(FACT) dipandang dari berbagai sudut pandang (DIMENSION)

Mengenal Business Intelligence 

Posted by huzz 

Tulisan ini mengutip habis-habisan dari email Mas Helly Purwanto. Thanks Mas!

Istilah Business Intelligence (BI) sendiri entah itu dari vendor atau dari dunia pendidikan saya tidak terlalu peduli. Mengapa? Karena istilah tersebut bagi saya cukup mudah dan merangkum semua jargon-jargon yang menurut saya malah membingungkan: ada Knowledge and Data Engineering, Decision Support System, Executive Information System, Performance Scorecard, ETL,Data Warehousing, Data Mining, dsb.

Sebelas tahun yang lalu saya pertama kali menggunakan Business Object untuk keperluan Reporting dari satu ERP – saya hanya kenal namanya report writer, bukan BI – walaupun canggih juga bisa pivoting kesana-kemari. Istilah kerennya Multidimensional Analysis. Waktu itu saya nggak pernah tahu istilah BI. Kurang gaul kah?

Setelah jalan beberapa tahun istilah BI makin populer. Saya coba melihat apa itu BI, pengamatan saya solusi BI secara mudahnya memiliki building blocksebagai berikut:

1. Data Structure

Data structure BI biasanya menganut Star Schema. Dimana satu object data (FACT) bisa dipandang dari berbagai sudut pandang (DIMENSION). Mis; Transaksi PO dilihat dari dimensi Product, Vendor, dan Customer. Betul kata Pak Irsal – pivot excel. Kalau design data kita nggak bisa dibuat pivot exceldengan mudah berati design Star Schema kita pasti salah. Data structure ini cara penyimpanannya berkembang, tujuannya satu – supaya retrieve datanya cepat – maka keluarlah metoda penyimpanan dengan menggunakan Cube(kalau pakai RDBMS biasa yah semacam summary table. Methoda ini bisa dikenal dengan OLAP – ada Relational OLAP (ROLAP), Multidimensional
OLAP (MOLAP) atau Hybrid OLAP (HOLAP). Anda bisa cari di internet konsepnya.

2. Extract Transfor Loading (ETL)

Karena BI bisanya memadukan informasi dari berbagai sumber informasi maka dibutuhkan satu engine yang dapat menarik data dari sumbernya, merubah formatnya supaya seragam (data tanggal harus sama, kode Customer harus sama dsb), lalu dimasukkan ke dalam struktur data yang kita siapkan tadi sudah. Dari jaman jebot kita sudah bisa melakukan ini. Misalnya: di Oraclepakai aja PL/SQL, buat procedure lalu kita schedule-kan jobnya. Iya kalau sumber datanya satu, kalau banyak? Gimana dengan lintas platform – data source di Unix data warehouse di Windows? – gimana kita ngontrol
sequence-nya, gimana kita tahu ada sequence yang fail, gimana kita bisarestart dengan mudah? Biasanya solusi BI meng-cover ETL tool ini. Ada juga beberapa vendor yang fokus produce ETL tool seperti sunopsis misalnya.

3. Reporting Tool

Setelah data masuk paling gampang kita keluarkan menjadi report. Entah itureport tabular atau charting. Yang ini juga dari jaman jebot juga udah pada pakai.Ujung-ujungnya report.

4. Multidimensional Analysis (OLAP Analysis)

Memanfaatkan design data yang ada di nomor 1 tadi dengan memberikan kemampuan kepada user untuk melakukan analysis multidimensi. Seperti melakukan pivot table
dan pivot charting di Excel mungkin penjelasan secara mudahnya. Ditambah dengan statistik dan kemampuan untuk melakukan forecast dengan memasukkan parameter-parameter tertentu vendor biasa menyebutnya dengan data mining.

5. Drill Down dan Drill Through

Point 3 dan 4 tadi harus memungkinkan user untuk melakukan drill down – mem-breakdown informasi pada level yang lebih detail – misalnya darisummary pembelian customer sampai product yang dibelingnya. Dan drill through – dari data product tadi kita bisa click untuk mendapatkan trend dari setiap product.

6. Dashboarding

Menampilkan informasi-informasi dalam bentuk summary data. Biasanya populer dalam bentuk Chart yang dimana dengan sekali melihat kita bisa tahu apa yang terjadi dengan business kita dan bagaimana follow upnya.

7. Personalization
3, 4, 5, 6 diatas akan percuma bila kita tidak dapat melakukan personalisasi data. Kita akan kebanyakan informasi yang mungkin tidak kita butuhkan. Kita seharusnya bisa memilih report yang saya butuhkan a,b,c,d. Dashboard saya berisi informasi x,y,z. Data-data yang tampil pada layar kita hanya data-data yang relevan dengan pekerjaan dan tanggung jawab kita.

8. Alerting and Collaboration

Sistem BI kita hendaknya dapat mengingatkan kita bila ada performance yang membutuhkan perhatian kita. Kita dapat memasukkan action plan – menunjukPerson In Charge – dan memonitor apakah action plan tersebut sudah terlaksana atau belum. Hal tersebut dilakukan dengan memanfaatkan e-mail,mobile devices, dsb.

Apa lagi ya?? – Hal diatas mungkin merupakan standard BI. Diatasnya masih dapat kita tempatkan aplikasi-aplikasi untuk mengelola strategy sepertiBalanced Scorecard/Corporate Performance Management. Ada yang membuat productnya tersambung dengan BI seperti SAP SEM (Strategic Enterprise Management), Oracle Balance Scorecard. Atau yang specific dibuat untuk kebutuhan tsb seperti QPR dan PBView/Performance View. Rekan-rekan ada yang tahu versi Open Source dari ini? Ini satu-satunya part di Opensource BI yang saya belum dapatkan.

Menurut saya bila item-item diatas sudah terimplementasi baru kita bilang saya sudah mengimplementasikan BI. Saya pernah melihat beberapa companyyang bilang sudah implementasi BI – yang ada hanya OLAP Analysis Tool atauReporting Tool saja. Ada juga vendor yang bilang software saya sudah ada BI-nya, yang isinya cuma Report dan Charting tool saja.

BI bagi saya sangat menarik karena menggabungkan pemahaman businessdengan database management. Di depan masih ada penggabungan BI denganArtificial Intelligent, Fuzzy Logic, Neural Network, dsb. Resultnya bisa sepertiPlant Intelligence System.

Satu yang masih harus saya jelaskan/diskusikan – mungkin. Saya masih beranggapan bahwa implementasi BI ini tidak harus menunggu ERP perfect. Saya akan coba tuliskan business case kecil, nanti kalau ada waktu untuk hal ini. Mungkin di Industri saya yang Non Manufacturing, dimana Value Chain-nya sangat sedikit terkait dengan ERP, hal diatas relevan.

Pada Oil & Gas, Mining, dan Utilities ERP biasanya tidak mengcover prosesplanning dan production. ERP hanya mengcover support activities sepertiMaintenance, Sparepart Inventory/Procurement, HR dan Finance. Value Chainyang menjadi jantung produksi biasanya dikelola dengan software-softwareyang spesifik untuk kebutuhan planning dan production. BI akan mengambil data-data dari software-software ini. Dalam banyak kasus biasanya terjadi dikotomi disini Software-software plant dikelola oleh Plant Operation sedang kan software business dikelola oleh MIS. Padahal informasi-nya bila digabungkan akan menjadi sangat berguna.

Anyway – jargon ERP bahwa semua harus terintegrasi dalam satu software package dalam beberapa tahun ke depan juga mungkin tidak relevan lagi. Konsep Service Oriented Architecture (SOA)/Enterprise Application Integrationakan mempermudah kita menggabungkan informasi dari berbagai software – semua akan menganut Open Architecture. Setiap software akan menyediakanservice dimana menurut kita software tersebut terbaik dalam penyediaanservice tersebut. Bisa saja terjadi konfigurasi Maintenance pakai Maximo,FI/CO pakai SAP, purchasing pakai Commerce One (?? Lupa namanya), CRMpakai Siebel, BI pakai Business Objects – di dalam satu perusahaan. Pokoknya Campursari-lah he..he..he..

Kalau sekarang kelihatannya makin susah tapi kalau melihat Netweaver, Oracle Fusion, dan engine-engine integrasi seperti MS Biztalk dan Web Method hal tersebut tidak akan jauh lagi.