Karakteristik Business Intelligence

Sistem Business Intelligence yang baik mempunyai berbagai karakteristik (Stevans,2008), diantaranya :

1. Tujuan utama
   Seluruh sistem komputer mempunyai tujuan utama bagi seluruh pengguna sesuai dengan kebutuhan penguna masing-masing.
2. Ketersediaan data yang relevan
   Masalah ketersediaan data merupakan poin yang paling penting dalam sistem business intelligence yang efektif. Dalam proses pembuat keputusan sering terjadi penyampaian informasi yang tidak lengkap atau bahkan yang tidak sebenarnya. Namun dengan dukungan BI, ketersediaan data yang relevan dapat diatasis ehingga dapat menyuguhkan data-data yang relevan.
3. Kemampuan
   Dalam hal ini terdapat kemampuan BI yang paling utama yaitu dapat memberikan kemudahan akses untuk informasi terbaru dari bisnis yang berjalan serta peluang yang diproyeksikan, selain itu Bi dapat memenuhi kapabilitas untuk melakukan analisis dan memenuhi permintaan pengguna
4. Struktur Pendukung
   Dalam BI, sistem pendukung didalamnya tidak hanya terdiri dari hardware dan software, namun juga terdiri dari suatu proses yang dibuat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik serta untuk menentukan strategi untuk misi dan tujuan kedepan.

siness intelligence, biasa disebut BI adalah teknologi yang menggunakan komputer yang berguna untuk mencari, menggali, dan menganalisis informasi dari data bisnis misalnya hasil penjualan suatu produk atau pendapatan/pengeluaran salah satu anak perusahaan.

         Business Intelligence Software (BI) secara singkat juga dikenal sebagai dashboard. Ini karena secara umum BI berfungsi seperti halnya dashboard pada kendaraan. BI memberikan metrik (ukuran-ukuran) yang menentukan performa kendaraan (organisasi). BI juga memberikan informasi kondisi internal, seperti halnya suhu pada kendaraan. Dan BI juga 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.

 
Pada prakteknya, BI akan berfungsi sebagai analis, penghitung scorecard,
sekaligus memberikan rekomendasi pada user terhadap tindakan yang sebaiknya diambil. Dengan menjalankan fungsi dashboard, user BI akan mengenali potensi ketidakberesan pada perusahaan sekaligus dengan penyebabnya sebelum hal tersebut berkembang menjadi masalah yang besar. BI akan berfungsi memberikan advance alarm, memberikan informasi trend dan melakukan benchmark.

Komponen Dasar BI

Pada dasarnya komponen BI mencakup, gathering, storing, analysing dan providing access to data.


Contoh Masalah dalam Bisnis Intelligence
Berbagai macam contoh Masalah yang bisa diatasi hanya dengan menggunakan Bisnis Intelligence antara lain sebagai berikut:
a. Manager Promosi ingin menganalisis pengaruh tiap jenis media iklan di koran, majalah, dan TV terhadap penjualan produk.
b. Manager HRD dapat menganalisis pengaruh kenaikan gaji terhadap peningkatan produktivitas pekerja di lantai pabrik.
c. Manajer Penjualan ingin mengetahui pengaruh musim dan kepadatan penduduk terhadap penjualan es krim di tiap daerah


Keuntungan Bisnis Intelligence:
Ada 7 keunggulan utama BI yang akan memberikan value bagi perusahaan adalah sebagai berikut:
a. Konsolidasi informasi Dengan BI dijalankan di dalam perusahaan, data akan diolah dalam satu platform dan disebarkan dalam bentuk informasi yang berguna (meaningful) ke seluruh organisasi. Dengan ketiadaan information assymmetry, kolaborasi dan konsolidasi di dalam perusahaan dapat diperkuat. Dengan konsolidasi, maka dapat dimungkinkan pembuatan cross-functional dan corporate-wide reports. Meskipun harus diakui, benefit ini juga mampu disediakan oleh software ERP.



b. In-depth reporting Software Business Process Management (BPM) memang mampu memberikan report dan analisis, namun cukup sederhana dan hanya bertolak pada kondisi intern. Sedangkan BI mampu menyediakan informasi untuk isu-isu bisnis yang lebih besar pada level strategis.

c. Customized Graphic User Interface (GUI) Beberapa ERP memang berusaha membuat tampilan GUI yang user friendly, namun
BI melangkah lebih jauh dengan menyediakan fasilitas kustomisasi GUI.
Sehingga tampilan GUI jauh dari kesan teknis dan memberikan view of business sesuai dengan keinginan masing-masing user.

d.Sedikit masalah teknis Ini karena -pertama- sifatnya yang user friendly meminimasi kemungkinan operating error dari user, dan -kedua- BI hanya merupakan software pada layer teratas (information processing) dan bukan business process management. 




















e. Biaya pengadaan rendah Karena BI hanya software yang bekerja pada layer teratas dari pengolahan informasi, harga software-nya tidak semahal ERP. Biaya pengadaannya pun menjadi lebih murah dibandingkan ERP. Apalagi saat ini banyak ditunjang juga oleh produk BI yang open source.

f. Flexible databank BI membuka kemungkinan untuk berkolaborasi dengan ERP sebagai pemasok databank yang akan diolah menjadi reports dan scorecard, namun BI juga dapat bekerja dari databank yang dibuat terpisah. BI pun menjadi terbuka untuk digunakan oleh analis profesional dan peneliti, yang data olahannya bersifat sekunder. 

g. Responsiveness Sifat BI lain yang tidak dimiliki oleh ERP adalah dalam hal kecepatan (responsiveness). Misalnya pada penghitungan service level sebagai salah satu Key Performance Indicator (KPI). Fungsi BI akan memberikan peringatan kepada user sebelum batas bawah dalam service level (lower limit) terlampaui. Akibatnya masalah bisa ditangani sebelum benar-benar muncul ke permukaan. Salah satu contoh padResponsivenessa industri kesehatan, penggunaan BI berjasa mencegah penyebaran suatu penyakit/wabah secara luas (outbreak). Nama-nama vendor BI memang masih asing di Indonesia

Arsitektur Sistem Business Intelligence

      Menurut Inmon (2002) yang dikutip oleh Niu (2009), pada umumnya sistem business intelligence terdiri dari empat level komponen dan modul manajemen metadata. Arsitektur general dari sistem business intelligence terlampir pada gambar 1. Komponen-komponen saling berinteraksi untuk memfasilitasi fungsi dasar business intelligence: mengekstrak data dari sistem operasional perusahaan, menyimpan data yang sudah diekstrak kedalam datawarehouse, dan menarik data yang disimpan untuk berbagai aplikasi analisis bisnis.

• Level sistem operasional.

      Sebagai sumber data dari sistem business intelligence, sistem operasional bisnis pada umumnya menggunakan sistem online transaction processing (OLTP) untuk mendukung kegiatan bisnis sehari-hari. Pada umumnya sistem OLTP adalah sistem penerimaan order pelanggan, sistem keuangan, dan sistem sumber daya manusia.

• Level akuisisi data.

      Pada level ini adalah komponen pra proses terdiri dari 3 tahapan yaitu : ekstraksi, transformasi, dan memasukkan (ETL). Sebuah perusahaan memiliki beberapa sistem OLTP yang menghasilkan jumlah data yang sangat besar. Data tersebut pertama kali diekstrak dari sistem OLTP oleh proses ETL dan kemudian ditransformasi sesuai dengan aturan transformasi. Apabila data yang sudah ditransformasi  maka data tersebut dimasukkan ke data warehouse. ETL merupakan komponen dasar dari sistem business intelligence karena kualitas data dari komponen lain tergantung pada proses ETL. Dalam perancangan dan pengembangan ETL, kualitas data, fleksibilitas sistem dan kecepatan proses adalah perhatian utama.

• Level penyimpanan data.

       Data yang telah diproses oleh komponen ETL disimpan dalam data warehouse dimana biasanya diimplementasikan dengan menggunakan tradisional sistem manajemen database (RDMS). RDMS didesain untuk mendukung proses transaksi, sangat bertolak belakang dengan data warehouse berfokus kepada subyek, varian waktu dan disimpan secara terintegrasi. Skema star dan snowflake merupakan skema data warehouse yang paling populer. Apapun skema yang dipakai, tipe tabel pada data warehouse adalah fact tables dan dimension tables.

• Level analitis.

       Berdasarkan data warehouse, berbagai macam aplikasi analitikal telah dikembangkan. Sistem business intelligence mendukung 2 tipe dasar dalam fungsi analitikal: pelaporan dan online analytical processing (OLAP). Fungsi pelaporan menyediakan manajer berbagai jenis laporan bisnis seperti laporan penjualan, laporan produk, dan laporan sumber daya manusia. Laporan dihasilkan dari menjalankan queries kedalam data warehouse. Data warehouse queries pada umumnya sudah didefinisikan oleh pengembang data warehouse. Laporan yang dihasilkan oleh sistem business intelligence biasanya memiliki format yang statis dan berisi tipe data yang pasti.

Analitikal business intelligence yang paling menjanjikan adalah OLAP. Menurut Codd et al (1993) yang dikutip oleh Niu (2009), OLAP memungkinkan manajer untuk secara efisien mendalami data bisnis dari berbagai dimensi analisis melalui operasi pengirisan, pemotongan dan pendalaman. Sebuah analisis dimensi merupakan perspektif melalui bagaimana data tersebut dipresentasikan, sebagai contoh: tipe produk, lokasi penjualan, waktu dan pelanggan. dibandingkan dengan fungsi laporan, OLAP mendukung analisis data sesuai dengan kebutuhan. OLAP merupakan model data multidimensional yang dikenal sebagai skema snowflake dan star. Sebagai tambahan dari laporan dan OLAP, terdapat banyak tipe analitikal yang lain yang dapat dibuat berdasarkan sistem data warehouse seperti data mining, executive dashboards, customer relationship management, dan business performance management.

• Manajemen metadata.

       Metadata merupakan data khusus mengenai data lain seperti sumber data, penyimpanan data warehouse, peraturan bisnis, otorisasi akses,        dan bagaimana data diekstrak dan ditransformasi. Metadata sangat penting dalam menghasilkan informasi yang akurat, konsisten dan pemeliharaan sistem. Manajemen metadata mempengaruhi semua proses dari perancangan, pengembangan, pengujian, penyebaran dan penggunaan sistem business intelligence.