Business Intelligence, Data Warehousing, and Data Mining
Pada saat ini persaingan bisnis semakin ketat apalagi ditambah dengan globalisasi dan ekonomi dunia yang melemah, data analyst merupakan salah satu faktor yang menentukannya apakah sebuah bisnis dapat bertahan, berkembang, ataupun jatuh. Perusahaan harus dapat menganalisis data perusahaannya dengan tepat dan cermat agar dapat bertahan dalam persaingan bisnis. Analisis data yang dilakukan perusahaan akan digunakan dalam pengambilan keputusan. Penjualan suatu produk tidak hanya ditentukan oleh harga dan kualitas produk saja, banyak faktor yang akan mempengaruhinya seperti karakteristik pelanggan, geografi, lingkungan, musim, kondisi ekonomi, dan lain-lain. Karena faktor-faktor itu perusahaan membutuhkan sebuah alat bantu yang dapat digunakan untuk mengolah data untuk menjadi informasi yang kelak akan menjadi pengetahuan yang dapat digunakan oleh perusahaan dalam mengambil keputusan. Salah satu alternatif yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan Business Inteligence (BI). Untuk bisa membangun sistem business intelligence yang baik, banyak hal yang harus diperhatikan mulai dari tahap pengembangan Business Intelligence,lingkungan dari BI, dan tools yang digunakan.
Jadi apa itu BUSINESS INTELLIGENCE?
Business Intelligence merupakan proses pengumpulan data, penyediaan akses, serta analisa data. Business Intelligence dapat membantu suatu organisasi dalam mendapatkan informasi yang kemudian akan menjadi pengetahuan perusahaan tentang hal-hal yang berhubungan dengan perusahaan yang dapat mempengaruhi kinerja perusahaan sehingga dapat digunakan oleh organisasi dalam membantu pengambilan keputusan. Selain itu Business Intelligence juga dapat digunakan untuk membantu organisasi dalam mengetahui trend yang sedang terjadi sehingga dapat digunakan oleh organisasi dalam penentuan strategi perusahaan agar organisasi siap menghadapi trend pasar yang dinamis.
Data Warehouse
Data Warehouse adalah database yang berisi data dari beberapa sistem operasional yang terintegrasi dan terstruktur sehingga dapat digunakan untuk mendukung analisa dan proses pengambilan keputusan dalam bisnis.
Data Warehouse didesain untuk kita bisa melakukan query secara cepat. Informasi diturunkan dari data lain, dilakukan rolling up untuk dijadikan ringkasan, dilakukan operasi drilling down untuk mendapatkan informasi lebih detail, atau melihat pola yang menarik atau melihat trend (kecenderungan).
Data Mining
Data mining ditujukan untuk mencari pola penting dari data yang tidak bisa kita temukan secara langsung mengingat jumlah data yang sangat beragam dan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi pola-pola tersebut. Tujuan menggunakan Data Mining adalah agar pola-pola tersebut dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan sesuatu yang berguna bagi perusahaan. Coba dibayangkan berapa banyak data yang ada dalam sebuah perusahaan, jika data tersebut tidak digunakan maka data tersebut hanya akan menjadi sebuah tumpukan data yang tidak ada nilainya. Padahal dengan Data Mining tumpukan data tersebut dapat dianalisis sehingga dihasilkan pola yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi terhdapat perusahaan di masa yang akan datang.
Data Mining melakukan proses analisis terhadap tumpukan data yang ada, namun proses analisisnya tidak sama dengan proses analisis statistik biasa karena dalam Data Mining tidak dilakukan penarikan hipotesis seperti pada analisis statistik, persamaan-persamaan yang ada di dalam algoritma data mining tidak perlu dikembangkan secara manual seperti pada analisis statistik, tools yang ada pada Data Mining tidak hanya bisa digunakan untuk data- data numerik saja, sumber data pada data mining juga harus sudah merupakan data yang bersih.
Ada 6 operasi yang biasanya digunakan dalam Data Mining yaitu:
- Asosiasi yang digunakan untuk mengenali perilaku yang ada pada kejadian khusus yang terjadi.
- Klasifikasi yang digunakan untuk mengenali perilaku atribut dari kelompok yang telah dibuat.
- Regresi atau sering disebtu forecasting digunakan untuk memperkirakan nilai di masa mendatang berdasarkan data yang ada sebelumnya.
- Time series atau disebut juga dengan forecasting digunakan sama dengan regresi namun perkiraan data hanya bergantung pada waktu.
- Cluster digunakan untuk melakukan pengelompokan seperti klasifikasi dengan menggunakan neural network atau statistik.
- Sequence digunakan mirip dengan asosiasi namun kejadian-kejadian yang terjadi akan dihubungkan.
CREATED BY :
aprilian pratama niko/1801441322
Marisa karsen/D4639
