Cara Membuat Dashboard Power BI untuk Business Intelligence

Business Intelligence semakin penting, cara membuat Dashboard Power BI untuk BI harus diketahui oleh banyak talenta data saat ini. Simak disini!

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Dalam era revolusi data yang mengubah wajah dunia bisnis, kemampuan untuk menggali makna dari informasi merupakan keahlian yang tak tergantikan. Aliran data yang tak kenal batas menjadi harta karun bagi organisasi, namun, tantangan terbesar adalah bagaimana mengubahnya menjadi wawasan yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan strategis. Inilah di mana Business Intelligence (BI) dan alat-alatnya menjadi kunci untuk membongkar potensi tersembunyi dari data bisnis.

Di tengah banyaknya alat BI yang tersedia, Microsoft Power BI muncul dengan kemampuannya yang mengintegrasikan data dari berbagai sumber, melakukan analisis yang mendalam, dan menyajikan hasilnya dengan cara yang intuitif, Power BI telah menjadi senjata utama bagi para profesional BI di seluruh dunia.

Artikel ini akan membimbing Anda melalui langkah-langkah dalam merancang dasbor Power BI yang bukan hanya menyuguhkan data, namun juga menceritakan kisah dari balik angka-angka tersebut. Dari memahami tujuan hingga memastikan kinerja optimal, setiap tahap memiliki peran penting dalam menciptakan dasbor BI yang menginspirasi pengambilan keputusan cerdas dan responsif.

I. Tetapkan Tujuan dan Sasaran Bisnis

Hal dasar dalam merancang dasbor Power BI yang efektif, pemahaman mendalam terhadap kebutuhan bisnis adalah pondasi yang tak tergantikan. Proses ini memerlukan komunikasi yang kuat antara tim IT, analis data, dan pemangku kepentingan bisnis untuk menggali dan mendefinisikan tujuan utama dari dasbor yang akan dikembangkan.

Langkah pertama adalah dengan menetapkan tujuan dan sasaran bisnis yang ingin dicapai melalui dasbor Power BI. Apakah tujuan tersebut adalah untuk memantau kinerja penjualan, mengidentifikasi tren pasar, atau menganalisis efektivitas kampanye pemasaran, semua harus didefinisikan dengan jelas. Selanjutnya pemahaman yang mendalam tentang jenis data yang diperlukan untuk mencapai tujuan bisnis adalah kunci keberhasilan. Ini meliputi sumber data yang diperlukan, frekuensi pembaruan data, dan keakuratan yang diharapkan. Pertimbangan tentang data historis juga harus dimasukkan untuk memungkinkan analisis tren.  

Terakhir adalah tahap dokumentasi terkait pemahaman kebutuhan bisnis. Dokumen ini akan menjadi panduan yang berharga selama proses pengembangan dan dapat membantu dalam mempertahankan visi yang konsisten. Selain itu, komunikasi yang terbuka dan terus-menerus dengan semua pihak terlibat adalah kunci untuk memastikan semua kebutuhan dipenuhi.

II. Mengumpulkan dan Membersihkan Data

Setelah kebutuhan bisnis terdefinisi dengan jelas, langkah selanjutnya yang tak kalah penting adalah mengumpulkan dan membersihkan data. Proses ini adalah fondasi dari analisis yang akurat dan informatif dalam Power BI. Berikut adalah tahapan-tahapan mendalam dalam menghadapi tantangan mengumpulkan dan mempersiapkan data:

2.1. Ekstraksi Data dari Sumbernya

Sumber data dapat berasal dari berbagai platform seperti database internal, sistem manajemen relasional (SQL Server, MySQL, Oracle), atau sumber eksternal seperti API web, spreadsheet, atau bahkan platform cloud seperti Salesforce atau Google Analytics. Penting untuk memilih metode ekstraksi yang paling sesuai dengan sifat data dan kebutuhan bisnis.

2.2. Eksplorasi dan Evaluasi Kualitas Data

Segera setelah data diperoleh, langkah selanjutnya adalah melakukan eksplorasi awal dan mengevaluasi kualitasnya. Hal ini meliputi pemeriksaan untuk nilai-nilai yang hilang atau tidak valid, deteksi outlier, dan memeriksa integritas relasional. Pemahaman mendalam tentang data adalah kunci untuk memastikan keakuratannya dalam analisis berikutnya.

2.3. Memantau Kualitas Data secara Berkala

Penting untuk mempertahankan kualitas data secara berkala seiring berjalannya waktu. Proses pemantauan dapat mencakup pemeriksaan terjadwal untuk integritas data, deteksi perubahan yang signifikan, dan tindakan korektif jika ditemukan masalah.

Mengumpulkan dan membersihkan data adalah tahap yang membutuhkan dedikasi dan keahlian teknis yang kuat. Namun, investasi dalam tahap ini memastikan bahwa data yang digunakan dalam dasbor Power BI adalah akurat, konsisten, dan dapat diandalkan. Dengan fondasi yang kuat, analisis bisnis yang dihasilkan akan memberikan wawasan yang bernilai bagi organisasi Anda.

Gambar 1. Fungsi dalam melakukan pembersihan data dalam Power BI

III. Membuat Visualisasi

Langkah krusial dalam merancang dasbor Power BI yang informatif dan efektif adalah menciptakan visualisasi data yang mampu menyampaikan informasi dengan jelas dan memikat pengguna. Berikut adalah panduan mendalam untuk menciptakan visualisasi yang memukau:

3.1. Pemilihan Visualisasi yang Tepat

Pertama-tama, pilih jenis visualisasi yang paling sesuai untuk data yang akan disajikan. Grafik batang cocok untuk membandingkan kuantitas, sedangkan diagram lingkaran efektif untuk menunjukkan proporsi. Heatmap dan peta memungkinkan visualisasi data spasial dengan jelas. Pemilihan visualisasi yang tepat akan memastikan data dapat dipahami dengan cepat.

3.2. Pengaturan Warna dan Gaya

Warna yang dipilih harus memperkuat informasi, bukan mengganggu atau membingungkan pengguna. Pertimbangkan kontras dan harmoni warna, serta pastikan bahwa visualisasi tetap mudah dibaca dalam berbagai latar belakang atau kondisi pencahayaan. Selain itu, konsistensi gaya dan tata letak antar visualisasi akan menciptakan estetika yang bersatu.

3.3. Menerapkan Interaktivitas

Salah satu keunggulan utama Power BI adalah kemampuannya untuk menyediakan interaktivitas tingkat tinggi. Gunakan fitur filter, slicer, dan drill-down untuk memungkinkan pengguna menggali lebih dalam ke dalam data. Interaktivitas memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan tampilan sesuai dengan kebutuhan mereka sendiri, menciptakan pengalaman yang lebih terlibat.

Dengan memahami elemen-elemen kunci dalam menciptakan visualisasi yang efektif, Anda akan mampu mengubah data menjadi narasi yang menggugah dan membantu pengambilan keputusan yang tepat di tingkat bisnis. Dengan penggunaan alat visual yang cermat, dasbor Power BI akan menjadi aset tak ternilai dalam strategi Business Intelligence Anda.

Gambar 2. Pilihan visualisasi data dalam Power BI

IV. Menyusun Dashboard

Mengorganisir dasbor Power BI dengan cara yang terstruktur dan intuitif adalah kunci untuk menyajikan informasi dengan efektif kepada pengguna akhir. Proses ini melibatkan beberapa tahap penting yang memastikan bahwa pengguna dapat menyerap wawasan dengan lancar dan mengambil keputusan berdasarkan data dengan percaya diri.

4.1. Identifikasi dan Prioritaskan KPI Utama

Penting untuk memahami bahwa tidak semua KPI memiliki tingkat urgensi atau relevansi yang sama. Sebagai langkah pertama, tim desain dan analis harus berkolaborasi untuk mengidentifikasi KPI utama yang paling relevan dengan tujuan bisnis saat ini. Apakah itu mengenai penjualan, retensi pelanggan, atau efisiensi operasional, KPI-kpi ini harus mendapatkan sorotan utama di dasbor.

Setelah KPI utama diidentifikasi, prioritasnya harus ditetapkan. Pengurutan KPI dalam urutan yang tepat memberikan pengguna pemahaman yang lebih terarah dan mendalam tentang performa bisnis.

4.2. Susunan Visualisasi dengan Alur Naratif

Dasbor adalah alat naratif yang memandu pengguna melalui data untuk membantu mereka mengambil keputusan yang informasional. Oleh karena itu, susunan visualisasi harus membentuk alur cerita yang masuk akal.

Misalnya, dasbor dapat dimulai dengan visualisasi tingkat tinggi yang memberikan gambaran umum situasi. Visualisasi selanjutnya dapat memperdalam detail atau membandingkan metrik yang berbeda. Pergunakan judul dan anotasi yang tepat untuk membimbing pengguna melalui alur visual ini, memastikan bahwa mereka tidak tersesat dalam lautan data.

4.3. Pertimbangkan Tata Letak dan Tata Warna yang Konsisten

Konsistensi adalah kunci dalam menyusun dasbor yang efektif. Setiap elemen, mulai dari judul hingga label dan grafik, harus ditempatkan dengan cara yang sama di seluruh tata letak. Ini mencakup penggunaan tata letak grid yang konsisten dan penempatan visualisasi terkait di area yang bersamaan dari dasbor.

Pilihan palet warna juga penting. Memilih palet warna yang konsisten tidak hanya menciptakan estetika yang menyatu, tetapi juga membantu pengguna mengidentifikasi dan memahami keterkaitan antar visualisasi.

Mengorganisir dasbor Power BI dengan cara yang sistematis memastikan bahwa pengguna dapat dengan mudah menavigasi dan menggali informasi yang mereka butuhkan. Dengan mengidentifikasi KPI kunci, menyusun visualisasi dengan alur naratif yang jelas, dan mempertahankan konsistensi dalam tata letak dan tata warna, dasbor Anda akan menjadi alat yang kuat dalam mendukung pengambilan keputusan yang terinformasi dan tepat waktu.

Gambar 2. Halaman dalam mendesain dashboard dalam Power BI

Kesimpulan

Merancang dasbor Power BI yang efektif adalah perpaduan seni dan ilmu. Dengan memahami kebutuhan bisnis, memanfaatkan model data yang kuat, dan menguasai teknik visualisasi, Anda dapat menciptakan alat BI yang memampukan organisasi Anda untuk mengambil keputusan berbasis data dengan percaya diri dan tepat waktu.

Penting untuk diingat bahwa desain dasbor bukanlah tugas sekali jalan, tetapi sebuah proses iteratif. Pengujian, umpan balik dari pengguna, dan peningkatan terus-menerus adalah kunci untuk memastikan bahwa dasbor terus memberikan nilai tambah. Dengan Power BI sebagai alat utama, Anda memiliki kekuatan untuk mengubah aliran data menjadi inti wawasan bisnis. Dari pemahaman mendalam terhadap kebutuhan hingga visualisasi yang memukau, setiap langkah memainkan peran kunci dalam menyampaikan informasi yang dapat menggerakkan bisnis Anda maju.

Jika kalian tertarik untuk mengenali lebih dalam mengenai hal-hal keren dibidang data science dan berminat untuk menjadi #JadiTalentaData selanjutnya, kalian bisa bergabung bersama Algoritma Data Science School dengan penawaran rangkaian program dan kurikulum yang dapat membantu anda memahami seluruh aspek dan elemen di dunia data. Tunggu apalagi, mari bergabung bersama Algoritma sekarang!

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School