Perbedaan business intelligence dan data science terletak pada fungsinya di mana business intelligence berfokus pada pengumpulan informasi dan analisis terukur yang digunakan untuk kepentingan bisnis. Sedangkan data science adalah pengolahan data yang akan digunakan untuk kepentingan pada masa depan.

Baik business intelligence dan data science memiliki tugas dan fungsi yang berbeda sehingga keduanya dapat menghasilkan suatu informasi yang berbeda untuk kepentingan yang berbeda pula.dalam artikel ini kamu akan memahami secara mendalam terkait business intelligence dan data science.

Baca Juga : Business Leadership: Pengertian dan Keterampilan yang Dibutuhkan

Pengertian Business Intelligence

Business intelligence merupakan sebuah strategi untuk menyajikan wawasan terkait perusahaan melalui sekumpulan data yang diolah secara cepat, akurat, dan terstruktur. Sehingga business intelligence dapat memberikan gambaran yang komprehensif dan akurat tentang bisnis organisasi, dan membantu dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.

1. Definisi Business Intelligence

Business intelligence dapat didefinisikan sebagai suatu cara atau strategi untuk memahami operasional bisnis dengan mengumpulkan serta menganalisis data tersebut sehingga dapat membantu dalam membuat keputusan penting untuk perusahaan. Maka perusahaan dapat memahami secara keseluruhan performanya dan trend serta perilaku pelanggan maupun peluang pasar.

2. Komponen-komponen Business Intelligence

Business Intelligence memiliki empat komponen utama data warehouse, business analytic, business performance management (BPM), dan user interface. Empat komponen ini berguna untuk menyajikan sejumlah informasi penting kepada perusahaan.

Data warehouse dapat dikatakan sebagai sejumlah sumber data yang besar yang tersimpan serta terdiri dari data historical. Sebagian besar fungsi dari data warehouse adalah untuk mendukung aktivitas bisnis, seperti analisis data, pelaporan, dan pengambilan keputusan.

Business analytic adalah sebuah metode statistik yang berfungsi untuk melakukan analisis dari  kinerja bisnis serta membuat keputusan berdasarkan data yang diperoleh. Aktivitas ini akan melibatkan pengumpulan dan interpretasi data agar dapat memberikan wawasan yang luas tentang operasi bisnis dan cara untuk mengidentifikasi peluang untuk perbaikan.

Business performance management (BPM) merupakan serangkaian proses untuk memantau, mengukur, dan mengelola kinerja bisnis. Termasuk menetapkan tujuan, melacak kemajuan, dan membuat keputusan strategis berdasarkan data untuk meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan.

User interface adalah salah satu komponen penting dari business intelligence yang berfungsi sebagai sarana utama bagi pengguna untuk berinteraksi dengan dan menggunakan wawasan yang dihasilkan oleh sistem business intelligence. 

Baca Juga : Apa Itu Data Science dan Fungsinya dalam Dunia Kerja

Pengertian Data Science

Data science adalah aktivitas yang melibatkan penggunaan metode statistik dan komputasi. Data science merupakan teknik penambangan data, pembelajaran mesin, dan pemodelan statistik untuk menganalisis dan menginterpretasikan data. Di mana data-data tersebut akan menghasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk suatu kepentingan strategis.

1. Definisi Data Science

Data Science adalah sebuah pengolahan gabungan yang menggunakan metode ilmiah, dan algoritma komputasi untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data secara sistematis agar menjadi mudah untuk dipahami secara luas. Data Science biasanya biasanya bekerja dengan kumpulan data yang besar dan kompleks. Selain itu, tools seperti SQL, Hadoop, dan Spark umumnya digunakan untuk mengelola dan memproses data.

2. Komponen-komponen Data Science

Data science merupakan multidisiplin bidang yang melibatkan sejumlah komponen dalam menjalankan prosesnya. Data acquisition di mana dalam pengumpulan data dapat diambil dari berbagai sumber sebagai informasi yang akan diproses. Berikutnya adalah data preparation adalah persiapan data-data yang telah terkumpul baik membersihkan, membuat kategori, hingga memeriksa kualitasnya.

Komponen lainnya adalah data exploration atau proses menganalisis data untuk menemukan hubungan antara data-data tersebut. Selain itu ada pula yang namanya data modeling atau membuat model untuk memprediksi sesuatu yang berhubungan data dan dapat digunakan pada masa mendatang.

Ketika semua komponen telah tersedia dan dijalankan, perlu adanya sebuah evaluasi model yang bertanggung jawab untuk menilai kinerja model tersebut. Yang terakhir setelah dievaluasi model dapat diimplementasikan ke area yang dibutuhkan.

Baca Juga : Business Development: Pengertian, Tujuan, dan Fungsinya

Perbedaan Business Intelligence dan Data Science

Baik business intelligence dan data science memiliki perbedaan mendasar yakni fokus dan tujuan penggunaan dari keduanya. Jika business intelligence berfokus pada analisis data historis maka data science berfokus pada pengembangan model statistik dan penggunaan algoritma tertentu. Berikut adalah perbedaan secara menyeluruh dari keduanya.

1. Fokus Utama

Fokus utama dari keduanya juga berbeda, business intelligence merupakan proses yang melibatkan pengumpulan data, menganalisis, sampai mempresentasikan data-data tersebut untuk kepentingan tertentu. Sedangkan data science mengeksplorasi data secara mendalam dengan menggunakan model statistik dan algoritma tertentu untuk menemukan sebuah pola atau trend.

2.Tujuan Akhir

Keduanya bertujuan untuk meningkatkan kinerja yang lebih baik dalam organisasi atau bisnis sehingga dapat memberikan keuntungan atau manfaat yang lebih. Sebuah bisnis yang menerapkan business intelligence ingin agar kinerja bisnis dapat meningkat berdasarkan analisis data historis mereka. Sedangkan data science bekerja untuk mengidentifikasi pola dan memprediksinya baik untuk kepentingan jangka pendek maupun jangka panjang.

3. Sumber Data

Sumber data dari business intelligence  dan data science dapat diperoleh melalui berbagai sumber yang tersedia baik sumber internal maupun sumber eksternal. Bahkan dari sumber mana saja yang menyediakan informasi bagi kepentingan keduanya sehingga dapat diakses dengan mudah untuk selanjutnya diproses.

4. Metode Analisis

Dalam menerapkan metode yang akan digunakan oleh keduanya sangat berbeda. Dalam business intelligence metode analisis yang digunakan umumnya mencakupi analisis descriptive, analisis diagnostic, analisis predictive, dan analisis prescriptive.

Analisis descriptive akan memberikan gambaran umum mengenai data historis yang dimiliki. Kemudian analisis diagnostic umumnya untuk mencari tahu penyebab dari suatu kejadian. Berikutnya analisis predictive digunakan untuk memprediksi sesuatu berdasarkan data historis. Sedangkan analisis prescriptive merupakan bentuk rekomendasi maupun solusi untuk meningkatkan kinerja berdasarkan hasil dari proses data.

Selanjutnya dalam data science metode yang dikenal adalah machine learning, deep learning, text analytics, dan data mining. Yang pertama adalah machine learning digunakan dalam mengidentifikasi pola untuk membuat sebuah prediksi yang akurat.

Kemudian deep learning tujuannya untuk menemukan pola melalui pengolahan data yang sangat besar. Sedangkan text analytics adalah proses menganalisis sebuah informasi yang diperoleh. Yang terakhir adalah data mining yang digunakan untuk menemukan sebuah pola dari data-data yang tidak terstruktur.

5. Output dan Hasil Analisis

Business intelligence menyajikan informasi dalam bentuk laporan, tampilan grafis, scorecard, dan alerts. Sedangkan data science akan menghasilkan output berupa prediksi, model machine learning, segmentasi, serta visualisasi.

Laporan yang disajikan oleh business intelligence berbentuk sejumlah informasi untuk memberikan gambaran terkait kinerja sebuah bisnis baik laporan keuangan, laporan produksi, sampai laporan terkait penjualan. Selain itu output yang disajikan juga berupa tampilan grafis terkait kinerja bisnis.

Selain itu output juga akan menyajikan scorecard yang menjelaskan tentang seberapa baik bisnis yang dijalankan mencapai tujuan mereka. Yang terakhir adalah alerts, yakni informasi yang memberikan informasi terkait perubahan yang terjadi dalam data baik penjualan atau biaya-biaya.

Pada data science output yang dihasilkan berupa prediksi akurat untuk kepentingan pada masa mendatang. Ada pula model machine learning berupa model algoritma yang digunakan untuk identifikasi trend dan membuat prediksi akurat terkait trend tersebut.

Segmentasi berupa output lainnya yang mengidentifikasi dan memahami kebutuhan serta preferensi dari target untuk memperbaiki strategi agar menjadi lebih efektif. Yang terakhir adalah visualisasi data yang memberikan tampilan grafis untuk memahami hasil analisis.

Business intelligence dan data science berguna dalam merencanakan strategi yang efektif dan membantu untuk meningkatkan kinerja. Dalam jangka pendek dan jangka panjang keduanya memiliki fungsi dasar yang akan memberikan output yang dapat memajukan sebuah bisnis. Oleh sebab itu keduanya bertanggung jawab untuk memaksimalkan setiap fungsi sehingga menghasilkan informasi yang akurat dan tepat diterapkan dalam strategi.

Mengembangkan bisnis membutuhkan strategi yang tepat. GreatNusa merupakan wadah edukasi yang tepercaya dalam menyediakan sejumlah  langkah-langkah strategis untuk membantu mengembangkan bisnis. Kamu dapat mempelajarinya dengan mengikuti edukasi terkait data analis untuk menentukan langkah bisnis yang tepat.