Mekari Insight
- Business analytics tools membantu perusahaan menggali insight dari data untuk membaca pola, memprediksi tren, dan mengambil keputusan yang lebih akurat.
- Perbedaan BA dan BI terletak pada fokus analisisnya: BI untuk memahami kondisi saat ini, sementara BA untuk memprediksi masa depan dan menyusun strategi jangka panjang.
- Mekari Officeless menawarkan solusi custom analytics berbasis low-code/no-code, yang lebih sederhana, fleksibel, dan sesuai kebutuhan unik perusahaan.
Pengambilan keputusan bisnis masa kini harus berdasarkan data. Karena itu, kemampuan membaca dan memanfaatkan data sangat diperlukan. Business analytics tools punya peran penting dalam hal ini.
Dengan business analytics tools, perusahaan dapat menggali insight dari data untuk memahami pola, memprediksi tren, dan mendukung penyusunan strategi yang tepat sasaran.
Seperti apa cara kerjanya dan apa saja contoh tools populernya? Baca lebih lanjut.
Apa itu business analytics tools?
Business analytics tools adalah software yang dipakai perusahaan untuk mengolah dan menganalisis data secara mendalam.
Sistem ini dapat menemukan hubungan antar data, membuat prediksi tren, hingga memodelkan dan menyajikan data dalam visualisasi.
Teknik yang digunakan dalam sistem ini mencakup analisis statistik, pemodelan prediktif, hingga text mining untuk menggali informasi dari berbagai sumber data.
Dengan alat ini, bisnis dapat menyelami data lebih jauh, melihat pola yang sebelumnya tidak terlihat, dan menggunakan informasi tersebut untuk mendukung pembuatan keputusan yang lebih tepat.
Perbedaan Business Analytics tools dengan Business Intelligence tools
Walau tampak serupa, sebenarnya Business Analytics dan Business Intelligence memiliki fokus yang berbeda. Business Analytics lebih fokus pada analisis prediktif dan preskriptif, sementara Business Intelligence membantu melihat dan memahami situasi saat ini.
| Aspek | Business Intelligence (BI) | Business Analytics (BA) |
|---|---|---|
| Fokus utama | Menyajikan data historis dan laporan deskriptif | Menganalisis data lebih dalam untuk prediksi dan pemodelan |
| Pertanyaan yang dijawab | Apa yang sudah terjadi? | Mengapa hal itu terjadi? Apa yang akan terjadi selanjutnya? |
| Output utama | Dashboard, laporan kinerja, ringkasan tren | Analisis regresi, prediksi tren, pemodelan data |
| Tujuan | Memberikan gambaran kondisi bisnis saat ini | Memberikan insight untuk pengambilan keputusan strategis jangka panjang |
| Pengguna utama | Manajer operasional, tim eksekutif | Analis data, tim strategi, decision maker yang butuh proyeksi |
Business Analytics vs Business Intelligence: Pilih yang mana?
Daripada memilih salah satu, pikirkan tentang bagaimana mengombinasikan keduanya sesuai kebutuhan bisnis.
Beberapa hal yang perlu dipertimbangkan sebelum memutuskan:
- Siapa saja yang akan menggunakan tools tersebut: eksekutif, analis, atau tim operasional.
- Departemen apa yang paling membutuhkan insight: finance, marketing, sales, atau operasional.
- Jenis data apa yang ingin dianalisis: data historis untuk laporan, atau data prediktif untuk perencanaan strategi.
- Dukungan apa yang dibutuhkan: apakah cukup visualisasi dan dashboard, atau butuh analisis mendalam dengan model prediktif.
Dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan di atas, perusahaan bisa menentukan apakah lebih fokus membangun dashboard BI untuk laporan cepat, mengadopsi analytics tools untuk insight strategis, atau bahkan menggabungkan keduanya agar hasilnya lebih komprehensif.
Baca Juga: 8 Software Business Intelligence dan Rekomendasi Custom SoftwareBagaimana business analytics tools dapat membantu perusahaan
Keputusan bisnis yang dulu banyak bergantung pada insting kini bisa lebih akurat berkat data.
Business analytics tools membantu perusahaan mengubah data mentah menjadi insight yang bisa dipakai untuk membaca tren, memprediksi hasil, hingga menemukan peluang baru.
Beberapa manfaat utamanya antara lain:
- Memahami pelanggan lebih baik: Mengungkap pola perilaku, kebutuhan, dan faktor yang memengaruhi loyalitas.
- Meningkatkan efisiensi operasional: Menemukan bottleneck, mengurangi pemborosan, dan membuat proses kerja lebih produktif.
- Membuka peluang pendapatan baru: Mengidentifikasi tren pasar, celah kompetitor, serta peluang ekspansi untuk pertumbuhan bisnis.
Dengan begitu, perusahaan bisa mengambil keputusan berbasis data yang lebih cepat, tepat, dan menguntungkan.
6 business analytics tools yang paling sering digunakan
Kini, ada banyak business analytics tools yang bisa membantu. Berikut enam contoh yang paling sering digunakan di berbagai industri.
1. SAS Analytics
SAS (Statistical Analysis System) adalah software yang unggul dalam analisis data, business intelligence, dan manajemen data.
Sejak didirikan, SAS telah dikenal luas di kalangan akademisi dan korporasi besar karena kemampuan analisis statistiknya yang kompleks.
Fitur unggulan:
- Analisis statistik lanjutan: Mampu melakukan berbagai jenis analisis, mulai dari yang dasar hingga model statistik yang sangat kompleks.
- Business intelligence (BI): Menyediakan dashboard interaktif dan laporan visual untuk membantu pengambilan keputusan.
- Machine learning & prediksi: Fitur ini memungkinkan pembuatan model prediktif untuk meramalkan tren bisnis, perilaku pelanggan, atau potensi risiko.
- Manajemen data skala besar: Mampu menangani dan mengolah set data yang sangat besar (big data) dengan efisien.
Cocok untuk: Perusahaan di industri yang sangat bergantung pada analisis data kuantitatif, seperti perbankan, farmasi, telekomunikasi, dan riset pasar yang membutuhkan model prediksi akurat.
2. IBM SPSS Statistics
IBM SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) adalah program analisis statistik yang banyak digunakan dalam riset sosial, pemasaran, dan pemerintahan.
SPSS dikenal karena interface grafisnya yang intuitif dan kemudahannya dalam menjalankan analisis statistik yang kompleks.
Fitur unggulan:
- Analisis statistik cepat: Interface yang ramah pengguna memudahkan peneliti dan analis non-teknis untuk menjalankan analisis seperti regresi, ANOVA, dan uji T.
- Analisis prediktif: Mampu membuat model prediksi dan segmentasi data untuk memahami tren di masa depan.
- Visualisasi data: Menyediakan beragam jenis grafik dan visualisasi untuk menyajikan hasil analisis dengan jelas.
- Manajemen data & transformasi: Memungkinkan pembersihan dan transformasi data sebelum dianalisis.
Cocok untuk: Industri riset pasar, akademik, dan pemerintahan yang membutuhkan alat yang andal untuk analisis statistik dan survei.
3. Alteryx
Alteryx adalah platform yang dirancang untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan proses pengolahan, analisis, dan penyajian data.
Keunggulan utamanya adalah pendekatan low code no code, sehingga memungkinkan pengguna non-teknis untuk melakukan analisis data yang canggih.
Fitur unggulan:
- Analisis mandiri: Pengguna bisnis dapat menggabungkan data dari berbagai sumber, membersihkannya, dan menganalisisnya tanpa bantuan tim IT.
- Otomasi proses: Mampu mengotomatiskan seluruh alur kerja analitik, mulai dari pengumpulan data hingga pembuatan laporan.
- Analisis prediktif tanpa kode: Menyediakan drag-and-drop tools untuk membangun model prediktif, bahkan tanpa pengetahuan coding yang mendalam.
- Integrasi data: Terintegrasi dengan ratusan sumber data, baik di cloud maupun lokal.
Cocok untuk: Berbagai industri yang ingin mempercepat proses analitik dan memberdayakan tim bisnis mereka, terutama di bidang ritel, keuangan, dan manufaktur.
4. RapidMiner
RapidMiner adalah platform sains data terpadu yang menyediakan lingkungan komprehensif untuk machine learning, data mining, dan analisis prediktif.
Tools ini memungkinkan pengguna untuk merancang dan menjalankan eksperimen analitik dengan cepat.
Fitur unggulan:
- Lingkungan analitik terpadu: Menggabungkan persiapan data, machine learning, dan deployment model dalam satu platform.
- Data mining & eksplorasi data: Membantu menemukan pola tersembunyi dan wawasan baru dari data yang besar.
- Otomasi model (AutoML): Mampu mengotomatiskan sebagian besar proses pembangunan model machine learning.
- Integrasi: Terintegrasi dengan berbagai bahasa pemrograman (seperti Python dan R) serta basis data yang umum.
Cocok untuk: Perusahaan yang ingin memanfaatkan big data untuk menemukan wawasan dan memprediksi tren bisnis, seperti di industri telekomunikasi dan e-commerce.
5. Google Analytics 4 (GA4)
GA4 adalah layanan web analytics dari Google yang berfokus pada pelacakan dan pelaporan interaksi pengguna di seluruh website dan aplikasi seluler.
GA4 dikenal dengan pendekatan berbasis peristiwa (event-based) yang memberikan gambaran lebih holistik tentang perilaku pengguna.
Fitur unggulan:
- Model data berbasis peristiwa: Melacak setiap interaksi pengguna (event), seperti klik tombol atau pembelian, untuk pemahaman yang lebih mendalam.
- Analisis perilaku lanjutan: Memungkinkan pelacakan perjalanan pelanggan di seluruh perangkat (web dan mobile).
- Prediksi pelanggan: Menggunakan machine learning untuk memprediksi probabilitas pembelian atau churn pelanggan di masa depan.
- Integrasi dengan Google Ads: Memungkinkan optimasi kampanye iklan yang lebih efektif.
Cocok untuk: Semua jenis bisnis, terutama yang memiliki website dan aplikasi seluler, dan ingin mengoptimalkan pemasaran digital serta memahami perilaku pelanggan.
6. KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) adalah platform analisis data open-source yang memungkinkan pengguna untuk merancang alur kerja analitik secara visual.
Dengan pendekatan modular, KNIME memudahkan penggabungan berbagai modul untuk membangun model analisis yang kompleks.
Fitur unggulan:
- Desain alur kerja visual: Pengguna dapat membuat alur kerja analitik dengan drag-and-drop node, tanpa perlu coding.
- Analisis data multidisiplin: Mendukung data mining, machine learning, dan analisis teks.
- Fleksibilitas dan ekstensibilitas: Karena bersifat open-source, pengguna dapat menambahkan node dan fungsionalitas baru sesuai kebutuhan.
- Integrasi luas: Terhubung dengan berbagai alat analisis lain dan sumber data, termasuk Python dan R.
Cocok untuk: Perusahaan dengan anggaran terbatas, akademisi, dan tim yang membutuhkan fleksibilitas tinggi untuk membangun dan menyesuaikan alur kerja analitik data mereka.
Rekomendasi custom business analytics tools
Tidak semua perusahaan membutuhkan business analytics tools yang rumit dengan segudang fitur teknis. Sering kali, yang dibutuhkan justru solusi sederhana, mudah digunakan, dan bisa menyesuaikan kebutuhan unik perusahaan. Inilah kenapa Mekari Officeless hadir sebagai pilihan tepat.
Sebagai platform low code no code sekaligus penyedia custom software, Mekari Officeless memungkinkan Anda membangun business analytics tools yang benar-benar sesuai kebutuhan. Bukan hanya sekadar menampilkan data, tapi juga mengolah, menganalisis, dan menyajikan informasi dalam bentuk yang relevan untuk tim Anda.
Dengan Mekari Officeless, perusahaan bisa mendapatkan:
- Fleksibilitas untuk mengembangkan analytics tools sesuai alur kerja dan tujuan bisnis.
- Interface yang sederhana dan mudah dipahami, tanpa harus menguasai coding yang rumit.
- Integrasi dengan berbagai sistem lain di ekosistem Mekari maupun aplikasi bisnis eksternal.
- Solusi yang lebih hemat biaya dan lebih cepat diimplementasikan dibanding analytics tools kompleks di luar sana.
Jika Anda mencari business analytics tools yang praktis, fleksibel, dan bisa berkembang bersama bisnis Anda, Mekari Officeless adalah jawabannya.
