Di era big data saat ini, data menjadi salah satu aset terpenting bagi sebuah perusahaan. Kemampuan untuk mengolah dan memanfaatkan data bisa membuat perusahaan lebih memahami customer, efisiensi operasional, hingga membantu mengambil keputusan strategis di masa depan.
Dalam proses ini, ada tiga istilah yang sering muncul, yaitu Business Intelligence (BI), Data Science, dan Data Analytics. Meski saling berkaitan, ketiganya memiliki fungsi, tujuan, dan metodologi yang berbeda.
Artikel ini akan membahas perbedaan antara business intelligence vs data science cs data analytics.
Pengertian Business Intelligence, Data Science, dan Data Analytics
Business Intelligence
Business Intelligence adalah serangkaian proses berbasis teknologi yang dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data real-time untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Fokus utama BI adalah menyajikan laporan yang informatif dan visualisasi data dalam bentuk dashboard. Dengan BI, perusahaan dapat memahami pola-pola kinerja di masa lalu dan memantau metrik penting seperti penjualan atau profitabilitas.
Data Science
Data Science adalah disiplin yang menggabungkan statistika, matematika, ilmu komputer, dan kecerdasan buatan (AI) untuk menganalisis data terstruktur maupun tidak terstruktur.
Fokusnya adalah menemukan pola tersembunyi, membangun model prediktif, dan membuat sistem otomatis dari data. Data Science cenderung lebih eksploratif dan berorientasi pada inovasi, membantu perusahaan memahami apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan tren dan prediksi.
Data Analytics
Data Analytics adalah proses yang bertujuan untuk menganalisis data mentah guna menemukan wawasan yang dapat diterapkan secara langsung untuk pengambilan keputusan. Proses ini mencakup pembersihan data, pengolahan, hingga visualisasi.
Berbeda dari BI yang berfokus pada pelaporan historis, Data Analytics sering kali digunakan untuk menjawab pertanyaan spesifik, seperti mengapa penjualan menurun di suatu periode atau bagaimana cara meningkatkan efisiensi operasional.
Perbedaan Utama antara BI, Data Science, dan Data Analytics
Untuk memahami perbedaan utama antara Business Intelligence (BI), Data Science, dan Data Analytics, penting untuk melihatnya dari beberapa aspek seperti tujuan, output, metodologi, jenis data, hingga siapa yang biasanya menggunakan hasilnya.
Berikut adalah perbedaan antara business intelligence vs data science vs data analytics.
1. Tujuan dan Fokus Utama
- Business Intelligence (BI):
Jika dilihat dari sisi tujuan atau fokus utama, BI membantu perusahaan memahami apa yang telah terjadi di masa lalu melalui analisis data historis. Fokusnya adalah memberikan wawasan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mendukung pengambilan keputusan strategis. Misalnya, BI digunakan untuk melacak penjualan produk dalam kurun waktu tertentu atau memahami tren kinerja tim penjualan.
- Data Science:
Data Science lebih berorientasi pada eksplorasi data untuk menjawab pertanyaan “apa yang akan terjadi selanjutnya?” atau “bagaimana jika skenario tertentu terjadi?”. Fokusnya adalah menciptakan solusi inovatif, seperti merekomendasikan produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.
- Data Analytics
Data Analytics berada di antara BI dan Data Science. Tujuannya adalah menganalisis data untuk menjawab pertanyaan spesifik, seperti “mengapa penjualan menurun pada bulan tertentu?” atau “apa strategi yang paling efektif untuk meningkatkan produktivitas?”. Fokusnya adalah pada tindakan langsung berdasarkan wawasan yang ditemukan.
2. Output dan Penggunaan
- Business Intelligence (BI)
Output BI biasanya berupa laporan, dashboard interaktif, atau visualisasi data yang dirancang untuk memberikan wawasan dengan cepat. Contohnya, dashboard BI dapat menampilkan metrik utama seperti pendapatan, tingkat pertumbuhan, atau biaya operasional dalam bentuk yang mudah dipahami oleh manajemen.
- Data Science
Output Data Science cenderung lebih kompleks dan berupa model atau algoritma. Misalnya, model machine learning yang memprediksi customer churn atau algoritma yang membantu mengoptimalkan supply chain berdasarkan real-time data. Hasilnya seringkali memerlukan interpretasi lebih lanjut oleh Data Scientist atau teknisi AI.
- Data Analytics
Output Data Analytics adalah laporan analitik yang memberikan penjelasan dan rekomendasi berdasarkan data. Misalnya, analisis segmentasi pelanggan yang menunjukkan kelompok pelanggan dengan nilai tinggi sehingga perusahaan dapat menargetkan campaign marketing secara lebih efektif.
3. Primary User
Perbedaan business intelligence, data science, dan data analytics juga dilihat dari penggunanya. Business Intelligence (BI) biasanya digunakan oleh manajer, eksekutif, dan lead yang membutuhkan laporan cepat untuk membuat keputusan berbasis data
Sementara hasil Data Science lebih sering digunakan oleh teknisi, product team, atau Data Scientist lain yang memanfaatkan algoritma atau model tersebut untuk menciptakan solusi teknologi. Sedangkan Data Analytics digunakan oleh analis data, tim marketing, dan operasional untuk memahami pola atau melihat peluang dari campaign yang dijalankan.
Berikut ini perbedaan lebih lengkap dari business intelligence vs data science vs data analytics.
| Aspek | Business Intelligence (BI) | Data Science | Data Analytics |
| Definisi | Proses mengumpulkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data historis untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. | Bidang yang menggabungkan statistik, pemrograman, dan machine learning untuk menganalisis dan membuat prediksi berdasarkan data. | Proses menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan wawasan guna mendukung keputusan taktis dan strategis. |
| Tujuan | Memberikan wawasan berbasis data historis untuk mendukung keputusan operasional. | Membuat model prediktif dan menemukan pola tersembunyi dalam data. | Menjawab pertanyaan spesifik terkait bisnis atau operasional. |
| Fokus | Apa yang telah terjadi (What happened?). | Apa yang akan terjadi dan mengapa (What will happen and why?). | Mengapa sesuatu terjadi dan bagaimana memperbaikinya (Why and How?). |
| Jenis Data yang Digunakan | Data terstruktur dari sistem internal perusahaan. | Data terstruktur dan tidak terstruktur dari berbagai sumber. | Utamanya data terstruktur, dengan beberapa data tidak terstruktur tergantung kebutuhan. |
| Output | Dashboard, laporan, dan visualisasi data. | Model prediktif, algoritma, dan sistem otomatisasi. | Rekomendasi tindakan berdasarkan analisis mendalam. |
| Primary User | Manajer, eksekutif, dan pemangku kepentingan bisnis. | Data Scientist, teknisi AI, dan pengembang produk. | Analis data, tim pemasaran, dan tim operasional. |
| Metodologi | Pelaporan dan visualisasi menggunakan tools analitik tradisional. | Pengembangan algoritma dengan machine learning, deep learning, dan statistik lanjutan. | Analisis data menggunakan pendekatan statistik dan data mining. |
| Tools yang Digunakan | Tableau, Power BI, Qlik SenseSAP BusinessObjectsIBM Cognos Analytics | Python, R, TensorFlow, PyTorchHadoop, Apache SparkJupyter Notebook, Google Colab | Excel, SQL, Google AnalyticsSAS, KNIME, RapidMinerAlteryx |
| Contoh Penggunaan | Melacak KPI, memahami tren penjualan, dan memantau efisiensi operasional. | Memprediksi customer churn, mengembangkan algoritma rekomendasi, dan analisis sentimen. | Menemukan pola belanja pelanggan, mengoptimalkan kampanye pemasaran, dan segmentasi pelanggan. |
Dengan memahami perbedaan ini, perusahaan dapat menentukan pendekatan yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda, serta memanfaatkan data secara optimal untuk mendukung pengambilan keputusan strategis.
Mengambil keputusan berbasis data menjadi kunci bagi perusahaan meningkatkan daya saing. Perusahaan bisa menggabungkan ketiganya atau memilih solusi yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis.
Badr Interactive dapat membantu perusahaan mengolah data dalam sistem Anda. Melalui layanan jasa Big Data Solution, Anda juga request untuk melakukan konsultasi terhadap manajemen dan pengolahan data perusahaan Anda secara gratis dengan tim expert di Badr Interactive.
Need the Right Digital Solution for Your Business?
We’re here to help you design the best digital solutions tailored to your business needs.
