Mengenal Analisis Bisnis dan Jenisnya Lebih Dalam

Sekarang ini, pemanfaatan informasi dari data telah menjadi elemen yang krusial dan berperan besar bagi perusahaan dalam pengambilan strategi dan keputusan bisnis. Fenomena ini menjadi hal yang wajar karena persaingan di dunia bisnis yang kian ketat. Dalam upaya mencapai pemahaman yang mendalam dan mengambil langkah-langkah yang tepat, teknik analisis data menjadi penting, yang disebut juga sebagai analisis bisnis atau business analytics. 

Mengenal Analisis Bisnis

Analisis bisnis atau business analytics merujuk pada serangkaian proses yang mencakup pengorganisasian, penyaringan, pemrosesan, dan analisis data bisnis. Dalam proses ini, model statistik dan metodologi digunakan berulang kali untuk mentransformasi data menjadi wawasan bisnis yang berharga. 

Pendekatan analisis bisnis lebih bersifat preskriptif, yaitu berfokus pada metodologi ketika data dianalisis, suatu pola diidentifikasi, dan model dibentuk dengan tujuan memberikan kejelasan terhadap kejadian masa lalu. Selain itu, proses ini juga digunakan untuk membuat prediksi mengenai potensi yang terjadi pada masa depan, dan memberikan rekomendasi atau masukan mengenai langkah yang harus diambil untuk mencapai hasil yang optimal.

Dalam rangka memprediksi masa depan secara akurat dan merumuskan strategi untuk mencapai tujuan, solusi berbasis analisis bisnis menjadi sangat diperlukan. Pendekatan ini menggunakan analisis kuantitatif dan model matematika, serta mengintegrasikan prinsip statistik, ilmu komputer, dan riset operasional untuk mengurai kompleksitas data. 

Selain itu, berbagai teknik seperti kecerdasan buatan (AI) dan neural network juga sering digunakan untuk menganalisis data mikro dan mengidentifikasi pola yang tersembunyi.

Jenis Analisis Bisnis

Dalam pemanfaatannya pada bisnis, business analytics terbagi menjadi beberapa jenis. Berikut penjelasan lengkapnya: 

1. Analisis deskriptif (descriptive analytics)

Analisis deskriptif adalah bentuk pendekatan analitik yang paling mudah, menggunakan teknik agregasi data dan data mining. Pendekatan ini bertujuan untuk menggambarkan atau merangkum data bisnis yang ada guna mendapatkan gambaran mengenai peristiwa yang telah terjadi di masa lalu atau sedang berlangsung saat ini. 

Dalam analisis deskriptif juga diterapkan teknik statistik deskripsi pada data yang ada. Ini memberikan kemudahan bagi berbagai pihak di dalam organisasi, termasuk anggota tim, investor, pemegang saham, hingga eksekutif pemasaran dan manajer penjualan. 

Selain itu, analisis deskriptif membantu mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan serta memberikan wawasan mengenai perilaku pelanggan. Contoh hasil yang diberikan oleh analisis deskriptif termasuk informasi seputar stok produk, angka penjualan, biaya rata-rata produksi, dan biaya operasional.

2. Analisis diagnosis (diagnostic analytics)

Analisis diagnostik menggunakan metode drill-down, penemuan data, penambangan data, dan korelasi guna mengidentifikasi akar penyebab suatu kejadian. Pendekatan analisis diagnostik mengarah pada pemahaman “apa” dari peristiwa masa lalu, serta “bagaimana” dan “mengapa” dari peristiwa saat ini. 

Tak hanya itu, jenis analisis ini juga mengacu pada bagaimana kinerja masa lalu untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi tren. Dalam rangka memaksimalkan analisis diagnostik, perusahaan dapat memanfaatkan teknik OLAP (Online Analytical Processing) untuk menampilkan hasil dari data yang sedang dianalisis.

3. Analisis prediksi (predictive analytics)

Analisis prediktif meramalkan kemungkinan peristiwa di masa depan melalui penerapan model statistik dan teknik pembelajaran mesin. Dengan cara ini, analisis tersebut mampu mengantisipasi berbagai risiko dalam konteks bisnis. Pendekatan ini mengandalkan algoritma dan model statistik yang memungkinkan tingkat akurasi prediksi yang lebih tinggi. 

Selain itu, analisis prediktif juga berbasis pada analisis deskriptif untuk merancang model yang dapat memproyeksikan kemungkinan hasil tertentu. Hasil dari analisis prediktif berupa laporan mendetail yang dapat mendukung perkiraan yang kompleks dalam hal penjualan dan pemasaran.

4. Analisis preskriptif (prescriptive analytics)

Analisis preskriptif satu langkah lebih unggul dibandingkan analisis prediktif. Dalam analisis preskriptif, ditampilkan rekomendasi tindakan terbaik untuk langkah berikutnya, memungkinkan manipulasi kejadian guna mencapai hasil yang lebih optimal. Analisis ini tidak sekadar merekomendasikan semua hasil positif dari tindakan tertentu, melainkan mengarahkan pada tindakan spesifik yang akan menyediakan hasil yang paling diinginkan. 

Pendekatan analisis preskriptif bergantung pada sistem umpan balik yang kuat serta analisis dan pengujian berulang untuk memahami hubungan antara berbagai tindakan dan hasilnya. Analisis preskriptif menggambarkan tindakan yang seharusnya diambil setelah mempertimbangkan risiko bisnis, diterapkan untuk mencapai tujuan perusahaan, merespons tantangan di masa depan, dan meraih kesuksesan.

Mempelajari analisis bisnis untuk perkembangan perusahaan menjadi hal yang sangat menarik. Jika ingin mendalami ilmu ini, kamu bisa kuliah di jurusan Business Analytics BINUS UNIVERSITY. Tidak hanya memiliki tenaga pengajar unggulan, BINUS UNIVERSITY juga menawarkan program Enrichment untuk mempersiapkan BINUSIAN menjadi lulusan yang siap menghadapi ketatnya persaingan kerja. Yuk, daftar kuliah di BINUS UNIVERSITY @Kemanggisan!