Pelatihan Business Intelligence Modern

 

Deskripsi Pelatihan

Pelatihan ini adalah sebuah program pengenalan intensif yang dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman dan keterampilan fundamental dalam alur kerja Business Intelligence (BI) dan analisis data modern. Peserta akan diajak dalam sebuah perjalanan terstruktur, dimulai dari memahami bagaimana data dikelola dalam sebuah sistem database (Data Management), cara mengambil dan mempersiapkannya untuk pelaporan (Data Reporting), mengubahnya menjadi representasi visual yang memukau (Data Visualization), hingga akhirnya menganalisisnya untuk menggali wawasan bisnis yang berharga (Data Analysis). Dengan pendekatan studi kasus yang terintegrasi, peserta tidak hanya belajar teori, tetapi juga secara langsung mempraktikkan penggunaan alat-alat standar industri seperti SQL, Python, dan Power BI untuk menyelesaikan masalah bisnis nyata.

 

Materi Pelatihan

1.FONDASI BUSINESS INTELLIGENCE & DATA MANAGEMENT

Modul pembuka ini bertujuan untuk menyamakan persepsi dan membangun fondasi pemahaman tentang mengapa dan bagaimana data digunakan dalam sebuah organisasi. Peserta akan diperkenalkan pada kerangka kerja yang akan menjadi panduan sepanjang pelatihan.

• Sub-Materi:
  • Pengenalan Konsep Business Intelligence (BI): Membedah apa itu BI, mengapa penting, dan bagaimana perannya dalam mengubah data menjadi aset strategis.
  • Arsitektur Alur Kerja Data Modern: Visualisasi dan penjelasan alur kerja terintegrasi: Database (RDBMS) → Query (SQL) → Processing (Python) → Dashboard (Power BI).
  • Studi Kasus Pembuka: Analisis contoh nyata bagaimana keputusan bisnis yang didukung data memberikan hasil yang lebih unggul dibandingkan keputusan berbasis intuisi.

2. PRINSIP & PRAKTIK DATA MANAGEMENT 

Pada modul ini, peserta akan mendalami pilar pertama, yaitu Data Management. Fokusnya adalah memahami struktur data yang baik dan cara mengaksesnya secara efisien dari sebuah database relasional, yang merupakan jantung dari sebagian besar sistem informasi bisnis.

• Sub-Materi Teori: Membedah Anatomi Database Relasional (RDBMS)
  • Prinsip Dasar: Memahami perbedaan fundamental antara database dan spreadsheet dalam konteks integritas dan skalabilitas data.
  • Komponen Inti: Pengenalan Tabel (entitas), Kolom (atribut), dan Baris (rekaman).
  • Kunci Relasi:
    • Primary Key: Konsep identitas unik untuk setiap rekaman data.
    • Foreign Key: Konsep “kunci tamu” yang menjadi jembatan penghubung antar tabel.
  • Struktur Relasi: Memahami logika hubungan One-to-Many (satu pelanggan, banyak transaksi).
  • Tujuan Normalisasi: Pengenalan konsep efisiensi penyimpanan dan pengurangan redundansi data.
• Sub-Materi Praktik: Mengambil Data dengan SQL (Structured Query Language)
  • Statement SELECT: Gerbang utama untuk “bertanya” dan meminta data dari database.
  • Filtering dengan WHERE: Teknik untuk mengambil data yang spesifik sesuai kriteria yang dibutuhkan.
  • Sintesis Informasi dengan INNER JOIN: Praktik menggabungkan data dari beberapa tabel yang berelasi untuk mendapatkan gambaran yang utuh.
  • Pengurutan Hasil dengan ORDER BY: Menyajikan data dalam urutan yang logis dan mudah dibaca.
  • Studi Kasus: Peserta akan menulis kueri SQL untuk menjawab serangkaian pertanyaan bisnis dari database sampel.

3. TRANSFORMASI DATA UNTUK DATA REPORTING

Modul ini fokus pada pilar kedua, yaitu Data Reporting, dengan penekanan pada tahap krusial persiapan data (data preparation). Data mentah jarang sekali dalam kondisi sempurna; oleh karena itu, perlu dibersihkan dan ditransformasi sebelum siap dilaporkan.

• Sub-Materi:
  • Pengenalan Python & Pandas: Memahami mengapa Python menjadi alat pilihan untuk manipulasi data dan pengenalan Google Colaboratory sebagai lingkungan kerja.
  • Memuat Data: Teknik mengimpor set data yang telah diekstraksi menggunakan SQL ke dalam lingkungan Python.
  • Inspeksi dan Profiling Data: Menggunakan fungsi seperti .info(), .head(), dan .isnull().sum() untuk mendapatkan pemahaman awal tentang kualitas dan struktur data.
  • Teknik Pembersihan Data (Data Cleaning):
    • Mengidentifikasi dan menangani nilai yang hilang (missing values).
    • Memperbaiki tipe data yang tidak konsisten (misalnya, tanggal yang terbaca sebagai teks).
  • Ekspor Data Bersih: Menyimpan data yang telah diproses ke dalam format baru (CSV) yang siap untuk divisualisasikan.

4. SENI DATA VISUALIZATION 

Setelah data bersih dan terstruktur, peserta akan memasuki dunia Data Visualization. Modul ini mengajarkan cara mengubah angka dan teks yang membosankan menjadi cerita visual yang menarik dan mudah dicerna menggunakan Power BI.

• Sub-Materi:
  • Pengenalan Ekosistem Power BI: Memahami antarmuka Power BI Desktop (Kanvas Laporan, Panel Data, Panel Visualisasi).
  • Koneksi ke Sumber Data: Praktik menghubungkan Power BI ke file data bersih yang telah disiapkan sebelumnya.
  • Memilih Representasi Visual yang Tepat:
    • Kapan menggunakan Grafik Batang (perbandingan), Garis (tren waktu), atau Pai (proporsi).
    • Pengenalan visual lainnya seperti Peta, Treemap, dan KPI.
  • Prinsip Desain Dashboard: Mempelajari kaidah untuk menciptakan visualisasi yang jelas, tidak ambigu, dan efektif (Clarity over Clutter).
  • Praktik: Peserta akan membuat beberapa visual statis pertama mereka berdasarkan studi kasus.

5. DARI VISUAL KE WAWASAN: DATA ANALYSIS & BUSINESS INTELLIGENCE 

Puncak dari alur kerja ini adalah pilar terakhir, Data Analysis. Peserta belajar bahwa tujuan akhir bukanlah membuat grafik yang indah, melainkan menggunakannya untuk menganalisis dan menemukan wawasan (insights) yang dapat ditindaklanjuti.

• Sub-Materi:
  • Membangun Dashboard Interaktif: Teknik menggabungkan beberapa visual menjadi satu laporan terpadu yang menceritakan sebuah kisah.
  • Analisis Mendalam dengan Filter dan Slicer: Menambahkan elemen interaktif yang memungkinkan pengguna (termasuk diri sendiri) untuk “bertanya” langsung pada data.
  • Interpretasi Data Visual:
    • Cara membaca dan mengidentifikasi Pola, Tren, dan Anomali (Outlier).
    • Melakukan analisis diagnostik sederhana untuk menjawab pertanyaan “Mengapa?”.
  • Merumuskan Wawasan dan Rekomendasi: Seni menerjemahkan “apa yang dikatakan data” menjadi “apa yang seharusnya kita lakukan”.
  • Studi Kasus Final: Peserta akan mempresentasikan temuan dan rekomendasi mereka berdasarkan dashboard interaktif yang telah mereka bangun.

 

Jadwal dan Tempat Pelatihan

Bulan	Minggu I  Bandung	Minggu II  Jakarta	Minggu III  Bandung	MInggu IV  Yogyakarta
Januari	6-8	13-15	20-22	27-29
Februari	3-5	10-12	17-19	24-26
Maret	3-5	10-12	17-19	24-26
April	7-9	14-16	21-23	28-30
Mei	5-7	13-15	19-21	26-28
Juni	2-4	9-11	16-18	23-25
Juli	7-9	14-16	21-23	28-30
Agustus	4-6	11-13	18-20	25-27
September	1-3	8-10	15-17	22-24
Oktober	6-8	13-15	20-22	27-29
November	3-5	10-12	17-19	24-26
Desember	1-3	8-10	15-17	22-24

 

Harga Pelatihan

Offline

• Public Training mulai dari 5.000.000 – 7.000.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 850.000 per orang

Online

• Public Training mulai dari 1.200.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 600.000 per orang

 

Fasilitas Pelatihan

• Sertifikat Pelatihan
• Expert Trainer
• Coffee Break 2x per hari
• Lunch 1x per hari
• Room meeting hotel minimal bintang tiga
• Materi pelatihan dalam bentuk hard copy dan juga soft copy
• ATK
• Backpack exclusive
• Jaket eksklusif (souvenir)
• Dokumentasi
• Laporan Pelatihan
• Pre and Post Test

 

Baca juga : Training Public Relations untuk Peluncuran Produk: Menciptakan Dampak Positif

Instagram kami : https://www.instagram.com/takaartaguna/

Views: 6