Business Intelligence di Indonesia: Tren, Tantangan, dan Solusi untuk 2026

Business Intelligence (BI) adalah sebuah proses mengolah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis.

Dengan menggunakan sistem BI, perusahaan dapat melakukan analisis performa, memantau tren pasar, dan mengoptimalkan strategi secara real-time.

Pada tahun 2025, penghasilan yang diproyeksi untuk perangkat lunak BI di Indonesia adalah sebesar 51.52 juta USD dan akan mencapai angka 71.90 juta USD pada tahun 2030. Software BI sedang berkembang pesat di Indonesia, dimotivasi oleh permintaan negara untuk wawasan dan analisis berbasis data yang semakin meningkat.

Dengan demand yang signifikan, dapat dikatakan pada tahun 2026, BI tidak lagi menjadi sekadar alat pelaporan, tetapi juga merupakan fondasi utama dalam membangun perusahaan berbasis kecerdasan data (intelligent enterprise).

Sebuah perusahaan yang mampu membaca dan menafsirkan data dengan cepat akan lebih unggul dalam menghadapi persaingan yang semakin dinamis.

Baca juga: Apa Itu Business Intelligence? Panduan Lengkap

Tren Business Intelligence di Indonesia 2026

1. Integrasi Generative AI dalam perangkat BI

Ketika berbicara tentang perangkat BI, biasanya kita akan membayangkan penampilan grafik, chart, dashboard dan lainnya untuk presentasi. Kini, BI bukan hanya untuk mempresentasikan tetapi juga untuk memberikan insight melalui asisten AI yang memiliki basis bahasa alami.

Fitur untuk menanyakan data memungkinkan pengguna bertanya langsung kepada sistem BI. Misalnya: “Tunjukkan penjualan tertinggi kuartal ini dan faktor penyebabnya.”

Hasil yang diberikan asisten AI di dalam perangkat BI Adalah analisis yang lebih cepat, intuitif, serta dapat diakses bahkan oleh pengguna non-teknis.

2. Cloud-Native BI dan Data Fabric

Tren peralihan dari hybrid ke cloud-native BI terus meningkat. Perusahaan kini mengandalkan data fabric architecture; sebuah metode pendekatan yang menhubungkan berbagai sumber data secara otomatis dan aman di seluruh ekosistem cloud.

Beberapa keuntungan utamanya adalah:

• Akses data lintas platform tanpa duplikasi
• Keamanan dan governance yang lebih konsisten
• Skalabilitas tinggi untuk analisis besar

Baca juga: Data Governance: Mengapa Penting untuk Bisnis Modern

3. Low-Code dan Composable BI

Mulainya pengadopsian low-code BI platform di tahun 2026 memungkinkan pengguna bisnis membangun dashboard atau laporan tanpa perlu koding yang rumit.

Melalui pendekatan composable analytics, tiap divisi dapat menyesuaikan BI sesuai kebutuhan mereka tanpa bergantung penuh pada tim IT.

4. AI Governance dan Keamanan Data

Penggunaan AI yang meningkat akan mendorong kebutuhan AI governance, memastikan bahwa model AI yang digunakan tetap transparan, etis, dan tidak bias.

Isu-isu seperti privasi, keamanan data pelanggan, dan kepatuhan terhadap regulasi seperti Undang-undang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) menjadi prioritas utama bagi perusahaan di Indonesia.

5. Kematangan dalam Predictive & Prescriptive Analytics

Sebelumnya, BI umumnya akan menjawab “apa yang terjadi”, tapi BI modern mampu menjawab apa yang akan terjadi dan juga memprediksi apa yang sebaiknya dilakukan.

Dengan menggunakan dukungan machine learning, perusahaan dapat memprediksi tren penjualan, churn pelanggan, hingga kebutuhan inventori, dan langsung mendapatkan rekomendasi aksi nyata.

Tantangan BI di Indonesia 2026

Meskipun BI semakin populer dan terus berkembang dalam sisi teknologi, masih banyak organisasi yang menghadapi kendala seperti berikut.

1. Fragmentasi Data dan Integrasi Sistem

Hal yang umum terjadi pada data yang dimiliki Perusahaan besar biasanya adalah tersebarnya data-data tersebut di berbagai departemen dan aplikasi. Oleh karena itu, tanpa integrasi yang baik, data menjadi silo dan sulit diolah menjadi sebuah insight yang dapat berguna untuk pengambilan keputusan bisnis.

2. Optimisasi Biaya dan Return of Investment (ROI)

Penggunaan cloud dan AI meningkatkan efisiensi kerja tim, tetapi juga setara dengan peningkatan biaya operasional suatu perusahaan.

Tantangan yang muncul bagi tim IT dan keuangan adalah dalam mengukur ROI BI yang jelas serta memastikan investasi yang dilakukan dapat memberikan hasil nyata untuk ekspektasi dan rencana perusahaan.

3. Kekurangan Talenta 

Dengan meningkatnya penggunaan BI serta demand untuk mengambil Keputusan bisnis berbasis data, kebutuhan akan data engineer, data scientist, dan BI analyst juga meningkat secara signifikan.

Namun, di Indonesia, jumlah talenta dengan kemampuan teknis dan bisnis yang seimbang masih terbatas, sehingga hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi perusahaan yang harus memenuhi training dan pengenalan lebih lanjut bagi para talentanya.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer: Bedanya Apa?

4. Kepercayaan pada AI dan Data

Seiring meningkatnya otomatisasi, muncul kekhawatiran tentang akurasi data dan bias algoritma. Oleh karena itu, membangun budaya data literacy dan kepercayaan pada sistem menjadi tantangan tersendiri juga.

Solusi dan Strategi ke Depan

1. Bangun Arsitektur Data Modern

Melalui pendekatan ini, perusahaan dapat:

• Menghubungkan data dari berbagai sumber secara otomatis
• Memastikan keamanan dan governance konsisten
• Mengurangi biaya penyimpanan dan replikasi data

Hal tersebut membantu perusahaan untuk mendapatkan akses insight lintas system secara lebih cepat, dan juga tanpa kehilangan kendali atas kualitas data.

2. Investasi pada Data Culture

Teknologi BI tentu membawa banyak manfaat bagi suatu perusahaan, tapi untuk mencapai efektifitas tersebut, harus didahului dengan karyawan yang paham cara menggunakannya.

Di sini lah perusahaan perlu membangun budaya data-driven dengan mengimplementasikan cara-cara berikut:

• Pelatihan BI untuk karyawan non-teknis
• Memperkenalkan dashboard yang mudah digunakan
• Dorongan pengambilan Keputusan berbasis data, bukan intuisi

3. Pilih Platform BI yang Fleksibel dan Scalable

Solusi seperti FineBI, Power BI, atau Tableau kini bersaing dalam hal integrasi AI, cloud readiness, dan usability.

Pilihlah platform yang mendukung:

• Integrasi multi-cloud
• Analitik prediktif
• Kolaborasi antar tim

Baca juga: Cara Memilih BI Tool yang Tepat untuk Perusahaan Anda

4. Fokus pada AI Governance dan Etika

Bangun sebuah framework yang memastikan AI digunakan secara etis dan transparan, termasuk:

• Melakukan audit model AI secara berkala
• Memantau objektivitas algoritma
• Kepatuhan terhadap regulasi data local dan global

Tahun 2026 menjadi titik penting bagi perkembangan Business Intelligence di Indonesia.

Dengan kemajuan AI, cloud, dan arsitektur data modern, perusahaan dapat mengubah data menjadi kekuatan strategis yang sesungguhnya.

Namun, kesuksesan BI tidak hanya ditentukan oleh teknologi, tetapi juga oleh manusia, budaya data, dan tata kelola yang kuat.

Perusahaan yang mampu menyeimbangkan ketiganya akan menjadi pionir di era intelligent enterprise berikutnya.