Mengenal Business Analytics (BA)

Business analytics (BA) mengacu pada keterampilan, teknologi, praktik untuk eksplorasi berulang dan penyelidikan terhadap kinerja bisnis masa lalu untuk mendapatkan wawasan dan mendorong perencanaan bisnis. Business analytics berfokus pada pengembangan wawasan dan pemahaman baru tentang kinerja bisnis berdasarkan data dan metode statistik.

Teknik Business analytics terbagi menjadi dua area utama. Yang pertama adalah Business Inteligence (BI) dasar, teknik ini melibatkan pemeriksaan data historis untuk mengetahui bagaimana peran departemen, tim atau staf bisnis selama waktu tertentu. Teknik Ini merupakan praktik yang matang yang banyak dilakukan oleh perusahaan.

Teknik Business analytics yang kedua melibatkan analisis statistik yang lebih dalam. Teknik Ini melakukan Predictive Analytics dengan menerapkan algoritma statistik pada data historis untuk membuat prediksi tentang kinerja produk, layanan, atau perubahan desain situs di masa mendatang. Atau, dapat juga menggunakan teknik analisis lanjutan lainnya, seperti analisis cluster, untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan di beberapa titik data.

Jenis Business Analytics meliputi:

a.  Descriptive Analytics, yang melacak indikator kinerja utama untuk memahami keadaan bisnis saat ini. Descriptive analytics erat kaitannya  dengan  business intelligence. BI tools umumnya berfungsi  untuk mengolah historical data, yaitu data transaksi yang sudah  terjadi dan disimpan  dalam data mart/datawarehouse.

b.   Predictive Analytics, yang menganalisis tren data untuk menilai kemungkinan hasil di masa depan. Contoh penggunaan predictive analytics pada bisnis.

              1. Marketing campaign

·   Memberikan campaign yang efektif terhadap banyaknya customer mereka (memberikan  promosi yang relevan dengan  kebutuhan customer tertentu)

·      Mitigasi kehilangan customer dengan  memberikan  penawaran produk yang sesuai dengan  kebutuhan customer.

              2. Clinical decision support systems

·        Mendapatkan  prediksi potensi  penyakit yang mungkin akan timbul pada pasien.

              3. Fraud detection

·   Mengidentiãkasi potensi  terjadinya  fraud (penipuan) (penggelapan pajak, penggelapan laporan  penjualan, dan banyak lagi)

·        Identiãkasi  kandidat  dengan  potensi  penipuan tertinggi  untuk selanjutnya ditindak, seperti  diaudit atau  disidak.

c.   Prescriptive Analytics, yang menggunakan kinerja masa lalu untuk menghasilkan rekomendasi tentang bagaimana menangani situasi serupa di masa depan. Sumber data untuk prescriptive analytics dapat  berasal  dari sumber  internal,  yaitu data perusahaan; juga eksternal,  yang dikenal sebagai  data environment (lingkungan  sekitar–seperti data kompetitor,  data media sosial, data indeks, maupun data lainnya).

Aplikasi Business Analytics

Business analytics tools masuk ke dalam beberapa varietas berbeda:

      1. Data visualization tools

      2. Business intelligence reporting software

      3. Self-service analytics platforms

      4. Statistical analysis tools

      5. Big data platforms

Self-service telah menjadi tren utama di antara business analytics tools. Pengguna sekarang menuntut software yang mudah digunakan dan tidak memerlukan pelatihan khusus. Hal ini menyebabkan munculnya Tools sederhana, antara lain dari perusahaan seperti Tableau dan Qlik. Aplikasi ini dapat dipasang di satu komputer untuk aplikasi kecil atau pada server jika digunakan oleh perusahaan secara keseluruhan. Ketika Tools tersebut aktif, analis bisnis dan orang dengan pelatihan yang kurang khusus dapat menggunakannya bersama untuk menghasilkan laporan, grafik, dan portal web yang melacak metrik spesifik di suatu kumpulan data.

Setelah tujuan bisnis dari analisis ditentukan, metodologi analisis dipilih dan data diperoleh untuk mendukung analisis. Akuisisi data sering melibatkan ekstraksi dari satu atau lebih sistem bisnis, data cleansing dan integrasi ke dalam satu repositori, seperti data warehouse/data mart. Analisis biasanya dilakukan terhadap kumpulan data sampel yang lebih kecil.

Analytics Tools berkisar dari spreadsheet dengan fungsi statistik hingga data mining yang kompleks dan aplikasi pemodelan prediktif. Seiring pola dan hubungan dalam data terungkap, pertanyaan baru diajukan, dan proses analisis berlanjut sampai tujuan bisnis terpenuhi.

Penyebaran model prediktif melibatkan pencatatan catatan data - biasanya dalam database - dan menggunakan skor untuk mengoptimalkan keputusan real-time dalam aplikasi dan proses bisnis. BA juga mendukung pengambilan keputusan taktis dalam menanggapi kejadian tak terduga. Dan, dalam banyak kasus, pengambilan keputusan otomatis untuk mendukung tanggapan real-time.

Sumber :

-          https://en.wikipedia.org/wiki/Business_analytics

-          http://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/business-analytics-BA

-          https://infokomputer.grid.id/tag/business-analytics/