Data erat kaitannya dengan kehidupan sehari-hari kita. Apalagi kita sudah diuntungkan dengan adanya kemajuan teknologi digital yang sangat pesat. Semua informasi mudah didapatkan dimanapun hanya dengan genggaman tangan saja. Sederhananya beli laptop, ketika anda memutuskan untuk membeli sebuah laptop maka akan banyak sekali pertimbangannya.
Mulai dari kualitas, RAM, apakah ada tambahan memori penyimpanannya, bahkan apakah ada fitur fast charging tidak? Kalau misalnya anda ingin mengincar kualitasnya maka pastinya anda akan membeli laptop yang terkenal akan kualitasnya.
Pada contoh ini, sudah dapat disimpulkan bahwa kita sudah bisa membuat keputusan berdasarkan data secara tidak langsung di keseharian data.
Sesuai dengan yang disampaikan oleh Jeff Weine yaitu “Data really powers everything that we do”. Jadi sudah bisa ditebak kalau data memang sudah menjadi bagian dari keseharian kita dalam melakukan hal apapun.
Pada saat ini tercetusnya dua posisi khusus yang tidak tanggung-tanggung menangani soal data, Ada business intelligence dan data science. jika dilihat sekilas keduanya sangat mirip karena memang erat kaitannya dengan data.
Namun jangan salah bila fakta kedua posisi ini berbeda. Kira-kira apa saja perbedaan antara business intelligence dengan data science? Sepenting apa posisi keduanya dalam bidang data?
Simak informasi selengkapnya melalui artikel berikut ini!
-Intelijen bisnis mengubah data menjadi informasi yang dapat mendukung para pemimpin bisnis dalam pengambilan keputusan.
-Ilmu data melibatkan pembuatan prakiraan dengan menganalisis pola di balik data mentah.
-Kecerdasan bisnis melihat ke belakang yang menemukan tren sebelumnya dan saat ini, sementara ilmu data melihat ke depan dan meramalkan tren masa depan.
-Dibandingkan dengan intelijen bisnis, ilmu data mampu mengelola data yang lebih dinamis dan kurang terorganisir. Namun, itu juga membutuhkan lebih banyak keterampilan teknis dan sumber daya.
Business Intelligence (BI), juga dikenal sebagai istilah yang mengacu pada sistem, aplikasi, dan teknologi yang digunakan untuk mengumpulkan informasi dari berbagai sumber, memprosesnya, dan menampilkannya dalam bentuk informasi, biasanya dalam satu cara yang mudah dipahami. memahami bentuk, format yang komprehensif, serta akurat yang digunakan untuk mengukur, menganalisis, dan memantau aktivitas instansi atau perusahaan untuk membantu para pengambil keputusan.
Menerapkan Business Intelligence dapat mendatangkan beberapa keuntungan bagi perusahaan. Beberapa manfaat business intelligence, diantaranya :
Membaca dan menafsirkan data untuk membantu menentukan keputusan perusahaan.
Mendapatkan proyeksi yang lebih terencana untuk jangka panjang.
Pemilihan metode pemasaran yang sesuai dengan bisnis perusahaan.
Menganalisa halangan, keuntungan dan solusi yang akan terjadi.
Membantu perusahaan dalam menentukan perencanaan biaya.
Memudahkan pihak manajemen untuk mengerti kebutuhan pasar dan memperhitungkan dari segi bisnis.
Mengevaluasi data tren pasar secara real time.
Penentuan target atau KPI (Indikator Kinerja Utama) sesuai dengan data.
Data Science adalah gabungan pengolahan statistik data, pendekatan ilmiah, kecerdasan buatan (AI), dan analisis data untuk menghasilkan informasi yang mudah dibaca dan dipahami. Orang yang bekerja di bidang data science biasa disebut data scientist. Selain ilmuwan data, ada peran lain di ruang data, seperti Data Analyst dan Data Engineer.
Permintaan untuk pekerjaan Data Science diperkirakan akan tumbuh sebesar 28% pada tahun 2026. Tentunya dengan perkembangan teknologi yang tiada henti, semakin banyak perusahaan yang membutuhkan orang-orang yang dapat mengolah data untuk mendukung pertumbuhan bisnisnya. Selain Data Science, ada bidang pekerjaan lain yang mirip dengan Data Science yaitu Business Intelligence. Apa saja sih perbedaan antara Data Science (DS) dan Business Intelligence (BI).
Sekarang setelah Anda memahami dasar-dasar Data Science, Anda dapat mengetahui beberapa manfaatnya. Manfaat dari ilmu data adalah:
-Meningkatkan kualitas produk cacat untuk mencegah terulangnya produk cacat.
-Anda dapat memprediksi produk atau strategi mana yang akan unggul pada waktu tertentu dalam setahun.
-Memprediksi perilaku konsumen atau pembeli produk perusahaan.
-Membuat keputusan berdasarkan data perusahaan yang ada.
-Periksa data lalu lintas yang ada dari departemen logistik untuk membuat proses pengiriman lebih efisien.
-Meningkatkan kepuasan karyawan perusahaan berdasarkan data yang dimiliki perusahaan.
-Untuk perusahaan sekuritas, manfaat ilmu data membuat keputusan investasi yang lebih efektif untuk klien mereka.
-Menggunakan data dari tim quality control untuk mengklasifikasikan produk berkualitas tinggi.
Sekarang setelah Anda mengetahui apa itu data scientist dan perbedaannya dengan pekerjaan lain, Anda perlu mengetahui tugas dari seorang data scientist. Berikut ini adalah tugas Data Scientist yang telah dikelompokan dalam kategori tertentu.
Tugas Pengumpulan Data:
-Meningkatkan efisiensi proses pengumpulan data.
-Membangun Infrastruktur Data.
-Penilaian Kualitas Data dan Pembersihan Data.
-Mengevaluasi efektivitas dan akurasi sumber data baru dan teknik pengumpulan data.
Tugas Analisis Data:
-Menghasilkan informasi yang berguna/valid dari kumpulan data yang tersedia.
-Pengembangan proses dan alat untuk memantau dan menganalisis kinerja serta keakuratan data.
-Mengembangkan model dan algoritma data khusus.
-Mengidentifikasi sumber daya yang terkait/relevan dengan tujuan bisnis.
-Mengatur data dalam format yang dapat digunakan.
-Pengembangan, implementasi, dan pemeliharaan basis data.
Tugas Visualisasi Data:
-Mengidentifikasi peluang dengan memanfaatkan data perusahaan untuk mendorong/mencari solusi bisnis.
-Menganalisis data untuk mengidentifikasi trend dan menemukan jawaban atas pertanyaan spesifik.
-Membuat visualisasi data.
-Meningkatkan dan mengoptimalkan pengembangan produk, metode pemasaran dan strategi bisnis.
Sama-sama berkutat perihal menerjemahkan data untuk dijadikan sebagai rujukan untuk sebuah strategi, Data Science dan Business Intelligence memiliki beberapa perbedaan yang perlu anda ketahui. Agar tidak tertukar, pahami perbedaan Data Science dan Business Intelligence berikut ini.
1. Berbeda dari Segi Definisi
Business Intelligence (BI) adalah kumpulan metode dan proses strategis. Teknologi yang digunakan dalam BI dapat mengubah data mentah menjadi informasi yang berharga. Ruang lingkup pengelolaan data di BI terdiri dari kualitas data, pergudangan, integrasi data, OLAP, data lake, pengelolaan data master, pelaporan dan data visual.
Sedangkan untuk Data Science adalah bidang yang menghasilkan insight dari data menggunakan sistem algoritma, proses, dan pendekatan ilmiah. DS ini menggunakan metode teoritis dari bidang statistika, matematika, ilmu komputer, dan ilmu informasi.
2. Berbeda dari Segi Praktik
Pada kenyataannya, Business Intelligence lebih berorientasi pada bisnis daripada teknis. Ini tidak hanya mencakup perayapan situs web dalam skala besar untuk menganalisis pesaing, tetapi juga membangun Machine Learning yang dibuat BI untuk membantu bisnis menghemat biaya operasional. Mereka yang bekerja di bidang BI harus terlibat aktif dalam analisis dan pelaporan yang disampaikan kepada Stakeholders terkait.
Tidak seperti Data Scientist, DS harus selalu membaca jurnal terbaru untuk mengikuti tren. DS juga harus melakukan pengkodean dan pemetaan bahasa pemrograman. Kemampuan untuk mendapatkan data yang tepat dan bereksperimen dengan berbagai model dalam waktu singkat juga penting bagi seorang data scientist.
3. Cakupan Pengolahan Data
Perbedaan ketiga antara Data Scientist dan Business Intelligence adalah ruang lingkup pemrosesan data. BI digunakan sebagai sarana analisis data deskriptif menggunakan keterampilan dan teknologi untuk membuat keputusan bisnis yang tepat.
Sedangkan Data Science adalah studi interdisipliner menggunakan data untuk menghasilkan wawasan yang berorientasi masa depan dan prediktif. DS sendiri menggunakan kombinasi keahlian yang berkaitan dengan bidang statistik, matematika, ilmu komputer, dan analitik.
4. Tujuan Mengolah Data
Tujuan utama Business Intelligence adalah untuk menghasilkan Actionable Insight. Tujuan paling umum dari Data Science adalah untuk menjawab pertanyaan tentang risiko apa yang akan terjadi di masa mendatang. Kemampuan lainnya termasuk mengambil pola data dan mengekstrak data (data mining).
5. Perbedaan Tugas dan Tanggung Jawab
Business Intelligence berfokus pada menangani laporan bisnis baru, KPI, atau tren. Dengan kata lain, BI berfokus pada analisis deskriptif dan ringkasan laporan bisnis.
Sedangkan Data Science berfokus pada menemukan pola, korelasi, dan model dalam data. Ilmu data berfokus pada analitik prediktif dan preskriptif.
Perbedaan mendasar antara Business Intelligence (BI) dan Data Science adalah bahwa BI berfokus pada analisis historical data untuk memantau/memonitor area yang membutuhkan perhatian (kekhawatiran) dan menghasilkan insight. Sedangkan Data Science adalah analisis dan penyediaan prediksi dari pola data yang dihasilkan oleh algoritma Machine Learning.
Lebih detailnya anda 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 keputusan bisnis.
-BI berfokus pada data terkini dan historis.
-Terutama berkaitan dengan data terstruktur.
-Anda perlu menganalisis situasi saat ini, mencari penyebab dan membuat keputusan.
Data Science
-Definisi: bidang yang menggabungkan statistik, matematika terapan, dan AI (Machine Learning dan Deep Learning) untuk menemukan prediksi dari pola tersembunyi dalam data.
-Data Science berfokus pada apa yang terjadi di masa mendatang pada pola data.
-Sering berhadapan dengan data yang tidak terstruktur.
-Dibutuhkan untuk mengantisipasi skenario dimasa mendatang, menyempurnakan akurasi data, dan memberikan rekomendasi dari pola data.
Untuk bisnis dan organisasi, Business Intelligence adalah langkah pertama untuk menerapkan Data Science. BI membantu memfasilitasi pemetaan arus masuk dari berbagai sumber data terstruktur dan tidak terstruktur. Data tersebut kemudian diubah menjadi output yang lebih baik dan dapat digunakan untuk analisis bisnis. Dari sana, data "matang" digunakan untuk analisis data eksplorasi, membentuk model dan algoritma dalam proses Data Science.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..