Apakah masih ada yang bingung mengenai perbedaan Business Intelligence dan Data Science? Di era digital seperti sekarang ini, bisnis memang makin bergantung pada teknologi untuk mengumpulkan dan menganalisis data. Namun, mungkin ada beberapa orang yang masih bingung dengan istilah “Business Intelligence” dan “Data Science”. Kedua bidang ini memang berkaitan dengan pengolahan data, tetapi sebenarnya memiliki perbedaan yang cukup signifikan.
Melalui artikel ini, Anda akan mendapatkan penjelasan mendalam mengenai perbedaan Business Intelligence dan Data Science. Mari simak selengkapnya di bawah ini!
Definisi Business Intelligence dan Data Science
Sebelum membahas perbedaan antara kedua bidang tersebut, mari kita terlebih dahulu mengenal apa itu Business Intelligence dan Data Science.
Business Intelligence
Business Intelligence (BI) adalah proses pengumpulan, analisis, dan presentasi data bisnis yang kemudian digunakan membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. BI bertujuan untuk menggali wawasan bisnis dari data yang telah dikumpulkan dan mengidentifikasi tren atau pola dalam data tersebut. Business Intelligence dapat melibatkan alat seperti database, dashboard, dan laporan untuk membantu perusahaan dalam memantau kinerja bisnis mereka.
BI sendiri sebenarnya sudah sangat lama ada dan bukan merupakan praktik baru untuk mendukung pengambilan keputusan berdasarkan data. Namun, peningkatan drastis dalam teknologi menjadi alasan mengapa BI mengalami peningkatan yang signifikan, baik dalam segi kecepatan, efisiensi, dan efektivitasnya. Otomasi dan visualisasi data adalah dua contoh teknologi yang mengubah proses BI menjadi lebih cepat, efisien, dan efektif.
Baca Juga : Business Analyst Adalah: Definisi, Tugas, dan Gajinya
Data Science
Data Science adalah cabang ilmu yang menggunakan metode analitik, proses bisnis, dan sistem informasi untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari berbagai bentuk data untuk membuat prakiraan. Ilmu ini melibatkan teknik pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, dan visualisasi data untuk membantu organisasi dalam membuat keputusan yang lebih baik.
Data Science digunakan secara luas dalam berbagai bidang, termasuk otomotif, kesehatan, hingga pemasaran. Sebagai contoh, pengembang mobil auto-driving mengumpulkan data dalam jumlah besar untuk dianalisis. Kemudian, pengembang bekerja untuk meningkatkan sistem auto-driving sehingga teknologinya dapat lebih responsif terhadap berbagai situasi melalui pemanfaatan teknologi Machine Learning.
Dalam bidang kesehatan, Data Science digunakan sebagai alat untuk menganalisis volume data yang tinggi yang dikumpulkan dari rekam medis elektronik dan pelacak kesehatan setiap pasien. Kemudian, dari analisis data tersebut, dokter dapat lebih memahami penyakit yang dialami pasien dan mengembangkan perawatan yang lebih efektif dengan menerapkan apa yang didapatkan dari Data Science.
Dalam konteks bisnis dan pemasaran, BI dan Data Science sama-sama digunakan untuk menghasilkan wawasan bisnis yang lebih baik dan membantu organisasi dalam membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Meskipun keduanya terkait dengan pengolahan data, tetapi keduanya memiliki perbedaan dalam cara mereka melakukan analisis dan memberikan wawasan bisnis.
Baca Juga : Business Intelligence: Definisi, Manfaat, dan Contohnya
Perbedaan antara Business Intelligence dan Data Science
Setelah mengetahui definisi dari masing-masing Business Intelligence dan Data Science, mari simak perbedaan antara keduanya di bawah ini!
1. Pendekatan Analisis Data
Salah satu perbedaan utama antara BI dan Data Science adalah pendekatan analisis data yang mereka gunakan. BI lebih fokus pada analisis yang berbasis laporan dan dashboard, serta menekankan pada pemahaman visual data. Dalam BI, data diambil dari sumber yang telah terstruktur dan dianalisis menggunakan alat BI seperti tabel, grafik, dan laporan. Analisis ini memungkinkan pengguna BI untuk mengeksplorasi data dan mengidentifikasi tren bisnis.
Sementara itu, Data Science lebih fokus pada analisis data berbasis statistik dan Machine Learning. Data Science bekerja dengan data yang lebih kompleks dan cenderung tidak terstruktur, seperti data sensor, data media sosial, atau data transaksi online. Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan teknik seperti analisis prediktif atau Machine Learning untuk memahami pola yang tersembunyi dan mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas.
2. Tujuan Analisis Data
BI dan Data Science memiliki tujuan analisis data yang berbeda. BI bertujuan untuk memberikan wawasan bisnis yang lebih cepat dan mudah dipahami, yang juga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat tetapi tetap cerdas karena berdasarkan data. Oleh karena itu, BI lebih cocok untuk digunakan pada pengambilan keputusan operasional yang cepat.
Sementara itu, Data Science bertujuan untuk memberikan wawasan bisnis yang lebih dalam dan terperinci, yang memungkinkan pengambilan keputusan strategis yang lebih cerdas. Analisis Data Science digunakan untuk mengidentifikasi tren jangka panjang dan mengembangkan strategi bisnis yang berkelanjutan. Data Science juga dapat membantu dalam pengembangan produk dan pemasaran karena mampu memprediksi perilaku pelanggan dan memahami preferensi mereka dengan lebih baik.
3. Sumber Data
Perbedaan lain antara BI dan Data Science terletak pada sumber data yang digunakan. BI menggunakan sumber data yang telah terstruktur, seperti database relasional atau data warehouse, yang memungkinkan analisis data yang lebih mudah dan cepat. Sementara itu, Data Science menggunakan sumber data yang kompleks dan tidak terstruktur, seperti data streaming atau data sensor, yang memerlukan pemrosesan dan analisis data yang lebih lanjut.
4. Pengambilan Keputusan
BI dan Data Science juga berbeda dalam pengambilan keputusan bisnis. Dalam BI, pengambilan keputusan bisnis dilakukan berdasarkan informasi yang tersedia pada saat itu, dengan analisis yang berbasis laporan dan dashboard. Pengambilan keputusan BI cenderung lebih cepat dan berfokus pada keputusan operasional yang cepat.
Sementara itu, dalam Data Science, pengambilan keputusan bisnis dilakukan dengan mengambil waktu yang lebih lama, dengan analisis yang berbasis Machine Learning dan analisis prediktif. Pengambilan keputusan Data Science cenderung lebih strategis dan berfokus pada pengembangan strategi bisnis jangka panjang.
5. Keterampilan dan Peran
Perbedaan lain dari BI dan Data Science adalah keterampilan dan peran yang dibutuhkan dalam melakukannya. BI memerlukan keterampilan analisis data yang lebih umum, seperti pengolahan data, visualisasi data, dan pemodelan data. Peran dalam BI meliputi analis data, pengembang BI, atau manajer BI.
Sementara itu, Data Science memerlukan keterampilan analisis data yang lebih canggih, seperti Machine Learning, analisis prediktif, dan Natural Language Processing. Peran dalam Data Science meliputi ilmuwan data, insinyur data, atau analis data tingkat lanjut.
Secara singkat, dapat disimpulkan bahwa Business Intelligence dan Data Science memiliki perbedaan yang signifikan dalam berbagai hal. Kedua metode analisis data ini memiliki keunggulan masing-masing serta bergantung pada kebutuhan bisnis dan tujuan analisis data yang diinginkan. Oleh karena itu, pemilihan antara BI dan Data Science harus dipertimbangkan dengan cermat untuk memastikan bahwa tujuan bisnis dapat tercapai secara efektif dan efisien.
Baca Juga : Business Model Canvas: Pengertian, Elemen, dan Cara Membuatnya
Selain Business Intelligence dan Data Science, Anda juga dapat memanfaatkan Digital Marketing untuk mengembangkan bisnis. Di era yang sudah serba digital seperti sekarang, berbagai strategi Digital Marketing sudah banyak menjadi upaya pemasaran utama yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan besar. Jika tertarik untuk menerapkan strategi Digital Marketing, Anda dapat menggunakan jasa dari ToffeeDev.
Kami menyediakan berbagai layanan Digital Marketing yang tepat sasaran untuk mengembangkan bisnis Anda, mulai dari Web Developer, Desain Grafis, SEO, Ads, dan masih banyak lagi. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut mengenai layanan yang kami tawarkan, hubungi kami di sini!
