10 Tren dan Inovasi Kecerdasan Bisnis Teratas di Tahun 2023

Dalam dunia bisnis yang dinamis, untuk tetap berada di depan persaingan membutuhkan pengambilan keputusan berdasarkan data dan pemahaman yang komprehensif tentang tren pasar. Di sinilah intelijen bisnis (BI) berperan. BI memberdayakan perusahaan untuk mengekstrak wawasan berharga dari data, memungkinkan mereka membuat keputusan berdasarkan informasi dan membuka peluang baru. Seiring kemajuan teknologi, masa depan intelijen bisnis memiliki potensi besar bagi perusahaan besar yang mencari keunggulan kompetitif.

Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi 10 tren dan inovasi teratas yang muncul dalam intelijen bisnis yang akan membentuk lanskap di tahun 2023 dan seterusnya.

Analitik yang Diperbesar

Perbedaan utama antara analitik augmented dan metode analitik tradisional terletak pada penekanan yang pertama pada otomatisasi dan aksesibilitas. Analitik tradisional biasanya melibatkan proses manual dan memerlukan keterampilan khusus di berbagai bidang seperti ilmu data dan statistik. Prasyarat ini dapat menyebabkan hambatan dalam proses analisis, terutama ketika berhadapan dengan volume data yang besar.

Sebaliknya, augmented analytics mengotomatiskan banyak proses ini, membuat analisis data lebih cepat dan lebih efisien. Selain itu, ini menghilangkan penghalang keahlian teknis, memungkinkan individu tanpa latar belakang ilmu data yang luas untuk memahami dan memanfaatkan kumpulan data yang kompleks.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Integrasi NLP dalam lanskap intelijen bisnis membawa perubahan signifikan, khususnya dalam cara pembuat keputusan berinteraksi dengan data. Metode interaksi tradisional memerlukan kueri berbasis perintah, instruksi berkode, atau antarmuka kompleks. Dengan NLP, interaksi ini menjadi sesederhana mengetik atau menyuarakan pertanyaan dalam bahasa Inggris biasa, atau bahasa lain apa pun. Pergeseran ini memperkenalkan tingkat intuisi dan aksesibilitas baru, yang memungkinkan individu untuk berkomunikasi dengan alat analisis data dengan cara yang sama seperti yang mereka lakukan dengan manusia lain.

Anjuran untuk Membuat Dasbor dalam Hitungan Menit

Buka potensi ChatGPT dalam membangun dasbor pemasaran dengan panduan komprehensif ini. 5 langkah untuk membuat Laporan Kinerja Iklan Facebook Anda berikutnya.

UNDUH

Dari perspektif pemasaran, NLP dapat merevolusi pemahaman tentang sentimen pelanggan, tren pasar, dan persepsi merek. Ini membantu dalam menganalisis sumber data tidak terstruktur seperti posting media sosial, ulasan pelanggan, dan transkrip pusat panggilan, memberikan banyak wawasan tentang preferensi, perilaku, dan sentimen pelanggan.

Pemrosesan bahasa alami juga sangat penting dalam kebangkitan analitik percakapan. Dengan bantuan chatbot dan asisten suara, pembuat keputusan dapat mengajukan pertanyaan langsung atau memberikan perintah ke perangkat lunak analisis data mereka dalam bahasa alami. Perangkat lunak, sebagai gantinya, memberikan wawasan yang diperlukan dengan cara percakapan yang mudah dicerna. Interaksi bahasa alami dua arah ini secara signifikan menyederhanakan proses eksplorasi data, memungkinkan para eksekutif untuk lebih fokus pada pengambilan keputusan daripada menavigasi antarmuka data yang rumit.

Mendongeng Data

Ketergantungan yang tumbuh pada data menimbulkan kebutuhan akan interpretasi data yang melampaui metode tradisional.

Salah satu pembeda utama antara penceritaan data dan visualisasi data terletak pada struktur naratif. Sementara visualisasi data dapat memberikan representasi visual tentang apa yang dikatakan data, penceritaan data melangkah lebih jauh dengan menjelaskan mengapa data itu penting, memberikan pemahaman wawasan yang lebih komprehensif.

Mendongeng data melibatkan pengaturan adegan dan memberikan informasi latar belakang:

• 'Karakter' dalam cerita ini adalah berbagai titik data atau metrik yang sedang dibahas.
• 'Plot' biasanya melibatkan masalah atau tantangan yang dapat dibantu oleh data atau peluang yang diungkapkannya.
• 'Resolusi' atau kesimpulan cerita memberikan wawasan yang diperoleh dari data, menjelaskan tindakan apa yang harus diambil berdasarkan wawasan tersebut.

Secara keseluruhan, penceritaan data dapat menerangi dinamika pasar yang kompleks, perilaku pelanggan, dan kinerja kampanye dalam format yang mudah dicerna, memungkinkan pemahaman lanskap pasar yang lebih menyeluruh. Selain itu, penceritaan data dapat memfasilitasi penerjemahan wawasan ini ke dalam strategi yang konkret dan dapat ditindaklanjuti.

Analitik Layanan Mandiri

Alat analitik swalayan menawarkan dasbor interaktif dan antarmuka intuitif, memungkinkan pengguna non-teknis untuk melakukan kueri data yang kompleks, menghasilkan wawasan, dan membuat laporan yang disesuaikan. Ini mengurangi ketergantungan pada tim data khusus dan mempercepat proses pengambilan keputusan.

Dengan memanfaatkan analitik swalayan, pembuat keputusan mendapatkan akses langsung ke data, memiliki kebebasan untuk memanipulasinya, dan menarik wawasan yang paling relevan dengan tujuan mereka. Fleksibilitas ini tidak hanya mempercepat proses pembuatan wawasan tetapi juga menumbuhkan budaya pengambilan keputusan berdasarkan data di seluruh organisasi.

Meskipun analitik swalayan memberikan manfaat yang signifikan, hal itu juga memerlukan pertimbangan tertentu. Pengguna harus memiliki pemahaman dasar tentang prinsip data untuk memastikan analisis yang akurat. Selain itu, organisasi harus menerapkan kebijakan tata kelola data yang kuat untuk menjaga keamanan, privasi, dan kualitas data.

Solusi BI Berbasis Cloud

Tidak seperti solusi BI lokal tradisional, yang membutuhkan investasi signifikan dalam perangkat keras, perangkat lunak, dan pemeliharaan, solusi BI berbasis cloud dihosting di server yang dikelola oleh penyedia layanan. Hal ini meniadakan kebutuhan biaya awal yang besar dan pemeliharaan berkelanjutan, menjadikannya pilihan yang lebih hemat biaya.

Solusi BI berbasis cloud secara inheren dapat diskalakan, memungkinkan bisnis dengan mudah menyesuaikan penyimpanan data dan kapasitas pemrosesan berdasarkan kebutuhan mereka. Ini bisa sangat bermanfaat dalam menangani volume data yang besar, di mana kebutuhan penyimpanan dan daya pemrosesan dapat berfluktuasi.

Dalam konteks pemasaran, solusi BI berbasis cloud menawarkan banyak keuntungan. Akses data real-time memungkinkan pemasar untuk tetap mengikuti perkembangan tren pasar, perilaku pelanggan, dan kinerja kampanye. Ini memfasilitasi respons cepat terhadap perubahan pasar, memberi bisnis keunggulan kompetitif.

Analisis Prediktif

Menjadi reaktif tidak lagi cukup. Lanskap kompetitif saat ini menuntut pengambilan keputusan yang proaktif, dan di sinilah analitik prediktif bersinar.

Inti dari analisis prediktif terletak pada pemodelan data. Menggunakan data historis, pola diidentifikasi, dan model matematika dibangun. Model ini, digabungkan dengan data saat ini dan algoritme pembelajaran mesin, memberikan prediksi tentang hasil di masa mendatang.

Dalam konteks pemasaran, Predictive Analytics dapat menjadi pengubah permainan. Itu dapat meramalkan perilaku pelanggan, tren pasar, dan kinerja kampanye. Prediksi ini dapat membantu pemasar menyempurnakan strategi mereka, mengalokasikan sumber daya secara efisien, dan mencapai hingga 73% pengoptimalan pengeluaran pemasaran.

Namun, kekuatan analitik prediktif bergantung pada kualitas data dan keakuratan model. Kualitas data yang buruk atau model yang tidak akurat dapat menyebabkan prediksi yang salah.

Kecerdasan Buatan (AI) di BI

Tren BI lain yang muncul adalah infus AI yang lebih besar dalam intelijen bisnis. Kemampuan AI untuk mengotomatiskan analisis data, menghasilkan wawasan, dan memprediksi hasil mendefinisikan ulang cara organisasi berinteraksi dengan data.

AI dalam BI biasanya melibatkan penerapan algoritme pembelajaran mesin dan teknik analitik lanjutan untuk mengotomatiskan pemrosesan data dan tugas interpretasi. Dari pengumpulan dan pembersihan data hingga analisis dan pembuatan wawasan, AI dapat secara signifikan mengurangi beban kerja manual, mempercepat seluruh proses BI.

Selain itu, AI dapat mengelola kumpulan data yang besar dan kompleks jauh melampaui kapasitas analis manusia. Kemampuan ini memungkinkan analisis yang lebih komprehensif dan canggih, menggali wawasan yang mungkin terlewatkan.

Keakuratan wawasan yang didukung AI bergantung pada kualitas data dan algoritme. Oleh karena itu, mempertahankan kualitas data yang tinggi dan menyempurnakan algoritme secara terus-menerus sangatlah penting. Selain itu, pertimbangan etika dan privasi harus diperhatikan saat memanfaatkan AI, khususnya di area seperti pemasaran yang dipersonalisasi.

Visualisasi Data Tingkat Lanjut

Interaktivitas adalah fitur utama dari visualisasi data tingkat lanjut. Pengguna dapat memanipulasi elemen visual, menelusuri titik data tertentu, dan menjelajahi berbagai lapisan data, semuanya dalam waktu nyata. Kemampuan interaktif ini memungkinkan pengguna menggali data lebih dalam dan mengekstrak wawasan yang selaras dengan tujuan khusus mereka.

Visualisasi Data Tingkat Lanjut juga dapat meningkatkan komunikasi wawasan. Dengan menyajikan data dalam format yang menarik secara visual dan intuitif, ini memastikan bahwa wawasan tidak hanya dipahami tetapi juga diapresiasi oleh pemangku kepentingan, yang mengarah pada pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dan kolaboratif.

Namun, meskipun Visualisasi Data Tingkat Lanjut menawarkan manfaat yang signifikan, ini bukannya tanpa tantangan. Efektivitas visualisasi tergantung pada pemilihan elemen visual yang tepat dan kejelasan presentasi. Oleh karena itu, pemahaman yang tajam tentang prinsip dan praktik visualisasi sangat penting untuk meningkatkan visualisasi data tingkat lanjut secara efektif.

BI Seluler

Mobile BI menawarkan beberapa keunggulan berbeda, dengan aksesibilitas menjadi yang terpenting. Dengan membuat data dan wawasan dapat diakses di perangkat seluler, pembuat keputusan dapat terus diperbarui dengan informasi waktu nyata dan membuat keputusan berdasarkan informasi, bahkan saat sedang dalam perjalanan.

Keunggulan utama lain dari BI seluler adalah potensinya untuk meningkatkan kolaborasi. Dengan data dan wawasan yang dapat diakses dari mana saja, anggota tim di berbagai lokasi dapat berkolaborasi secara efektif, memastikan keselarasan dalam pengambilan keputusan. Ini dapat sangat bermanfaat bagi organisasi dengan tim yang tersebar secara geografis.

Mobile BI juga dapat memfasilitasi interaksi data yang lebih sering dan tepat waktu. Dengan menawarkan akses data di ujung jari, ini mendorong eksplorasi dan analisis data yang lebih teratur, mendorong budaya pengambilan keputusan berdasarkan data.

Tata Kelola Data Etis

Prinsip utama di balik Tata Kelola Data Etis adalah menghormati privasi dan hak individu dalam semua aktivitas data. Ini melibatkan penerapan praktik yang memastikan persetujuan yang diinformasikan, anonimisasi data, dan kontrol akses yang ketat, antara lain, untuk melindungi privasi individu dan mencegah penyalahgunaan data.

Tata kelola data etis juga mencakup penggunaan data secara etis. Ini memastikan bahwa data tidak digunakan untuk melanggengkan bias, diskriminasi, atau bahaya. Ini termasuk praktik seperti pemeriksaan bias dalam algoritme, audit keadilan, dan transparansi dalam penggunaan data

Karena aktivitas pemasaran semakin bergantung pada data, memastikan praktik data yang etis dapat membantu membangun kepercayaan dengan pelanggan dan pemangku kepentingan. Ini dapat melindungi dari potensi risiko reputasi yang terkait dengan pelanggaran data atau praktik data yang tidak etis.

Tata kelola data etis juga dapat mendukung kepatuhan terhadap peraturan. Dengan peraturan data seperti GDPR dan HIPAA yang menetapkan standar ketat untuk privasi dan etika data, kerangka Tata Kelola Data Etis yang kuat dapat membantu bisnis tetap patuh dan menghindari potensi hukuman hukum dan keuangan.

Menavigasi Masa Depan Kecerdasan Bisnis

Dengan merangkul tren intelijen bisnis ini, pembuat keputusan dapat membuka potensi penuh dari data mereka, mendorong inovasi, dan mendapatkan keunggulan kompetitif dalam lanskap bisnis yang terus berkembang.

Terlepas dari tren dan inovasi, satu konstanta tetap menjadi tulang punggung - data berkualitas tinggi. Setiap tren yang dibahas, apakah itu augmented analytics atau mobile BI, didorong oleh dan sangat bergantung pada data. Kualitas, akurasi, dan kelengkapan data ini secara langsung mempengaruhi efektivitas aplikasi BI. Data yang tidak akurat atau tidak lengkap dapat menyebabkan analisis yang salah, wawasan yang menyesatkan, dan pada akhirnya, keputusan bisnis yang buruk. Dengan demikian, memastikan data berkualitas tinggi bukan hanya aspek opsional tetapi juga kebutuhan penting dalam BI modern.

Improvado, platform analitik pemasaran canggih, memberdayakan organisasi dengan menyediakan data yang terintegrasi dengan AI dan solusi tangguh untuk meningkatkan kecerdasan bisnis dan pemasaran mereka. Ini menawarkan solusi bukti masa depan yang dapat dengan mulus beradaptasi dengan tren BI yang berkembang dan kebutuhan perusahaan. Improvado menggabungkan dan mempersiapkan data analisis lebih lanjut dari lebih dari 500+ sumber data, memastikan kumpulan data yang komprehensif dan akurat.

Pertanyaan yang Sering Diajukan