Kemajuan dalam bidang Data Analytics telah membuka peluang besar pada berbagai sektor, membantu organisasi mengambil keputusan berbasis data yang lebih tepat dan strategis. Dengan kemajuan teknologi seperti Machine Learning (ML), Big Data dan Artificial Intelligence (AI), analisis data kini menjadi salah satu alat penting dalam meningkatkan efisiensi, inovasi dan daya saing di era digital ini. Perusahaan maupun individu dapat mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar, memahami pola dan tren serta mengambil langkah yang lebih cepat dan efektif berdasarkan informasi yang dihasilkan.

Penggunaan data analytics tidak terbatas hanya pada pengembangan bisnis saja, tetapi juga mencakup aspek sosial dan lingkungan. Melalui analisis data, perusahaan dan pemerintah dapat mengoptimalkan proses operasional, mengurangi pemborosan dan memberikan layanan yang lebih tepat serta responsif terhadap kebutuhan masyarakat. Dengan implementasi data analytics yang tepat, diharapkan dapat meningkatkan produktivitas, menghadirkan inovasi yang berkelanjutan, serta menciptakan solusi cerdas yang bermanfaat bagi masyarakat luas.

Selanjutnya, kita akan membahas lebih dalam mengenai Data Analytics, mulai dari pengertian, jenis-jenis, manfaat, tahap pembuatan hingga penggunaan data analytics untuk prediksi dan perencanaan pada ERP berikut ini!
 

Apa itu Data Analytics?

Data Analytics merupakan suatu ilmu yang berfokus pada analisis data mentah untuk menghasilkan informasi yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti. Informasi yang dihasilkan dari proses ini sering kali digunakan oleh perusahaan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Sebagai bagian dari business intelligence, data analytics memungkinkan organisasi menemukan pola dan tren dalam data yang membantu mereka mengidentifikasi solusi terhadap berbagai tantangan bisnis. Dengan menggunakan data analytics, perusahaan dapat mengembangkan pengetahuan yang relevan untuk meningkatkan efisiensi dan mengoptimalkan strategi bisnis, sehingga keputusan yang dibuat diambil berdasarkan fakta, bukan berdasarkan asumsi.

Dalam praktiknya, data analytics mencakup berbagai proses dan teknik mulai dari Basic Intelligence, Reporting hingga Online Analytical Processing (OLAP). Proses ini memungkinkan organisasi untuk meninjau data historis dan memprediksi tren masa depan, sehingga memberikan informaasi berharga yang dapat diimplementasikan dalam operasi sehari-hari. Data yang dianalisis berasal dari sumber internal maupun eksternal, seperti tren pasar, preferensi pelanggan dan informasi lainnya yang relevan. Teknologi dan teknik dalam data analytics semakin canggih dan berkembang pesat, membantu organisasi mendapatkan informasi yang akurat dan relevan sesuai dengan kebutuhan saat ini.

Penerapan data analytics dalam berbagai industri memberikan dampak yang signifikan pada performa bisnis. Dengan menggunakan teknik analisis yang tepat, perusahaan dapat meningkatkan pendapatan, mengoptimalkan kampanye pemasaran dan merespons lebih cepat terhadap perubahan pasar. Di samping itu, data analytics juga membantu perusahaan dalam meningkatkan layanan pelanggan, sehingga pelanggan mendapatkan pengalaman yang lebih baik. Dengan berbagai manfaat yang diberikan, data analytics menjadi salah satu alat penting dalam mendukung peningkatan daya saing dan performa bisnis di era digital.
 

4 Jenis Data Analytics

Data analytics adalah suatu proses mengumpulkan, mengolah dan menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang berguna bagi pengambilan keputusan bisnis. Di era digital ini, data menjadi salah satu aset paling berharga yang dapat dimanfaatkan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi, memahami pelanggan dan merencanakan strategi masa depan. Terdapat empat jenis utama dalam data analytics yang masing-masing memiliki peran dan pendekatan berbeda dalam proses analisis data. Jenis-jenis data analytics ini membentuk kerangka analisis yang berkelanjutan. Dengan memulai dari pemahaman kondisi saat ini, menemukan penyebab masalah, memprediksi hasil di masa depan, hingga memberikan rekomendasi untuk tindakan berikutnya.

Berikut ini adalah penjelasan mengenai masing-masing jenis data analytics, yaitu:

1. Descriptive Analytics

   Descriptive Analytics merupakan jenis analisis dasar yang berfungsi untuk menjelaskan situasi saat ini atau yang telah terjadi berdasarkan data historis. Analisis ini biasanya digunakan untuk menghasilkan laporan atau visualisasi yang dapat memberikan gambaran umum seperti tren penjualan, performa strategi atau hasil KPI karyawan. Dengan menyajikan data dalam bentuk tabel atau grafik, descriptive analytics membantu pemangku kepentingan melihat pola atau perubahan yang terjadi, sehingga mudah dipahami dan menjadi dasar untuk analisis lanjutan.

2. Diagnostic Analytics

   Diagnostic Analytics bertujuan untuk menemukan penyebab dari suatu peristiwa atau masalah dengan cara menganalisis lebih dalam data yang ada. Analisis ini menggunakan teknik seperti drill-down, data mining dan korelasi untuk memahami “mengapa” sesuatu bisa terjadi. Diagnostic analytics kerap dijadikan langkah lanjutan setelah descriptive analytics, karena data dari analisis deskriptif dapat digunakan untuk menelusuri lebih jauh penyebab masalah. Contohnya, perusahaan dapat mengetahui penyebab kenaikan penjualan produk tertentu dengan melihat demografi pelanggan yang membeli produk tersebut.

3. Predictive Analytics

   Predictive Analytics adalah jenis analisis yang berfokus untuk memprediksi tren atau kejadian di masa depan menggunakan data historis dan algoritma prediksi. Analisis ini memanfaatkan teknologi seperti machine learning untuk mengidentifikasi pola yang berulang, sehingga mampu memperkirakan kemungkinan yang akan datang. Misalnya, perusahaan dapat memprediksi peningkatan penjualan di waktu-waktu tertentu berdasarkan pola yang terlihat pada data historis, seperti peningkatan menjelang hari raya atau musim liburan.

4. Prescriptive Analytics

   Prescriptive Analytics adalah analisis tingkat lanjut yang memberikan rekomendasi tindakan terbaik berdasarkan data dan analisis yang telah dilakukan. Analisis ini mempertimbangkan berbagai skenario dan menggunakan teknologi seperti AI untuk menyarankan langkah-langkah tepat yang dapat diambil oleh perusahaan. Prescriptive analytics membantu menjawab pertanyaan “Apa yang harus kita lakukan?” dan sangat berguna dalam pengambilan keputusan strategis untuk mencapai hasil yang optimal. Contohnya, sebuah perusahaan bisa mendapatkan rekomendasi untuk meningkatkan kampanye pemasaran di periode tertentu berdasarkan tren musiman yang ditemukan di predictive analytics.

Keempat jenis data analytics ini membentuk rangkaian analisis yang lengkap dan berkesinambungan. Descriptive Analytics memberikan pemahaman tentang situasi saat ini, Diagnostic Analytics mengidentifikasi akar masalah, Predictive Analytics memproyeksikan apa yang akan terjadi dan Prescriptive Analytics memberikan rekomendasi tindakan. Dengan memahami dan menerapkan masing-masing jenis data analytics ini, perusahaan dapat memanfaatkan data mereka secara efektif untuk mengambil keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional dan meraih keunggulan kompetitif di pasar.
 

Manfaat Data Analytics

Data analytics menjadi elemen penting dalam dunia bisnis modern, kerana membantu perusahaan dalam memanfaatkan data dengan cara yang lebih efektif dan strategis. Dalam era di mana volume data terus meningkat, data analytics memberikan kemampuan untuk menganalisis, menginterpretasi dan mengubah data menjadi informasi berharga. Proses ini membantu perusahaan mengidentifikasi pola dan tren yang tidak terlihat secara kasat mata, sehingga menghasilkan wawasan yang dapat memperkuat pengambilan keputusan, efisiensi operasional, serta memahami kebutuhan pasar.

Di bawah ini merupakan beberapa manfaat data analytics agar perusahaan dapat mengoptimalkan kinerja dan meningkatkan keunggulan kompetitif, yaitu sebagai berikut:

• Mempermudah Perhitungan Statistik: Data analytics memudahkan perusahaan dalam melakukan perhitungan statistik yang kompleks, yang biasanya memakan waktu dan membutuhkan ketelitian tinggi. Dengan program data analytics, proses pengolahan data statistik yang sebelumnya dilakukan secara manual kini bisa lebih cepat dan otomatis, sehingga mengurangi beban kerja karyawan dalam analisis data harian. Hal ini membantu perusahaan untuk secara efisien mengelola data penting bagi keberlangsungan bisnis dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

• Hasil Perhitungan yang Lebih Akurat: Data analytics memungkinkan perusahaan menghasilkan perhitungan yang lebih akurat dibanding metode konvensional. Dengan bantuan perangkat lunak dan algoritma yang canggih, data analytics mengurangi risiko kesalahan dalam proses perhitungan data statistik yang rumit. Ketelitian ini sangat penting untuk memastikan hasil analisis yang andal dan dapat dijadikan landasan dalam strategi bisnis. Hal ini juga membantu meminimalisir risiko kesalahan yang dapat berdampak besar bagi perusahaan.

• Efisiensi Waktu dalam Pengolahan Data: Penggunaan data analytics menjadikan waktu pemrosesan data menjadi lebih efisien. Proses pengolahan yang sebelumnya dilakukan secara manual kini dapat otomatis dilakukan dalam waktu lebih singkat. Dengan efisiensi waktu yang dicapai, perusahaan bisa memperoleh informasi lebih cepat, memungkinkan karyawan untuk fokus pada pekerjaan strategis lainnya dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan.

• Memberikan Solusi untuk Kepentingan Bisnis: Data analytics membantu perusahaan dalam menemukan solusi bisnis yang efektif dengan mengumpulkan dan menganalisis informasi untuk menghasilkan informasi yang tepat. Melalui analisis data, perusahaan dapat memperoleh gambaran menyeluruh tentang masalah yang dihadapi serta cara mengatasinya.

• Mendukung Riset Pasar yang Efektif: Data analytics berperan penting dalam riset pasar yang merupakan bagian penting dari strategi pertumbuhan bisnis. Dengan data analytics, perusahaan dapat menganalisis tren pasar, memahami kebutuhan pelanggan, serta menentukan peluang bisnis yang potensial. Informasi yang diperoleh melalui riset pasar membantu perusahaan untuk mengarahkan produk atau layanan mereka agar lebih relevan dengan kondisi pasar saat ini, sehingga mendukung kesuksesan bisnis di tengah persaingan.

• Meningkatkan Pengambilan Keputusan: Melalui data analytics, perusahaan dapat meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dengan memperoleh insight dari metrik yang dipantau secara real time. Wawasan yang dihasilkan dapat digunakan untuk menyesuaikan strategi, mengawasi kinerja dan menentukan langkah ke depan yang paling menguntungkan bagi perusahaan.

• Mengurangi Biaya Operasional: Data analytics membantu perusahaan menemukan cara untuk menghemat biaya melalui identifikasi pola penggunaan biaya, pembelian dan operasional. Dengan memanfaatkan analisis data, perusahaan dapat mengetahui area mana yang berpotensi untuk penghematan, misalnya dalam hal pengeluaran procurement atau biaya operasional. Hal ini penting untuk menjaga keseimbangan keuangan perusahaan tanpa mengorbankan kualitas operasi.

• Meningkatkan Kepuasan Pelanggan: Data analytics mempermudah perusahaan dalam memahami perilaku dan preferensi pelanggan yang kemudian dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan wawasan yang dihasilkan dari data, perusahaan dapat melakukan perbaikan yang relevan pada produk atau layanan yang ditawarkan, sehingga memenuhi kebutuhan pelanggan dengan lebih baik. Peningkatan pengalaman ini berpotensi meningkatkan loyalitas dan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

• Memperkuat Keunggulan Kompetitif: Data analytics membantu perusahaan dalam melakukan forecasting, merencanakan produksi dan budgeting secara lebih efektif. Dengan proses bisnis yang lebih efisien dan output yang memuaskan, perusahaan bisa lebih unggul dibandingkan kompetitornya. Data analytics memungkinkan perusahaan untuk lebih adaptif dan tanggap terhadap perubahan, sehingga dapat mempertahankan keunggulan di pasar yang kompetitif.

Data analytics memberikan berbagai manfaat berharga untuk perusahaan dalam berbagai aspek operasional dan strategis. Dari efisiensi waktu dan peningkatan produktivitas hingga keputusan yang lebih akurat dan riset pasar yang lebih efektif, data analytics memungkinkan perusahaan untuk tetap adaptif dan responsif terhadap perubahan pasar. Dengan kemampuan untuk memproses data secara otomatis, data analytics mempermudah pekerjaan karyawan dan memastikan bahwa Keputusan yang diambil didasari oleh informasi yang akurat.
 

Tahapan-tahapan Data Analytics

Data analytics merupakan suatu proses pengolahan data untuk mengidentifikasi pola, tren atau wawasan yang dapat membantu perusahaan dalam membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Proses data analytics tidak hanya terfokus pada pengumpulan data saja, tetapi juga melibatkan serangkaian tahapan strategis yang saling berkaitan. Setiap tahap dalam data analytics, mulai dari pengumpulan hingga evaluasi hasil, memastikan bahwa data yang digunakan valid dan informasi yang diperoleh akurat serta relevan.

Berikut adalah tahapan-tahapan utama dalam data analytics yang umum dilakukan untuk menghasilkan keputusan yang tepat dan berbasis data, yaitu:

1. Mendefinisikan Pertanyaan yang Tepat

   Langkah awal dalam proses data analytics adalah mendefinisikan tujuan dengan jelas dan menentukan pertanyaan-pertanyaan penting yang ingin dijawab. Pada tahap ini, perusahaan menentukan masalah atau peluang bisnis yang dihadapi, seperti keputusan untuk meluncurkan produk baru atau menentukan strategi pemasaran. Definisi masalah yang tepat membantu dalam mengarahkan seluruh proses analytics agar terfokus pada tujuan yang ingin dicapai.

2. Pengumpulan Data

   Setelah tujuan dan pertanyaan terdefinisi, langkah berikutnya adalah mengumpulkan data yang diperlukan. Data ini dapat berupa kualitatif atau kuantitatif tergantung pada kebutuhan analisis. Sumber data bisa berasal dari survei, laporan, media sosial, sistem internal perusahaan, atau sumber eksternal lainnya. Semakin banyak dan relevan data yang terkumpul, semakin baik kualitas analisis yang akan dilakukan.

3. Pembersihan Data (Data Cleaning)

   Data yang terkumpul pada tahap awal sering kali masih bersifat mentah dan belum diolah. Oleh karena itu, data harus melalui proses pembersihan (cleaning) untuk menghilangkan duplikasi, kesalahan, atau nilai outlier yang mungkin memengaruhi hasil analisis. Pembersihan data sangat penting agar data yang dianalisis memiliki validitas dan akurasi tinggi, sehingga hasil analisis dapat diandalkan.

4. Persiapan Data

   Setelah data bersih, tahap persiapan data melibatkan pengubahan data ke dalam format yang sesuai untuk proses analisis. Tahap ini mencakup teknik seperti normalisasi, agregasi dan penyesuaian yang membuat data lebih seragam dan siap diolah. Data yang sudah dipersiapkan akan memudahkan dalam proses analisis selanjutnya, baik dengan metode kualitatif maupun kuantitatif.

5. Analisis Data

   Pada tahap ini, data yang sudah bersih dan siap diolah akan dianalisis sesuai tujuan. Analisis data dapat mencakup beberapa jenis, seperti analisis deskriptif untuk memahami data, diagnostik untuk mencari penyebab suatu pola, prediktif untuk melihat tren ke depan dan preskriptif untuk memberikan rekomendasi. Proses analisis ini memungkinkan perusahaan mendapatkan insight yang lebih dalam dan menemukan pola atau anomali dalam data.

6. Visualisasi Data

   Setelah analisis selesai, hasilnya divisualisasikan agar lebih mudah dipahami. Visualisasi data ini bisa berupa grafik, diagram, atau bentuk visual lainnya yang memudahkan pihak terkait dalam memahami informasi. Dengan visualisasi yang tepat, hasil analisis dapat disampaikan secara jelas dan efektif, sehingga mendukung proses pengambilan keputusan.

7. Interpretasi dan Implementasi Hasil

   Langkah ini melibatkan penerjemahan hasil analisis ke dalam bentuk yang dapat dimengerti dan diimplementasikan oleh pihak bisnis. Dalam tahap ini, hasil analisis digunakan untuk mendukung rekomendasi atau keputusan bisnis. Dengan memahami dampak dari data, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah strategis yang tepat guna meningkatkan performa atau mengoptimalkan proses bisnis.

8. Monitoring dan Evaluasi

   Setelah implementasi, perusahaan harus melakukan monitoring dan evaluasi secara berkala untuk memastikan bahwa langkah-langkah yang diambil sudah efektif. Evaluasi ini membantu mengidentifikasi apakah proses analisis berjalan sesuai harapan dan apakah ada area yang perlu ditingkatkan. Monitoring dan evaluasi berkelanjutan juga memungkinkan perusahaan untuk merespons dengan cepat jika ada perubahan yang diperlukan.

Setiap tahapan dalam data analytics menjadi dasar yang kuat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Dari pengumpulan hingga evaluasi, proses ini memungkinkan perusahaan untuk mengelola data secara efektif, memanfaatkan insight yang diperoleh dan merespons dinamika pasar dengan lebih cepat. Tahapan data analytics yang berkesinambungan menjadi kunci bagi perusahaan yang ingin tetap kompetitif dan berhasil dalam lingkungan bisnis yang terus berkembang.
 

Penggunaan Data Analytics untuk Prediksi dan Perencanaan pada ERP

Di era digital saat ini, data analytics memainkan peran yang penting dalam mendukung proses pengambilan keputusan di berbagai bisnis. Sistem ERP (Enterprise Resource Planning) yang mengintegrasikan berbagai fungsi bisnis dalam satu platform, kini semakin efektif dengan adanya analisis data yang canggih, terutama dalam bentuk analisis prediktif. Analisis prediktif dalam ERP memungkinkan perusahaan untuk melihat pola masa lalu, memprediksi tren masa depan dan merencanakan berbagai aspek operasional secara lebih strategis. Dengan memanfaatkan data analytics, perusahaan dapat mengoptimalkan inventaris, produksi dan pengelolaan sumber daya, sehingga membantu meningkatkan efisiensi, penghematan biaya, dan kepuasan pelanggan.

Berikut ini adalah penjelasan mengenai bagaimana analisis prediktif dapat dimanfaatkan dalam ERP untuk mendukung perencanaan inventaris, produksi, dan pengelolaan sumber daya, yaitu:

1. Perencanaan Inventaris

   Pengoptimalan Stok: Analisis prediktif dapat membantu memprediksi permintaan produk berdasarkan pola pembelian, tren musiman dan data historis. Dengan ini, perusahaan bisa mengatur jumlah stok yang ideal untuk setiap produk, sehingga mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok.
   Pengelolaan Keamanan Stok (Safety Stock): Model prediktif dapat digunakan untuk menentukan tingkat safety stock yang optimal berdasarkan analisis permintaan dan ketidakpastian pasokan. Hal ini dapat membantu perusahaan untuk memastikan ketersediaan produk saat dibutuhkan tanpa membebani gudang dengan stok yang berlebihan.
   Prediksi Pengadaan: Data prediktif dapat mendukung perencanaan pengadaan bahan baku, memprediksi kebutuhan masa depan berdasarkan pola konsumsi. ERP dapat secara otomatis membuat rekomendasi untuk pembelian, sehingga membantu menghindari masalah pasokan di masa mendatang.

2. Perencanaan Produksi

   Penjadwalan Produksi yang Efisien: Data prediktif dapat digunakan untuk menentukan jadwal produksi yang optimal berdasarkan permintaan pasar dan ketersediaan bahan baku. Dengan mempertimbangkan aspek seperti musim, kampanye pemasaran, atau tren ekonomi, perusahaan dapat merencanakan produksi dengan lebih tepat waktu.
   Mengurangi Waktu Henti: Analisis prediktif pada mesin produksi, seperti deteksi anomali memungkinkan perusahaan untuk melakukan pemeliharaan preventif dan mengurangi waktu henti yang tidak terduga. ERP yang terintegrasi dengan sensor IoT (Internet of Things) dapat menganalisis data dari mesin dan memprediksi kapan peralatan perlu pemeliharaan.
   Pengelolaan Kualitas Produksi: Dengan menganalisis data produksi sebelumnya, sistem ERP dapat mengidentifikasi pola yang menunjukkan risiko penurunan kualitas produk. Hal ini membantu perusahaan mengambil tindakan proaktif untuk menjaga kualitas.

3. Pengelolaan Sumber Daya

   Optimasi Sumber Daya Manusia (SDM): Analisis prediktif dapat membantu dalam perencanaan tenaga kerja berdasarkan proyeksi beban kerja. Misalnya, prediksi peningkatan permintaan produksi pada periode tertentu dapat membantu perusahaan merencanakan kebutuhan tenaga kerja dan mengurangi biaya lembur.
   Pengelolaan Kapasitas: Dengan prediksi kebutuhan kapasitas produksi di masa depan, perusahaan dapat merencanakan penggunaan fasilitas dan mesin secara lebih efisien, sehingga memastikan bahwa sumber daya yang ada tidak terlalu banyak digunakan atau tidak cukup untuk memenuhi permintaan.
   Perencanaan Anggaran: Berdasarkan data historis, ERP dapat menggunakan analisis prediktif untuk memperkirakan biaya operasi dan mempersiapkan anggaran yang lebih akurat. Hal ini membantu pengelolaan keuangan yang lebih efisien dan mengurangi pengeluaran yang tidak terduga.

Penggunaan data analytics khususnya analisis prediktif di dalam ERP memberikan banyak keuntungan bagi perusahaan. Analisis ini memungkinkan bisnis untuk beroperasi secara proaktif, mengantisipasi kebutuhan pasar, mengurangi pemborosan dan meningkatkan efisiensi di berbagai aspek operasional. Dengan wawasan yang lebih dalam tentang kebutuhan inventaris, jadwal produksi dan penggunaan sumber daya, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan strategis, sehingga memberikan nilai lebih bagi bisnis serta meningkatkan daya saing di pasar.
 

Kesimpulan

Data analytics merupakan suatu proses pengumpulan, pengolahan dan analisis data untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat dan dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam bisnis. Dengan meningkatnya volume data, teknologi ini memainkan peran penting dalam memberikan wawasan yang mendalam dari data besar, sehingga membantu perusahaan dalam mengenali pola dan tren yang sebelumnya tidak terlihat. Data analytics mencakup berbagai jenis analisis, seperti analisis deskriptif untuk menjelaskan apa yang telah terjadi, analisis diagnostik untuk memahami penyebab dari kejadian, analisis prediktif untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi dan analisis preskriptif untuk menentukan tindakan terbaik di masa depan.

Berbagai jenis data analytics masing-masing memiliki manfaat tersendiri bagi perusahaan. Analisis deskriptif misalnya, bermanfaat dalam menyediakan ringkasan sederhana dari data historis yang bisa dipahami dengan mudah oleh pengguna. Analisis prediktif menggunakan algoritma dan model statistik untuk memproyeksikan hasil masa depan berdasarkan data historis yang bisa diterapkan dalam perencanaan strategis. Sementara itu, analisis preskriptif lebih lanjut membantu perusahaan dalam menentukan langkah-langkah konkret yang bisa diambil untuk mencapai target bisnis, terutama saat menghadapi berbagai kemungkinan skenario.

Penerapan data analytics dalam ERP (Enterprise Resource Planning) meningkatkan integrasi data dari berbagai departemen sehingga mendukung perencanaan dan pengambilan keputusan secara real time. Data yang terintegrasi dengan ERP dapat melalui tahapan pengumpulan, penyimpanan dan pengolahan data, sehingga menghasilkan informasi yang akurat dan relevan. ERP yang dipadukan dengan kemampuan data analytics memungkinkan perusahaan untuk lebih responsif terhadap perubahan dengan memonitor operasional harian, memprediksi tren permintaan pelanggan dan merencanakan kebutuhan sumber daya perusahaan secara proaktif.

Penggunaan data analytics untuk prediksi dan perencanaan dalam ERP sangat bermanfaat, terutama dalam memprediksi permintaan pasar, mengelola rantai pasokan dan mengoptimalkan sumber daya. Dengan wawasan yang didapat dari data analytics, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih cepat dan tepat, meminimalisir risiko dan meningkatkan efisiensi operasional. Selain itu, kemampuan prediksi membantu perusahaan dalam menyesuaikan strategi jangka panjangnya berdasarkan perubahan yang terjadi di pasar, sehingga memberikan keunggulan kompetitif dalam menghadapi tantangan bisnis di era digital.