Perbedaan Tugas Data Scientist & Business Intelligence

Dalam era digital yang semakin membutuhkan data, peran data scientist dan business intelligence (BI) menjadi kebutuhan penting di perusahaan. Keduanya bertugas untuk mengolah data dan memberikan hasil analisa yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan. Meski demikian, tugas dan skill yang dibutuhkan oleh kedua profesi ini tentu berbeda. Kalian perlu memahaminya agar dapat memberikan insight dengan pendekatan yang tepat.

Seorang data scientist umumnya membutuhkan pemahaman lebih lanjut berkaitan dengan model machine learning. Sedangkan business intelligence  lebih berfokus pada menggunakan tools interaktif untuk membantu perusahaan memahami informasi pada data dengan lebih mudah. Seperti apa detail tugas keduanya? Yuk simak di bawah ini!

1. Memahami Konsep Data Scientist

Data scientist adalah profesional yang memiliki keahlian dalam menganalisis data dengan menggunakan metode ilmiah dan statistik. Profesi ini perlu memiliki pemahaman tentang matematika, statistik, dan pemrograman komputer. Tugas utamanya adalah untuk menemukan pola, tren, dan insight baru dalam data yang dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Profesi tersebut menggunakan teknik seperti machine learning, analisis prediktif, dan data mining untuk mengolah data secara mendalam.

Sebagai contoh di bidang telekomunikasi, seorang data scientist dapat menganalisis data pelanggan untuk mengidentifikasi tren penggunaan dan preferensi, serta membangun model prediktif untuk memprediksi churn pelanggan. Selain itu, mereka juga dapat menggali data jaringan telekomunikasi untuk mengoptimalkan kinerja jaringan, seperti menemukan pola congestion, mengidentifikasi titik lemah, dan merancang strategi alokasi sumber daya yang efisien. Dengan menggunakan teknik seperti machine learning dan analisis data, profesi ini dapat memberikan informasi bagi perusahaan telekomunikasi dalam meningkatkan layanan, meningkatkan retensi pelanggan, dan mengoptimalkan kinerja jaringan.

2. Memahami Konsep Business Intelligence

Business Intelligence (BI) adalah pendekatan untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data bisnis dengan tujuan menyajikan informasi yang berguna dan mudah dipahami kepada pengambil keputusan bisnis. BI berfokus pada pengumpulan data, transformasi, analisis, dan visualisasi data untuk membantu stakeholder pada bisnis dalam membuat keputusan yang lebih baik. Tools dan platform BI digunakan untuk menyajikan informasi dalam bentuk laporan, dashboard, dan analisis interaktif.

Sebagai contoh, seorang ahli BI dapat mengumpulkan dan mengintegrasikan data pelanggan dari berbagai sumber seperti sistem CRM dan log panggilan, kemudian melakukan analisis untuk mengidentifikasi tren dan pola yang relevan. Mereka dapat pula merancang dashboard interaktif atau laporan yang memvisualisasikan metrik kunci seperti churn rate, pendapatan pelanggan, dan kepuasan pelanggan. Selain itu, ahli BI juga dapat bekerja sama dengan tim manajemen produk dan pemasaran untuk menyediakan analisis yang mendukung pengembangan produk baru, segmentasi pelanggan, dan campaign pemasaran yang efektif. Dengan memanfaatkan Power BI atau Tableau, seorang ahli BI dapat membantu perusahaan dalam memahami dan mengoptimalkan performa bisnis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

3. Perbedaan Tugas Keduanya

Meskipun Data Scientist dan BI memiliki keterkaitan dalam pengolahan dan analisis data, ada perbedaan signifikan dalam tugas yang mereka jalankan. Berikut perbedaannya.

Tugas data scientist di antaranya adalah:

• Menganalisis data dengan menggunakan metode ilmiah dan statistik.

• Mengembangkan dan menerapkan model prediktif dan algoritma yang lebih canggih.

• Membangun sistem yang mampu memproses dan mengolah data yang besar dan kompleks.

• Mengidentifikasi pola, tren, dan insight baru dari data yang ada.

• Memecahkan masalah bisnis yang kompleks dengan menggunakan teknik seperti machine learning dan data mining.

Sedangkan business intelligence memiliki tugas yaitu:

• Mengumpulkan, mengelola, dan memproses data bisnis.

• Menggunakan alat dan platform BI untuk menyajikan informasi secara intuitif.

• Membuat laporan, dashboard, dan analisis yang mudah dipahami oleh pengguna bisnis.

• Memberikan informasi yang terstruktur dan terorganisir kepada pengambil keputusan.

• Membantu stakeholder dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan strategis.

  
  

4. Perbedaan Skill yang Dibutuhkan

Tugas Data Scientist dan BI juga memerlukan skill yang berbeda. Berikut pembahasan lebih detailnya.

Skill yang dibutuhkan seorang data scientist yaitu:

• Pemahaman mendalam tentang matematika, statistik, dan pemodelan data.

• Kemampuan pemrograman dalam bahasa seperti Python atau R.

• Keahlian dalam penggunaan algoritma dan teknik machine learning.

• Kemampuan dalam mengelola dan menganalisis data besar (big data).

• Pemahaman tentang domain bisnis tertentu.

Sedangkan skill yang dibutuhkan seorang business intelligence adalah:

• Pemahaman tentang pengolahan data dan database.

• Keterampilan dalam SQL dan query database.

• Pengalaman dalam menggunakan alat dan platform BI seperti Tableau atau Power BI.

• Kemampuan dalam membuat laporan dan visualisasi data yang efektif.

• Pemahaman tentang kebutuhan bisnis dan stakeholder.

  
  

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Dapat disimpulkan bahwa pekerjaan di bidang data ternyata sangat beragam. Masing-masing memiliki peran dan skill yang dibutuhkan. Sehingga penting untuk mulai fokus menyiapkan diri memperdalam skill tersebut jika kalian ingin berkarir sebagai praktisi data. Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya