Ada yang masih bingung membedakan antara Data Science dan Business Intelligence? Di era digital saat ini, bisnis semakin mengandalkan teknologi untuk mengumpulkan dan menganalisis data. Namun, mungkin ada sebagian orang yang masih bingung dengan istilah “Data Science” dan “Business Intelligence”. Kedua bidang ini memang berhubungan dengan pengolahan data, namun sebenarnya terdapat perbedaan yang cukup besar.

Definisi Data Science dan Business Intelligence

Sebelum membahas perbedaan antara kedua bidang ini, mari kita pahami apa itu Data Science dan Business Intelligence.

Data Science

Data science adalah cabang ilmu yang menggunakan metode analitik, proses bisnis, dan sistem informasi untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari berbagai bentuk data untuk membuat prediksi. Ilmu ini melibatkan pengumpulan data, pemrosesan data, analisis data, dan teknik visualisasi data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik.

Data Science banyak digunakan di berbagai bidang, termasuk otomotif, kesehatan, pemasaran. Misalnya, pengembang mobil auto-driving mengumpulkan data dalam jumlah besar untuk dianalisis. Pengembang kemudian berupaya meningkatkan sistem auto-driving sehingga teknologi tersebut dapat merespons lebih cepat ke berbagai situasi melalui penggunaan teknologi Machine Learning.

Dalam bidang kesehatan, Data Science digunakan sebagai alat untuk menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan dari rekam medis elektronik dan pelacak kesehatan pasien individu. Kemudian, dengan menganalisis data ini, dokter dapat lebih memahami penyakit yang dialami pasien dan mengembangkan pengobatan yang lebih efektif dengan menerapkan ilmu yang didapat dari data science.

 

Business Intelligence

Business Intelligence (BI) adalah proses pengumpulan, analisis, dan penyajian data bisnis, yang kemudian digunakan untuk membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. BI bertujuan untuk mengekstrak wawasan bisnis dari data yang dikumpulkan dan mengidentifikasi tren atau pola dalam data. Business Intelligence dapat melibatkan alat seperti database, dashboard, dan laporan untuk membantu perusahaan memantau kinerja bisnis mereka.

BI sendiri sebenarnya sudah ada sejak lama dan bukan praktik baru untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Namun, kemajuan teknologi yang luar biasa adalah alasan mengapa BI mengalami peningkatan besar dalam segi kecepatan, efisiensi, dan efektivitas. Otomasi dan visualisasi data adalah dua contoh teknologi yang membuat proses BI lebih cepat, lebih efisien, dan lebih efektif.

 

Dalam konteks bisnis dan pemasaran, Data Science dan Business Intelligence digunakan untuk menghasilkan wawasan bisnis yang lebih baik dan membantu organisasi membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Meskipun keduanya terkait dengan pemrosesan data, keduanya berbeda dalam cara melakukan analisis dan memberikan wawasan bisnis.

 

Perbedaan Antara Data Science dan Business Intelligence

 

1. Metode analisis data

Salah satu perbedaan utama antara data science dan business intelligence adalah metode analisis data yang mereka gunakan.  BI lebih berfokus pada analisis berdasarkan laporan dan dashboard, menekankan pemahaman visual terhadap data. Dalam BI, data diambil dari sumber terstruktur dan dianalisis menggunakan alat BI seperti tabel, grafik, dan laporan. Analisis ini memungkinkan pengguna BI untuk menjelajahi data dan mengidentifikasi tren bisnis.

Sementara itu, Data Science lebih fokus pada analisis data berbasis statistik dan machine learning. Data Science berurusan dengan data yang lebih kompleks dan seringkali tidak terstruktur, seperti data sensor, data media sosial, atau data transaksi online. Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan teknik seperti analitik prediktif atau machine learning untuk memahami pola tersembunyi dan mendorong pengambilan keputusan yang lebih cerdas.

 

2. Tujuan analisis data

Data Science dan Business Intelligence memiliki tujuan analisis data yang berbeda.  BI dirancang untuk memberikan wawasan bisnis yang lebih cepat dan mudah dipahami, yang juga memfasilitasi pengambilan keputusan berbasis data yang lebih cepat namun tetap cerdas. Oleh karena itu, BI lebih cocok untuk pengambilan keputusan operasional yang cepat.

Sementara itu, Data Science bertujuan untuk memberikan wawasan bisnis yang lebih dalam dan terperinci, yang mengarah pada 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 pengembangan dan pemasaran produk karena memungkinkan prediksi perilaku pelanggan yang lebih baik dan pemahaman tentang preferensi mereka.

 

3. Sumber data

Perbedaan lain antara Data Science dan Business Intelligence adalah sumber data yang digunakan.  BI menggunakan sumber data terstruktur, seperti database relasional atau data warehouse, untuk membuat analisis data lebih mudah dan lebih cepat. Sementara itu, ilmu data menggunakan sumber data yang kompleks dan tidak terstruktur, seperti data streaming atau data sensor, yang memerlukan pemrosesan dan analisis data lebih lanjut.

 

4. Pengambilan keputusan

Data Science dan Business Intelligence juga berbeda dalam hal pengambilan keputusan bisnis. Di BI, keputusan bisnis didasarkan pada informasi yang tersedia pada saat itu dan dianalisis berdasarkan laporan dan dashboard.  Pengambilan keputusan BI cenderung lebih cepat dan berfokus pada keputusan operasional yang cepat.

Sementara itu, keputusan bisnis memakan waktu lebih lama dalam Data Science, analitik berbasis machine learning, dan analitik prediktif. Keputusan Data Science cenderung lebih strategis, berfokus pada pengembangan strategi bisnis jangka panjang.

 

5. Keterampilan dan peran

Perbedaan lain antara Data Science dan Business Intelligence adalah keterampilan dan peran yang diperlukan untuk melakukannya.  BI membutuhkan keterampilan analisis data yang lebih umum seperti manipulasi data, visualisasi data, dan pemodelan data. Peran dalam BI mencakup Analis Data, Pengembang BI, atau Manajer BI.

Sementara itu, Data Science membutuhkan keterampilan analisis data yang lebih canggih, seperti machine learning, analitik prediktif, dan pemrosesan bahasa alami. Peran dalam Data Science termasuk ilmuwan data, insinyur data, atau analis data tingkat lanjut.

 

Singkatnya, dapat disimpulkan bahwa Data Science dan Business Intelligence berbeda secara signifikan dalam berbagai aspek. Kedua pendekatan analisis data tersebut memiliki keunggulan masing-masing, tergantung pada kebutuhan bisnis dan tujuan analisis data yang diinginkan. Oleh karena itu, pilihan antara data science dan business intelligence harus dipertimbangkan secara hati-hati untuk memastikan tujuan bisnis dapat tercapai secara efektif dan efisien.

Selain Data Science dan Business Intelligence, Anda dapat memanfaatkan Digital Marketing untuk mengembangkan bisnis Anda. Di era yang serba digital seperti sekarang ini, berbagai strategi Digital Marketing menjadi upaya pemasaran utama yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan besar.

 

Source:

• https://www.uma.ac.id/
• https://toffeedev.com/blog/perbedaan-business-intelligence-dan-data-science/