Jobdesk dan contoh Portfolio Business Intelligence (BI) analyst

Portfolio software tester terdiri dari beberapa komponen utama, diantaranya:

1. Test Plan: dokumen yang menjelaskan tujuan, scope, dan rencana pengujian yang akan dilakukan.
2. Test Case: dokumen yang menjelaskan tahap-tahap pengujian yang akan dilakukan, input yang diharapkan, dan output yang diharapkan.
3. Test Script: kode atau skrip yang digunakan untuk menjalankan pengujian.
4. Test Data: data yang digunakan untuk pengujian, seperti input dan output.
5. Test Result: hasil dari pengujian, termasuk laporan bug atau masalah yang ditemukan.
6. Test Metrics: data yang digunakan untuk mengukur kualitas dan efektivitas pengujian, seperti tingkat coverage, tingkat deteksi bug, dan waktu pengujian.
7. Test Automation Tools: alat-alat yang digunakan untuk membantu pengujian, seperti Test Management Tool, Test Execution Tool, Test Automation Framework
8. Test Management Tool : Alat yang digunakan untuk mengelola dan mengatur pengujian. 

Portfolio Business Intelligence (BI) analyst terdiri dari beberapa komponen utama, diantaranya:

1. Data analysis: menganalisa data yang digunakan untuk membuat laporan dan kesimpulan bisnis.
2. Data visualization: menggunakan grafik, diagram, dan visualisasi lainnya untuk menyajikan data dan hasil analisis dalam format yang mudah dipahami.
3. Reporting and dashboards: membuat laporan dan dashboard yang digunakan untuk mengukur kinerja bisnis dan membuat keputusan.
4. Data modeling: membuat model data yang digunakan untuk analisis dan visualisasi data.
5. Data mining: mengekstrak informasi yang berguna dari data yang tersedia.
6. Data warehousing: menyimpan dan mengelola data dari sumber yang berbeda untuk digunakan dalam analisis.
7. ETL (Extract, Transform, Load) : mengambil data dari sumber yang berbeda, mengubahnya sesuai kebutuhan, dan memuatnya ke dalam data warehouse.
8. Business intelligence tool: alat-alat yang digunakan untuk analisis data, reporting, dan visualisasi, seperti Tableau, Power BI, QlikView, atau SAS
9. SQL : pengetahuan SQL sangat diperlukan dalam Business Intelligence, SQL digunakan untuk mengambil data dari database.

Itu hanyalah beberapa contoh dari komponen yang mungkin ada dalam portfolio Business Intelligence (BI) analyst. Tergantung pada jenis dan skala proyek, portfolio mungkin memiliki komponen tambahan atau kurang dari yang disebutkan di atas.

Urutan langkah-langkah untuk membuat Business Intelligence (BI) analysis biasanya sebagai berikut:

1. Define the objectives: Mendefinisikan tujuan dari analisis BI yang akan dibuat, seperti meningkatkan efisiensi bisnis atau meningkatkan pendapatan.
2. Collect and prepare the data: Mengumpulkan data yang diperlukan dari sumber yang berbeda dan menyiapkannya untuk digunakan dalam analisis. Ini termasuk ETL (Extract, Transform, Load) data ke dalam data warehouse.
3. Data Exploration & Cleaning: Melakukan eksplorasi data dan membersihkan data yang tidak sesuai dengan tujuan analisis.
4. Data modeling: Membuat model data yang digunakan untuk analisis dan visualisasi data.
5. Data analysis: Melakukan analisis data dengan menggunakan teknik statistik atau machine learning untuk menemukan pola dan korelasi dalam data.
6. Data visualization: Menggunakan grafik, diagram, dan visualisasi lainnya untuk menyajikan data dan hasil analisis dalam format yang mudah dipahami.
7. Reporting and dashboards: Membuat laporan dan dashboard yang digunakan untuk mengukur kinerja bisnis dan membuat keputusan.
8. Monitor and update: Memantau hasil analisis dan mengupdate analisis jika diperlukan.

Itu hanyalah urutan umum yang mungkin digunakan dalam proses analisis BI. Proses ini mungkin berbeda tergantung pada jenis dan skala proyek, dan mungkin memerlukan beberapa iterasi untuk mencapai hasil yang diinginkan.

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa yang digunakan untuk mengakses dan mengelola data dalam database. SQL digunakan dalam Business Intelligence (BI) untuk mengambil data dari database dan menyiapkannya untuk digunakan dalam analisis. Beberapa contoh SQL yang digunakan dalam BI adalah:

1. SELECT: digunakan untuk mengambil data dari database. Misalnya, "SELECT nama, harga FROM produk" akan mengambil nama dan harga dari tabel produk.
2. JOIN: digunakan untuk menggabungkan data dari beberapa tabel. Misalnya, "SELECT p.nama, o.tanggal FROM produk p JOIN order o ON p.id = o.produk_id" akan menggabungkan data dari tabel produk dan order dengan kolom id yang sama.
3. GROUP BY: digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kolom tertentu. Misalnya, "SELECT tahun, SUM(pendapatan) FROM penjualan GROUP BY tahun" akan mengelompokkan data pendapatan berdasarkan tahun.
4. HAVING: digunakan untuk menyaring data yang telah dikelompokkan. Misalnya, "SELECT tahun, SUM(pendapatan) FROM penjualan GROUP BY tahun HAVING SUM(pendapatan) > 100000" akan menyaring data tahun dengan pendapatan di atas 100000.
5. UPDATE: digunakan untuk memperbarui data dalam database. Misalnya, "UPDATE produk SET harga = harga * 1.1" akan menambahkan 10% pada harga produk.
6. DELETE: digunakan untuk menghapus data dalam database. Misalnya, "DELETE FROM produk WHERE stok = 0" akan menghapus data produk yang stoknya 0.

Itu hanyalah beberapa contoh SQL yang digunakan dalam BI. Ada banyak perintah SQL lain yang dapat digunakan untuk mengambil, mengelola, dan menganalisis data dalam database.

Salah satu contoh proyek Business Intelligence (BI) yang mudah adalah membuat laporan penjualan harian. Proyek ini dapat dilakukan dengan beberapa langkah sebagai berikut:

• Kumpulkan data penjualan dari sistem penjualan yang digunakan oleh perusahaan.
• Import data penjualan ke dalam data warehouse atau database.
• Buat laporan penjualan harian dengan menggunakan SQL untuk mengambil data dari database.
• Tambahkan chart seperti bar chart atau line chart untuk menyajikan data penjualan dalam format visual.
• Buat dashboard interaktif yang menampilkan laporan penjualan harian dan memungkinkan pengguna untuk mengubah periode waktu atau filter data berdasarkan kategori produk.

Share laporan penjualan harian dan dashboard kepada manajemen dan staf yang memerlukan informasi ini. Proyek ini dapat dilakukan dengan menggunakan software BI seperti Tableau, Power BI.

Data visualization adalah proses menyajikan data dalam bentuk visual, seperti grafik atau diagram, untuk membuat data lebih mudah dipahami. Beberapa fungsi dari data visualization adalah :

1. Membuat data lebih mudah dipahami: Data visualization digunakan untuk menyajikan data dalam bentuk visual, seperti bar chart, line chart, atau pie chart, yang membuat data lebih mudah dilihat dan dipahami.
2. Identifikasi pola: Data visualization digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data, seperti tren penjualan atau tren pengeluaran, yang dapat digunakan untuk memprediksi kecenderungan masa depan.
3. Identifikasi outlier: Data visualization digunakan untuk mengidentifikasi data yang tidak sesuai dengan tren atau pola yang ditemukan dalam analisis, yang dapat menjadi sinyal masalah atau peluang bisnis.
4. Komunikasi data: Data visualization digunakan untuk menyajikan data dalam format yang mudah dipahami dan dapat digunakan untuk menyampaikan pesan atau kesimpulan kepada audiens.
5. Interaktif: Data visualization dapat dibuat interaktif, sehingga pengguna dapat mengubah parameter, filter

Metrik adalah ukuran yang digunakan dalam Business Intelligence (BI) untuk mengukur kinerja bisnis dan membuat keputusan. Beberapa contoh metrik yang digunakan dalam BI adalah:

1. Pendapatan: Metrik yang digunakan untuk mengukur pendapatan perusahaan.
2. Laba bersih: Metrik yang digunakan untuk mengukur laba bersih perusahaan setelah dikurangi biaya.
3. Return on Investment (ROI): Metrik yang digunakan untuk mengukur investasi yang dikembalikan dalam bentuk pendapatan.
4. Customer Acquisition Cost (CAC): Metrik yang digunakan untuk mengukur biaya yang dikeluarkan untuk mendapatkan satu pelanggan baru.
5. Lifetime Value (LTV): Metrik yang digunakan untuk mengukur nilai pelanggan selama masa hidup pelanggan.
6. Net Promoter Score (NPS): Metrik yang digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan dan kemungkinan merekomendasikan produk atau layanan perusahaan kepada orang lain.
7. Traffic: Metrik yang digunakan untuk mengukur jumlah pengunjung website
8. Cost of goods sold (COGS): Metrik yang digunakan untuk mengukur biaya yang dikeluarkan untuk menjual produk atau jasa
9. Gross margin: Metrik yang digunakan untuk mengukur selisih antara harga jual dan biaya produksi.

Dalam membuat dashboard, warna dapat digunakan untuk menyajikan informasi secara efektif dan membuat data lebih mudah dipahami. Beberapa tips yang dapat digunakan dalam memilih warna untuk dashboard adalah:

1. Gunakan warna yang kontras: Gunakan warna yang kontras untuk membedakan antara data utama dan data sekunder. Warna yang kontras juga akan membuat data lebih mudah dilihat dan dipahami.
2. Pilih warna yang mudah dibaca: Pilih warna yang kontras dan mudah dibedakan satu sama lain untuk memastikan bahwa data dapat dengan mudah dibaca dan dipahami.
3. Pilih warna yang sesuai dengan tema: Pilih warna yang sesuai dengan tema dashboard, seperti warna yang sesuai dengan merek perusahaan atau warna yang sesuai dengan jenis data yang ditampilkan.
4. Gunakan warna dengan makna: Gunakan warna dengan makna tertentu, seperti merah untuk menunjukkan data yang tidak sesuai dengan target atau hijau untuk menunjukkan data yang sesuai dengan target.
5. Jangan gunakan terlalu banyak warna: Jangan gunakan terlalu banyak warna dalam dashboard, karena dapat membuat data sulit dibaca dan dipahami.
6. Gunakan warna dengan hati-hati untuk data yang diwakili dengan warna: Gunakan warna dengan hati-hati untuk data yang diwakili dengan warna, karena warna dapat menyampaikan makna yang salah atau menyesatkan.
7. Pertahankan konsistensi: Pertahankan konsistensi dalam penggunaan warna untuk membuat data lebih mudah dipahami dan diingat.
8. Pertimbangkan aksesibilitas, pastikan warna yang digunakan dapat dibaca oleh individu yang memiliki masalah penglihatan.
9. Gunakan warna yang sesuai dengan brand: Pertimbangkan warna yang sesuai dengan brand perusahaan untuk membuat dashboard yang terlihat profesional dan menyatukan
10. Gunakan warna dinamis : Gunakan warna dinamis untuk menyajikan data yang berubah-ubah atau menyoroti data tertentu

Storytelling dalam Business Intelligence (BI) adalah proses menyajikan data dan hasil analisis dalam format naratif yang membuat data lebih mudah dipahami dan dapat digunakan untuk membuat keputusan. Beberapa cara untuk menggunakan storytelling dalam BI adalah:

• Identifikasi masalah bisnis: Identifikasi masalah bisnis yang ingin diselesaikan melalui analisis BI dan fokus pada bagaimana data dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut.
• Buat hipotesis: Buat hipotesis tentang masalah bisnis dan cara menyelesaikannya berdasarkan analisis data.
• Naratif data: Naratif data dengan menggabungkan data, analisis, dan hipotesis menjadi cerita yang logis dan mudah dipahami.
• Gunakan visualisasi data: Gunakan visualisasi data, seperti chart atau diagram, untuk menyajikan data dalam format visual yang mudah dipahami.
• Buat kesimpulan: Buat kesimpulan dari cerita yang dihasilkan dari data dan analisis, dan sampaikan kesimpulan tersebut dalam bentuk yang mudah dipahami.
• Tawarkan Solusi: Tawarkan solusi untuk masalah yang diidentifikasi dalam cerita, dan jelaskan bagaimana solusi tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja bisnis.
• Share dengan audiens yang tepat: Share cerita yang dihasilkan dari data dan analisis dengan audiens yang tepat

Beberapa jenis perusahaan yang dapat membutuhkan Business Intelligence (BI) adalah:

• Perusahaan retail: Perusahaan retail dapat menggunakan BI untuk menganalisis data penjualan, mengidentifikasi tren produk, dan mengoptimalkan penjadwalan stok.
• Perusahaan manufaktur: Perusahaan manufaktur dapat menggunakan BI untuk menganalisis data produksi, mengoptimalkan aliran material, dan meningkatkan efisiensi.
• Perusahaan jasa: Perusahaan jasa dapat menggunakan BI untuk menganalisis data pelanggan, meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan, dan meningkatkan pendapatan.
• Perusahaan keuangan: Perusahaan keuangan dapat menggunakan BI untuk menganalisis data keuangan, mengidentifikasi risiko, dan meningkatkan efisiensi operasi.
• Perusahaan teknologi: Perusahaan teknologi dapat menggunakan BI untuk menganalisis data pengguna, meningkatkan kinerja produk, dan meningkatkan pendapatan.
• Perusahaan transportasi: perusahaan transportasi dapat menggunakan BI untuk menganalisis data armada, mengoptimalkan jalur, dan meningkatkan efisiensi operasi.
• Perusahaan kesehatan : perusahaan kesehatan dapat menggunakan BI untuk menganalisis data pasien, meningkatkan kualitas pelayanan, dan meningkatkan efisiensi operasi.

Ad-hoc dalam Business Intelligence (BI) adalah proses analisis data yang dilakukan secara spontan dan tidak terjadwal, yang digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang muncul secara tiba-tiba.

Contohnya, seorang manajer di sebuah perusahaan retail ingin mengetahui jumlah produk yang terjual dalam satu minggu di toko tertentu. Dia dapat mengakses sistem BI perusahaan dan menjalankan analisis ad-hoc untuk menjawab pertanyaan tersebut, tanpa harus menunggu laporan bulanan yang tersedia.

Ad-hoc Analysis dapat digunakan dalam berbagai situasi, seperti:

• Membuat analisis tambahan dari data yang sudah ada.
• Menjawab pertanyaan yang tidak diantisipasi sebelumnya.
• Membuat analisis yang spesifik untuk kondisi tertentu.
• Mengubah atau menambah kriteria analisis.
• Membuat analisis tambahan dari data yang diperoleh secara real-time.

Ad-hoc analysis memungkinkan user untuk mengeksplorasi data dengan lebih bebas dan cepat, dan memungkinkan untuk menemukan insight yang tidak diharapkan sebelumnya.

Beberapa cara untuk membuat analisis ad-hoc dalam Business Intelligence (BI) adalah:

• Akses sistem BI yang digunakan perusahaan, seperti Tableau, Power BI, atau QlikView.
• Pilih data yang akan digunakan dalam analisis, seperti data penjualan, data produksi, atau data pelanggan.
• Buat pertanyaan bisnis yang ingin dijawab melalui analisis, seperti "Berapa jumlah produk yang terjual dalam satu minggu di toko tertentu?"
• Buat hipotesis tentang jawaban dari pertanyaan bisnis yang diajukan, seperti "Saya berpikir jumlah produk yang terjual di toko tersebut akan cukup tinggi karena lokasinya yang strategis."
• Analisis data dengan menggunakan SQL, pivot table, atau fungsi analisis lainnya yang tersedia dalam sistem BI.
• Buat visualisasi data, seperti chart atau diagram, untuk menyajikan hasil analisis dalam format yang mudah dipahami.
• Buat kesimpulan dari hasil analisis dan bandingkan dengan hipotesis yang dibuat sebelumnya.
• Share hasil analisis dengan audiens yang tepat, seperti manajemen atau staf yang memerlukan informasi tersebut.

Data yang diperlukan dalam analisis ad-hoc dalam Business Intelligence (BI) tergantung pada pertanyaan bisnis yang ingin dijawab. Namun, beberapa jenis data yang sering digunakan dalam analisis ad-hoc meliputi:

• Data penjualan: Data yang mencakup informasi seperti jumlah produk yang terjual, pendapatan, dan margin keuntungan.
• Data pelanggan: Data yang mencakup informasi seperti jumlah pelanggan, tingkat kepuasan pelanggan, dan tingkat pengembalian pelanggan.
• Data produksi: Data yang mencakup informasi seperti jumlah produk yang diproduksi, biaya produksi, dan tingkat efisiensi produksi.
• Data keuangan: Data yang mencakup informasi seperti pendapatan, laba bersih, dan aset.
• Data sumber daya manusia: Data yang mencakup informasi seperti jumlah karyawan, tingkat turnover, dan tingkat kompetensi karyawan.
• Data pemasaran: Data yang mencakup informasi seperti jumlah pengunjung situs web, tingkat konversi, dan tingkat pengembalian pemasaran.
• Data operasional: Data yang mencakup informasi seperti kinerja armada, tingkat ketersediaan inventory, dan tingkat efisiensi operasional.
• Data real time : Data yang diperoleh secara real-time dari berbagai sumber, seperti sensor, IoT, dll.

Data yang digunakan dalam analisis ad-hoc harus dikumpulkan dan disimpan dalam data warehouse atau database yang dapat diakses oleh sistem BI.

Beberapa cara untuk menghubungkan analisis ad-hoc dengan database dalam Business Intelligence (BI) adalah:

• Koneksi ke database: Terhubung ke database yang digunakan perusahaan melalui sistem BI yang digunakan, seperti Tableau, Power BI, atau QlikView.
• Buat query SQL atau menggunakan fitur-fitur lain yang tersedia dalam sistem BI untuk mengambil data yang diperlukan dari database.
• Filter data: Saring data yang diambil dari database berdasarkan kriteria yang ditentukan dalam pertanyaan bisnis yang ingin dijawab.
• Join table: Gabungkan data yang diambil dari berbagai tabel dalam database untuk membuat data yang lebih kompleks.
• Analisis data dengan menggunakan SQL, pivot table, atau fungsi analisis lainnya yang tersedia dalam sistem BI.
• Buat visualisasi data, seperti chart atau diagram, untuk menyajikan hasil analisis dalam format yang mudah dipahami.
• Share hasil analisis dengan audiens yang tepat, seperti manajemen atau staf yang memerlukan informasi tersebut.
• Pastikan data di database diperbarui secara berkala untuk menjamin hasil analisis yang akurat dan up-to-date.

Beberapa format data yang umum digunakan dalam analisis ad-hoc adalah:

• Tabular: Data ditampilkan dalam bentuk tabel dengan baris dan kolom, seperti data penjualan yang mencakup informasi seperti tanggal, jumlah produk yang terjual, dan pendapatan.
• Grafik: Data ditampilkan dalam bentuk grafik, seperti chart atau diagram, untuk membuat data lebih mudah dipahami dan dianalisis.
• Kartografi: Data ditampilkan dalam bentuk peta, seperti data lokasi produksi atau data lokasi pelanggan.
• Kategori: Data ditampilkan dalam bentuk kategori, seperti data jenis produk atau data jenis pelanggan.
• Time series: Data ditampilkan dalam bentuk siklus waktu, seperti data pendapatan per bulan atau data produksi per hari.
• Tree: Data ditampilkan dalam bentuk pohon, seperti data kategori produk atau data kategori pelanggan.
• Scatter: Data ditampilkan dalam bentuk scatter plot, seperti data hubungan antara jumlah produk yang terjual
• Map: Data ditampilkan dalam bentuk peta untuk memvisualisasikan data geografis seperti lokasi toko atau pelanggan.
• Pivot Table: Data ditampilkan dalam bentuk pivot table untuk memudahkan analisis data dengan mengubah data dari format tabel tradisional menjadi format yang lebih mudah dibaca.
• Dashboard: Data ditampilkan dalam bentuk dashboard yang menyajikan data dari berbagai sumber dalam satu tampilan yang mudah dibaca.
• Data real-time : Data ditampilkan dalam bentuk real-time seperti data sensor, IoT
• Chart: Data yang disajikan dalam bentuk chart, seperti bar chart, line chart, atau pie chart, untuk menyajikan data dalam format visual yang mudah dipahami.
• Diagram: Data yang disajikan dalam bentuk diagram, seperti flowchart, atau diagram Venn, untuk menyajikan data dalam format visual yang mudah dipahami.
• Scorecard : Data yang disajikan dalam bentuk scorecard, yang menyajikan data dalam bentuk angka-angka yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja perusahaan.

Beberapa cara untuk membuat harga paket layanan dashboard Business Intelligence (BI) adalah:

• Identifikasi kebutuhan klien terkait dengan dashboard BI yang akan dibuat, seperti jenis data yang diperlukan, visualisasi yang diinginkan, dan frekuensi pembaruan data.
• Analisis biaya: Hitung biaya yang diperlukan untuk mengembangkan dan menjalankan dashboard BI, termasuk biaya perangkat keras, perangkat lunak, dan tenaga kerja.
• Buat paket layanan yang sesuai dengan kebutuhan klien dan biaya yang diperlukan. Paket layanan dapat berupa paket bulanan, tahunan, atau custom sesuai dengan kebutuhan klien.
• Tentukan harga untuk setiap paket layanan yang ditawarkan. Harga dapat ditentukan berdasarkan biaya yang diperlukan untuk menyediakan layanan, atau ditentukan berdasarkan harga pasar yang relevan.
• Pertimbangkan faktor lain seperti garansi, dukungan purna jual, dan kemampuan untuk menyesuaikan layanan sesuai dengan kebutuhan klien di masa depan.
• Bicarakan dengan klien tentang harga yang ditawarkan dan jelaskan manfaat yang didapat dari setiap paket layanan.
• Sesuaikan harga sesuai dengan kesepakatan yang dicapai dengan klien dan pastikan harga yang ditawarkan adil dan wajar.