Overview Business Intelligence, Analytics, dan Data Science

Integrasi Business Intelligence (BI), Analytics, dan Data Science merujuk pada penggabungan dan koordinasi antara tiga disiplin ini untuk menciptakan pemahaman yang lebih mendalam dan berkelanjutan tentang data bisnis.

Business Intelligence (BI): BI adalah proses pengumpulan, analisis, dan presentasi informasi bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Biasanya, BI fokus pada memberikan wawasan tentang kinerja bisnis saat ini dan masa lalu, menggunakan laporan, dashboard, dan analisis data terstruktur.

Analytics: Analytics melibatkan penggunaan teknik statistik dan matematika untuk menganalisis data dan menemukan pola, tren, dan wawasan yang berguna. Ini meliputi analisis deskriptif (menggambarkan apa yang telah terjadi), analisis prediktif (meramalkan apa yang akan terjadi), dan analisis preskriptif (menghasilkan rekomendasi tentang tindakan yang harus diambil).

Data Science: Data Science adalah gabungan dari elemen ilmu komputer, statistik, dan domain pengetahuan yang bertujuan untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data. Ini mencakup pemrosesan data, analisis statistik, pembelajaran mesin, dan pemodelan prediktif untuk menemukan pola dan membuat prediksi yang mendukung pengambilan keputusan.

Tujuan Integrasi Data

1. Meningkatkan efisiensi dan produktivitas

2. Mengurangi kesalahan

3. Memahami pengalaman pelanggan

4. Meningkatkan akurasi analisis data

5. Meningkatkan keamanan data

6. Verifikasi, validasi, dan pemantauan

Berikut ini adalah contoh kemajuan teknologi berupa Peningkatan Kapasitas Komputasi termasuk penggunaan komputer berkecepatan tinggi dan infrastruktur cloud computing, telah memungkinkan pemrosesan data yang lebih cepat dan skalabilitas yang lebih besar.

Kemudian Integrasi IoT (Internet of Things) dalam berbagai sektor telah meningkatkan jumlah data yang dihasilkan, memberikan kesempatan untuk analisis data real-time dan pengambilan keputusan berdasarkan data yang terus diperbarui.

Kemudian kemajuan pesat dalam Big Data Technologies seperti Hadoop dan Spark, telah memungkinkan organisasi untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dalam skala yang besar dengan efisien.

Metodologi Analisis Data:

Data Mining: Teknik data mining telah berkembang pesat untuk mengekstraksi informasi berharga dari data, seperti pola, trend, dan hubungan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.

Machine Learning: Kemajuan dalam machine learning telah memungkinkan pengembangan model prediktif yang kompleks untuk meramalkan hasil berdasarkan data historis. Deep Learning: Penggunaan deep learning dalam analisis data telah memungkinkan pengenalan pola yang kompleks dan pengambilan keputusan yang lebih akurat.

Berikut adalah skenarionya;

Masalah yang sering ditemui sebuah restoran menghadapi masalah dalam mengelola inventaris bahan baku, merencanakan menu yang sesuai dengan preferensi pelanggan, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Berikut merupakan langkah strategisnya dalam bentuk Business Intelligence diantaranya dengan mengintegrasikan data penjualan harian, data inventaris bahan baku, dan umpan balik pelanggan untuk memberikan wawasan tentang menu yang paling populer, trend konsumsi, dan performa operasional restoran. Kemudian dengan membuat dashboard BI yang memungkinkan manajer restoran untuk melacak penjualan, persediaan, dan kepuasan pelanggan secara real-time.

Kemudian langkah strategis lainnya dengan melakukan analisis diantaranya dengan menggunakan analisis deskriptif dengan restoran dapat mengidentifikasi pola konsumsi pelanggan, seperti menu yang paling populer, waktu kunjungan yang paling sibuk, dan preferensi rasa yang dominan. Contohnya Data menunjukkan bahwa pada hari Jumat malam, menu steak menjadi pilihan favorit pelanggan dengan penjualan tertinggi. kemudian dengan analisis prediktif untuk meramalkan permintaan menu berdasarkan faktor-faktor seperti musim, hari-hari tertentu, atau acara khusus seperti contohnya “Berdasarkan pola konsumsi sebelumnya dan cuaca yang diprediksi, restoran dapat memperkirakan peningkatan permintaan salad pada akhir pekan.”

Berikut merupakan langkah strategisnya dalam bentuk data science di antaranya menggunakan teknik machine learning untuk mengidentifikasi pola kompleks dalam data, seperti segmentasi pelanggan atau faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan produk.

Kemudian mengembangkan model prediktif yang dapat memperkirakan permintaan produk di masa depan dan membantu dalam pengelolaan stok yang lebih efisien.

Bagaimana caranya jika suatu perusahaan salah dan sulit untuk evaluasi?

Evaluasi Kritis solusinya, evaluasi ini berupa para pengambil keputusan dalam industri kuliner untuk memiliki akses lebih cepat dan mudah terhadap data yang relevan, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan cepat.

Contoh: Seorang manajer restoran dapat dengan mudah melihat data penjualan harian, inventaris bahan baku, dan umpan balik pelanggan dalam satu dashboard BI untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Analitik berupa pengguna memungkinkan untuk menerapkan analisis yang lebih canggih, seperti analisis prediktif dan preskriptif, untuk memahami tren konsumsi, meramalkan permintaan, dan memberikan rekomendasi tindakan yang optimal. Contoh: Sebuah restoran dapat menggunakan analisis prediktif untuk meramalkan menu yang paling populer pada akhir pekan berdasarkan data historis dan faktor-faktor eksternal.

Data Science dengan perubahan ini telah memungkinkan pengguna untuk mengembangkan model machine learning yang kompleks untuk mengidentifikasi pola dalam data, membuat prediksi yang akurat, dan mengoptimalkan proses bisnis. Contoh: Sebuah aplikasi kuliner dapat menggunakan teknik clustering untuk mengidentifikasi segmen pelanggan berbeda berdasarkan preferensi makanan mereka dan memberikan rekomendasi menu yang dipersonalisasi.

Contoh Inovasi Bisnis Kuliner Estetik:

> Penggunaan Augmented Reality (AR) dalam Menu Interaktif: Restoran menggunakan teknologi AR untuk menciptakan menu interaktif yang memungkinkan pelanggan melihat visualisasi 3D dari hidangan, membaca ulasan, dan melihat informasi gizi secara langsung. Integrasi data dalam AR memungkinkan restoran untuk melacak preferensi pelanggan, mempersonalisasi rekomendasi, dan meningkatkan pengalaman makan.

> Penggunaan Internet of Things (IoT) dalam Pengelolaan Stok: Restoran mengintegrasikan sensor IoT pada rak penyimpanan untuk memantau persediaan bahan baku secara real-time, memprediksi kebutuhan restok, dan mengurangi pemborosan. Integrasi data dari sensor IoT memungkinkan restoran untuk mengoptimalkan pengelolaan stok, mengurangi biaya, dan meningkatkan efisiensi operasional.

> Menu Interaktif dengan Teknologi Touchscreen: Restoran yang menyajikan menu interaktif dengan layar sentuh (touchscreen) di meja atau perangkat mobile memungkinkan pelanggan memesan makanan, melihat informasi nutrisi, atau menyesuaikan pilihan menu mereka dengan cara yang interaktif dan modern.

> Konsep Dining Experience Multisensori: Restoran yang menawarkan dining experience multi-sensorik dengan penggunaan elemen seperti aroma, suara, tekstur, dan visual untuk menciptakan pengalaman makan yang holistik dan modern.

> Restoran Konsep Pop-Up Digital: Konsep restoran pop-up yang menggabungkan teknologi digital seperti proyeksi mapping, interaksi sensorik, dan elemen multimedia untuk menciptakan pengalaman makan yang imersif dan modern.

Sumber Referensi

● Dr. Agus Wibowo, M.Kom., M.Si., MM., Dr. Joseph Teguh Santoso, S.Kom., M.Kom. (2021), ANALISIS BISNIS UNTUK MANAJER.

● Md. Muzakkir Hussain, M.M. Sufyan Beg (2019), Fog Computing for Internet of Things (IoT)-Aided Smart Grid Architectures

● Artikel: “Dampak Analisis Big Data Terhadap Pengambilan Keputusan Bisnis”

● Jurnal: “A Review of Data Mining Techniques for Result Prediction in Sports”