Advan – Dalam dunia bisnis modern, dua konsep yang sering muncul adalah Business Intelligence (BI) dan Data Science. Keduanya berperan penting dalam pengambilan keputusan berbasis data. Namun, apa sebenarnya Perbandingan Business Intelligence vs Data Science? Sebelum kita membahas perbedaannya, mari kita pahami terlebih dahulu apa itu Business Intelligence dan Data Science.
Business Intelligence adalah proses mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data untuk membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. BI biasanya berfokus pada data historis dan digunakan untuk memahami apa yang terjadi di masa lalu. Sementara itu, Data Science melibatkan penggunaan algoritma, statistik, dan teknologi komputer untuk menganalisis data dan memprediksi tren masa depan. Data Science lebih maju karena menggunakan teknik seperti machine learning dan kecerdasan buatan.
Aspek Perbedaan BI dan Data Science
Untuk memahami perbedaan antara BI dan Data Science, kita perlu melihat beberapa aspek utama: fokus, metode, dan hasil yang diinginkan.
Fokus Utama:
BI berfokus pada analisis data historis untuk menghasilkan laporan dan dashboard. Ini membantu manajemen melihat kinerja masa lalu dan memahami pola.
Data Science, di sisi lain, berfokus pada prediksi dan penemuan pola dari data yang lebih kompleks. Data Scientist sering bekerja dengan data yang belum terstruktur untuk menemukan wawasan baru.
Metode yang Digunakan:
BI menggunakan metode tradisional seperti laporan, visualisasi data, dan OLAP (Online Analytical Processing).
Data Science menggunakan metode yang lebih maju seperti machine learning, analisis prediktif, dan statistik. Data Scientist juga sering bekerja dengan data besar (big data).
Hasil yang Diinginkan:
BI bertujuan untuk menyediakan informasi yang mudah dimengerti bagi manajemen untuk pengambilan keputusan. Hasil dari BI biasanya dalam bentuk laporan atau dashboard yang berfokus pada apa yang telah terjadi.
Data Science bertujuan untuk menemukan wawasan baru dan memprediksi masa depan. Hasil dari Data Science bisa berupa model prediktif atau algoritma yang digunakan untuk membuat keputusan otomatis.
Kapan Menggunakan BI dan Data Science?
Kamu mungkin bertanya-tanya kapan harus menggunakan BI dan kapan harus menggunakan Data Science. Berikut adalah beberapa pedoman:
- Untuk Analisis Historis: Jika kamu hanya perlu memahami apa yang terjadi di masa lalu dan mengapa, BI adalah pilihan yang tepat. BI dapat membantu kamu melihat pola masa lalu dan melakukan analisis penyebab.
- Untuk Prediksi Masa Depan: Jika kamu ingin memprediksi tren masa depan atau menemukan pola baru, Data Science adalah pilihan yang lebih baik. Dengan menggunakan teknik seperti machine learning, kamu bisa membuat model yang memprediksi apa yang akan terjadi.
- Untuk Penemuan Insight Baru: Data Science juga lebih cocok jika kamu ingin menemukan wawasan baru dari data yang belum terstruktur. Misalnya, kamu bisa menggunakan teknik clustering untuk menemukan segmen pelanggan yang belum teridentifikasi sebelumnya.
Tantangan dan Keterbatasan
Meskipun BI dan Data Science memiliki banyak manfaat, keduanya juga memiliki tantangan dan keterbatasan.
BI:
Terkadang terlalu bergantung pada data historis sehingga tidak bisa menangkap perubahan cepat di pasar.
Terbatas pada data yang sudah terstruktur, sehingga sulit untuk menganalisis data yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur.
Data Science:
Memerlukan keahlian teknis yang tinggi, seperti pemrograman dan statistik.
Data yang digunakan seringkali tidak terstruktur, yang bisa memerlukan banyak waktu dan upaya untuk dibersihkan dan dianalisis.
Business Intelligence dan Data Science adalah dua disiplin yang berbeda namun saling melengkapi. BI fokus pada analisis data historis dan memberikan wawasan tentang apa yang terjadi di masa lalu. Sementara itu, Data Science lebih maju dan berfokus pada prediksi masa depan serta penemuan pola baru. Memahami perbedaan ini penting agar kamu bisa memilih pendekatan yang tepat sesuai kebutuhan bisnismu.
Untuk menjalankan aplikasi BI dan Data Science dengan lancar, kamu membutuhkan perangkat yang mumpuni. Advan Soulmate adalah pilihan yang tepat. Dengan prosesor kuat dan RAM yang cukup besar, laptop ini mampu menjalankan software analisis data dan visualisasi dengan baik. Layarnya yang lebar memudahkan kamu dalam menampilkan dashboard atau grafik data. Baterai yang tahan lama memastikan kamu bisa bekerja tanpa khawatir kehabisan daya. Advan Soulmate adalah solusi ideal bagi para profesional yang bekerja di bidang BI dan Data Science.***
Editor: Andik Chefasa