Business Intelligence Intern

Minggu 1: onboarding MagangHub — company profile, struktur organisasi, peraturan perusahaan, Winning Principle (Act Fast and Practical, Be the Solution, Continuous Improvement), perkenalan dengan mentor teknikal dan mentor HR, serta setup laptop dan akun (16 jam). Minggu 1–3: basic training soft skill dari tim Learning & Development (40 jam). Minggu 2: pembekalan fungsi (8 jam) — arsitektur data dan sumber data, SQL, tools visualisasi BI, serta standar kualitas data. Minggu 3–4: tugas awal terdampingi: menjalankan query dasar di sumber data utama dan mencocokkan hasilnya dengan dashboard yang ada; menyepakati rencana belajar 6 bulan dan KPI posisi dengan mentor: Akurasi dan konsistensi data di dashboard; Ketepatan waktu refresh laporan KPI; Pengurangan pekerjaan pelaporan manual. Porsi teori dan simulasi ±64 jam (10–25% total durasi). Output: rencana belajar 6 bulan dan hasil tugas awal. Penilaian: observasi dan diskusi dengan mentor.

Aktivitas/tasking: 1) Mengidentifikasi data duplikat, kosong, dan tidak konsisten. 2) Menulis query pembersihan data. 3) Mendokumentasikan aturan validasi data. Output: Dataset bersih dan dokumentasi aturan validasi. Mendukung KPI: Akurasi dan konsistensi data di dashboard. Penilaian: dataset bersih dan dokumentasi aturan validasi ditinjau mentor.

Aktivitas/tasking: 1) Mengumpulkan kebutuhan dashboard dari pengguna. 2) Membangun dashboard KPI dengan filter dan drill-down. 3) Melakukan uji akurasi dengan pengguna. Output: Dashboard KPI baru atau yang diperbarui. Mendukung KPI: Ketepatan waktu refresh laporan KPI. Penilaian: dashboard KPI baru atau yang diperbarui ditinjau mentor.

Aktivitas/tasking: 1) Menganalisis tren 6 bulan terakhir pada KPI utama. 2) Mendeteksi anomali dan menelusuri penyebabnya. 3) Menyusun ringkasan insight untuk tim bisnis. Output: Laporan analisis tren dan anomali. Mendukung KPI: Akurasi dan konsistensi data di dashboard. Penilaian: laporan analisis tren dan anomali ditinjau mentor.

Aktivitas/tasking: 1) Memetakan laporan yang masih dibuat manual. 2) Merancang alur otomasi (jadwal query, refresh otomatis). 3) Menghitung estimasi jam kerja yang dihemat. Output: Rancangan otomasi pelaporan. Mendukung KPI: Akurasi dan konsistensi data di dashboard; Ketepatan waktu refresh laporan KPI; Pengurangan pekerjaan pelaporan manual. Penilaian: rancangan otomasi pelaporan ditinjau mentor.

Aktivitas/tasking: 1) Menerapkan otomasi untuk minimal satu laporan. 2) Memantau keandalan refresh selama 2–3 minggu. 3) Menyusun laporan akhir magang. Output: Laporan otomatis, Evaluation Report, dan laporan akhir. Mendukung KPI: Akurasi dan konsistensi data di dashboard; Ketepatan waktu refresh laporan KPI; Pengurangan pekerjaan pelaporan manual. Penilaian: laporan otomatis, Evaluation Report, dan laporan akhir ditinjau mentor. Penyusunan laporan akhir ±40 jam (5 hari) di akhir program; Winning Principle yang ditekankan: Continuous Improvement. Kompetensi: Implementation & Evaluation Skills.