Dalam era digital seperti sekarang ini, data telah menjadi komoditas berharga yang dapat menentukan kesuksesan suatu bisnis. Terdapat 3 hal utama yang mengubah data menjadi pengetahuan yang bernilai dalam konteks bisnis adalah Business Intelligence (BI), Data Science, dan Data Analytics. Meskipun ketiganya berkaitan erat dengan pengelolaan data, masing-masing memiliki peran dan fokus yang unik.Â
Kali ini kita akan membahas perbedaan bisnis intelligence data science dan data analisis, untuk dapat menyajikan pandangan mendalam tentang bagaimana ketiganya berkontribusi pada transformasi di era digital seperti sekarang ini.
1. Business Intelligence (BI): Menggali Wawasan dari Data Historis
Business Intelligence (BI) adalah konsep yang telah ada sejak era awal sistem informasi. Business Intelligence berfokus pada analisis data historis untuk memberikan wawasan yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis. BI menyajikan data dalam bentuk laporan, dasbor, dan visualisasi yang dapat dicerna dengan mudah oleh pengguna bisnis tanpa memerlukan keahlian teknis yang mendalam.
Salah satu tujuan utama BI adalah memberikan gambaran tentang apa yang telah terjadi di masa lalu untuk membantu perusahaan merencanakan langkah-langkah ke depan.
BI mencakup pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data yang bersifat deskriptif. Melalui Business Intelligence tools, seperti tableau atau Power BI, perusahaan dapat menganalisis kinerja operasional, tren penjualan, dan efektivitas strategi pemasaran. Meskipun BI memberikan wawasan yang berharga dari data historis, keterbatasannya terletak pada ketidakmampuannya untuk meramalkan atau memberikan insight mendalam di masa depan.
2. Data Science: Mengeksplorasi, Meramalkan, dan Membangun Model Prediktif
Data Science merupakan tingkat yang lebih tinggi dari Data Analytics. Data Science mencakup eksplorasi data yang lebih dalam, pengembangan model prediktif, dan penerapan teknik machine learning. Sementara Business Intelligence dan Data Analytics berfokus pada apa yang terjadi atau sedang terjadi, Data Science bertujuan untuk memahami mengapa sesuatu terjadi dan menciptakan model yang dapat menganalisa hasil di masa depan.
Data Science menggunakan keterampilan dari berbagai disiplin ilmu, termasuk statistik, matematika, dan kecerdasan buatan. Ahli Data Science membangun model untuk mengidentifikasi pola yang kompleks dalam data, memprediksi tren, dan memberikan wawasan mendalam tentang aspek-aspek tertentu dari bisnis. Contohnya adalah penggunaan model prediktif untuk meramalkan tingkat retensi pelanggan, menyesuaikan rekomendasi produk berdasarkan perilaku konsumen, atau bahkan untuk memprediksi potensi risiko bisnis.
3. Data Analytics: Mengidentifikasi Pola dan Tren Saat Ini
Data Analytics, seringkali disebut sebagai analisis data, fokus pada interpretasi dan penggunaan data saat ini untuk mendukung pengambilan keputusan. Data Analytics mencakup berbagai tingkat analisis, mulai dari deskriptif yang menjelaskan apa yang terjadi hingga prediktif yang memproyeksikan apa yang mungkin terjadi berdasarkan tren saat ini. Tujuan utama Data Analytics adalah memberikan wawasan real-time untuk membantu perusahaan merespons perubahan pasar atau keadaan operasional secara lebih cepat.
Salah satu keunggulan Data Analytics adalah kemampuannya untuk merinci pola dan tren yang sedang terjadi. Perusahaan dapat menggunakan teknik analisis statistik untuk mengidentifikasi korelasi, melihat hubungan antar variabel, dan membuat keputusan taktis berdasarkan hasil analisis ini.
Contoh pemanfaatan Data Analytics termasuk analisis sentiment dalam media sosial, monitoring performa kampanye pemasaran, dan analisis data pelanggan untuk pengambilan keputusan operasional sehari-hari.
Perbedaan Kunci dan Keselarasan Ketiganya
Setelah Anda mengetahui definisi dan fungsi di atas, secara umum perbedaan bisnis intelligence data science dan data analisis dapat dirangkum sebagai berikut :
Fokus pada Waktu
Business Intelligence berfokus pada data historis, menyajikan gambaran masa lalu. Data Analytics fokus pada data saat ini, memberikan wawasan real-time. Sementara itu, Data Science merambah ke masa depan dengan membangun model prediktif berdasarkan data historis dan saat ini.
Kedalaman Analisis
BI memberikan wawasan yang bersifat deskriptif, menjelaskan kejadian yang telah terjadi. Data Analytics mencapai tingkat analisis yang lebih mendalam dengan mengidentifikasi pola saat ini dan hubungan antar variabel. Data Science, sebagai tingkat yang lebih tinggi, memanfaatkan eksplorasi dan pengembangan model untuk memahami dan meramalkan.
Kemampuan Prediktif
Salah satu perbedaan kunci antara BI, Data Analytics, dan Data Science adalah kemampuan prediktif. BI cenderung memberikan gambaran tentang apa yang telah terjadi, sementara Data Analytics mencoba merinci kejadian saat ini. Data Science, di sisi lain, membangun model prediktif untuk meramalkan hasil di masa depan.
Metode Analisis
Perbedaan bisnis intelligence data science dan data analisis juga bisa dilihat dari metode analisis. Penerapan metode analisis dalam kedua bidang ini memiliki perbedaan yang signifikan. Business intelligence menggunakan metode analisis seperti analisis deskriptif, analisis diagnostik, analisis prediktif, dan analisis preskriptif.
Analisis deskriptif memberikan gambaran umum mengenai data historis, sementara analisis diagnostik digunakan untuk mencari penyebab suatu kejadian. Analisis prediktif memproyeksikan sesuatu berdasarkan data historis, dan analisis preskriptif memberikan rekomendasi atau solusi untuk meningkatkan kinerja berdasarkan hasil analisis.
Di sisi lain, dalam data science terdapat metode seperti machine learning, deep learning, text analytics, dan data mining. Machine learning digunakan untuk mengidentifikasi pola guna membuat prediksi akurat. Deep learning bertujuan menemukan pola melalui pengolahan data besar, sedangkan text analytics menganalisis informasi yang diperoleh. Terakhir, data mining digunakan untuk menemukan pola dalam data tak terstruktur.
Output dan Hasil Analisis
Business intelligence menyajikan informasi melalui laporan, tampilan grafis, scorecard, dan alerts. Sementara itu, data science menghasilkan output berupa prediksi, model machine learning, segmentasi, dan visualisasi. Laporan dari business intelligence mencakup berbagai informasi terkait kinerja bisnis, seperti laporan keuangan, produksi, dan penjualan.
Tampilan grafis juga digunakan untuk memberikan gambaran kinerja bisnis. Sementara di bidang data science, output berupa prediksi akurat untuk kepentingan masa mendatang. Model machine learning digunakan untuk mengidentifikasi tren dan membuat prediksi terkait tren tersebut.
Demikian, perbedaan bisnis intelligence data science dan data analisis semoga membantu!
