Business Intelligence and Data Warehouse Dalam Retail Chain

Pada kesempatan kali ini, Saya akan membuat studi kasus tentang pemilihan lokasi minimarket ritel yang strategis, dengan menggunakan tangkapan video untuk menganalisis pola lalu lintas pejalan kaki dan kendaraan. Data yang terkumpul mencakup observasi/ survey terhadap kompetitor dengan pejalan kaki, sepeda motor, mobil, dan sepeda selama beberapa periode waktu untuk menilai potensi dampak fasilitas publik seperti bank dan pasar terhadap aliran lalu lintas di sekitar toko-toko Indomaret. Studi banding ini menyoroti signifikansi faktor-faktor penghalang, termasuk rintangan fisik dan regulasi lokal, dalam proses pengambilan keputusan untuk pilihan lokasi optimal.

Dengan mengidentifikasi dan mempertimbangkan penghalang-penghalang ini, para peneliti bertujuan untuk meningkatkan efektivitas penempatan toko ritel dan meminimalkan risiko potensial yang terkait dengan pemilihan lokasi. Penelitian ini mengusulkan strategi-strategi posisi strategis, seperti memanfaatkan konsep “Hook,” untuk memandu proses pengambilan keputusan untuk penempatan toko ritel. Pendekatan strategis ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses pemilihan lokasi dengan menempatkan toko di daerah dengan aliran lalu lintas tinggi dan aksesibilitas yang baik.

Estimasi pendapatan harian dihitung berdasarkan Standar Lalu Lintas Harian dan Kapasitas Pembelian Rata-rata, yang menghasilkan pendapatan yang diproyeksikan sebesar Rp. 5.240.000.000. Studi ini menekankan pentingnya mempertimbangkan pola lalu lintas dan perilaku konsumen dalam menentukan kesuksesan potensial dari pembentukan minimarket ritel.

Mengakui dukungan dan kolaborasi yang diterima, studi ini menyatakan rasa terima kasih kepada Universitas dan Indomaret atas bantuannya sepanjang proses penelitian. Upaya kolaboratif memfasilitasi pengumpulan data dan analisis yang diperlukan untuk mengevaluasi dampak fasilitas publik dan aliran lalu lintas terhadap lokasi toko ritel. Dengan mengintegrasikan wawasan dari studi ini, para pemangku kepentingan dalam industri ritel dapat membuat keputusan yang terinformasi mengenai penempatan toko untuk memaksimalkan profitabilitas dan efisiensi operasional.

Jadi dengan hasil observasi dan pertimbangan yang ada, kita bisa membuat minimarket ritel yang bernama “Rug” data warehouse dengan kapabilitas sistem yang masih terjangkau, untuk menjamin data akan tersimpan dengan baik. Rantaian retail chain membutuhkan integrasi dalam penerapan ERP dan juga data management secara keseluruhan sehingga data storage, processor & safety bisa terjamin dan tidak ada kebocoran data.

Perancangan data warehouse sendiri, dari data yang diterima dari sistem dan berbagai aplikasi yang ada akan melalui proses ETL(Extract, Transform, Load). Data awalnya diekstraksi kemudian ditransformasi dengan proses pemberian, standarisasi, deduplikasi, verifikasi, pengurutan dan tugas lainnya.Setelah itu full load data untuk menjadi data & sumber informasi baru yang bisa dikelola untuk berkembang secara eksponensial. Yang diharapkan dari sini ialah integrasi data dari process end to end berjalan dengan lancar dan memberikan manfaat terutama untuk akses & kontrol data bagi administrasi database, serta akses untuk orang berkepentingan bisa melihat dan merubah data tersebut.

Integrasi data menjadi kunci dalam ekosistem data modern, memungkinkan perusahaan mengakses, mengelola, dan menganalisis data dari berbagai sumber dengan efisien. Dengan integrasi yang efektif, perusahaan mendapat visibilitas lengkap dari data internal dan eksternal, mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Efisiensi operasional juga meningkat karena duplikasi data berkurang dan pemrosesan data lebih cepat.

Data terintegrasi dengan baik juga memungkinkan layanan yang lebih personal kepada pelanggan, meningkatkan kepuasan mereka. Analisis mendalam seperti tren, prediksi, dan segmentasi pelanggan juga lebih mudah dilakukan dengan data yang terintegrasi. Perusahaan multinasional memerlukan pendekatan integrasi canggih, skalabel, dan berkualitas tinggi.

Pendekatan baru seperti Data Virtualization mengurangi kompleksitas dengan mengintegrasikan data tanpa memindahkan fisiknya, sementara penggunaan API dan middleware memastikan koneksi real-time untuk data yang terkini. Data Lake memudahkan penyimpanan data mentah yang scalable, sedangkan teknologi Big Data seperti Hadoop dan Spark berguna untuk mengelola data besar dan heterogen.

Data Mart dan Data Warehouse penting dalam integrasi data holistik. Data Warehouse yang terpusat cocok untuk data yang diproses dan siap untuk analisis, sementara Data Mart memudahkan akses dan analisis untuk kebutuhan departemen atau kelompok pengguna tertentu. Dalam struktur penyimpanan data, Snowflake Schema dan Star Schema memberikan fleksibilitas dan efisiensi dalam analisis multidimensional.

Kualitas data menjadi fokus utama dengan kontrol otomatis dan pemantauan terus-menerus. Pendekatan incremental, dimulai dari prioritas tertinggi, memungkinkan perusahaan untuk membangun integrasi secara bertahap dan mengurangi risiko. Kepatuhan terhadap regulasi data

sangat penting dengan standar ISO/IEC 27001, memperhitungkan persyaratan privasi dan keamanan di berbagai negara. Dengan pendekatan baru, fokus pada kualitas data, dan kepatuhan regulasi, perusahaan multinasional dapat membangun integrasi data yang kuat untuk mendukung operasional dan analisis yang kompleks serta tetap kompetitif dalam bisnis global.

Referensi

https://panoply.io/data-warehouse-guide/data-mart-vs-data-warehouse/ https://researchgate.net/publication/367610646_Analisis_Strategi_PAC_Perhitungan_Area_Cov erage_Dalam_Mengukur_Daily_Income_Ekspansi_Minimarket_Retail_Studi_Kasus_Indomaret