DASAR-DASAR
INTELIGEN BISNIS
Intelegensi Bisnis
Perangkat-perangkat
untuk menggabungkan, menganalisis, dan menyediakan akses untuk data yang luas
untuk membantu pengguna mengambil keputusan bisnis.
Dasar-dasar
Intelegensi Bisnis : Basis Data dan Manajemen Informasi yaitu:
Ø Mengorganisasikan data dalam lingkungan file
tradisional
Ø Pendekatan basis terhadap pengelolaan data
Ø Menggunakan basis data untuk meningkatkan kinerja
bisnis dan proses pengambilan keputusan
Ø Mengelola sumber data
A.
Mengorganisasikan Data Dalam Lingkungan File
Tradisional
Sebuah sistem informasi yang efektif
menyediakan informasi yang akurat, tepat waktu, dan relevan bagi para
penggunanya. Informasi yang tepat waktu dapat dipakai oleh pembuat keputusan
ketika dibutuhkan. Informasi yang akurat tidak memiliki kesalahan. Informasi
yang relevan artinya informasi itu sangat berguna dan tepat untuk jenis
pekerjaan dan keputusan yang membutuhkannya. Sistem komputer mengorganisasikan
data ke dalam sebuah hierarki yang dimulai dengan bit dan byte, menuju field,
record, dan basis data. Pengelompokan karakter menjadi sebuah kata, kumpulan
kata atau bilangan lengkap dinamakan field.
Sekumpulan field yang saling
berhubungan, berkumpul menjadi sebuah record. Sekumpulan record yang jenisnya
sama dinamakan file. Sekelompok file yang berhubungan membentuk basis data.
Pada banyak organisasi, file data dan sistem cenderung bertumbuh secara mandiri
tanpa rencana menyeluruh untuk perusahaan. Redundandi data adalah adanya
duplikasi data dalam beberapa file data sehingga data yang sama disimpan di
dalam lebih dari satu lokasi. Redundansi data terjadi ketika kelompok yang
berbeda dalam organisasi mendapatkan data yang sama secara independen dan
menyimpangnya secara independen juga. Ketergantungan program data (program data
dependency) mengacu pada pasangan data yang tersimpan dalam file dan program
tertentu yang dibutuhkan untuk memperbaharui dan memelihara file tersebut
sehingga perubahan dalam datanya.
Sistem file tradisional dapat
mengirim laporan terjadwal rutin setelah dilakukan pemrograman yang ekstensif,
tapi tidak dapat mengirim laporan khusus atau merespons kebutuhan informasi
yang tidak diantisipasi secara tepat waktu. Karena kendali terhadap data dan
pengelolaannya kurang, akses kepada dan penyebaran dari informasi mungkin tidak
dapat dilakukan. Karena potongan-potongan informasi di dalam bagian yang
berbeda dari organisasi tidak dapat dihubungkan satu dengan yang lainnya, maka
mustahil informasi tersebut dapat dibagikan atau diakses secara tepat waktu.
B.
Pendekatan Basis Data Terhadap Pengelolaan Data
Basis data (database) adalah
sekumpulan data organisasi untuk melayani banyak aplikasi secara efisien dengan
memusatkan data dan mengendalikan redundansi data. Sistem manajemen berbasis
data (database management system-DBMS) adalah peranti lunak yang memudahkan
organisasi untuk memusatkan data, mengelola data secara efisien, dan
menyediakan akses data bagi program aplikasi. Jenis DBMS yang paling populer
dewasa ini untuk PC juga untuk komputer yang lebih besar dan mainframe adalah
DBMS relasional. Sebuah DBMS hierarkis memodelkan hubungan banyak ke banyak.
Sebuah DBMS berorientasi objek (objek oriented DBMS) menyimpan data dan
prosedur yang menganggap data tersebut sebagai objek yang secara otomatis dapat
diambil kembali dan dibagikan.
C.
Menggunakan Basis Data untuk meningkatkan kinerja
bisnis dan proses pengambilan keputusan.
Perusahaan menggunakan basis data untuk melacak
transaksi dasar, seperti membayar pemasok, memproses pesanan, melacak pelanggan,
dan membayar gaji karyawan. Tapi perusahaan juga membutuhkan basis data untuk
menyediakan informasi yang akan membantu perusahaan menjalankan bisnis dengan
lebih efisien, dan membantu manajer dan karyawan membuat keputusan lebih baik.
Gudang data (data warehouse) adalah basis data yang
menyimpan data yang sekarang dan terdahulu yang mungkin dimintai oleh para
pembuat keputusan di seluruh perusahaan.
Data Mark adalah subset dari gudang
data yang didalamnya terdapat ringkasan atau porsi data perusahaan yang sangat
terfokus, ditempatkan dalam basis data terpisah untuk suatu populasi atau
pengguna tertentu. Perangkat-perangkat
untuk menggabungkan, menganalisis, dan menyediakan akses untuk data yang
luas untuk membantu pengguna mengambil keputusan bisnis yang lebih baik sering
disebut sebagai intelegensi bisnis (business intelegence).
D.
Mengelola Sumber Data
Kebijakan informasi (information
policy) menentukan aturan-aturan organisasi dalam hal pembagian, penyebaran,
perolehan, standarisasi, klasifikasi, dan penyimpanan dari informasi.
Administrasi data (data administration) bertanggung jawab atas kebijakan dan
prosedur yang mengatur data sebagai sumber daya organisasi. Analisis kualitas
data sering dimulai dengan audit kualitas data (data quality audit) yang
merupakan survei terstruktur atas akurasi dan tingkat kelengkapan dari data
dalam sebuah sistem informasi.
Pembersihan data (data cleaning atau
data scrubing) adalah kegiatan mendeteksi dan mengoreksi data dalam basis data
yang tidak benar, tidak lengkap, formatnya tidak tepat, atau berlebihan.
Pembersihan data tidak hanya mengoreksi kesalahan, tetapi juga menekankan
antara sekumpulan data yang berbeda yang berasal dari sistem informasi yang
terpisah.
KASUS
Penerapan
business intelligence pada Industri
Perbankan
Contoh
penerapan business intelligence pada industri perbankan adalah customer
relationship management, customer credit analysis, risk management, credit card
analysis, customer segmentation, dll (Hair, 2007), (Dan, 2008). Peranan business
intelligence dalam kegiatan bisnis dapat menyediakan layanan yang lebih
personal kepada pelanggan dan secara radikal meningkatkan kualitas servis dari
bank tersebut. Pengelola produk perbankan bersaing dalam mendesain produk dan
layanan yang dapat menjawab setiap kebutuhan suatu segmen tertentu.
Salah
satu penerapan customer credit analysis adalah penerapan model penilaian
kredit nasabah (Ince & Aktan, 2009). Penilaian kredit nasabah merupakan
kegiatan paling penting untuk mengevaluasi aplikasi pinjaman yang diajukan oleh
nasabah. system penilaian kredit digunakan untuk memodelkan potensi resiko dari
aplikasi pinjaman, dimana system tersebut memiliki keuntungan karena dapat
menangani aplikasi pinjaman dalam jumlah besar dengan cepat tanpa membutuhkan
sumber daya yang banyak sehingga dapat menurunkan biaya operasional dan efektif
dalam mengurangi penalaran dalam pengambilan keputusan. Dengan persaingan dan
pertumbuhan pasar kredit konsumen, para pemain di industri perbankan saling
berlomba untuk mengembangkan strategi yang lebih baik berkat bantuan penerapan
model penilaian kredit. Tujuan dari penilaian kredit adalah memberikan
kemampuan kepada bagian analisa kredit untuk menentukan aplikasi pinjaman
nasabah yang diterima dari pihak marketing bank termasuk “kredit yang baik”
dimana para nasabah yang termasuk dalam kategori tersebut memiliki kemungkinan
yang cukup besar untuk membayar kewajiban finansialnya kepada bank atau “kredit
yang jelek” dimana para nasabah yang termasuk dalam kategori tersebut memiliki
kemungkinan yang cukup besar untuk memenuhi kewajiban finansialnya. Berdasarkan
hasil studi yang dilakukan oleh Huseyin Ince dan Bora Aktan (2009), peneliti
membandingkan kinerja dari model penilaian kredit menggunakan pendekatan
tradisional dan artificial intelligence (discriminant analysis,
logistic regression, neural networks, classification, and regression tree). Penelitian
percobaan dengan data riil telah mendemonstrasikan bahwa classification,
regression tree, dan neural networks mengalahkan kinerja model penilaian kredit
secara tradisional dalam hal prediksi keakuratan dan type II errors.
Analisis
terhadap data pelanggan merupakan kunci utama bagi pihak manajemen bank untuk
menghasilkan keuntungan yang maksimal. Dengan menggunakan konsep pareto,
bahwa dengan mendesain produk dan layanan kepada 20% nasabah dapat memberikan
hasil sebesar 80% terhadap keuntungan. Pihak manajemen mempercayai bahwa dengan
menganalisa 20% nasabah tersebut merupakan langkah yang efektif dalam meningkatkan
keuntungan dan menurunkan biaya operasional. Selain kasus diatas, pihak
manajemen bank dapat menganalisis pemasaran kartu, perhitungan harga jual dan
tingkat keuntungan terhadap pemillik kartu, deteksi terhadap potensi
kecurangan, prediksi manajemen daur hidup nasabah. Segmentasi pelanggan
merupakan salah satu strategi pemasaran yang efektif, dengan memahami
karakteristik dan kebutuhan setiap segmen nasabah maka pihak manajemen dapat
mendesain bagaimana cara memasarkan, harga, kebijakan untuk setiap produk dan
layanan sehingga dapat memberikan keuntungan yang maksimal (Mawoli &
Abdulsalam, 2012). Dengan penerapan business intelligence dalam proses
segmentasi nasabah menjadi lebih mudah karena pihak manajemen dapat dengan
mudah mengidentifikasi demografi dan geografi nasabah tetapi pihak manajemen
harus meluangkan waktu dan tenaga apabila ingin mengetahui psikografi dan
perilaku nasabah dan pihak manajemen perlu mengidentifikasi atribut-atribut
yang diperlukan seperti umur, pekerjaan, penghasilan dan jenis kelamin dengan
mudah dan pada umumnya dapat diukur dengan RFV (recency, frequency, dan value
dari perilaku transaksi mereka) (Sun, 2009), (Lin, Zhu, Yin, & Dong,
2008).
Dapat
disimpulkan bahwa untuk memenuhi kebutuhan nasabah yang makin komplek dan
efisiensi bisnis proses dengan otomatisasi kegiatan operasional membutuhkan
dukungan sistem informasi. Sistem informasi perbankan perlu tetap dikembangkan
sehingga dapat memenuhi kebutuhan nasabah dan mengikuti inovasi bisnis, akan
tetapi perlu adanya integrasi dengan sistem business intelligence sehingga
pihak manajemen mendapatkan informasi yang up-to-date dan insight dari
data historis.
Pertanyaan
Diskusi
1. Telah
dikatakan bahwa tidak ada data yang buruk, hanya manajemen yang buruk. Bahaslah
implikasi dari pertanyaan tersebut!
Jawab
:
Implementasinya yaitu mengapa pihak
manajemen dikatakan buruk pekerjaan yang dilakukannya ketimbang data yang buruk
yaitu karena jika ada data yang salah atau buruk maka pihak manajemenlah yang
salah dan tidak hati-hati dalam memasukkan data atau dengan kata lain piak
manajemen itu sensiri tidak hati-hati dalam memilih karyawan uyang akn
memasukkan data (input data ). Sebaiknya pihak manajemen berjanji untuk
mengurangi ketergantungan pada manusia dalam pengolahan data dikarenakan mesin
dan sensor lebih cerdas mengumpulkan data dari sumbernya dan menyampaikan
langsung kepada sistem TI perusahaan.
2. Sampai
sejauh mana pengguna akhir harus dilibatkan dalam pemilihan sistem manajemen database dan perancangan database?
Jawab
:
Penggunaan akhir ini tidak dapat kita
abaikan sebagai yang terpenting untuk berinteraksi dengan basis data, karena
mereka membuat laporan dan formulir serta menggunakan jawaban dari pertanyaan
basis data tersebut untuk pengmabilan keputusan yang akan berpengaruh terhadap
internal dan eksternal perusahaan. Ssitem manajemen basis data ini telah
mengalami evolusi dengan mendorong interaksi oleh para pengmabil keputusan.
Jika semakin mudah penggunaan query-by-example maka dapat menimbulkan kenaikan
penggunaan terhadap pengguna akhir, sehingga sumber daya database itu sendiri
dapat menjadi aset yang sebenarnya dalam pengambilan keputusan.
3. Apakah
konsekuensi bagi organisasi yang tidak memiliki kebijakan informasi?
Jawab
:
Didalam suatu organisasi atau perusahaan memiliki
kebijakan informasi sangatlah penting. Oleh karena pentingnya keberadaan
informasi makapencari dan penemu informasi perlu mengetahui bagaimana cara
untuk mengamankan informasi. Maka dari itu konsekuensi atau resiko yang akan di
dapatkan perusahaan yang tidak memiliki keabsahan data yaitu jatuhnya informasi
kepihak lain (pihak lawan bisnis) dapat menimbulkan kerugian bagi pemilik
informasi, karena informasi yang penting tersebut merupakan aset bagi
perusahaan. Dengan adanya berbagai organisasi dihadapkan pada sejumlah ancaman
keamanan informasi dari berbagai sumber misalnya:
·
Pencurian data
·
Aktivitas spionase
·
Percobaab backing
·
Tindakan vandalism
Keamanan
informasi harus menjadi perhatian semua pihak di dalm organisasi maupun luar
organisasi (pemasok, pelanggan dll) pihak tersebutterlibat baik secara langsung
ataupun tidak langsung dalam proses penyediaan, penyimpanan, pemanfaatan dan
penyebarluasan informasi di dalam organisasi. Ada 3 dampak negatifnya, pertama
yaitu tidak memperkokoh perekonomian karena tidak adanya kemajuan dalam hal IT,
kedua yaitu tawaran dari media aan menyajikan suatu rentang minat dan selera
yang sempit, dan yang terakhir yaitu perkembangan ikatan komunitas dan
huubungannya akan terhambat.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar