Pahami Perbedaan Business Intelligence, Data Science, Data Analysis

Terdapat beberapa profesi yang bertanggung jawab atas pengolahan data perusahaan, seperti business intelligence, data science, data analysis.

Masing-masing profesi tersebut memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda dalam hal mengolah data perusahaan.

Belum tau tentang perbedaan Business Intelligence, Data Science, Data Analysis?

Yuk pahami bersama perbedaannya pada artikel ini.

Business Intelligence melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, pengolahan data tersebut untuk menghasilkan wawasan yang bermakna, dan visualisasi data untuk memudahkan interpretasi. 

Netflix adalah contoh penerapan business intelligence pada perusahaan.Netflix, memanfaatkan Business Intelligence untuk mengoptimalkan strategi kontennya dan meningkatkan pengalaman pengguna. 

Melalui analisis data besar yang dikumpulkan dari jutaan pelanggan, Netflix menggunakan algoritma BI untuk menganalisis preferensi dan perilaku menonton pelanggan secara real-time. 

Hal ini berguna untuk merekomendasikan konten yang paling relevan kepada pengguna, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan dan mempertahankan engagement pelanggan.

Profesi Business Intelligence memiliki dua jenis, yaitu Business Intelligence Analysis dan Business Intelligence Engineer, apa perbedaan keduanya? Yuk pahami pada penjelasan berikut ini.

Business Intelligence Analysis

Menggunakan berbagai alat dan metodologi, seorang Business Intelligence Analyst mengumpulkan, menganalisis, dan mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. 

Tugas mereka mencakup pembuatan dashboard dan laporan, identifikasi tren pasar, evaluasi efisiensi operasional, dan rekomendasi strategi untuk meningkatkan kinerja bisnis. 

Dengan menggabungkan keterampilan analitis dengan pemahaman bisnis, mereka berperan dalam mengoptimalkan proses, meningkatkan keuntungan, dan memandu perusahaan menuju pencapaian tujuan strategisnya. 

Seorang Business Intelligence Engineer mengembangkan dan memelihara solusi BI yang memungkinkan akses ke data yang efisien, pengolahan, dan visualisasi informasi. 

Mereka bertanggung jawab untuk membangun data warehouse, merancang model data, serta mengintegrasikan sistem BI dengan sumber data eksternal dan internal. 

Hal ini melibatkan penggunaan berbagai teknologi dan alat, seperti SQL untuk manajemen database, ETL (Extract, Transform, Load) tools untuk pengolahan data, serta perangkat lunak visualisasi data seperti Power BI atau Tableau untuk pembuatan dashboard dan laporan.

Baca Juga: Business Intelligence Masa Depan: Trend & Prediksinya

BI menggunakan data yang telah dikumpulkan dan disimpan dalam database perusahaan untuk menganalisis kinerja saat ini dan sejarah operasional. 

Tugas-tugas Business Intelligence meliputi pembuatan laporan, dashboard, dan visualisasi data untuk membantu perusahaan memahami tren bisnis, mengukur kinerja terhadap tujuan yang telah ditetapkan, dan mengidentifikasi area untuk peningkatan operasional. 

Alat dan teknologi yang digunakan dalam BI melibatkan SQL, data warehousing, dan perangkat lunak visualisasi seperti Power BI atau Tableau.

Tujuannya lebih luas dan cenderung lebih prediktif atau eksploratif, mencari pola tersembunyi, membuat prediksi tentang masa depan, atau menghasilkan model yang dapat menjelaskan fenomena kompleks. 

Tugas-tugas dalam data science melibatkan pengumpulan data, pemrosesan dan pembersihan data, analisis eksploratif data, dan pembuatan model prediktif. 

Alat dan teknologi yang umum digunakan meliputi bahasa pemrograman seperti Python atau R, pustaka machine learning seperti scikit-learn atau TensorFlow, dan teknik visualisasi data yang kompleks.

Perbedaan utama antara Business Intelligence dan Data Science terletak pada:

• Sumber Data: BI cenderung bekerja dengan data terstruktur dari database internal, sedangkan Data Science sering kali mengeksplorasi data tidak terstruktur atau kompleks dari berbagai sumber.

• Tujuan: BI berfokus pada wawasan untuk pengambilan keputusan berdasarkan data historis dan real-time, sedangkan Data Science bertujuan untuk membuat prediksi masa depan dan mengekstrak wawasan baru melalui model statistik dan machine learning.

• Metode: BI menggunakan metode analitis untuk menganalisis data yang sudah ada, sedangkan Data Science menggabungkan statistik, machine learning, dan analisis data untuk memprediksi tren atau pola.

Business Intelligence menggunakan data historis dan real-time yang dikumpulkan dari berbagai sumber dalam organisasi untuk menyediakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, mengidentifikasi tren, dan mendukung strategi bisnis. 

Tujuan utama Business Intelligence adalah untuk memudahkan interpretasi data besar, memungkinkan para pemimpin bisnis untuk membuat keputusan berbasis data yang lebih cerdas. 

BI seringkali melibatkan penggunaan dashboard dan laporan untuk memvisualisasikan kinerja bisnis terhadap metrik dan tujuan yang telah ditetapkan.

Analis data lebih berfokus pada pemahaman mendalam tentang data, termasuk penyelidikan data mentah untuk menemukan pola, hubungan, atau anomali. 

Data Analysis melibatkan penggunaan statistik dan alat analitis untuk mengeksplorasi dan menafsirkan data, dan tidak selalu terikat pada data bisnis atau tujuan operasional langsung.

Perbedaan utama antara Business Intelligence dan Data Analysis meliputi:

• Tujuan: BI bertujuan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis melalui laporan dan dashboard yang memberikan wawasan langsung, sementara Data Analysis bertujuan untuk menyelidiki data dan menemukan pola atau wawasan baru yang mungkin tidak langsung terlihat.

• Pendekatan: BI cenderung bersifat deskriptif, menganalisis apa yang telah terjadi dalam bisnis dan mengapa hal itu terjadi. Data Analysis, terutama analisis prediktif atau eksploratif, sering kali mencari untuk menjawab pertanyaan yang lebih mendalam atau membuat prediksi tentang masa depan.

• Alat: Meskipun keduanya menggunakan teknologi dan perangkat lunak untuk analisis data, BI lebih sering mengandalkan solusi berbasis dashboard dan pelaporan, sedangkan Data Analysis mungkin menggunakan alat statistik atau pemrograman lebih lanjut untuk menyelidiki data.

Baca Juga: Kenali Perbedaan Business Intelligence & Data Analyst

Tertarik switch career di bidang pengolahan data perusahaan?

Sebagai langkah awal, yuk ikuti bootcamp business intelligence dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran terbaik dan inovatif.

Pelatihan ini didampingi oleh mentor yang profesional dan berpengalaman yang siap mewujudkan karirmu sebagai business intelligence, data science maupun data analysis yang sukses.