Perbedaan Business Intelligence, Data Science, Data Analysis

Business Intelligence

Tertarik untuk mendalami bidang pekerjaan yang berkutat dengan data, tapi masih belum tau apa perbedaan dari profesi Business Intelligence, Data Science, Data Analysis, dan Business Analysis? Kamu ada di artikel yang tepat untuk mencari jawaban ringkas dan jelas dari pertanyaan di atas! Yuk simak informasinya sampai habis untuk dapatkan info menarik.

Apa Itu Business Intelligence Beserta Contohnya

Business Intelligence (BI) adalah proses berbasis teknologi yang mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data, untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan bisnis. 

Business Intelligence juga bisa diartikan secara sederhana sebagai sistem untuk mengubah data menjadi insight yang berguna untuk mengambil keputusan bisnis. Semua data yang diolah dalam Business Intelligence diambil berdasarkan fakta dan data historis.

Contoh kasus Business Intelligence (BI) dan kenapa data dari BI sangat dibutuhkan adalah ketika perusahaan ingin melakukan inovasi. Kita pakai contoh perusahan ForCoffee, yang mana sudah banyak memiliki pelanggan dan ingin membuat aplikasi. 

Sebelum memutuskan untuk memulai proses development aplikasi, CEO ForCoffe pasti akan meminta data-data yang bisa menjelaskan urgensi “kenapa ForCoffe harus membuat aplikasi.” Nah di sinilah peran BI untuk mengolah data historis yang merekam customer behavior ketika membeli ForCoffe. Apakah ForCoffe lebih banyak dibeli melalui aplikasi pesan antar makanan, atau lebih banyak dibeli langsung di toko. Data-data inilah yang kemudian menjadi insight untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan, agar inovasi yang dibuat benar-benar tepat guna.

Ada 2 cabang Business Intelligence yaitu Business Intelligence (BI) Analysis dan Business Intelligence (BI) Engineering. Apa perbedaannya? Jawabannya ada di bawah ini.

Business Intelligence (BI) Analysis

BI Analyst bisa dibilang adalah orang yang bertugas untuk mengidentifikasi tren dan memperoleh insight dengan memanfaatkan data, teknik, dan tools-nya BI. Tren dalam konteks BI adalah pola atau kecenderungan tertentu yang biasanya kita temukan di dalam data.  

Temuan tren ini nanti akan menjadi sebuah insight yang kemudian digunakan user (manajer, C level, dan stakeholders lainnya)  untuk membuat keputusan bisnis.

Cakupan kerja BI Analyst adalah:

  • Data visualization: Memberikan informasi dan menampilkan data dalam bentuk infografis atau visual agar dapat mudah dipahami oleh user.
  • Experimentation: Melakukan analisis terhadap kausalitas dan korelasi (sebab-akibat).
  • Analytics & modeling: Mengumpulkan dan menganalisis data terkait tren, perilaku konsumen, performa produk, maupun prediksi.

Business Intelligence (BI) Engineer

Kalau BI Analyst bertugas untuk mengidentifikasi tren, maka harus ada orang yang bertugas untuk membuat sistemnya. Inilah peran dari BI Engineer, orang yang mengembangkan, mengimplementasikan, dan memelihara sistem BI, yang di dalamnya termasuk aplikasi dan dashboard. 

Sistem BI merupakan struktur yang membantu langkah penyimpanan dan pengelolaan data dengan teknologi, yang nantinya akan digunakan oleh BI Analyst dalam menganalisa data / tren untuk mendapatkan insight. Penting bagi sebuah perusahaan untuk memiliki sistem BI.

Cakupan pekerjaan BI Engineer adalah:

  • Data warehouse: merancang dan menghasilkan data model, database, dan data warehouse.
  • Data transformation: melakukan cleansing, pipping, standarisasi, serta merangkum data ke dalam insight agar user (stakeholder) dapat mudah menggunakannya. 
  • Data tools: Menyediakan dan membangun tools untuk meningkatkan efisiensi kerja sehari-hari. 
  • System & reliability maintenance: Memelihara sistem BI dan hardware di mana sistem BI berada serta melakukan problem solving teknis saat dibutuhkan.
  • Data pipeline: Melakukan ekstraksi data dari berbagai sumber ke dalam sistem BI dan menjaga kontinuitasnya.

Perbedaan Business Intelligence dan Data Science

Perbedaan mendasar antara Business Intelligence (BI) dengan Data Science adalah, BI berfokus untuk menganalisa historical data untuk memonitor area yang perlu diperhatikan (concern) dan menarik insight, sedangkan Data Science menghasilkan insight prediktif dari pola data yang dianalisa dengan algoritma Machine Learning.

Baca lebih lanjut: Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning Beserta Contoh Kasus

Lebih detailnya kamu bisa membandingan perbedaan BI dan Data Science di bawah ini:

Business Intelligence

  • Definisi: proses berbasis teknologi yang mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data, untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan bisnis. 
  • BI berfokus pada data masa kini dan data historis
  • Utamanya berhadapan dengan data terstuktur 
  • Dibutuhkan untuk menganalisa situasi terkini, mencari akar permasalahan, dan pengambilan keputusan. 

Data Science

  • Definisi: bidang studi yang mengkombinasikan statistika, matematika terapan, AI (machine learning & deep learning) untuk menemukan prediksi dari pola tersembunyi dalam data.
  • Data Science berfokus pada apa yang akan terjadi mendatang dari pola data
  • Seringkali berhadapan dengan data tidak terstruktur
  • Dibutuhkan untuk mengantisipasi skenario masa mendatang, menyempurnakan akurasi data, memberikan rekomendasi dari pola data.

Perbedaan Business Intelligence dengan Data Analysis

Perbedaan mendasar antara BI dan Data Analysis adalah Data Analysis merupakan salah satu alat atau metode dalam BI. Business Intelligence ditujukan untuk menyajikan data yang digunakan untuk pengambilan keputusan, sedangkan Data Analysis ditujukan untuk merubah data mentah menjadi format yang lebih berguna sesuai kebutuhan bisnis.

Lebih detail, kamu bisa membandingkan perbedaan BI dan Data Analysis di bawah ini:

Business Intelligence

  • Berfokus pada analisa historical data untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan
  • BI menggunakan 'big picture' dan memanfaatkan insight yang ada, untuk mengeksplorasi apa yang telah terjadi di masa lalu dan mengambil keputusan.
  • Menghasilkan data terstruktur yang dapat dicerna oleh non-tech user (stakeholder)

Data Analysis

  • Berfokus untuk memodikasi, membuat model, dan membersihkan data mentah menjadi format yang lebih berguna sesuai kebutuhan bisnis.
  • Data Analysisi menggunakan fokus yang lebih sempit, menggunakan data untuk memecahkan masalah tertentu. 
  • Umumnya digunakan untuk memprediksi tren masa depan, biasanya dimulai dengan data tidak terstruktur yang membutuhkan penguraian dan data cleaning sebelum dianalisis.

Kesimpulan

Nah sekarang kamu sudah memahami perbedaan antara BI Analysis dan Bi Engineering, BI dan Data Science, serta BI dan Data Analysis. Kabar baiknya semua skill dari masing-masing bidang ini bisa kamu pelajari dan kamu kuasai dalam waktu kurang dari 6 bulan, sekalipun kamu belum punya latar belakang yang relevan!

Business Intelligence (BI) Analysis

Lewat Bootcamp BINAR kamu bisa pilih skill digital yang ingin kamu kuasai, mulai dari

Bootcamp Business Intelligence Analysis

Bootcamp Business Intelligence Engineering

Bootcamp Data Science

Semua bisa kamu ikuti dengan menyenangkan, karena kurikulum BINAR dirancang khusus dan tersertifikasi dari Finlandia untuk memudahkan proses belajar hal baru untuk orang dewasa.

Kurikulum BINAR membantu kamu untuk mengakselerasikan skill dari awam sampai mahir untuk siap kerja. Bahkan setelah lulus dari Bootcamp BINAR kamu juga akan disalurkan kerja!

Tertarik untuk tanya-tanya seputar Bootcamp BINAR? Klik Info Lebih Lanjut di halaman bootcamp yang kamu minati!

Bingung Mau Jadi BI Analyst, BI Engineer, atau Data Scientits?

Tenang! Kamu bisa coba Potensi Quiz untuk cari tau bakat terpendammu dari kepribadian dan kecenderunganmu. Potensi Quiz akan langsung kasih rekomendasi bootcamp yang cocok dengan potensimu!

Cuma 3 menit, tinggal klik-klik langsung dapet hasilnya deh!


Artikel Rekomendasi