Kecerdasan Bisnis vs Ilmu Data: Apa perbedaannya?

Sebelum kita melihatnya bersama-sama dan membandingkan serta membedakannya, ada baiknya kita melihat kedua istilah ini dan mendefinisikannya terlebih dahulu. Keduanya adalah terminologi penting di bidang analitik data. Meskipun bidang-bidang ini memiliki banyak benang merah yang berjalan melaluinya, mereka adalah batasan yang jelas ketika mempelajari ilmu data vs intelijen bisnis.

Ketika digunakan dalam bisnis, seperti namanya, ilmu data bergantung terutama pada data. Kami menggunakan beberapa aliran sains interdisipliner pada volume data yang biasanya besar untuk mendapatkan kesimpulan dan wawasan.

Berbeda dengan ini, intelijen bisnis (BI) membantu dalam memahami kesehatan bisnis saat ini dengan mempertimbangkan kinerja historis suatu organisasi. Jadi, untuk meringkas, ketika kita berbicara tentang ilmu data vs intelijen bisnis, yang pertama berurusan dengan analisis data masa lalu untuk memberikan proyeksi masa depan, sedangkan yang terakhir menggunakan data masa lalu untuk kesimpulan saat ini. BI terutama mencakup apa yang dikenal sebagai Analisis Deskriptif, sedangkan ilmu data sering digunakan dalam Analisis Preskriptif.

Ilmu Data, Kecerdasan Bisnis, dan Persamaannya

Sebelum kita membahas perbedaan di antara mereka, ada baiknya kita memahami utas serupa yang mengikat ilmu data dan kecerdasan bisnis. Keduanya bergantung pada data, dan keluaran yang kami cari dari keduanya memiliki cakupan yang hampir sama. Kami ingin keduanya membantu kami menganalisis peluang pasar, margin keuntungan, peningkatan pendapatan, dan retensi pelanggan, untuk beberapa nama.

Di kedua bidang ini, ada kebutuhan untuk menafsirkan data, untuk itu kami perlu mempekerjakan profesional yang dapat menganalisis kumpulan data dan memberi kami wawasan untuk mengamankan keunggulan kompetitif. Manajer dan pengambil keputusan mengandalkan mereka untuk mendapatkan analisis yang akurat sehingga mereka dapat memutuskan berdasarkan mereka pada saat-saat kritis. Mereka mungkin tidak sadar mengetahui semua seluk beluk bidang ini.

Dengan demikian, kami telah menetapkan bahwa manajer dan karyawan lain dapat menggunakan intelijen bisnis dan ilmu data pada titik di mana keputusan perlu didorong oleh data. Tapi mari kita ulangi perbedaan di antara mereka sekali lagi. BI menangani data yang umumnya berasal dari satu sumber, bersifat statis dan sangat terstruktur.

Di sisi lain, data science dapat menangani data dari berbagai sumber, memiliki berbagai struktur dan sangat kompleks. Dengan demikian, BI hanya dapat bekerja dengan data yang kami konfigurasikan dalam format yang dapat diterima. Teknologi ilmu data tidak memerlukan batasan seperti itu untuk diletakkan pada data, dan kami dapat mengumpulkan data bentuk bebas dari berbagai sumber.

Faktanya, ilmu data berasal dari intelijen bisnis yang belum sempurna. Analis data sebelumnya bekerja dan menganalisis data hanya untuk menggambarkan kinerja masa lalu. Bisnis menyadari pada saat itu bahwa masa lalu dapat memprediksi masa depan dan meminta mereka untuk menentukan langkah-langkah yang perlu mereka ambil untuk meniru kesuksesan masa lalu dan menghilangkan kesalahan. Inilah bagaimana ilmu data muncul. Ilmuwan data sekarang dapat menemukan pola dan tren serta memprediksi perilaku masa depan untuk meningkatkan daya saing.

Ilmu Data, Kecerdasan Bisnis, dan Perbedaannya

Ada saat ketika data terbatas dan teknik intelijen bisnis konvensional sudah cukup. Namun, beberapa tahun terakhir telah melihat munculnya Big Data. Ada beberapa bentuk data sekarang datang dari berbagai sumber. Oleh karena itu, bisnis sekarang harus mengandalkan ilmuwan data untuk memahami semuanya.

Melihat ke masa depan, diharapkan ilmu data akan mengalahkan model intelijen bisnis tradisional. Kontribusi utama ilmu data adalah otomatisasi kecerdasan. Alih-alih masukan manusia dalam intelijen bisnis, algoritme dan program dapat melakukan sebagian besar pekerjaan. Dimana personil bisnis akan datang hanya pada tahap pengambilan keputusan.

Pada titik ini, mereka harus memiliki akses ke semua data yang diproses dan dianalisis dari sumber pusat, yang diotomatiskan dengan bantuan alat untuk membantu mereka menarik kesimpulan. Dengan perubahan ini, data akhirnya pindah ke arus utama operasi bisnis inti. Intelijen bisnis sebelumnya hampir merupakan domain eksklusif profesional TI. Namun, ilmu data telah membuatnya lebih mudah diakses oleh semua personel yang terlibat dalam proses bisnis.

Di masa depan, diharapkan para ilmuwan data akan datang untuk mengotomatisasi intelijen dan mengambil langkah mundur setelah itu dan memberikan bantuan hanya jika diperlukan. Ilmuwan data dan profesional intelijen bisnis masih dapat bekerja sama, di mana yang terakhir memberikan wawasan tentang kumpulan data yang ada untuk dibangun oleh ilmuwan data di masa depan.

Tetapi intelijen bisnis tidak bisa lagi melakukannya sendiri. Data telah menjadi terlalu kompleks dan berlapis-lapis untuk itu. Intelijen bisnis hanya dapat mengambil data dan bereaksi terhadap data lama di masa sekarang. Ilmu data telah melangkah ke pelanggaran itu dan secara proaktif menyarankan solusi untuk mengklaim peningkatan kompetensi di masa depan.

Ilmu data sendiri telah berkembang secara masif sejak pertama kali dimulai. Teknologi telah menjadi mampu menangani data yang lebih rumit dalam berbagai format. Beberapa teknologi baru berkaitan dengan tata kelola data, pelaporan pelanggan, dan analisis dalam format yang dirinci. Era pelaporan statis telah lama berlalu. Sekarang adalah waktu untuk pengambilan keputusan instan berdasarkan inferensi terbaik dari data yang tersedia.

Kontras Ilmu Data dengan Kecerdasan Bisnis

Perbedaan terbesar yang dapat kita tarik antara ilmu data dan kecerdasan bisnis, bahkan di negara maju, adalah ukuran dan jangkauan perpustakaan pembelajaran mesin. Pustaka pembelajaran mesin memungkinkan orang awam di dunia bisnis untuk mengambil alih data yang telah diotomatisasi, baik sebagian atau seluruhnya, dan menarik wawasan dari sana.

Di satu sisi, ilmu data membuat seluruh bidang analisis data menjadi kurang elitis. Di masa depan, kita dapat mengharapkan orang-orang dengan kualifikasi dasar untuk memahami data untuk menggunakan intelijen bisnis dan terlibat dalam analitik di tingkat lanjutan. Mereka tidak harus dari sektor teknologi informasi khususnya.

Ilmu data memberikan keuntungan tambahan ini bahwa personel bisnis tidak perlu lagi menyibukkan diri dengan operasi teknologi data. Mereka dapat berpindah dan berkonsentrasi pada sisi operasi, membawa keuntungan dan berfokus pada hasil untuk meningkatkan daya saing dan profitabilitas.

Di platform BI yang ada saat ini, organisasi tidak dapat mengerjakan data sendiri. Mereka membutuhkan tim ahli profesional intelijen bisnis yang mengambil data dan mengidentifikasi pola dan tren. Dengan ilmu data yang sekarang didukung oleh pembelajaran mesin, kebutuhan akan keahlian teknis semacam itu secara bertahap berkurang. Pemangku kepentingan bisnis dapat mengekstrak informasi yang diperlukan dari data dan menganalisis serta menarik kesimpulan mereka, yang membantu mereka membuat keputusan sebaik mungkin.

Empat bidang utama di mana ilmu data berbeda dari intelijen bisnis adalah ukuran data, variasi data, kapasitas preskriptif, dan platform visualisasi. Ketika kita mengkotak-kotakkan varians dalam area-area inilah perbedaan menjadi mencolok. Bahkan dalam kecerdasan bisnis tingkat lanjut, alat penemuan data membatasi variasi dan volume data yang dapat diproses. Ilmu data memecahkan semua batasan ini dan dapat menangani segala jenis data dan menyiapkan analisis dari sana.

Sifat Pelengkap Ilmu Data dengan Kecerdasan Bisnis

Sementara kami telah menarik beberapa kontras di atas, kami akan melakukannya dengan baik untuk mengingat kembali bahwa karena ilmu data dan intelijen bisnis bergantung pada analisis data, ada banyak bagian yang saling melengkapi di dalamnya. Ada proses dan fungsi seperti visualisasi dan algoritme yang umum di kedua bidang, dan kesimpulan dari keduanya kemungkinan akan memengaruhi potensi bisnis.

Ketika pakar BI dan ilmuwan data bekerja sama, mereka dapat mencapai hasil yang sinergis. Analis yang bekerja pada intelijen bisnis lebih baik dalam data terstruktur, dan oleh karena itu, mereka dapat membantu menyiapkan data untuk analisis cepat. Para ilmuwan data dapat menggunakannya sebagai masukan untuk model mereka sendiri.

Para profesional yang telah bekerja dengan intelijen bisnis begitu lama juga dapat menawarkan bidang analitik mereka saat ini, yang memberikan status bisnis saat ini. Dengan menggunakan analisis deskriptif ini, para ilmuwan data dapat memprediksi masa depan dan memberikan proyeksi yang lebih akurat dengan membuat model algoritmik mereka menjadi lebih kuat.

Pada akhirnya di divisi analitik atau tim bisnis apa pun, keduanya akan menemukan tempat. Ahli BI bertugas untuk melaporkan kegiatan teknis tersebut. Sebaliknya, ilmuwan data akan bertanggung jawab untuk mengotomatiskannya dan memberikan solusi masa depan langsung kepada pemangku kepentingan bisnis.

Dengan bantuan analis intelijen bisnis yang dapat memberi tahu ilmuwan data dengan tepat parameter apa yang diperlukan untuk analisis urusan bisnis saat ini, tim analisis dapat membangun model yang dapat membantu personel bisnis mengambil keputusan tanpa merinci operasi teknologi.

Kesimpulannya, bahkan organisasi yang paling paham teknologi pun berjuang untuk mengimbangi evolusi dan perubahan teknologi. Mereka juga berjuang untuk menangani jumlah data yang masuk. Untuk menyusun semua teknologi ini ke dalam platform yang koheren, intelijen bisnis diperlukan. Untuk mengendalikan data ke tingkat di mana para manajer dan pengambil keputusan dapat mengerjakannya tanpa hambatan membutuhkan ilmuwan data.

Jadi, yang kita butuhkan di masa depan adalah sistem yang lebih terintegrasi di mana teknologi, data, dan manusia dapat bekerja sama. Oleh karena itu, kebutuhan saat ini adalah membangun tim analitik data yang kuat di setiap organisasi. Ini akan membantu merampingkan pengambilan keputusan bisnis, membuat seluruh proses lebih cepat dan memberi perusahaan semacam itu keunggulan kompetitif di pasar.

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang serba cepat, lihat Program PG Eksekutif upGrad & IIIT-B dalam Ilmu Data.