Namun jika sebaliknya, pada organisasi / perusahaan Anda memiliki kondisi berikut :

maka saatnya Anda memerlukan integrasi dan transfomasi data ke dalam suatu data mart dimana teknologi dan lokasi yang diakses adalah "satu pintu". 

Selain itu pada data mart tersebut harus berisi struktur data dan isi yang sangat optimal - karena sudah ditransformasi - untuk ditampilkan dalam bentuk laporan. 

Ini akan berakibat efisiensi yang tinggi ketika dihubungkan dengan reporting system kita, dan ujung-ujungnya akan mengakibatkan penghematan - baik waktu maupun utilisasi hardware.

Tidak semua implementasi Business Intelligence (BI) pasti berhasil di lakukan sesuai dengan yang diharapkan. Beberapa faktor yang dapat mengakibatkan kegagalan yang sangat perlu diperhatikan dan dipertimbangkan antara lain sebagai berikut :

1. Pemahaman Konsep dan Sistem BI yang Salah
   
   Sebelum Anda memutuskan melakukan implementasi BI sebagai aplikasi pendukung keputusan yang sangat strategis, sangat dianjurkan pengguna dapat mengetahui sebelumnya pemahaman konsep-konsep dasar dari BI itu sendiri.
   
   Sebagai contoh : pemahaman mengenai apa itu BI, unsur-unsur aplikasi BI, proses perjalanan implementasi, apa yang bisa dilakukan dan tidak bisa dilakukan, pihak-pihak yang harus terlibat (stakeholder), dan lain-lain. 
   
   Masih banyak pihak yang menganggap Dashboard KPI yang interaktif = BI. Padahal itu "hanya" presentasi final dari informasi yang harus VALID. Dan validitas data itu tidak diperoleh dengan gampang, ada banyak metode dan proses yang harus dilalui.
   
   Yang juga harus disadari, tidak ada satupun sistem BI yang langsung “siap pakai”.  Sistem kebutuhan informasi pendukung keputusan dari setiap user pengguna tentu pasti berbeda beda. Business process untuk satu pengguna tentunya tidak sama dengan pengguna lain. 
   
   Hal ini yang tidak memungkinkan adanya suatu template BI generik yang bisa diadopsi langsung. Implementasi BI memerlukan suatu proses penyempurnaan yang berkelanjutan (iteratif),  bukan pembelian sistem yang sekali beli jadi dan dapat digunakan langsung. 
   
   Oleh sebab itu, pengguna perlu memiliki definisi dan gambaran yang jelas terhadap hal-hal ini sehingga tidak memiliki harapan yang tinggi tapi tidak realistis.
   
   
2. Perencanaan dan Persiapan yang Kurang Matang
   
   Dari pemahaman BI yang baik, tentunya berlanjut pada perencanaan dan persiapan implementasi mulai dari definisi formal apa saja yang diinginkan, organisasi struktural, termasuk alokasi SDM yang memadai, penyediaan data, capacity planning, dan lain-lain. 
   
   Karena dengan memahami hal ini tentunya pihak pengguna bisa mempersiapkan segala sesuatunya agar bisa mencapai dua tujuan :
• mendapatkan sistem BI yang maksimal sesuai kebutuhan serta target pencapaian yang diinginkan.
• me-minimalisasikan hambatan yang mungkin terjadi dalam proses pengembangan.
  
  
3. Rendahnya Intensitas Komunikasi Pengguna - Pengembang Sistem BI
   
   Metodologi pengembangan BI agak berbeda dengan pengembangan sistem pengembangan aplikasi IT biasa. Porsi interaksi yang lebih panjang antara pengguna – yaitu  komunitas eksosistem bisnis (direktur, manajemen, dan staf) – dengan IT dan pengembang aplikasi BI itu sendiri merupakan penentu sukses yang sangat penting.
   
   Kalau bisa dikuantifikasi, maka komposisi interaksi vs non interaksi dari waktu project adalah 70% - 30%.
   
   Masih rendahnya dukungan informasi dan hubungan komunikasi antar pengguna dan pengembang akan menyebabkan implementasi BI yang sangat buruk.
   
   Ini terutama dalam pembangunan data warehouse - yang hampir diperlukan di semua proyek BI – sebagai pondasi awal atau sumber data utama untuk sistem BI.  Sebagai contoh, pada proyek data warehouse interaksi yang intens untuk melakukan validasi data secara cepat adalah kunci keberhasilan utama.
   
   Kembali ke masalah interaksi ini maka user dituntut harus mampu menyediakan dan mendefinisikan dengan baik kebutuhannya, antara lain :
   
   • Mengerti dan menjelaskan proses bisnis yang terjadi.
   • Informasi apa yang perlu dianalisis.
   • Data apa yang  diperlukan.
   • Ketersediaan data tersebut.
   • Dimana saja data tersebut dapat dikelola.
   • Kepada siapa saja kebutuhan data tersebut disajikan.
   • Bagaimana kebutuhan presentasi informasi yang di harapkan.
   
   
   Dan sebagai catatan penting, proses ini tidak bisa dilimpahkan langsung kepada IT dan pengembang sepenuhnya sebagaimana yang sering sekali terjadi saat ini. Semua pihak yang berkepentingan harus berinteraksi bersama-sama melakukan hal tersebut.
   
   Dari Pihak Pengembang sendiri harus mampu se-intensif mungkin menggali dari user. User kadang tidak mengerti kebutuhan untuk realisasi BI itu seperti apa, dan tanggung jawab dari pengembang lah untuk membantu mengkomunikasikan hal tersebut.
   
   
4. Kualitas Data yang Sangat Kotor
   
   Proses dasar BI adalah pemanfaatan berbagai sumber-sumber data yang ada, dan diolah dengan menggunakan rangkaian metode, aplikasi dan teknologi untuk menghasilkan informasi yang dapat membantu  pihak user dalam pengambilan keputusan. 
   
   Proses untuk menghasilkan informasi yang baik tentunya memerlukan data yang bersih dan berkualitas tinggi juga.  Sumber data yang kotor - dalam arti inkonsistensi pola data, struktur, dan kompleks dari banyak sisi lainnya – akan menyebabkan proses perbaikan (cleansing) berjalan lama sebelum dapat disajikan sebagai informasi yang berguna.
   
   Perlunya proses yang panjang untuk mendapatkan data yang bersih ini sebelum dapat dimanfaatkan dalam sistem BI sering sekali kurang dipahami oleh user. Akhirnya sering juga terjadi salah paham dan persepsi antara user dan pengembang dari realisasi target pencapaian rangkaian proses BI ini. 
   
   
   
5. Kurangnya SDM Yang Memenuhi Syarat
   
   Sistem  BI yang baik wajib memenuhi kebutuhan informasi yang inginkan. Sistem yang baik tanpa SDM yang berkualitas tidak akan menghasilkan sesuatu yang berarti dan sangat beresiko menemui kebuntuan dalam setiap tahap implementasi. 
   
   Ibarat sebuah kendaraan canggih tanpa seorang supir yang memahami jalan dan juga semua fungsi dari kendaraan tersebut, maka tentunya kendaraan tersebut tidak bernilai apa apa. Hal ini tentunya diperlukan pemahaman dari top eksekutif untuk bersedia dan mampu mempersiapkan SDM yang dibutuhkan. 

Penutup

Berdasarkan pemaparan di atas, diharapkan mampu tercermin banyak hal / faktor krusial yang sangat perlu diperhatikan dan dipertimbangkan. Karena semua paparan di atas menjadi penentu sukses tidaknya implementasi BI.

Business Intelligence sebagai bidang teknologi IT dengan perkembangan adopsi yang sangat pesat belakangan ini  tentunya menuntut pemahaman yang komprehensif baik di tingkat konsep maupun praktis, sehingga dapat dieksplorasi maupun diimplementasikan sebagai suatu solusi strategis dan kritis pada tingkat institusi, organisasi, perusahaan maupun pada tingkat individual. 

Artikel KampusBI.com berikut ini akan coba menyajikan overview mengenai Business Intelligence mulai dari definisi sampai dengan pembahasan komponen-komponen BI.

Secara singkat, Business Intelligence atau lebih sering disingkat BI (baca: bi - ai) adalah seperangkat solusi sistem informasi yang dapat menuntun kepada percepatan pengambilan keputusan dalam tingkat akurasi yang tinggi (valid). 

Sebagai contoh, informasi yang dihasilkan adalah metrik performa aktual penjualan vs target penjualan (sales), pengeluaran vs anggaran (finance), analisa tren produksi vs tren permintaan (capacity planning), dan lain-lain.

Pengambilan keputusan memerlukan data dari sistem BI yang berasal dari kumpulan :

• data faktual
• data perencanaan 
• maupun data prediksi

yang diolah menjadi informasi yang komprehensif - dan biasanya komparatif - sehingga dapat memberikan gambaran besar bahkan menyeluruh akan kondisi bisnis dan organisasi pada  : 

• masa lalu.
• masa kini.
• dan tren ke masa depan. 

Dari tuntunan informasi yang dihasilkan ini, diharapkan pengguna sistem BI dapat mengambil keputusan dengan cepat dan tegas - serta tingkat resiko yang lebih kecil. 

Konsekuensi pengambilan keputusan yang cepat tentu sangat besar, antara lain dapat memenangkan persaingan dimana kita sudah mengambil langkah antisipatif setelah mengetahui informasi satu atau beberapa langkah ke depan dibanding pesaing kita.

Batasan definisi yang lebih terinci dari Business Intelligence dapat dibagi dalam dua aspek, yaitu :

• Metode-metode atau teknik dalam praktek mendefinisikan, mengumpulkan dan mempresentasikan data dan aturan bisnis yang terikat dengannya menjadi informasi strategis yang dapat dimengerti dengan mudah oleh berbagai level pelaku bisnis. Strategis disini artinya adalah dapat mendukung pengambilan keputusan dalam frame waktu yang semakin baik dari hari ke hari.
• Kumpulan teknologi dan aplikasi sistem terkomputerisasi yang mendukung hal di atas.

Data Warehouse dan Business Intelligence

Data Warehouse memenuhi kriteria tersebut, yaitu merupakan database tersendiri merupakan hasil konsolidasi, pembersihan, penyesuaian, dan optimalisasi data sehingga layak dijadikan sebagai sumber data informasi untuk sistem BI.

Proses menghasilkan data warehouse ini tidak sederhana dan menuntut pembahasan sendiri yang intens. Bahkan bisa diklaim di hampir semua kasus, jika dimasukkan sebagai bagian proyek BI maka Data Warehouse merupakan task yang paling lama pengembangannya.

Para eksekutif sangat berkepentingan dengan gambaran kondisi bisnis secara keseluruhan. Dan ini informasi ini dituntut untuk disajikan dalam format yang gampang dicerna. Dan ini biasanya dicapai oleh sistem BI dengan penggunaan visualisasi berbagai chart dalam satu halaman presentasi.

Online Analytical Processing (OLAP)

Sangat dinamis bukan ?

Kontras dengan OLAP adalah sistem transaksional seperti Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Sales Force Automation, dan lain-lain. Sistem transaksional ini kemudian diistilahkan dengan Online Transactional Processing (OLTP).

Database OLAP ini biasanya memang berasal dari database OLTP. Database OLAP ini untuk hampir semua kasus adalah bagian dari Data Warehouse.

BI dan Decision Support System