Platform BI secara tradisional bergantung pada gudang data untuk informasi dasar mereka. Gudang data mengumpulkan data dari berbagai sumber data ke dalam satu sistem pusat untuk mendukung analisis dan pelaporan bisnis. Perangkat lunak inteligensi bisnis mengambil data dari gudang dan menyajikan hasilnya kepada pengguna dalam bentuk laporan, bagan, dan peta.

Gudang data dapat menyertakan mesin pemrosesan analitik online (OLAP) untuk mendukung kueri multidimensi. Sebagai contoh: Berapa penjualan untuk wilayah timur dan wilayah barat kita tahun ini, dibandingkan dengan tahun lalu?

"OLAP menyediakan teknologi yang kuat untuk penemuan data, memfasilitasi inteligensi bisnis, perhitungan analitik yang kompleks, dan analisis prediktif," ujar manajer penawaran IBM, Doug Dailey, dalam blog pergudangan datanya. "Salah satu manfaat utama OLAP adalah konsistensi informasi dan perhitungan yang digunakannya untuk mendorong data guna meningkatkan kualitas produk, interaksi pelanggan, dan perbaikan proses."

Beberapa solusi inteligensi bisnis yang lebih baru dapat mengekstrak dan menyerap data mentah secara langsung menggunakan teknologi seperti Hadoop, namun gudang data masih menjadi sumber data pilihan dalam banyak kasus.

Istilah inteligensi bisnis pertama kali digunakan pada tahun 1865 oleh penulis Richard Millar Devens, ketika ia mengutip seorang bankir yang mengumpulkan informasi inteligensi tentang pasar lebih dulu daripada para pesaingnya. Pada tahun 1958, seorang ilmuwan komputer IBM bernama Hans Peter Luhn mengeksplorasi potensi penggunaan teknologi untuk mengumpulkan inteligensi bisnis. Penelitiannya membantu menetapkan metode untuk menciptakan beberapa platform analitik awal IBM.

Pada 1960-an dan 1970-an, sistem manajemen data pertama dan sistem pendukung keputusan (DSS) dikembangkan untuk menyimpan dan mengatur volume data yang terus bertambah.

"Banyak sejarawan menyarankan versi modern inteligensi bisnis berevolusi dari database DSS," kata situs pendidikan TI, Dataversity. "Berbagai macam alat dikembangkan selama ini, dengan tujuan mengakses dan mengatur data dengan cara yang lebih sederhana. OLAP, sistem informasi eksekutif dan gudang data adalah beberapa alat yang dikembangkan untuk bekerja dengan DSS. ²

Pada 1990-an, inteligensi bisnis semakin populer, tetapi teknologinya masih kompleks. Biasanya diperlukan dukungan TI — yang sering menyebabkan backlog dan laporan yang tertunda. Bahkan tanpa TI, analis dan pengguna inteligensi bisnis membutuhkan pelatihan ekstensif untuk dapat berhasil melakukan kueri dan menganalisis data mereka. ³

Pengembangan yang lebih baru berfokus pada aplikasi BI swalayan, yang memungkinkan pengguna non-ahli untuk mendapatkan manfaat dari pelaporan dan analisis mereka sendiri. Platform berbasis cloud modern juga telah memperluas jangkauan BI di seluruh geografi. Banyak solusi yang kini menangani big data dan menyertakan pemrosesan real-time, sehingga memungkinkan proses pengambilan keputusan berdasarkan informasi terkini.

Inteligensi bisnis memberikan kemampuan kepada organisasi untuk mengajukan pertanyaan dalam bahasa yang sederhana dan mendapatkan jawaban yang dapat mereka pahami. Alih-alih menggunakan dugaan terbaik, mereka dapat mendasarkan keputusan pada apa yang dikatakan oleh data bisnis mereka - apakah itu terkait dengan produksi, rantai pasokan, pelanggan, atau tren pasar.

Mengapa penjualan menurun di wilayah ini? Di mana kita memiliki kelebihan persediaan? Apa yang dikatakan pelanggan di media sosial? BI membantu menjawab pertanyaan-pertanyaan penting ini.

"Inteligensi bisnis memberikan insight masa lalu dan saat ini ke dalam bisnis," ujar Maamar Ferkoun dalam blog komputasi cloud dan inteligensi bisnis IBM. "Hal ini dicapai melalui serangkaian teknologi dan praktik, mulai dari analitik dan pelaporan hingga penggalian data dan analisis prediktif. Dengan memberikan gambaran yang akurat tentang bisnis pada titik waktu tertentu, BI menyediakan sarana bagi organisasi untuk merancang strategi bisnis berdasarkan data faktual."

Inteligensi bisnis membantu organisasi menjadi perusahaan berbasis data, meningkatkan kinerja, dan mendapatkan keunggulan kompetitif. BI dapat:

• Meningkatkan ROI dengan memahami bisnis dan mengalokasikan sumber daya secara cerdas untuk memenuhi tujuan strategis.
• Mengungkap perilaku, preferensi, dan tren pelanggan, serta menggunakan insight untuk menargetkan prospek dengan lebih baik atau menyesuaikan produk dengan kebutuhan pasar yang terus berubah.
• Memantau operasi bisnis dan perbaiki atau lakukan perbaikan secara berkelanjutan, didorong oleh insight data.
• Meningkatkan manajemen rantai pasokan dengan memantau aktivitas di atas dan di bawah garis dan mengomunikasikan hasilnya dengan mitra dan pemasok.

Peritel, misalnya, dapat meningkatkan penghematan biaya dengan membandingkan kinerja dan tolok ukur di seluruh toko, saluran, dan wilayah. Dan, dengan adanya visibilitas ke dalam proses klaim, perusahaan asuransi dapat melihat di mana mereka kehilangan target layanan dan menggunakan informasi tersebut untuk meningkatkan hasil.

Organisasi akan mendapatkan manfaat ketika mereka dapat sepenuhnya menilai operasi dan proses, memahami pelanggan mereka, mengukur pasar, dan mendorong peningkatan. Mereka membutuhkan alat yang tepat untuk mengumpulkan informasi bisnis dari mana saja, menganalisisnya, menemukan pola, dan menemukan solusi.

Perangkat lunak BI terbaik mendukung proses pengambilan keputusan ini dengan:

• Menghubungkan ke berbagai sistem data dan kumpulan data yang berbeda termasuk database dan spreadsheet.
• Memberikan analisis mendalam, membantu pengguna mengungkap hubungan dan pola tersembunyi dalam data mereka.
• Menyajikan jawaban dalam visualisasi data yang informatif dan menarik seperti laporan, peta, bagan, dan grafik.
• Memungkinkan perbandingan data berdampingan dalam skenario yang berbeda.
• Menyediakan fitur menelusuri, menelusuri, dan menelusuri, memungkinkan pengguna untuk menyelidiki berbagai tingkat data.

Sistem BI dan analitik tingkat lanjut juga dapat mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning untuk mengotomatisasi dan merampingkan tugas-tugas yang kompleks. Kemampuan ini semakin mempercepat kemampuan perusahaan untuk menganalisis data mereka dan mendapatkan insight pada tingkat yang mendalam.

Pertimbangkan, misalnya, bagaimana IBM Cognos Analytics menyatukan analisis data dan alat visual untuk mendukung pembuatan peta untuk laporan. Sistem menggunakan AI untuk mengidentifikasi informasi geografis secara otomatis. Kemudian dapat menyempurnakan visualisasi dengan menambahkan pemetaan geospasial seluruh dunia, lingkungan individu atau apa pun di antaranya.

Menurut laporan tentang Digital Reinvention oleh IBM Institute for Business Value: "Lima tahun ke depan, 58 persen dari 1.100 eksekutif yang kami survei dalam Digital Reinvention Study mengharapkan teknologi baru dapat mengurangi hambatan masuk dan 69 persen mengharapkan lebih banyak persaingan lintas-industri."

"Analisis tingkat lanjut memungkinkan inteligensi bisnis yang lebih dalam dan insight konsumen diambil dari big data, menghasilkan informasi yang berkisar dari deskriptif hingga prediktif."