Apa Itu Data Science?
Data Science adalah sebuah pengolahan gabungan dari statistika data, pendekatan saintifik, artificial intelligence (AI), dan analisis data untuk dapat menghasilkan sebuah informasi yang jadi lebih mudah untuk dibaca dan dipahami. Seseorang yang bekerja di bidang Data Science biasanya dikenal dengan sebutan Data Scientist. Selain Data Scientist, ada pula peranan lainnya yang bergerak di bidang data di antaranya adalah Data Analyst dan Data Engineer.
Kebutuhan akan pekerjaan di bidang Data Science diprediksikan akan meningkat hingga 28% di tahun 2026. Melihat perkembangan teknologi yang tidak ada habis-habisnya, tentu akan semakin banyak perusahaan yang membutuhkan orang yang mampu mengolah data untuk membantu pertumbuhan perusahaan tersebut. Selain Data Science, masih ada satu lagi bidang pekerjaan yang katanya mirip-mirip dengan Data Scientist Yaitu bidang Business Intelligence. Simak di bawah ini ya untuk tau apa perbedaan dari Data Science (DS) dan Business Intelligence (BI).
Perbedaan Data Science dan Business Intelligence
Sama-sama berkutat perihal menerjemahkan data untuk dijadikan sebagai rujukan untuk sebuah strategi, Data Science dan Business Intelligence memiliki beberapa perbedaan yang perlu kamu ketahui. Agar tidak tertukar, pahami perbedaan Data Science dan Business Intelligence berikut ini.
1. Berbeda dari segi definisi
Business Intelligence (BI) merupakan kumpulan metodologi dan proses strategi. Dengan teknologi yang digunakan dalam BI, kita dapat mentransformasikan data mentah menjadi sebuahinformasi berharga. Ruang lingkup manajemen data pada BI terdiri dari: data quality, warehouse, data integrasi, OLAP, data lake, master data management, report dan data visual.
Sedangkan Data Science adalah bidang yang menggunakan sistem algoritma, proses dan pendekatan saintifik untuk mendapatkan insight dari data. DS ini menggunakan teknik teori dari bidang statistika, matematika, computer science dan information science.
2. Berbeda dari segi praktik
Business Intelligence dalam praktiknya lebih mengarah pada bisnis dibandingkan teknikalnya. Tidak hanya meliputi crawling situs web pada skala besar untuk menganalisis kompetitor, namun BI juga membangun machine learning untuk membantu perusahaan menghemat biaya operasional. Seseorang yang bekerja di bidang BI harus siap berkutat dengan analisis dan pembuatan laporan yang nantinya diserahkan kepada stakeholders terkait.
Berbeda dengan Data Scientist, seorang DS dituntut untuk terus membaca jurnal terbaru untuk mengikuti tren. DS juga harus mampu dalam hal koding dan penugasan bahasa pemrograman. Keterampilan mengambil data yang tepat dan mencoba model yang berbeda dalam waktu singkat juga harus dimiliki oleh seorang Data Scientist.
3. Cakupan pengolahan data
Perbedaan Data Sains dan Business Intelligence yang ketiga adalah cakupannya dalam mengolah data. BI digunakan sebagai sarana analisis deskriptif data dengan menggunakan keterampilan dan teknologi guna membuat keputusan bisnis terinformasi. Sedangkan Data Science, studi interdisipliner yang memanfaatkan data guna mengekstrak insight prediktif yang terfokus pada masa depan depan. DS sendiri akan mengkombinasikan penggunaan statistika, matematika, ilmu komputer serta keahlian yang terkait bidang yang dianalisis.
4. Tujuan mengolah data
Tujuan utama Business Intelligence yakni memperoleh actionable insight. Sedangkan tujuan Data Science yang paling umum yakni untuk menjawab pertanyaan resiko apa yang muncul di masa mendatang. Fungsi lainnya juga untuk mendapatkan pola data dan penggalian data (data mining).
5. Perbedaan tugas dan tanggung jawab
Seorang Business Intelligence berfokus pada pengerjaan laporan bisnis, KPI atau tren yang terjadi. Dengan kata lain, BI akan berfokus pada analisis deskriptif dan summary laporan bisnis. Sedangkan Data Sains berfokus pada pencarian pola, korelasi serta model dari data. Data Science lebih berfokus pada analisis prediktif dan preskriptif analitis.
Kaitan Data Science dan Business Intelligence
Dalam suatu perusahaan maupun organisasi, Business Intelligence menjadi langkah awal untuk menerapkan Data Science. BI berguna dalam mempermudah pemetaan arus masuk yang berasal dari berbagai sumber data yang terstruktur dan tidak terstruktur. Data tersebut nantinya akan ditransformasi menjadi output yang lebih baik dan siap untuk dikonsumsi dalam analisa bisnis. Dari situ, data yang sudah “matang” akan digunakan dalam input exploratory data analisis dan membentuk model serta algoritma dalam proses Data Sains.
