Quiz PTI-Pertemuan9-10

1. Apa yang dimaksud dengan Business Intelligence (BI)?

• Teknik dan alat untuk melakukan ekstraksi data.

• Teknik untuk menyimpan data.

• Proses pengumpulan, pengolahan, dan analisis data.

• Sebuah alat untuk menganalisis tren pasar.

Bagaimana Business Intelligence (BI) dan analitik dapat berperan dalam meningkatkan ketahanan perusahaan terhadap tindak penipuan yang semakin canggih?

• Dengan menerapkan teknologi blockchain pada BI.

• Melalui pengembangan algoritma kecerdasan buatan yang kompleks.

• Dengan mengintegrasikan Internet of Things (IoT) ke dalam sistem analitik.

• Melalui implementasi strategi keamanan siber yang mutakhir.

Mengapa data scientist diperlukan dalam BI dan analitik?

• Untuk mengekstrak data dari berbagai sumber.

• Agar data dapat disimpan dengan aman.

• Karena mereka memiliki pemahaman bisnis dan teknologi analitik.

• Hanya untuk memelihara perangkat keras dan perangkat lunak.

Berikan contoh hasil dari proses Business Intelligence (BI)?

• Laporan keuangan tahunan.

• Presentasi produk baru.

• Grafik penjualan bulanan.

• Jumlah karyawan perusahaan.

Apa implikasi strategis dari pemanfaatan teknologi Business Intelligence (BI) dan analitik dalam mendeteksi dan mencegah tindak penipuan?

• Dengan memfokuskan strategi pada kepuasan pelanggan untuk mengurangi insiden penipuan.

• Dengan mengalokasikan anggaran lebih banyak pada biaya operasional untuk meningkatkan keamanan data.

• Dengan menyusun rencana strategis yang mencakup efisiensi operasional dan mendeteksi potensi penipuan dengan menggunakan analitik canggih.

• Dengan memprioritaskan investasi pada teknologi tanpa mempertimbangkan dampak pada keamanan data dan operasional.

Sebutkan salah satu contoh manfaat yang dapat diperoleh dari BI dan analitik dalam meningkatkan penjualan!

• Mengurangi biaya produksi.

• Meningkatkan keberlanjutan lingkungan.

• Meningkatkan efisiensi distribusi.

• Meningkatkan penjualan dengan model elastisitas harga.

Pernyataan: "BI adalah sejumlah aplikasi, praktik, dan teknologi yang digunakan untuk mengelola data dan membantu pengambilan keputusan yang lebih baik."

• BI adalah sejumlah teknologi yang digunakan untuk mengelola data.

• BI adalah sejumlah praktik yang digunakan untuk mengelola data.

• BI adalah sejumlah aplikasi yang digunakan untuk mengelola data.

• BI adalah sejumlah alat yang digunakan untuk mengelola data.

Pernyataan: "Data scientist menjadi penting karena mereka memiliki pemahaman bisnis yang kuat dan teknologi analitik, serta kesadaran terhadap keterbatasan data, alat, dan teknik untuk memberikan perbaikan dalam pengambilan keputusan. (nilai double)

• Data scientist menjadi penting karena mereka memiliki pemahaman bisnis yang kuat dan teknologi analitik, serta kesadaran terhadap keterbatasan data, alat, dan teknik untuk memberikan perbaikan dalam pengambilan keputusan.

• Data scientist menjadi penting karena mereka memiliki pemahaman bisnis yang kuat dan teknologi analitik, serta kesadaran terhadap keterbatasan data, alat, dan teknik untuk mengelola data.

• Data scientist menjadi penting karena mereka memiliki pemahaman bisnis yang kuat dan teknologi analitik, serta kesadaran terhadap keterbatasan data, alat, dan teknik untuk mengoptimalkan produksi produk.

• Data scientist menjadi penting karena mereka memiliki pemahaman bisnis yang kuat dan teknologi analitik, serta kesadaran terhadap keterbatasan data, alat, dan teknik untuk memelihara perangkat keras.

Sebutkan beberapa teknik yang digunakan dalam IB!

• Ekstraksi data, analisis data, dan transformasi data.

• Data mining, analisis statistik, dan data warehousing.

• Manajemen rantai pasokan, manajemen kualitas, dan manajemen risiko.

• Pemasaran, keuangan, dan manajemen produksi.

Apa itu data warehousing dalam IB?

• Proses pengumpulan, pengolahan, dan analisis data dari berbagai sumber untuk mendapatkan informasi yang berguna dan bermakna bagi suatu organisasi.

• Proses ekstraksi dan transformasi data, visualisasi data dalam bentuk dashboard atau grafik, serta analisis dan interpretasi data untuk memahami tren dan pola dalam data tersebut.

• Proses memindahkan data dari sumber ke database yang dirancang khusus untuk tujuan analisis bisnis.

• Proses membentuk data menjadi informasi yang berguna dan bermakna bagi pengambilan keputusan bisnis.