Intelijen Bisnis vs Ilmu Data: Apakah perbedaannya?

Diterbitkan: 2022-09-05

Hampir setiap bisnis di setiap industri mengumpulkan data. Alamat email, informasi penagihan, kunjungan situs web, catatan karyawan, data penjualan, manajemen rantai pasokan – daftarnya terus berlanjut. Dan ada alasan mengapa data dikumpulkan secara luas. Setiap bisnis mengakuinya sebagai sesuatu yang berharga. Namun, data tidak secara inheren berharga dengan sendirinya. Data menjadi berguna bagi bisnis ketika digunakan untuk membuat keputusan. Di situlah kecerdasan bisnis dan ilmu data masuk. Keduanya adalah metode bekerja dengan data untuk mengubah operasi bisnis dan membantu menciptakan strategi bisnis yang efektif. Namun, mereka datang dengan perbedaan yang penting untuk dipahami untuk memastikan Anda menggunakannya dengan benar untuk bisnis Anda.

Apa itu Intelijen Bisnis?

Komponen utama intelijen bisnis adalah analisis, wawasan, tindakan, dan pengukuran . Data bisnis dikumpulkan, dianalisis, dan divisualisasikan; wawasan yang bermakna dan efektif dikumpulkan dari informasi ini; keputusan berdasarkan wawasan dibuat berdasarkan ini; dan hasilnya diukur terhadap pesaing atau data historis.

Ingin tahu tentang Intelijen Bisnis?

Belajarlah lagi

Biasanya, kecerdasan bisnis dicapai melalui kumpulan teknologi, aplikasi, dan proses yang bekerja bersama untuk menyajikan data bisnis dengan cara yang terorganisir, bermakna, dan dapat ditindaklanjuti yang dapat diakses oleh semua pengguna.

Berikut adalah contoh bagaimana intelijen bisnis dapat digunakan:

Istilah intelijen bisnis utama

Untuk memahami intelijen bisnis lebih jauh, kenali beberapa istilah kunci ini.

Gudang data

Data warehouse adalah sistem yang menyimpan informasi perusahaan dari berbagai tempat dalam satu lokasi yang terpusat dan dapat diakses. Gudang data adalah kunci kecerdasan bisnis karena memungkinkan data dari berbagai sumber di seluruh bisnis untuk dianalisis dan dilaporkan sehingga dapat diubah menjadi wawasan yang berarti.

Gudang data biasanya terdiri dari data dari berbagai area bisnis: SDM, Pemasaran, Penjualan, Keuangan dari semua jenis sistem operasional: CRM, penagihan, milis, dan sebagainya.

Analisis bisnis dan penambangan data

Setelah data berada di gudang data, data tersebut kemudian dapat dianalisis dan ditambang oleh alat analisis bisnis. Data mining menggunakan kombinasi database, statistik, dan pembelajaran mesin untuk mengungkap tren dan pola dalam data.

visualisasi

Setelah alat ini mengekstrak informasi yang berguna dari data, antarmuka pengguna (biasanya dasbor interaktif) dapat digunakan untuk memvisualisasikan informasi. Bagan, grafik, dan diagram semuanya membantu menyajikan data dengan cara yang membantunya menjadi bermakna dan lebih mudah dipahami.

Pelaporan

Analisis dan visualisasi data kemudian dapat dibagikan di antara pemangku kepentingan utama dalam bisnis sehingga mereka dapat menemukan wawasan utama dan membuat keputusan menuju tujuan bisnis.

Pembandingan

Bagian dari intelijen bisnis adalah membandingkan data saat ini dengan data historis untuk melacak perubahan dan kinerja terhadap tujuan bisnis. Pembandingan juga dapat dilakukan terhadap standar industri dan pesaing, memberikan tingkat wawasan lain tentang apa yang berhasil dan apa yang dapat ditingkatkan.

Alat intelijen bisnis

Alat intelijen bisnis kontemporer dibuat agar interaktif, melayani diri sendiri, dan dapat diakses. Sementara departemen TI secara historis mengelola semua akses ke data, intelijen bisnis saat ini biasanya memungkinkan semua tingkat pengguna untuk membuat dasbor dan laporan tergantung pada kebutuhan mereka. Alat intelijen bisnis memberdayakan individu untuk menjawab pertanyaan mereka sendiri tanpa bergantung pada bantuan para ahli untuk memahami data.

Alat intelijen bisnis populer termasuk Sisense, Microsoft Power BI, Yellowfin, Domo, Tableau, dan Looker, tetapi masih banyak lagi!

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu data mirip dalam banyak hal dengan intelijen bisnis. Sama seperti yang terakhir, ilmu data bekerja untuk mengubah data menjadi informasi yang berguna untuk mempengaruhi keputusan bisnis secara positif dengan membuatnya lebih terinformasi dan berdasarkan fakta. Untuk mengubah data ini menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti, ilmu data menggunakan kombinasi metode ilmiah, proses, alat matematika, statistik, algoritme, dan pembelajaran mesin. Sama seperti intelijen bisnis, tampaknya menemukan pola dan tren tersembunyi, menggunakan kesimpulan untuk mengambil tindakan berdasarkan informasi.

Namun, tidak seperti intelijen bisnis yang hanya berfokus pada data terstruktur, ilmu data berurusan dengan data terstruktur dan tidak terstruktur. Data terstruktur mengacu pada data yang disimpan dalam format yang telah ditentukan sebelumnya, diatur dan cocok dengan spreadsheet. Ini dapat diakses, mudah digunakan, dan mudah diuraikan dengan algoritme pembelajaran mesin. Data tidak terstruktur adalah kebalikannya dan tidak dapat diproses dengan metode atau alat biasa. Ini data dalam bentuk mentah sehingga membutuhkan keahlian untuk dianalisis. Di situlah ilmu data masuk.

Ilmu data biasanya dianggap lebih berfokus pada masa depan daripada intelijen bisnis. Ini berfokus pada mengajukan pertanyaan 'bagaimana jika' dan membuat prediksi masa depan, sementara intelijen bisnis lebih berfokus pada apa yang terjadi di masa lalu dan sedang terjadi di masa sekarang. Menjadi berbasis masa depan dan prediktif, ilmu data memungkinkan bisnis untuk mempersiapkan acara, tren, dan peluang di masa depan.

Berikut contoh aplikasi data science :

Istilah kunci ilmu data

Ilmu data adalah bidang yang berkembang dan berkembang. Pahami beberapa istilah kunci di bawah ini.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin mengacu pada saat komputer meniru pembelajaran manusia. Komputer menggunakan data untuk belajar dari contoh dan kemudian membuat prediksi atau menunjukkan perilaku berdasarkan itu. Misalnya, Amazon Alexa dan asisten suara lainnya belajar dari data yang dikumpulkannya, seperti alarm harian Anda, untuk membuat rekomendasi kepada Anda berdasarkan data tersebut.

Kecerdasan buatan

Pembelajaran mesin adalah subkategori kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan (AI) sebagai istilah diciptakan oleh Profesor Stanford, John McCarthy, yang mendefinisikannya sebagai "ilmu dan teknik membuat mesin cerdas." AI dalam ilmu data mengacu pada pembuatan sistem yang secara cerdas dapat memecahkan masalah kompleks dari data, belajar darinya, dan membuat keputusan. Lihat blog kami tentang 8 cara ampuh solusi berbasis AI digunakan di eCommerce.

Analisis data dan penambangan data

Analisis data adalah proses mengumpulkan data dan menganalisisnya untuk membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Data mining adalah teknik yang digunakan untuk memprediksi tren masa depan dengan mempelajari yang sudah ada. Keduanya adalah komponen kunci dari ilmu data.

Data besar

Data besar adalah kumpulan data besar yang dianalisis menggunakan komputer untuk mengungkapkan tren dan pola. Big data adalah data yang sangat kompleks sehingga alat manajemen data konvensional tidak dapat digunakan untuk menyimpan atau memprosesnya. Data besar menyimpan lebih banyak informasi, yang membuatnya berguna untuk perencanaan dan strategi. Data besar dapat digunakan dengan pembelajaran mesin untuk mempercepat proses mengungkap dan menganalisis tren utama.

Alat ilmu data

Ada sejumlah alat populer yang digunakan di bidang ilmu data yang dapat digunakan untuk visualisasi data, bahasa pemrograman statistik, algoritme, basis data, dan lainnya. Berikut adalah beberapa yang paling banyak digunakan saat ini: SAS, Python, Integrate.io, Rapid Miner, DataRobot, Trifacta, Tableau, Amazon Lex.

Apa perbedaan antara intelijen bisnis dan ilmu data?

Sementara pada pandangan pertama, intelijen bisnis dan ilmu data tampak sangat akrab, ada sejumlah perbedaan berbeda yang membuat masing-masing cocok untuk tujuan yang berbeda.

	Intelijen Bisnis	Ilmu Data
Fokus waktu	Masa lalu dan masa kini Intelijen bisnis melihat hal-hal yang telah terjadi di masa lalu – kinerja dan/atau peristiwa sebelumnya – untuk menginformasikan pengambilan keputusan.	Masa depan Ilmu data melihat ke masa depan dan memprediksi apa yang paling mungkin terjadi selanjutnya untuk menentukan tindakan terbaik.
Tipe data	Tersusun Intelijen bisnis hanya berfungsi dengan data terstruktur: data terstruktur, kuantitatif, dan dapat dicari dengan jelas.	Terstruktur dan tidak terstruktur Ilmu data bekerja dengan data terstruktur dan tidak terstruktur – yang bersifat kualitatif, disimpan dalam format aslinya dan membutuhkan lebih banyak pekerjaan untuk diproses.
Mendekati	Deskriptif, komparatif Pendekatan intelijen bisnis melibatkan melihat visualisasi dari apa yang telah terjadi dan membandingkannya dengan data saat ini dan pesaing untuk menarik kesimpulan tentang kinerja.	Eksploratif, eksperimental Ilmu data menyelidiki apa yang mungkin terjadi di masa depan menggunakan pengujian hipotesis dan mengeksplorasi tren.
Kiriman	Laporan, dasbor, dan ad hoc Laporan dan dasbor terutama menyusun semua hasil dari intelijen bisnis, serta tanggapan terhadap permintaan ad hoc.	Model statistik / prediksi dan pengujian hipotesis Hasil ilmu data mencakup model yang dibuat khusus yang memprediksi peristiwa dan tren di masa depan.
Tujuan utama	Membantu membuat keputusan yang tepat dan mendorong tindakan Kecerdasan bisnis dan ilmu data membantu mendorong keputusan yang lebih baik yang diinformasikan oleh data. Mereka fokus untuk mendorong tindakan menuju tujuan, dengan mempersenjatai bisnis dengan informasi berharga.
Ciri	Responsif Intelijen bisnis adalah proses responsif, artinya membantu pengambilan keputusan berdasarkan apa yang terjadi sebelumnya. Jika sebuah bisnis memiliki lalu lintas situs web yang lebih besar selama penjualan, itu bisa menahan lebih banyak penjualan di bulan-bulan di mana lalu lintas biasanya rendah.	mendahului Ilmu data bersifat preemptive – ini memastikan bisnis siap untuk acara mendatang yang akan datang. Ini memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan untuk membantu menentukan strategi bisnis.

Ringkasan

Jelas bahwa garis antara apa itu intelijen bisnis dan apa itu ilmu data sangat kabur. Kedua proses tumpang tindih dalam tujuan mereka untuk memberdayakan pengambil keputusan dengan informasi yang berguna dan berharga. Sementara intelijen bisnis menginformasikan tindakan dengan melihat kinerja masa lalu, ilmu data memprediksi masa depan dan menguji hipotesis dengan menganalisis tren dan pola data utama. Ketika datang ke intelijen bisnis vs ilmu data , ini bukan kasus 'mana yang lebih baik?' melainkan apresiasi atas manfaat utama dan perbedaan masing-masing. Memasukkan keduanya ke dalam strategi bisnis Anda akan membantu menginformasikan keputusan secara komprehensif dengan mencakup data berdasarkan masa lalu, sekarang dan masa depan.

Bermitralah dengan kami untuk merevolusi strategi bisnis Anda hari ini dengan pengambilan keputusan berdasarkan data. Manfaatkan layanan konsultasi Intelijen Bisnis dan Ilmu Data ahli kami dan bekerja sama dengan kami untuk menciptakan solusi yang disesuaikan yang akan membantu Anda memenuhi tujuan bisnis Anda dengan lebih cepat dan lebih efektif.

Apakah Anda siap untuk mengungkap potensi penuh dari produk Anda?

Mari bekerja bersama