Business Intelligence : Mengenal Proses Pengolahan Data Oleh Business Intelligence
Profesi Business Intelligence tentunya merubah revolusi industri 4.0. Salah satunya adalah melahirkan banyak profesi baru dengan keahlian bisnis yang mumpuni. Business Intelligence adalah profesi yang berperan untuk menganalisis dan menghasilkan insight bisnis sehingga dapat digunakan sebagai prospek baru di bisnis tertentu oleh perusahaan.
Business Intelligence merupakan profesi yang memiliki peranan penting dalam perusahaan, khususnya di proses pengambilan keputusan. Hal ini karena Business Intellegince dapat memberikan saran serta lengkap dengan hasil analisa yang cukup mendalam. Di beberapa perusahaan, profesi ini disamakan dengan profesi Data Analyst. Nah, ternyata seorang BI dalam memproses data harus melalui berbagai proses, loh. Penasaran apa saja proses tersebut? Check it out!
1. Proses ETL
Data yang telah dikumpulkan dari berbagai macam sumber data bukanlah merupakan data yang terstruktur dan siap diolah, sehingga perlu melewati proses ETL (Extract, Transform, Load) agar siap digunakan. Proses pertama adalah memastikan bahwa data yang ada memang benar-benar valid dan dibutuhkan, proses ini dinamakan Data Validation. Selanjutnya data akan dibersihkan dan juga diseragamkan bagi data yang memiliki maksud yang sama namun penulisan berbeda. Misalkan Bandung, Bdg, BANDUNG diseragamkan menjadi BANDUNG. Proses ini merupakan proses Data Cleaning.
Setelah dibersihkan, terkadang data mentah tersebut tidak memiliki field tertentu, sehingga harus di-join dengan tabel lainnya, atau mungkin field tersebut didapatkan dengan cara melakukan calculated field. Proses ini dinamakan Data Transforming. Kemudian di beberapa keadaan, data tersebut perlu dilakukan aggregasi seperti SUM, MAX, AVG, dll dengan group kolom tertentu (Data Aggregation). Baru setelah semua itu dilakukan data akan dimasukkan ke dalam Data Warehouse atau yang disebut proses Data Loading.
2. Data Warehouse
Business Intelligence dan Data Warehouse merupakan sesuatu yang tidak bisa dipisahkan, karena keduanya akan terus saling berkaitan. Data Warehouse merupakan database dari perusahaan dimana isi datanya telah mengalami berbagai proses di bagian ETL seperti validation, cleaning, transforming, aggregation, dan loading. Data warehouse dapat dibagi menjadi bagian yang lebih kecil yang disebut dengan Data Mart. Biasanya data ini disimpan dengan skema salju (snowflake) ataupun skema bintang (star).
3. Output yang Dihasilkan
Data yang telah tersimpan di Data Warehouse tersebut bisa digunakan untuk berbagai macam keperluan. Business Intelligence bisa mengolah data tersebut untuk analisis, misalkan dengan menggunakan bantuan data mining untuk melihat pola dari data serta menghasilkan prediksi yang tepat. Selain itu, data yang ada juga dapat digunakan untuk membuat dashboard untuk visualisasi, ataupun membuat report dalam bentuk grafik sehingga perkembangan perusahaan tetap dapat dikontrol. Selain itu, data ini ternyata juga bisa digunakan sebagai warning, loh, misalkan ketika data mencapai keadaan tertentu.
4. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!
Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab.
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri
Editor : Annissa Widya