relational (ROLAP).

Online

Analytical

Processing

ROLAP adalah suatu format pengolahan OLAP yang melakukan analisis data secara dinamis yang disimpan dalam basis data relasioanal bukan pada basis data multidimensi.  ROLAP merupakan bentuk teknologi dari OLAP yang paling berkembang. 

OnLine Analytical Processing (OLAP) 

Hybrid Online (HOLAP). 



Analytical

Processing

HOLAP merupakan kombinasi antara ROLAP dengan MOLAP. HOLAP dikembangkan untuk mengkombinasikan antara kapasitas data pada ROLAP yang besar dengan kemampuan proses pada MOLAP.