6 Tantangan Intelijen Bisnis di 2022

Pentingnya solusi BI menjadi tak terbantahkan. Statistik menunjukkan bahwa 26% dari semua perusahaan telah mengadopsi BI dan sekitar 33% akan menerapkannya pada tahun 2023. Namun, terlepas dari pertumbuhan tren yang cepat, jalan untuk meningkatkan nilainya tidak dipenuhi dengan kelopak mawar. Sejumlah besar tantangan intelijen bisnis berasal dari keterbatasan sistem, persyaratan bisnis yang rumit, faktor manusia, dan yang lainnya.

Keahlian mendalam dalam menerapkan solusi BI di berbagai industri dan tingkat bisnis memungkinkan kami untuk menjelaskan masalah intelijen bisnis dan memberikan kiat yang mengubah permainan untuk menyelesaikannya.

Melangkah ke era aksi datang dengan tantangan BI tertentu

Intelijen bisnis tidak terbatas pada orang-orang besar lagi. Perusahaan dari semua ukuran sekarang dapat mengubah data yang berbeda menjadi rencana tindakan. Namun, analitik data berorientasi tindakan didasarkan pada beberapa prekursor, masing-masing menjadi tantangan potensial bagi pengadopsi BI awal.

1. Mengintegrasikan data dari sistem sumber yang berbeda

BI hanya masuk akal jika dapat menyusun dan menganalisis data dari berbagai sumber untuk memberi pengguna akhir beberapa dasar yang kuat untuk wawasan. Jika tidak, apa gunanya? Namun, banyak sumber data yang harus disambungkan oleh perangkat lunak BI — dari sejumlah besar basis data dan aplikasi bisnis hingga sistem data besar — ​​meningkatkan risiko menceritakan kisah yang salah.

Sejak awal, ini mungkin tidak menjadi masalah selama proses ETL bawaan memungkinkan platform BI siap pakai untuk terhubung langsung ke berbagai sumber data dan mengubah data untuk digunakan sendiri. Secepat dan semenarik kedengarannya, ETL bawaan bukanlah omnivora. Meskipun beberapa konektor khusus terus-menerus diselesaikan untuk sistem sumber baru, organisasi menengah hingga besar pada titik tertentu akan menghadapi masalah penskalaan, kinerja, dan pemeliharaan jika mereka secara eksklusif menggunakan Aliran Data Power BI sebagai alat ETL dan penyimpanan DWH.

Pertama, bekerja dengan data mentah dan tidak terstruktur meningkatkan kompleksitas dan jumlah set data yang membuat pelaporan lebih memakan waktu. Jika laporan mengintegrasikan data dari sumber yang berbeda, logika yang sama tidak dapat dengan mudah diterapkan ke kumpulan data lain. Kedua, dengan beberapa versi kebenaran di berbagai kumpulan data, kemungkinan perbedaan di seluruh sistem pelaporan tinggi. Ketiga, jika data Anda berjumlah jutaan baris, ETL bawaan tidak akan dapat menanganinya, yang menyebabkan respons laporan menjadi lambat.

Solusi paling rasional dalam situasi ini tampaknya adalah penyiapan repositori tunggal, di mana data akan dikumpulkan sebelumnya dan disimpan secara terstruktur — gudang data. Menghilangkan kebingungan dalam data Anda berkontribusi pada penciptaan satu versi kebenaran. Di antara manfaat signifikan lainnya yang dibawa oleh repositori pusat adalah kemungkinan analisis data historis dan persiapan laporan yang lebih cepat. Teknologi gudang data memungkinkan penanganan sumber data dalam jumlah yang terus bertambah tanpa membuat Anda menghabiskan lebih banyak untuk pemeliharaan alat BI Anda.

2. Masalah kualitas data

Kualitas data adalah salah satu tantangan utama intelijen bisnis dan batu sandungan untuk mencapai tujuan BI, yaitu membuat keputusan yang tepat dan berharga. Kesalahan manusia, data yang digandakan dan tidak valid, dan format data yang tidak konsisten tidak memungkinkan Anda untuk memperoleh wawasan yang berharga dan dapat memicu tindakan yang salah di atasnya.

Strategi manajemen data yang tepat membantu mengatasi masalah kualitas data. Singkatnya, ini berkaitan dengan data yang dikumpulkan atau dihasilkan oleh perusahaan untuk memastikan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Arsitektur data adalah komponen manajemen data penting yang memainkan peran penting dalam memberikan informasi berkualitas tinggi. Katakanlah, sebuah perusahaan memiliki beberapa saluran penjualan, merupakan ide bagus untuk menggabungkan semua informasi yang dihasilkan oleh mereka di tingkat gudang data, yang darinya dapat didistribusikan lebih lanjut ke laporan yang berbeda, setelah melewati algoritme izin tertentu yang ditentukan oleh aturan bisnis.

Pemodelan data adalah hal lain yang tidak dapat Anda abaikan saat mencoba membuat data Anda memenuhi syarat untuk dianalisis. Misalnya, pengunjung situs web Anda, peserta dalam survei yang Anda lakukan, dan klien Anda dapat berupa satu orang. Namun, Anda mungkin menampilkannya dalam peran yang berbeda dalam sistem yang berbeda, meskipun itu adalah entitas yang sama. Itu sebabnya, untuk menghindari redundansi data, harus diputuskan sistem mana (CRM, ERP, dll.) untuk menetapkan entitas ini.

Strategi pengelolaan data sebagian besar merupakan kegiatan administratif. Pada saat yang sama, bagian teknis dalam membangun arsitektur solusi yang tepat dan dipikirkan dengan matang tidak boleh diabaikan. Pengerjaan strategi harus dimulai dengan diagram semua aliran data perusahaan. Tentukan sistem sumber yang Anda miliki, di mana data dihasilkan dan dikonsumsi, entitas apa yang Anda miliki dan di mana mereka disimpan, lalu putuskan bagaimana menerapkannya secara teknis.

— Alex Obolensky, Kepala unit BI di *instinctools

3. Kurangnya bakat data

Kekurangan keterampilan adalah salah satu masalah intelijen bisnis umum lainnya yang menghambat upaya analisis data. Pada tahun 2020, Amerika Serikat menghadapi kelangkaan bakat ilmu data — perusahaan gagal mengisi sekitar 250.000 posisi. Survei Perekrutan Teknis 2022 juga mendefinisikan ilmu data sebagai keterampilan yang permintaannya jauh melebihi pasokan.

Ini diperburuk oleh krisis bakat yang membayangi di seluruh pasar perekrutan, perubahan demografi, dan 'Pengunduran Diri Hebat', yang dipadatkan oleh apa yang bisa menjadi resesi lain. Tanpa keterampilan khusus, perusahaan gagal memanfaatkan analitik BI secara efektif, menyiapkan gudang data untuk informasi dasar, atau menetapkan tingkat literasi data yang diperlukan secara umum.

Untuk bergulat dengan krisis bakat, perusahaan cenderung memanfaatkan keahlian yang dialihdayakan. Tim BI yang berdedikasi membuat seluruh rangkaian pakar data internal dan membantu bisnis memvalidasi inisiatif data mereka dengan cepat dan tanpa kerumitan perekrutan.

4. Visualisasi data yang buruk

Kualitas data dan proses analitik Anda cenderung mencuri semua kemuliaan. Namun, desain dasbor BI Anda sama pentingnya untuk mengomunikasikan data kompleks kepada pembuat keputusan dan mengubah wawasan penting menjadi tindakan.

Jika data tidak disajikan dan diargumentasikan dengan cara yang meyakinkan, data tersebut akan diabaikan, atau dipalsukan oleh opini. Nilai memiliki argumen dan menyusun komponen cerita tidak boleh diremehkan.

— Dan Sommer, Direktur Senior Intelijen Pasar di Qlik

Kurangnya interaktivitas, ketidakmampuan untuk mendekati data real-time, template yang kaku, dan bahkan pilihan warna yang salah dapat menyebabkan potensi tantangan dalam menerapkan dasbor. Untuk menekankan nilai data yang tepat, perusahaan harus menggunakan dasbor yang sangat dapat disesuaikan dengan kemampuan personalisasi yang luas untuk memenuhi kebutuhan unik organisasi.

Pilihan tipe dasbor yang tepat juga dapat membantu pengelolaan BI Anda. Dasbor analitik memberikan gambaran menyeluruh tentang data penting, sementara dasbor operasional mencakup pembaruan waktu nyata yang relevan dengan departemen tertentu. Tipe strategis memberikan ikhtisar tentang KPI penting kepada para eksekutif.

5. Memilih perangkat lunak yang tepat

Memilih alat BI yang tepat adalah setengah dari perjuangan dalam mengatasi tantangan implementasi intelijen bisnis. Menurut TrustRadius, Tableau, Qlik Sense, dan Microsoft Power BI adalah platform intelijen bisnis terkemuka dengan pangsa pasar terbesar. Tapi mana yang cocok dengan kebutuhan unik Anda? Mari kita sentuh perbedaan utama di antara ketiganya.

Seperti yang Anda lihat dari tabel, memilih di antara ketiga alat itu seperti memilih antara Audi, BMW, dan Mercedes, dengan kualitas yang hampir sama dikemas ke dalam eksterior yang sedikit berbeda.

Namun, dalam kasus adopsi skala besar, bahkan perbedaan kecil pun mulai berperan. Jenis lisensi, peran dan izin, alokasi diskon, dan faktor lainnya harus diperhitungkan untuk mengoptimalkan pengalaman BI Anda.

Selain itu, solusi komersial generik mungkin tidak selalu mencukupi kebutuhan visualisasi Anda. Misalnya, startup B2C lebih baik dengan solusi BI open-source karena kebutuhan analitis yang tinggi dan tidak adanya beban lisensi. Dalam beberapa kasus, perusahaan memilih alat BI khusus untuk desain bermerek.

6. Tingkat adopsi BI yang rendah di antara karyawan

Setelah semua uang, waktu, dan upaya yang Anda investasikan dalam perangkat lunak analitik Anda, itu mungkin masih tidak berfungsi karena pengguna tidak akan menerimanya. Tingkat adopsi yang rendah dalam organisasi tetap menjadi salah satu masalah utama BI. Jika Anda ingin alat BI yang baru digunakan tidak hanya digunakan oleh analis atau ilmuwan data, pastikan itu ramah pengguna, dan tidak mengintimidasi.

Selain itu, karyawan sering menunjukkan penolakan yang dapat dibenarkan — dari sudut pandang mereka — terhadap perangkat lunak baru. Keengganan BI seperti itu sepenuhnya dapat dimengerti karena orang-orang yang tugas utamanya adalah menyatukan analitik perusahaan secara manual takut bahwa otomatisasi pelaporan akan membuat mereka keluar dari pekerjaan. Itu sebabnya mereka perlu diyakinkan sebaliknya. Karyawan yang dapat menerima tantangan dan peluang intelijen bisnis akan menjadi aset yang lebih berharga bagi perusahaan karena mereka tidak perlu lagi membuang banyak waktu untuk menghitung angka atau khawatir tentang risiko melakukan kesalahan. Sebaliknya, mereka akan menganalisis informasi dari atas ke bawah dan mengkomunikasikan hasil analisis ini kepada manajer mereka.

Seni halus dalam menangani masalah manajerial yang terkait dengan implementasi BI dan praktik transformasi pola pikir membutuhkan ketelitian yang lebih tinggi lagi dalam hal Excel. Loyalitas orang terhadap alat ini tidak boleh diabaikan. Angka cenderung berbicara lebih keras daripada kata-kata. Gunakan mereka untuk menunjukkan kepada karyawan Anda betapa bermanfaatnya alat BI dalam hal menghemat waktu mereka. Misalnya, pengontrol keuangan memerlukan satu atau dua hari untuk menangani permintaan ad-hoc, tiga-lima hari untuk mempersiapkan pertemuan bulanan, dan sekitar tiga minggu untuk meringkas hasil tahun ini. Dengan sistem BI, semua pelaporan dilakukan secara otomatis, dengan satu klik tombol.

Tujuan utamanya adalah untuk menunjukkan kepada seseorang cara menggunakan dasbor untuk menjawab pertanyaan mereka dan menjelajahi data yang tersedia dengan cepat dan efisien. Tren jauh lebih mudah dikenali ketika data divisualisasikan secara memadai daripada tersebar di seluruh spreadsheet.

Ya, kami tahu bahwa Excel bukan hanya tentang tabel, dan Anda juga dapat membuat bagan di dalamnya, tetapi Anda tidak akan dapat berinteraksi dengannya saat itu juga. Di dasbor, Anda dapat mengklik satu segmen dan langsung melihat informasi yang Anda butuhkan, sementara di Excel Anda akan membutuhkan lebih banyak waktu untuk melakukan hal yang sama.

Alex Obolensky, Kepala unit BI di *instinctools

Cara yang efisien untuk menghadapi tantangan implementasi intelijen bisnis dan komponen penting dari manajemen perubahan yang tepat yang dirancang untuk menenangkan rasa sakit pengguna adalah pelatihan staf. Itulah mengapa pengguna tidak boleh dibiarkan dalam kesulitan setelah penerapan sistem. Temukan mitra implementasi BI yang akan menyiapkan dokumentasi tentang proses baru dan mengatur pelatihan cakupan luas yang ditujukan tidak hanya untuk mengajarkan cara bekerja dengan perangkat lunak tetapi juga untuk meningkatkan literasi teknologi secara umum.

Menavigasi jalur intelijen bisnis

Tingkat kegagalan untuk proyek ilmu data tampak besar pada 87%. Ini membuktikan fakta bahwa analisis data yang solid dan arsitektur visualisasi tidak dapat disusun berdasarkan firasat kecuali jika Anda ingin berakhir dengan wawasan yang sporadis dan tidak lengkap. Kesadaran, perencanaan, dan keahlian akan membantu Anda menghindari sebagian besar masalah BI. Di bawah ini, kita akan menyentuh tiga pilar strategi intelijen bisnis yang sukses.

Tentukan masalah apa yang ingin Anda selesaikan

Area aplikasi intelijen bisnis sangat luas dan mencakup hampir setiap operasi bisnis. Oleh karena itu, Anda harus memulai dari yang kecil dengan mengidentifikasi ruang lingkup analisis dan menghubungkannya dengan metrik dan laporan yang berkorelasi. Laporan, pada gilirannya, harus berkisar pada pemilihan KPI tertentu, internal atau eksternal, untuk mengukur dan menganalisis data organisasi dan memperbaikinya. Mitra konsultan BI dapat memberi tahu Anda tentang metrik yang relevan dan memvalidasi cakupan analisis Anda.

Ubah pola pikir organisasi dengan manajemen perubahan yang tepat

Saat pengguna beralih dari alat yang terfragmentasi ke sistem BI terintegrasi, Anda harus memiliki metode transformasi yang benar untuk menghilangkan inersia dan mendorong penerimaan sistem. Membangun aliran komunikasi yang stabil dan transparan, menyatukan para pemimpin dari lini yang berbeda, dan menjalankan lokakarya dan pelatihan untuk mengembangkan aliran data kolaboratif dan berbagi pengetahuan tanpa batas untuk wawasan bisnis yang akurat.

Pilih mitra konsultasi yang andal

Sebuah gudang data terpadu dan strategi data yang konsisten meletakkan dasar untuk analisis data yang cepat dan akurat. Tanpa prekursor ini, wawasan Anda akan diisolasi dalam silo data, terkunci di dalam departemen sebagai peluang yang terlewatkan. Untuk menghindari kegagalan data, amankan tim konsultan BI yang berpengalaman untuk membangun infrastruktur data yang kuat, mengelola tata kelola data, dan menghubungkan gudang data Anda dengan alat BI yang tepat.

Hit membayar kotoran dengan intelijen bisnis

Pengambilan keputusan berdasarkan data tidak lagi menjadi pilihan; itu adalah mandat untuk umur panjang bisnis dan daya saing. Kecerdasan bisnis adalah yang memelihara pendekatan berbasis data dan memungkinkan perusahaan mengubah data mereka menjadi tindakan.

Kewaspadaan yang didukung BI adalah hasil kolektif dari strategi data yang tepat, arsitektur TI terpadu, dan irama adopsi yang konsisten. Jika ada satu bagian pun yang hilang dari teka-teki BI Anda, perusahaan Anda akan picik mengenai data, gagal membuat keputusan yang tepat. Mendaftar dukungan profesional data dan BI akan membantu Anda menyusun teka-teki dan mengatasi tantangan intelijen bisnis umum.

Artikel ini awalnya diterbitkan di sini.