Selasa, 23 September 2025

Perbedaan Business Intelligence, Data Analyst, dan Data Science: Jangan Sampai Tertukar!

Terimakasih telah mengunjungi halaman ENVERITA.COM, kami sangat menghargai waktu anda dan berharap anda menemukan apa yang anda cari. Jangan ragu untuk menghubungi kami jika ada pertanyaan atau kebutuhan lebih lanjut.



Kalau kamu sering bersinggungan dengan dunia teknologi, bisnis, atau startup, pasti sering dengar istilah Business Intelligence, Data Analyst, dan Data Science. Tiga istilah ini sering kali terdengar mirip, bahkan ada yang mengira semuanya sama. Padahal, meski sama-sama bermain dengan data, ketiganya punya fungsi, tujuan, dan peran yang berbeda.

Bayangkan saja seperti dapur restoran. Ada yang bertugas mengatur menu, ada yang fokus menganalisis rasa, dan ada juga yang bereksperimen bikin resep baru. Sama-sama berhubungan dengan makanan, tapi perannya tidak bisa disamakan. Nah, mari kita bahas satu per satu dengan bahasa sederhana.

Apa Itu Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bisa diibaratkan sebagai "dashboard" bagi sebuah bisnis. BI berfokus pada cara menyajikan data agar bisa langsung dipahami oleh manajer, pimpinan, atau tim operasional untuk mengambil keputusan cepat.

BI biasanya memanfaatkan tools seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio untuk membuat laporan visual yang rapi. Grafik penjualan, tren bulanan, performa cabang, sampai perbandingan target dengan realisasi—semuanya bisa ditampilkan dalam satu layar interaktif.

Tujuan utama BI adalah membantu bisnis memahami apa yang sedang terjadi. BI tidak terlalu masuk ke prediksi masa depan, melainkan lebih ke real-time insight. Jadi, kalau penjualan bulan ini turun 20%, BI bisa langsung menunjukkan produk mana yang turun, di daerah mana, dan kemungkinan penyebabnya.

Singkatnya: BI adalah kaca spion dan dashboard mobil bisnis. Ia membantu pengemudi (perusahaan) melihat kondisi saat ini dan segera mengatur strategi.

Apa Itu Data Analyst?

Kalau BI fokus pada penyajian data, Data Analyst adalah orang yang bertugas menggali lebih dalam untuk menjawab pertanyaan "kenapa".

Misalnya, sebuah toko online mengalami penurunan jumlah transaksi. Seorang Data Analyst tidak hanya melihat grafik turun, tapi juga akan memeriksa:

  • Apakah karena harga naik?

  • Apakah ada pesaing baru?

  • Apakah promosi kurang gencar?

  • Apakah ada masalah teknis di website?

Data Analyst biasanya mengolah data mentah menggunakan Excel, SQL, Python, atau R. Mereka menguji hipotesis, mencari pola, dan memberikan rekomendasi berbasis data. Jadi hasil kerjanya bukan sekadar laporan visual, tapi analisis yang lebih dalam.

Singkatnya: Data Analyst adalah "detektif" dalam bisnis. Ia mencari tahu penyebab dari sebuah fenomena berdasarkan bukti (data).

Apa Itu Data Science?

Nah, kalau Data Science levelnya sedikit berbeda. Ia bukan hanya menganalisis apa yang terjadi atau kenapa, tapi juga berusaha memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan.

Data Scientist biasanya menggunakan ilmu statistik, machine learning, dan pemrograman tingkat lanjut untuk membuat model prediksi. Contohnya:

  • Memperkirakan penjualan bulan depan berdasarkan tren beberapa tahun terakhir.

  • Memprediksi kemungkinan seseorang berhenti berlangganan sebuah layanan (churn prediction).

  • Membuat rekomendasi produk di e-commerce, mirip seperti "Orang yang membeli ini juga membeli itu".

Jadi, Data Science lebih ke arah inovasi. Ia menggabungkan data, algoritma, dan komputasi untuk menghasilkan wawasan baru yang belum terlihat jelas hanya dari grafik.

Singkatnya: Data Science adalah "peramal modern" yang menggunakan data sebagai bola kristalnya.

Perbedaan Utama Ketiganya

Supaya lebih gampang dipahami, mari kita buat perbandingan sederhananya:

AspekBusiness Intelligence (BI)Data AnalystData Science
FokusMelaporkan & memvisualisasi dataMenjelaskan penyebab dengan analisis mendalamMemprediksi masa depan & membuat model
Pertanyaan Utama“Apa yang terjadi sekarang?”“Kenapa itu bisa terjadi?”“Apa yang akan terjadi selanjutnya?”
ToolsTableau, Power BI, Google Data StudioExcel, SQL, Python, RPython, R, TensorFlow, Machine Learning Libraries
OutputDashboard, laporan visualInsight, rekomendasiModel prediksi, algoritma, inovasi produk
PenggunaManajer, pimpinan, tim operasionalAnalis internal perusahaanPeneliti, inovator, perusahaan teknologi

Hubungan Ketiganya

Meski berbeda, BI, Data Analyst, dan Data Science saling melengkapi. Dalam sebuah perusahaan besar, ketiganya sering berjalan beriringan:

  1. BI menyediakan gambaran cepat tentang kondisi bisnis.

  2. Data Analyst menggali lebih dalam untuk mencari alasan di balik data tersebut.

  3. Data Scientist kemudian menggunakan informasi itu untuk membangun prediksi atau solusi jangka panjang.

Kalau dianalogikan dengan kesehatan:

  • BI adalah cek rutin ke dokter untuk tahu kondisi tubuh sekarang.

  • Data Analyst adalah dokter spesialis yang mencari penyebab penyakit.

  • Data Scientist adalah peneliti medis yang menciptakan obat baru agar penyakit bisa dicegah di masa depan.

Kenapa Penting Memahami Perbedaannya?

Di era digital ini, data adalah "emas baru". Banyak perusahaan yang ingin memanfaatkan data untuk memperkuat bisnis, tapi sering salah kaprah karena menyamakan tiga bidang ini.

Memahami perbedaannya penting agar:

  • Tidak salah merekrut orang dengan posisi yang kurang tepat.

  • Bisa memilih tools yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

  • Membangun strategi data yang realistis, tidak asal ikut tren.

Misalnya, sebuah bisnis kecil mungkin cukup menggunakan BI untuk memantau penjualan. Tapi kalau sudah tumbuh besar, ia akan butuh Data Analyst untuk mengupas lebih dalam, bahkan Data Scientist untuk membangun prediksi.

Jadi Business Intelligence, Data Analyst, dan Data Science memang sama-sama hidup di dunia data, tapi fokusnya berbeda. BI berfungsi sebagai dashboard real-time, Data Analyst adalah detektif yang mencari alasan di balik angka, sementara Data Science adalah peneliti yang meramalkan masa depan.

Dengan memahami perbedaan ini, kita jadi bisa menempatkan peran sesuai kebutuhan bisnis. Bukan sekadar ikut tren istilah keren, tapi benar-benar memanfaatkan data sebagai senjata strategis.

Jadi, kalau ada temanmu yang bilang "BI, Data Analyst, dan Data Science itu sama saja," kamu sekarang bisa tersenyum dan menjelaskan bedanya dengan bahasa sederhana. Karena dalam dunia yang semakin penuh data ini, kemampuan membedakan peran adalah langkah awal untuk bisa benar-benar data-driven.

Share: