PENGAMBILAN KEPUTUSAN STRATEGIS DALAM PERUSAHAAN BESAR
DENGAN MENGGUNAKAN BUSINESS INTELEGENT DAN DATA WAREHOUSE
Penulisan Ilmiah Topik-Topik Lanjutan
Sistem Informasi
Semester Genap 2013/2014
Oleh :
Adhitya Ibarda Putra 1501191026
06PJM
Bina Nusantara
University
Jakarta
2014
Saat ini semua perusahaan besar dipastikan
memilik data yang sangat berjumlah sangat banyak untuk mereka atur dan
berdayakan. Salah satunya masalah yang
perusahaan besar itu miliki adalah mengatur data yang masuk dari setiap kantor
cabang mereka yang ada di seluruh dunia dan tentunya setiap cabang merupakan
penyumbang data yang besar. Karena itulah perusahaan tersebut perlu
mengimplementasikan data warehouse
untuk mengatur jumlah data yang mereka miliki dalam jumlah besar dan business intelligence(BI) untuk membantu
perusahaan menganalisa situasi dan membuat keputusan yang strategis.
Nilai-nilai yang terkandung didalam
penulisan ilmiah ini adalah sebagai bukti dari diskusi tentang BI, Data
Warehouse yang membantu sebuah perusahaan besar dalam mengatur data yang
berjumlah besar milik mereka.. Pada umumnya hamper semua perusahaan besar
menggunakan data warehouse dan BI untuk perkembangan berkelanjutan yang
dibutuhkan untuk mengetahui pola atau keinginan pasar atau konsumen. Penulisan
ilmiah ini juga mendiskusikan tentang bagaimana data warehouse berkerja dalam
proses ETL (extract, transform, loading)
dan juga critical success factor dalam
mengatur BI. Data warehouse dan BI perlu diatur dengan sangat baik demi
mengoptimalkan penggunaannya dalam perusahaan.
Kata Kunci : Business Intelligence, Data
Warehouse, BI, DW, Perusahaan Besar, ETL, Critical Success factor,CSF
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1
Latar
Belakang
Saat ini, di era globalisasi kebutuhan pengolahan data
benar-benar sangat dibutuhkan karena hasil pengolahan data tersebut akan
membantu perusahaan untuk melakukan analisis yang ekstensif dan pengambilan
keputusan strategis. Hal ini tentunya juga berlaku kepada seluruh perusahaan
besar yang sudah memiliki cabang dan kegiatan operasionalnya tersebar di
seluruh dunia. Tentunya perusahaan seperti itu memiliki banyak data dan mereka
membutuhkannya untuk membuat inovasi atau strategi baru untuk menjaga kualitas pelayanan
mereka, apa yang bisa membantu mereka menangani permasalahan ini?. Mereka harus
menggunakan teknologi yang membantu mereka untuk mengelola data dengan volume
tinggi.
Dalam rangka melakukannya, sudah banyak perusahaan besar memutuskan
untuk menggunakan teknologi untuk perusahaan yang advance, yaitu data
warehousing dan analisis untuk merampingkan data yang kompleks dan berjumlah
banyak. Dengan menerapkan teknologi yang dapat membantu mereka untuk memproses
data yang berjumlah banyak seperti data
warehouse juga memungkinkan mereka untuk menggunakan teknologi business intelligence untuk struktur
data dan menggunakannya untuk membantu mereka membuat keputusan yang baik di
waktu yang sesingkat mungkin.
Teknologi Business
Intelligence dapat membantu perusahaan untuk mengolah data menjadi
informasi yang diperlukan untuk membuat keputusan. Teknologi Business Intelligence menyediakan
antarmuka antara pengguna dan sistem yang lebih menarik seperti dalam bentuk
grafik atau laporan grafis yang memberikan mereka informasi dan mereka jadikan
informasi itu sebagai acuan dalam membuat keputusan strategis.
Dengan melakukan
analisis yang ekstensif perusahaan besat tersebut dapat melakukan pembeharuan
terus menerus yang dapat membantu mereka untuk menciptakan inovasi baru dan
menjaga pelayanan yang baik dari perusahaan. Contoh dari pembeharuan terus
menerus seperti membuat keputusan untuk menambahkan rasa baru pada produk yang
mereka jual ke pasar dengan menganalisis perilaku konsumen dari data yang
dikumpulkan atau membuat keputusan baru untuk menambah saham ke dalam mesin
penjual otomatis berdasarkan data yang dikumpulkan dari mesin penjual otomatis
yang mencatat seberapa cepat rasa tertentu akan kehabisan stok.
1.2
Ruang
Lingkup
Di dalam penulisan
ilmiah ini yang berjudul “PENGAMBILAN KEPUTUSAN STRATEGIS DALAM PERUSAHAAN
BESAR DENGAN MENGGUNAKAN BUSINESS INTELEGENT DAN DATA WAREHOUSE ”, penulis
membatasi beberapa ruang lingkup, di antaranya:
·
Memperkenalkan konsep dari data warehouse dan business
intelligence
·
Bagaimana cara kerja dan hubungan antara data warehouse dan business intelligence.
·
Critical
success factor dalam implementasi data
warehouse dan business
·
ETL
·
DSS
·
EIS
·
Sejarah data warehouse
·
BI
Dashboard
·
Data Mart
·
Kebutuhan proses perubahan
1.3
Tujuan dan
Manfaat
Tujuan dari penulisan ilmiah ini adalah :
·
Menjelaskan tentang data warehouse dan business
intelligence
·
Membuat pembaca lebih memahami bagaimana data warehouse dan business intelligence digunakan semestinya
·
Untuk membiarkan pembaca tahu proses extract, transform dan loading ke
data warehouse sehingga dapat digunakan oleh business intelligence.
Manfaat yang akan didapatkan dari penulisan ilmiah ini
adalah:
·
Memberikan informasi kepada pembaca tentang
konsep dari data warehouse dan business intelligence.
·
pembaca mengetahui tentang betapa pentingnya
penggunaan database dalam perusahaan besar.
·
Menjelaskan kepada pembaca tentang betapa
pentingnya data warehouse dalam
pengolahan data yang berjumlah besar dan melakukan analisa data tersebut dengan
menggunakan business intelligence.
1.4
Metodologi
Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan oleh penulis adalah
studi pustaka melalui beberapa buku sebagai referensi yang dijaidkan acuan dan
dasar-dasar teori dalam pembuatan penulisan ilmiah ini, dan penulis juga
memberikan diskusi dengan contoh nyata secara real time saat ini.
1.5
Sistematika
penulisan
Sistematika penulisan makalah ini diuraikan dalam empat
bagian. Tentang isi dari bagian-bagian yang diuraikan sebagai berikut:
BAB 1 : PENDAHULUAN
Dalam bab ini, penulis menguraikan
latar belakang, ruang lingkup, tujuan dan manfaat, metodologi yang digunakan
dan sistematika penulisan ilmiah ini.
BAB 2 : LANDASAN TEORI
Bab ini akan menjelaskan
teori-teori yang terkait dan digunakan untuk penyusunan penulisan ilmiah ini.
BAB 3 : PEMBAHASAN
Bab ini akan menjelaskan secara
menyeluruh pada topik yang terdapat pada penulisan ilmiah ini yang sesuai
dengan ruang lingkup yang terdapat di dalam pendahuluan.
BAB 4 : PENUTUP
Bab ini akan menyajikan kesimpulan
dari penjelasan yang telah diuraikan, serta saran dari penulis untuk tindakan
lebih lanjut sesuai dengan topic yang penulisa bawakan.
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Teori Umum
Sistem memiliki banyak
pengertian, tetapi pada dasarnya pengertian tersebut memiliki maksud yang sama.
Dalam analisis dan perancangan sistem informasi penulis harus memahami terlebih
dahulu pengertian sistem informasi agar dapat melakukannya.
Berikut
adalah pengertian sistem informasi secara umum:
2.1.1
Pengertian Sistem
Menurut Satzinger, Jackson dan Burd (2005:6) sistem adalah sekumpulan komponen yang saling
berhubungan yang berfungsi bersama-sama untuk menghasilkan suatu hasil.
Sistem sendiri memiliki tiga komponen utama, agar sistem tersebut dapat
berfungsi atau berinteraksi dengan baik:
1.
Input
melibatkan
penangkapan dan perakitan berbagai elemen yang memasuki sistem untuk di proses.
2.
Process
merupakan
proses pengolahan ataupun transformasi yang mengubah input menjadi output.
3. Output melibatkan proses
pemindahan elemen yang telah diproses melalui tahapan transformasi, sehingga
menghasilkan tujuan yang diinginkan.
2.1.2 Informasi
Menurut Ladjamudin
(2005:8) dalam bukunya yang berjudul “Analisis dan Desain Sistem Informasi”
informasi adalah data yang telah diolah menjadi bentuk yang lebih berarti dan
berguna bagi penerimanya untuk mengambil keputusan masa kini maupun yang akan
datang.
2.1.3 Sistem Informasi
Menurut Satzinger, Jackson dan Burd (2005:7) sistem informasi adalah
sekumpulan komponen yang saling berhubungan yang saling mengumpulkan,
memproses, menyimpan dan menyediakan informasi yang dibutuhkan untuk
menyelesaikan tugas bisnis sebagai output.
Berdasarkan (Williams &
Williams, 2007), Business Intelligence
adalah kombinasi produk, teknologi, dan metode untuk mengatur informasi kunci
yang manajemen perlukan untuk meningkatkan laba dan kinerja. Kita bisa
menganggap BI sebagai informasi bisnis dan bisnis analisis dalam konteks proses
bisnis kunci yang mengarah ke keputusan dan tindakan yang dapat menghasilkan
kinerja bisnis ditingkatkan. Secara khusus, BI berarti meningkatkan aset
informasi dalam proses bisnis kunci untuk mencapai kinerja bisnis yang lebih
baik. BI melibatkan informasi bisnis dan analisis yang:
• Digunakan dalam konteks proses bisnis utama
• keputusan dan tindakan Dukungan
• Memimpin untuk meningkatkan kinerja bisnis
2.2
Definisi DSS
Menurut (Satzinger, Jackson, & Burd, 2005), Decision support system (DSS) adalah
sistem pendukung yang memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi dampak dari
pilihan yang akan diambil atau alternatif keputusan lain yang tersedia.
Menurut (Satzinger, Jackson, &
Burd, 2005),
Executive Information System (EIS) adalah
sistem informasi bagi para eksekutif yang dapat digunakan untuk memantau lingkungan yang
kompetitif dan digunakan
untuk perencanaan strategis.
2.4
Definisi Data
Berdasarkan (Rainer, Turban, & Potter,
2007), Data adalah deskripsi dasar dari hal, peristiwa, aktivitas dan transaksi
yang direkam, diklasifikasikan dan disimpan tetapi tidak diorganisasikan untuk
menyampaikan makna tertentu.
Berdasarkan
(Williams & Williams, 2007), Data adalah fakta (seperti pengukuran,
statistik, nama, kategori, dll) direkam atau disimpan dan digunakan sebagai
dasar untuk penalaran, diskusi, atau perhitungan.
Berdasarkan (Rainer, Turban, &
Potter, 2007), informasi mengacu pada data yang telah terorganisir sehingga
mereka memiliki makna dan nilai kepada penerima. Misalnya, nilai rata-rata
adalah data, tetapi nama siswa ditambah dengan nilai rata-rata nya adalah
informasi. Penerima menafsirkan makna dan menarik kesimpulan dan implikasi dari
informasi.
Berdasarkan (Williams &
Williams, 2007), data warehouse adalah struktur data yang dioptimalkan untuk
distribusi. Data warehouse mengumpulkan dan menyimpan set data historis terintegrasi
dari berbagai sistem operasional dan menyimpannya ke dalam data marts (Definisi
Standar dari The Data Warehousing Institute).
Berdasarkan (Loshin 2003),
Data warehouse merupakan sumber utama informasi yang membantu proses analisis
dalam organisasi.
Menurut (Williams & Williams, 2007) Data mart adalah
struktur data yang dioptimalkan untuk akses. Hal ini dirancang untuk memfasilitasi
pengguna melakukan analisis data. Biasanya mendukung satu aplikasi analitik yang
digunakan oleh satu set yang berbeda dari pekerja. (Definisi Standar dari The
Data Warehousing Institute).
Menurut (Loshin, 2003) , Data mart adalah gudang data yang
subjek-berorientasi, memiliki struktur yang sama dengan wata warehouse
perusahaan, tetapi hanya menyimpan data yang diperlukan untuk mendukung
keputusan dan yang dibutuhkan BI dari departemen tertentu atau kelompok dalam
organisasi..
Menurut (Williams & Williams, 2007) , Mengekstrak, merubah,
dan loading adalah proses dari data warehouse yang mengekstrak data dari sistem
sumber, berpotensi merubah (proses transformasi), dan memuatnya ke dalam data
store tujuannya di dalam BI/DW milik perusahaan atau masih dalam lingkungan
perusahaan.
Menurut (Loshin, 2003) , Mengekstrak, merubah, dan loading adalah
urutan dari aplikasi yang mengekstrak data set dari berbagai macam sumber, dan
membawanya ke data staging area, menerapkan urutan proses untuk menyiapkan data
untuk ke data warehouse, dan memuatnya.
BAB 3
PEMBAHASAN
Pertama penulis akan menjelaskan tentang apa itu business
intelligence. Bnusiness intelligence bukan sebuah produk, tetapi terdapat
banyak produk yang dapat membantu dalam pengimplementasian BI sedangkan BI itu
sendiri bukan lah sebuah produk yg bisa di beli dan di install. Meskipun
perlengkapan data warehouse dan teknologi seperti database relational
perlengkapan ETL, perlengkapan tatap muka BI, dan server merupakan jenis
teknologi yang membantu aplikasi BI, tetapi BI itu sendiri bukan lah sekedar
teknologi. Tetapi BI harus dikombinasikan dengan solusi teknologi yang tepat
dan perubahan organisasi.
Intinya BI merupakan kombinasi antara produk, teknologi, dan
metode mengorganisir informasi kunci yang dibutuhkan manajemen untuk
meningkatkan keuntungan dan performa. Kita bisa menganggap BI sebagai informasi
bisnis dan bisnis analisis dalam konteks proses bisnis kunci yang mengarah ke
keputusan dan tindakan yang dapat menghasilkan peningkatan kinerja bisnis. BI
dapat digunakan untuk memanfaatkan aset informasi dalam proses bisnis kunci
untuk mencapai kinerja bisnis yang lebih baik. Hal ini dapat mendukung
pengambilan keputusan yang dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan kinerja
bisnis mereka dan menciptakan keunggulan dibandingkan pesaing.
BI dapat digunakan untuk menjadikan nilai dari bisnis untuk
mengetahui sejauh mana organisasi dapat menggunakan BI :
·
Meningkat kan proses manajemen (Seperti
perenacanaan, kontrol, penghitungan, pengawasan, dan) Sehingga manajemen dapat
meningkatkan pendapatam, mengurangi biaya, atau mungkin keduanya.
·
Meningkatkan proses operasional (seperti deteksi
penipuan, pelaksanaan kampanye penjualan, pemrosesan order pelanggan,
pembelian, dan atau pengolahan hutang) Sehingga bisnis tersebut dapat
meningkatkan pendapatam, mengurangi biaya, atau mungkin keduanya.
Gambar 3.1 Arti Business intelligence dalam praktek
Sebelum
Business Intelligence menjadi seperti di era ini ada saat-saat di mana
teknologi bermodel sepeti ini dapat membantu pengguna dalam membuat keputusan yang
disebut DSS (Decision Support System) dan EIS (Executive Information System). Kedua
nama itu sebelumnya adalah contoh awal dari teknologi yang dapat membantu
pengguna dalam menciptakan pengambilan keputusan sebelum menjadi seperti BI sekarang.
DSS sudah
ada sejak 1970-an dan 1980-an, sudah banyak bisnis yang menggunakan informasi
bisnis dan analisis bisnis terstruktur seperti DSS untuk mengatasi keputusan
bisnis yang kompleks. Contohnya adalah model optimasi pendapatan dalam bisnis
aset-intensif seperti industri penerbangan, industri hotel, dan industri logistik
dan industri lainnya yang memiliki tantangan distribusi yang kompleks. DSS
mulai dari mutakhir, alat-alat analisis yang disesuaikan berjalan pada komputer
mainframe untuk produk berbasis spreadsheet yang berjalan pada komputer
pribadi. DSS sangat bervariasi dalam harga, kecanggihan dan kespesifikan
aplikasi. Penggunaan DSS bertujuan untuk mendukung pengambil keputusan dalam
menciptakan keputusan yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
EIS atau singkatan dari Sistem Informasi
Eksekutif merupakan upaya awal untuk memberikan informasi bisnis dan analisis
untuk mendukung perencanaan pengelolaan dan pengendalian kegiatan. Terutama
digunakan dan dirancang hanya untuk digunakan oleh ekssekutif. Sistem ini sangat
mahal dan tidak fleksibel. Aplikasi EIS telah diganti dan dilanjutkan oleh
aplikasi BI seperti scorecard, dashboard, manajemen kinerja, dan aplikasi
analisis lainnya. Aplikasi ini menggabungkan informasi bisnis dan bisnis
analisis untuk menhasgasilkan keputusan yang dapat diambil oleh eksekutif
perusahaan untuk melawan pesaing-pesaingnya.
Gambar 3.2 4 level model piramid
Data
Warehouse adalah bagian penting dari penerapan Business Intelligence, karena data
warehouse adalah sumber data Business Intelligence untuk melakukan analisis
ekstensif oleh pengguna. Secara sederhana data warehouse adalah kumpulan data
yang dihasilkan untuk mendukung pengambilan keputusan. Data warehouse juga
merupakan repositori data saat ini dan data histori yang berpotensi dapat
digunakan oleh seluruh eksekutif diperusahaan. Data biasanya terstruktur dan
tersedia dalam bentuk siap diolah untuk kegiatan analisis, hal yang dimaksud
tersedia dalam bentuk siap diolah adalah data warehouse mengumpulkan data dari
berbagai sumber yang biasanya tidak memiliki format yang sama karena itu data
yang tersedia di data warehouse siap diolah. Untuk itu diperlukan tahap
transformasi untuk menyamakan semua format pada data yang ada yang sama agar
digunakan untuk pengambilan keputusan.
Ada pun
karakteristik data warehouse sebagai berikut:
·
Berorientasi
pada subjek : Data yang diatur oleh
subyek yang dirinci, seperti penjualan, produk, atau pelanggan, yang hanya
berisi informasi yang relevan untuk mendukung keputusan. Orientasi subjek
memungkinkan pengguna untuk menentukan tidak hanya bagaimana bisnis mereka
berjalan.
·
Variasi
waktu : warehouse memelihara data lama (histori). Data tersebut tidak perlu
disediakan statusnya saat ini (kecuali di dalam sistem yang real time).
·
Non-volatile: Setelah data yang masuk ke gudang data tidak
dapat berubah dan tidak dapat diperbarui. Data yang sudah rusak dibuang dan diubah
menjadi record sebagai data baru.
Data mart adalah
seperti bagian kecil dari data warehouse yang dibagi ke dalam beberapa divisi.
Data mart biasanya lebih kecil dan berfokus pada subjek atau departemen
tertentu.. Sebuah data mart dapat bergantung atau independen.
Sebuah dependent
data mart adalah subset yang dibuat langsung dari data warehouse. Jenis ini
memiliki keuntungan menggunakan model data yang konsisten dan menyediakan data
yang berkualitas. Data mart Dependent mendukung konsep model data tunggal
perusahaan-lebar, tetapi data warehouse harus dibangun terlebih dahulu.
Dan data mart
independen adalah desain warehouse kecil untuk Strategic Business Unit atau
departemen. Sumber untuk data mart independen tidak berasal dari data
warehouse.
Figure 3 Data Mart Illustration
ETL adalah singkatan dari Extract, Transform, Loading dan
ini adalah teknik yang digunakan untuk mengambil data dari berbagai sumber data
dan mengubahnya ke dalam format data yang sama dan dimasukan ke dalam data warehous.
ETL adalah premis dasar membangun sebuah data warehouse yang mengumpulkan data
dari berbagai sumber dan kemudian ditambahkan ke repositori data dari aplikasi
yang analitis dan didapat sumber input data mereka. Tentu saja, ini terdengar
jauh lebih mudah daripada sebenarnya, karena model data warehouse mungkin telah
dirancang sangat hati-hati sesuai dengan kebutuhan klien BI, data set yang
sedang digunakan untuk sumber warehouse biasanya memiliki perculiarities mereka sendiri. Namun tidak hanya data set yang
harus diintegrasikan ke dalam gudang, data tersebut akan perlu diintegrasikan
dengan data set lain baik sebelum atau selama proses.
Ada pun
langkah-langkah ETL yang biasa dilakukan sebagai berikut :
·
Mendapatkan data dari sumber lain.
·
Pemetaan data dari bentuk aslinya menjadi data
model yang bisa di manipulasi di staging aren.
·
Memvalidasi dan membersihkan data.
·
Menerapkan dan merubah data yang dibutuhkan
sebelum data set dimasukan ke dalam repository.
·
Pemetaan data dari model staging area ke model
loadingnya
·
Pemindahan data set ke repositori
·
Pemuatan data ke dalam data warehouse.
Gambar 3.4 Ilustrasi
ETL
Setelah proses loading selesai data warehouse siap untuk
digunakan oleh pengguna sistem atau dapat dibagi menjadi bagian kecil dengan
menciptakan data mart. Pengguna dapat mengakses data warehouse untuk
menggunakan data atau dapat mengambil dari data mart. Setelah data diambil
mereka akan menggunakan tools
analisis mereka sendiri untuk membuat analisis yang ekstensif yang dapat membantu
mereka untuk membuat keputusan strategis.
BI dapat membantu perusahaan untuk membuat keputusan dengan
mengolah data yang dimiliki perusahaan. Dari banyak data teknologi BI dapat
membantu pengguna untuk memahami situasi saat ini yang dihadapi perusahaan.
Sebagai contoh seperti ketika perusahaan perlu mengambil tindakan sehubungan
dengan situasi yang dihadapi perusahaan, seperti ketika mereka perlu untuk
mengisi ulang stok produk mereka atau kinerja pengendalian.
Tapi setiap pengguna tentu saja mengharapkan laporan dari
sistem karena mereka sudah menginvestasikan banyak uang dalam membangun BI. Setiap
eksekutif tidak ingin hanya membaca deretan teks yang memberikan informasi.
Memang benar bahwa dari laporan yang diterima bisa mendapatkan informasi karena
biasanya laporan ringkasan data. Tapi pengguna biasanya lebih suka gambar
grafis yang bagus dan juga dapat memberikan informasi tentang situasi saat ini
atau juga dapat memberikan analisis untuk meramal kejaadaian akan datang.
Itulah sebabnya BI menyediakan dashboard yang memberikan
gambar grafis yang dapat digunakan untuk memberikan informasi dan pengambilan
keputusan. Dashboard itu sendiri dapat membantu pengguna dalam mengelola
kinerja perusahaan. Gambar di dashboard BI memberikan informasi dari banyak
data untuk pengambilan keputusan.
Gambar 3.5 Contoh BI Dashboard
3.7
Kebutuhan
proses perubahan
Perusahaan besar menganggap telah melakukan investasi yang
sangat besar dengan menciptakan data
warehouse dan mengembangkan teknologi BI. Dengan menggunakan sistem baru itu
berarti mereka perlu mengubah proses, mereka tidak hanya harus membangun
kemampuan untuk menghasilkan informasi yang tepat dengan cepat, tetapi kita
juga perlu mengembangkan proses bisnis yang sesuai, keahlian, dan knowledge
yang diperlukan untuk pengambilan keputusan. Hal ini juga berarti mengembangkan
SDM sehingga mereka dapat mengelola knowledg. Kombinasi dari manusia, proses,
dan teknologi sangat penting jika mereka ingin berhasil dan tidak tugi dalam
investasi yang besar untuk BI ini.
Hal ini diperlukan untuk melakukan perubahan proses bisnis
dengan benar dengan menganalisis apa yang mereka butuhkan untuk membuat
teknologi yang mereka buat berjalan sesuai dan menghasilkan output yang diinginkan.
Tapi dengan teknologiyang mereka miliki, mereka harus mengubah beberapa proses
yang sudah diterapkan dengan teknologi baru. Jika perubahan tersebut dilakukan
dengan benar makan perusahaan akan mendapatkan dua keuntungan yang berbentuk
(untung bertambah) atau tidak berbentuk (kepuasan pelanggan).
Yang dibahas saat ini adalah tentang memastikan bahwa perusahaan
tersebut memiliki produk yang tepat, di toko-toko yang tepat, dan pada waktu
yang tepat untuk memenuhi kebutuhan pasar. Proses ini jauh dari sederhana dan
membutuhkan keahlian yang dibutuhkan mengelola perubahan. Mereka perlu
menganalisis nilai bisnis.
Meskipun data warehouse sudah ada di dunia bisnis sekitar 10
tahun, tetapi masih banyak perusahaan besar yang belum mencapai penggunaan
potensi BI yang sebenarnya, atau melakukan perubahan manajemen belum
sepenuhnya. Dengan kata lain change manajemen bukan lah hal yang mudah, dan
change manajemen ini harus berhasil, karena jika gagal perusahaan mengalami
kerugian karena BI yang terbengkalai.
Gambar 3.6 Bagaimana mendapatkan nilai bisnis
Banyak organisasi yang memulai dengan sebuah proyek BI
tunggal. Jika berhasil, mereka menyadari bahwa mereka perlu menerapkan BI di
unit bisnis lainnya. Tidak seperti proyek TI operasional yang mengembangkan
sistem yang berdiri sendiri, seperti sistem order entry, sistem pengadaan, dan
sistem sumber daya manusia, aplikasi BI saling bergantung dan harus dikelola
dalam konteks program tersebut. Banyak kesalahan BI yang diakibatkan tidak
sepenuhnya menilai kebutuhan untuk mengelola inisiatif BI sebagai serangkaian
proyek yang dikelola dalam program terpadu.
Terdapat beberapa kesempatan untuk memulai BI, diantaranya :
·
Haruskan kita memulai suatu project yang
bertujuan untuk membantu setiap manajer mengontrol bisnis dan membuat keputusan
dengan cepat dan tepat?
·
Haruskah kita memulai sebuah proyek untuk
mengintegrasikan informasi di seluruh lini bisnis sehingga kita dapat melacak
dan memberikan tingkat pelayanan yang tinggi kepada pelanggan kami yang paling
menguntungkan?
Untuk memastikan bahwa investasi modal BI dibuat secara
bijaksana, organisasi harus memastikan bahwa ada cara untuk menyaring semua
kemungkinan dan mengevaluasi dan mendanai mereka (project team) didasarkan pada
pertimbangan biaya / manfaat relatif.
BAB 4
KESIMPULAN DAN SARAN
KESIMPULAN DAN SARAN
4.1
Kesimpulan
Data Warehouse dan Business Intelligence adalah sesuatu yang
dibutuhkan oleh perusahaan besar karena tingkat tinggi banyaknya data yang
mereka miliki. Mereka membutuhkan sesuatu yang dapat membantu mereka dalam
mengelola data yang mereka dapatkan setiap hari dari setiap transaksi dan
cabang mereka yang tersebar diseluruh dunia. Dan tentu mengelola data sebanyak
itu tidak lah mudah. Jika data tidak dikelola dengan baik perusahaan telah
menyianyiakn salah satu sumber daya yang penting untuk unggu di dunnia bisnis.
Dengan teknologi data warehouse itu akan membantu Perusahaan besar tersebut untuk
mengelola sejumlah besar data. Business Intelligence dapat membantu perusahaan
untuk membuat analisis berdasarkan data yang dikumpulkan dari warehouse dan
mengolahnya menjadi informasi yang perusahaan butuhkan. Business intelligence
dapat membantu perusahaan dalam menciptakan beberapa keputusan strategis yang
menciptakan beberapa keunggulan dibandingkan dengan pesaing lainnya . Dashboard
yang diberikan BI dapat membantu pengguna untuk dengan mudah memahami situasi
yang mereka hadapi . Dengan menggunakan data warehouse perusahaan yang
menerapkannya dapat mengelola data terstruktur dan menciptakan sesuatu
keputusan atau inovasi dari itu. Contoh manfaat menggunakan data dan mengelola
mereka dengan baik adalah mereka dapat memahami pola konsumen . Pola ini
seperti apa konsumen seperti tentang iklan untuk menarik konsumen dan menjaga
konsumen tetap untuk membeli produk mereka, Atau seberapa cepat beberapa penjual station
mesin kehabisan produk, jenis produk yang biasanya habis dengan cepat .
Keputusan yang diambil dari BI nantinya bisa digunakan untuk
menjaga konsumen senang, karena keputusan yang diambil oleh manajer berasal
dari BI dan memenuhi keinginan konsumen dan hal itu membuat konsumen senang dan
tetap menggunakan produk tersebut.
4.2
Saran
·
Saat ini penerapan BI sangatlah rumit, tidak
terlalu banyak perusahaan yang mampu menerapkannya dikarenakan butuh banyak
persiapan. Mungkin suatu hari penerapan BI bisa lebih mudah sehingga banyak yna
gdapat menerapkannya dan mengurangi kemungkinan terjadinya kegagalan total
dalam penerapan dikarenakan penerapannya mudah tidak sesulit sebelumnya.
·
Suatu hari BI dapat digunakan untuk memberikan
solusi dan pilihan yang dapat diatur untuk memberikan keuntungan yang lebih
besar kepada perusahaan yang menerapkannya.
Daftar Pustaka
Garett, G. R. (2011). How to Create a Business
Intelligence Strategy. Applied Business Intelligence, 8.
Loshin, D. (2003). Business intelligence the
savvy manager's guide, getting onboard with emerging IT. Amsterdam:
Morgan Kaufmann Publishers.
Rainer, R. K., Turban, E., & Potter, R. E.
(2007). Introduction to Information Systems: Supporting and Transforming
Business. Hoboken, NJ: Wiley.
Satzinger, J. W., Jackson, R. B., & Burd, S. D.
(2005). Object-oriented analysis and design: with the unified process.
Boston, Mass.: Thomson Course Technology.
Turban, E., Sharda, R., & Delen, D. (2010). Decision
support and business intelligence systems (9th ed.). Upper Saddle River,
New Jersey: Pearson/Prentice Hall.
Williams, S., & Williams, N. (2007). The
profit impact of business intelligence. Amsterdam: Elsevier/Morgan
Kaufmann.
RIWAYAT
HIDUP
Nama :
Adhitya Ibarda Putra
Tempat, tanggal lahir :
Jakarta, 6 Mei 1994
Jenis Kelamin :
Pria
Alamat : Perumahan Simprug Diporis Blok B8 No.
16 Batu ceper
tangerng.
No. telepon :
082122552956
Email :
adhityaibarda@gmail.com
Pendidikan :
1999 – 2005 : SD.S Kertapawitan
komplek Imigrasi. Cengkareng, Jakarta Barat
2005 - 2008 : MTs.S Sahid, Gunung Menyan. Bogor
2008 – 2011 :
MA.S Sahid, Gunug Menyan. Bogor
2011 – sekarang : Universitas Bina Nusantara, Jakarta
0 Response to "PENGAMBILAN KEPUTUSAN STRATEGIS DALAM PERUSAHAAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN BUSINESS INTELEGENT DAN DATA WAREHOUSE"
Posting Komentar