Deteksi Pola: Visualisasi data memudahkan deteksi pola yang mungkin sulit ditemukan saat memeriksa data mentah. Ini dapat membantu mengidentifikasi peluang bisnis atau masalah yang mungkin terlewatkan.
Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Dengan informasi yang disajikan dengan jelas, pengambilan keputusan bisnis dapat dilakukan lebih cepat dan lebih akurat. Ini mengarah ke pengambilan keputusan yang lebih baik secara keseluruhan.
Komunikasi yang Lebih Baik: Visualisasi data adalah alat yang sangat baik untuk berkomunikasi dengan tim dan pemangku kepentingan. Ini memungkinkan untuk bercerita dengan data.
Peran Visualisasi Data dalam Business Intelligence
Dalam konteks BI, visualisasi data berfungsi sebagai jembatan antara data mentah dan pemahaman mendalam. Ini melibatkan beberapa tahapan:
Pengumpulan Data: Data dikumpulkan dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal. Ini dapat mencakup data penjualan, data pelanggan, data keuangan, dan lainnya.
Transformasi Data: Data kemudian diproses dan disiapkan untuk analisis. Ini melibatkan prosedur dasar, seperti penghapusan ketidakakuratan dari kumpulan data, penggabungan informasi dari berbagai sumber, dan organisasi data ke dalam konfigurasi yang sesuai.
Analisis Data: Setelah selesai persiapan data, analisis data yang ketat dan komprehensif dilakukan untuk mengungkapkan pola rumit, tren yang terlihat, dan wawasan bisnis yang berharga. Ini dapat melibatkan analisis statistik atau penggunaan algoritma kecerdasan buatan.
Visualisasi Data: Hasil analisis data disajikan dalam format visual yang mudah dipahami. Ini dapat mencakup grafik, diagram, peta, atau grafik lainnya.
Interaksi Pengguna: Pengguna dapat berinteraksi dengan visualisasi data untuk menjelajahi data lebih lanjut. Misalnya, mereka dapat menyaring data, memilih periode waktu tertentu, atau menyoroti area tertentu pada grafik.
Contoh Kasus: Menggunakan Visualisasi Data dalam Ritel
