Training Microsoft : Power Business Intelligence (BI)

Pada 4 Juni 2025 saya diberi kesempatan untuk menjadi pemateri training microsoft sesi 2 dengan topik "Power BI".

Training ini diselenggarakan oleh Departemen Human Resource (HR) Grobest Indonesia untuk beberapa divisi, dimulai dari materi SharePoint Online, Power BI dan Power Automate.

Materi training microsoft sesi 1 "SharePoint Online" telah dipublikasikan pada artikel sebelumnya (Baca : Training Microsoft : SharePoint Online).

Pada sesi ini, dimulai dari pengenalan awal tentang Power BI, mengingat Power BI ini masih jarang digunakan oleh tim.

Apa itu Power BI ?

Power BI merupakan platform business intelligence dari Microsoft, yang berfungsi untuk mengelolah, menganalisis dan memvisualisasikan data dalam bentuk laporan digital. Laporan digital ini kemudian dapat dibagikan kepada tim, kolega maupun stakeholder.

Hal ini sangat membantu, karena mereka dapat melihat maupun memonitoring laporan secara realtime. Laporan terupdate ini, akan membantu dalam mengambil keputusan secara cepat dan tepat.

Mengapa Power BI sangat penting dalam bisnis?

Dewasa ini dunia bisnis, terkhusus industri akuakultur mengalami ketidak pastian. Dimulai dari isu penyakit, perubahan kondisi lingkungan, daya dukung lingkungan dan lain sebagainya (Baca : Grobest Indonesia : Aquaculture Technology Development & Data Analyst). 

User-Friendly: Antarmuka intuitif.

Power BI menjadi solusi dalam menjawab tantangan tersebut, tim dapat memonitoring hasil-hasil budidaya secara realtime melalui dashboard interaktif (Baca : Power BI Technical Aquaculture : Laporan Data, Penyakit, Inventory, Training & Performa Budidaya).

Contoh Dashboard Monitoring Akuakultur

Power BI dashboard tersebut dapat diakses dengan mudah melalui smartphone maupun browser, tim laprangan bisa memonitoring performa budidaya secara realtime.

Kaya Fitur yang Mendukung Analisis dan Visualisasi Data

Power BI menyediakan jenis grafik yang menarik dalam visualisasi data, seperti grafik batang, pie dan lain sebagainya. Fitur grafik yang tersedia serupa dengan fitur yang ada pada Microsoft Excel (Baca : Excel Monitoring Dashboard : Project Trial, Budidaya, Market, Pakan dan Lingkungan).

Selain memiliki fitur grafik dan model analisis yang lengkap, Power BI juga mendukung bahasa pemograman python untuk analisis dan visualisasi data yang lebih advance.

Contoh Grafik Korelasi dari Python Code

Integrasi Data

Power BI mendukung dalam mengintegrasi data dari berbagai sumber yang beragam, mulai dari file Excel, SQL Server, Website, Sharepoint list dan lain sebagainya.

Sumber Data dari SharePoint List

Pada artikel sebelumnya, saya telah menjelaskan penggunaan SharePoint list sebagai sumber data online yang dinamis (Baca : Training Microsoft : SharePoint Online).

Kolaboratif dan Analisis Realtime

Seperti yang telah saya jelaskan diawal, keunggulan utama Power BI untuk bisnis yaitu tim dapat berkolaborasi dan menganalisis data secara realtime sehingga mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan tepat.

Tim dapat mengakses laporan Power BI menggunakan Power BI Service yang bisa diakses melalui aplikasi smartphone maupun browser (Baca : Power BI Marketing : Laporan Stock, Pengiriman, Harga Udang dan Analisis Sosial Media).

Selain itu, laporan tersebut juga dapat diembed pada situs Website, SharePoint, Aplikasi Power Apps dan lain sebagainya (Baca : Power Apps Technical - Marketing : Pengajuan, Training, Edukasi dan Report).

Report Power BI pada Situs SharePoint

Saran

Laporan dengan hasil analisis yang lengkap tidak menjamin tim untuk menggunakan laporan secara optimal. Adapun dalam mengoptimalkan laporan ada beberapa saran dari kami yaitu :

• Gunakan warna secara konsisten
• Hindari terlalu banyak visual
• Gunakan filter dan slicer
• Perhatikan transformasi data

Sesi Demonstrasi

Pada sesi demonstrasi, saya menjelaskan cara menimport data dari beberapa sumber. Kemudian kita melakukan pembersihan data dengan Power Query. 

Perlu diperhatikan bahwa data harus disesuaikan berdasarkan formatnya, seperti data dalam bentuk angka desimal, bilangan bulat, teks, tanggal dan lain sebagainya.

Setelah melakukan pembersihan data, saya menjelaskan terkait relasi antara tabel. Relasi ini sangat berguna untuk memvisualisasikan data dari berbagai sumber tabel (database). Seperti pada contoh Dashboard demonstrasi, saya menggunakan data stocking, sampling, kualitas air dan panen.

Setelah mengintegrasikan tabel, saya menjelaskan terkait cara visualisasi data dengan menggunakan tabel, grafik dan peta.

Sampel Dashboard Sesi Demonstrasi

Setelah Dashboard selesai, kemudian kita dapat mempublikasikannya. Tim dapat mengakses Dashboard tersebut menggunakan aplikasi maupun browser.