7 Perbedaan Business Intelligence dan Business Analytics: Contoh dan Prospek Kariernya

Rangkuman

• Business Intelligence adalah proses mengolah dan menganalisis data historis untuk mendukung monitoring bisnis serta pengambilan keputusan melalui dashboard dan laporan.
• Business Analytics adalah proses menganalisis data menggunakan teknik statistik dan analisis prediktif untuk menemukan pola, memprediksi tren, dan mendukung penyusunan strategi bisnis.
• Meskipun memiliki perbedaan, Business Intelligence dan Business Analytics sama-sama memanfaatkan data, membutuhkan kemampuan analisis, dan digunakan di berbagai industri.
• Jika masih pemula, disarankan mempelajari Business Intelligence terlebih dahulu sebagai fondasi sebelum melanjutkan ke Business Analytics.
• Untuk menguasai kedua bidang tersebut secara lebih terarah, kamu bisa mengikuti Bootcamp Fast Track Data Analytics di Digital Skola yang menyediakan pembelajaran berbasis praktik, project nyata, dan bimbingan karier.

Perbedaan Business Intelligence dan Business Analytics sering kali membingungkan karena keduanya sama-sama berfokus pada pemanfaatan data untuk mendukung pengambilan keputusan. 

Meski memiliki tujuan yang serupa, Business Intelligence dan Business Analytics menggunakan pendekatan, metode analisis, serta hasil yang berbeda sesuai kebutuhan bisnis.

Lalu, apa sebenarnya perbedaan Business Intelligence dan Business Analytics, serta mana yang lebih cocok dipelajari? Simak penjelasan lengkapnya dalam artikel berikut.

Apa Itu Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) adalah proses mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data untuk menghasilkan informasi yang mendukung pengambilan keputusan bisnis. 

Business Intelligence umumnya memanfaatkan data historis untuk membantu perusahaan memahami kondisi bisnis saat ini melalui dashboard, laporan, dan visualisasi data.

Tujuan Business Intelligence

Business Intelligence bertujuan membantu perusahaan memanfaatkan data secara lebih efektif untuk mendukung operasional dan strategi bisnis.

Beberapa tujuan utama Business Intelligence meliputi:

• Mengubah data menjadi insight yang mudah dipahami.
• Mendukung pengambilan keputusan berbasis data (data-driven decision making).
• Memantau performa bisnis melalui dashboard dan laporan.
• Meningkatkan efisiensi operasional dengan mengidentifikasi area yang perlu dioptimalkan.
• Mengidentifikasi tren dan peluang bisnis berdasarkan analisis data historis.

Apa Itu Business Analytics? 

Business Analytics adalah proses menganalisis data menggunakan teknik statistik, data mining, predictive analytics, dan machine learning untuk menemukan pola, memprediksi tren, serta memberikan rekomendasi yang mendukung pengambilan keputusan bisnis. 

Dibandingkan Business Intelligence yang berfokus pada data historis, Business Analytics lebih banyak digunakan untuk menjawab pertanyaan tentang apa yang kemungkinan akan terjadi di masa depan dan bagaimana perusahaan sebaiknya bertindak.

Tujuan Business Analytics

Business Analytics bertujuan membantu perusahaan memperoleh insight yang lebih mendalam dari data sehingga keputusan bisnis dapat dibuat secara lebih proaktif.

Beberapa tujuan utama Business Analytics meliputi:

• Memprediksi tren dan peluang bisnis berdasarkan analisis data.
• Mendukung pengambilan keputusan yang lebih strategis melalui analisis prediktif.
• Mengidentifikasi pola dan hubungan antar data yang sulit ditemukan secara manual.
• Mengoptimalkan strategi bisnis berdasarkan hasil analisis yang lebih mendalam.
• Mengurangi risiko bisnis dengan memanfaatkan model prediksi dan simulasi.

Baca Juga: 15 Contoh Penerapan Business Intelligence di Berbagai Industri

Apa Perbedaan Business Intelligence dan Business Analytics?

Business Intelligence dan Business Analytics sama-sama memanfaatkan data untuk mendukung pengambilan keputusan. Namun, keduanya memiliki fokus, metode analisis, serta tujuan yang berbeda sehingga sering digunakan untuk kebutuhan bisnis yang berbeda pula.

Berikut perbandingan Business Intelligence dan Business Analytics berdasarkan beberapa aspek penting.

1. Fokus

Business Intelligence berfokus pada pemantauan kondisi bisnis saat ini melalui analisis data historis. 

Sementara itu, Business Analytics lebih berorientasi pada pencarian pola dan prediksi untuk membantu perusahaan memahami kemungkinan yang akan terjadi di masa depan.

2. Tujuan

Tujuan utama Business Intelligence adalah menyajikan informasi yang membantu perusahaan memantau performa bisnis dan mendukung pengambilan keputusan operasional. 

Sebaliknya, Business Analytics bertujuan menghasilkan insight yang lebih mendalam untuk membantu perusahaan menyusun strategi dan memprediksi peluang maupun risiko bisnis.

3. Jenis Analisis

Business Intelligence umumnya menggunakan descriptive analytics, yaitu analisis yang menjelaskan apa yang telah terjadi berdasarkan data historis. 

Di sisi lain, Business Analytics lebih banyak menggunakan predictive analytics dan prescriptive analytics untuk memprediksi kondisi di masa depan sekaligus memberikan rekomendasi tindakan.

4. Data

Business Intelligence lebih banyak mengolah data historis dan data operasional yang telah tersedia di perusahaan. 

Sementara itu, Business Analytics memanfaatkan data tersebut sebagai dasar untuk membangun model statistik dan analisis prediktif yang lebih kompleks.

5. Output

Hasil dari Business Intelligence biasanya berupa dashboard interaktif, laporan, grafik, atau visualisasi data yang memudahkan monitoring bisnis. 

Adapun Business Analytics menghasilkan prediksi, simulasi, rekomendasi, maupun model analisis yang dapat digunakan sebagai dasar penyusunan strategi bisnis.

6. Tools

Business Intelligence umumnya menggunakan tools seperti Power BI, Tableau, Looker Studio, dan Qlik Sense untuk membuat dashboard dan laporan. 

Sementara itu, Business Analytics lebih banyak memanfaatkan tools analisis seperti Python, R, SAS, IBM SPSS, RapidMiner, atau Alteryx untuk melakukan analisis statistik dan pemodelan data.

7. Pengguna

Business Intelligence biasanya digunakan oleh Business Intelligence Analyst, Data Analyst, manajer, dan pengambil keputusan yang membutuhkan laporan operasional. 

Sementara itu, Business Analytics lebih banyak digunakan oleh Business Analyst, Data Scientist, maupun Data Analyst yang berfokus pada analisis prediktif dan penyusunan strategi bisnis.

Apa Persamaan Business Intelligence dan Business Analytics?

Meskipun memiliki fokus dan pendekatan yang berbeda, Business Intelligence dan Business Analytics juga memiliki banyak kesamaan. 

Keduanya sama-sama berperan penting dalam membantu perusahaan memanfaatkan data untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan.

Berikut beberapa persamaan antara Business Intelligence dan Business Analytics.

• Sama-sama memanfaatkan data sebagai dasar untuk menghasilkan insight yang bermanfaat bagi bisnis.
• Mendukung pengambilan keputusan agar lebih objektif dan berbasis data.
• Menggunakan software analitik untuk mengolah, menganalisis, dan menyajikan data.
• Membutuhkan kemampuan analisis data untuk menginterpretasikan hasil analisis dengan tepat.
• Digunakan di berbagai industri, seperti retail, perbankan, e-commerce, manufaktur, hingga kesehatan.

Baca Juga: 15 Rekomendasi Buku Business Intelligence Terbaik untuk Belajar Data Analytics

Business Intelligence vs Business Analytics: Mana yang Lebih Baik?

Tidak ada yang benar-benar lebih baik antara Business Intelligence dan Business Analytics karena keduanya memiliki fungsi yang berbeda. Pilihan terbaik bergantung pada tujuan bisnis, jenis analisis yang dibutuhkan, serta keputusan yang ingin diambil dari data yang tersedia.

Berikut yang bisa kamu pertimbangkan:

1. Kapan Memilih Business Intelligence?

Business Intelligence lebih tepat digunakan ketika perusahaan ingin memahami kondisi bisnis saat ini berdasarkan data historis. 

Fokus utamanya adalah menyajikan informasi yang mudah dipahami melalui dashboard dan laporan sehingga proses monitoring menjadi lebih efektif.

Business Intelligence cocok digunakan jika kamu ingin:

• Memantau performa bisnis secara real-time.
• Melihat perkembangan KPI perusahaan.
• Membuat dashboard dan laporan interaktif.
• Menganalisis data historis untuk mendukung keputusan operasional.

2. Kapan Memilih Business Analytics?

Business Analytics lebih sesuai jika perusahaan ingin melakukan analisis yang lebih mendalam untuk memprediksi kondisi di masa depan. 

Pendekatan ini membantu perusahaan menyusun strategi berdasarkan pola data, model statistik, maupun prediksi yang dihasilkan.

Business Analytics cocok digunakan jika kamu ingin:

• Memprediksi tren atau permintaan pasar.
• Mengidentifikasi peluang dan risiko bisnis.
• Membangun model prediktif.
• Mengoptimalkan strategi bisnis berdasarkan hasil analisis data.

3. Apakah Keduanya Bisa Digunakan Bersamaan?

Ya. Business Intelligence dan Business Analytics justru saling melengkapi dan sering digunakan secara bersamaan dalam perusahaan. 

Business Intelligence membantu menyajikan kondisi bisnis saat ini melalui dashboard dan laporan, sedangkan Business Analytics memanfaatkan data tersebut untuk menghasilkan prediksi dan rekomendasi yang mendukung strategi bisnis.

Dengan menggabungkan keduanya, perusahaan dapat memperoleh berbagai manfaat, seperti:

• Memahami performa bisnis saat ini sekaligus memprediksi tren di masa depan.
• Mengambil keputusan yang lebih cepat dan berbasis data.
• Menyusun strategi bisnis yang lebih akurat.
• Mengoptimalkan efisiensi operasional dan pertumbuhan bisnis.

Apa Saja Skill yang Dibutuhkan dalam Analisis Data?

Baik Business Intelligence maupun Business Analytics membutuhkan kombinasi antara kemampuan teknis dan pemahaman bisnis. Meski memiliki beberapa skill yang berbeda, keduanya juga memiliki banyak kompetensi yang saling melengkapi.

Berikut skill yang dimaksud:

1. Skill Business Intelligence

Business Intelligence lebih berfokus pada pengolahan, visualisasi, dan pelaporan data untuk mendukung pengambilan keputusan operasional. Karena itu, profesional di bidang ini perlu menguasai berbagai tools Business Intelligence dan teknik analisis data.

Beberapa skill yang dibutuhkan meliputi:

• SQL untuk mengolah data dari database.
• Microsoft Excel untuk analisis data.
• Power BI, Tableau, atau Looker Studio.
• Data visualization dan dashboard development.
• Data warehousing dan ETL.
• Business understanding.

2. Skill Business Analytics

Business Analytics membutuhkan kemampuan analisis yang lebih mendalam karena berfokus pada prediksi dan penyusunan strategi bisnis. Selain memahami data, profesional di bidang ini juga perlu menguasai statistik dan teknik analisis lanjutan.

Beberapa skill yang dibutuhkan meliputi:

• Statistik dan probabilitas.
• SQL untuk pengolahan data.
• Python atau R untuk analisis data.
• Predictive analytics dan data modeling.
• Machine learning dasar.
• Critical thinking dan problem solving.

3. Skill yang Dimiliki Keduanya

Meskipun memiliki fokus yang berbeda, Business Intelligence dan Business Analytics tetap membutuhkan sejumlah kemampuan yang sama. Skill ini menjadi fondasi penting agar data dapat diolah, dianalisis, dan dikomunikasikan dengan baik.

Skill yang sama-sama dibutuhkan antara lain:

• Kemampuan analisis data.
• SQL sebagai dasar pengolahan data.
• Microsoft Excel.
• Data visualization.
• Business understanding.
• Communication skills untuk menyampaikan insight kepada stakeholder.

Apa Saja Software yang Digunakan?

Business Intelligence dan Business Analytics sama-sama memanfaatkan software untuk mengolah dan menganalisis data. Berikut di antaranya:

1. Software Business Intelligence

Software Business Intelligence dirancang untuk mengumpulkan, mengolah, dan menyajikan data dalam bentuk dashboard maupun laporan interaktif. Tools ini membantu perusahaan memantau performa bisnis secara lebih mudah.

Beberapa software Business Intelligence yang populer meliputi:

• Microsoft Power BI.
• Tableau.
• Looker Studio.
• Qlik Sense.
• SAP BusinessObjects.
• IBM Cognos Analytics.

2. Software Business Analytics

Software Business Analytics digunakan untuk melakukan analisis data yang lebih mendalam, seperti analisis statistik, predictive analytics, hingga machine learning. Tools ini banyak digunakan untuk menemukan pola dan membuat prediksi berdasarkan data.

Beberapa software Business Analytics yang sering digunakan antara lain:

• Python.
• R.
• IBM SPSS.
• SAS.
• RapidMiner.
• Alteryx.

3. Apakah Ada Software yang Bisa Digunakan Keduanya?

Ya. Beberapa software dapat digunakan untuk kebutuhan Business Intelligence maupun Business Analytics, tergantung pada fitur dan cara penggunaannya. Kombinasi beberapa tools juga sering digunakan dalam satu alur kerja agar proses analisis menjadi lebih lengkap.

Beberapa software yang dapat mendukung keduanya meliputi:

• Microsoft Power BI dengan fitur analisis lanjutan.
• Tableau yang mendukung visualisasi sekaligus eksplorasi data.
• Python untuk analisis data dan visualisasi.
• Microsoft Excel untuk analisis data dasar hingga menengah.
• SQL untuk mengakses, mengolah, dan menyiapkan data sebelum dianalisis.

Baca Juga: 15 Software Business Intelligence Terbaik untuk Visualisasi dan Analisis Data

Apa Prospek Karier Business Intelligence dan Business Analytics?

Keduanya menawarkan peluang karier yang luas dengan peran yang berbeda, tetapi sama-sama berkontribusi dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data.

Berikut prospek karier keduanya:

1. Karier di Bidang Business Intelligence

Business Intelligence berfokus pada pengelolaan, analisis, dan visualisasi data untuk mendukung operasional perusahaan. Profesional di bidang ini banyak dibutuhkan oleh perusahaan yang ingin memantau performa bisnis secara lebih efektif.

Beberapa pilihan karier di bidang Business Intelligence meliputi:

• Business Intelligence Analyst.
• BI Developer.
• Data Analyst.
• Reporting Analyst.
• Dashboard Developer.
• Business Intelligence Consultant.

2. Karier di Bidang Business Analytics

Business Analytics lebih menitikberatkan pada analisis mendalam untuk membantu perusahaan memprediksi tren dan menyusun strategi bisnis. Profesi di bidang ini umumnya membutuhkan kemampuan analisis statistik dan pemodelan data yang lebih kuat.

Beberapa pilihan karier di bidang Business Analytics antara lain:

• Business Analyst.
• Data Analyst.
• Data Scientist.
• Analytics Consultant.
• Product Analyst.
• Strategy Analyst.

3. Gaji dan Peluang Karier

Baik Business Intelligence maupun Business Analytics menawarkan prospek karier yang menjanjikan karena hampir semua industri membutuhkan kemampuan mengolah dan menganalisis data. 

Di Indonesia, Business Intelligence Analyst umumnya memiliki kisaran gaji sekitar Rp6 juta hingga Rp20 juta per bulan, tergantung pada pengalaman, lokasi, dan skala perusahaan. 

Sementara itu, Business Analyst atau profesional di bidang Business Analytics umumnya memperoleh gaji sekitar Rp6,5 juta hingga Rp15 juta per bulan, dan dapat lebih tinggi untuk posisi senior atau perusahaan multinasional.

Beberapa faktor yang memengaruhi peluang karier dan tingkat gaji antara lain:

• Pengalaman kerja dan tingkat keahlian.
• Penguasaan tools seperti SQL, Power BI, Tableau, Python, atau R.
• Portofolio proyek yang dimiliki.
• Skala perusahaan dan industri tempat bekerja.
• Kemampuan memahami bisnis serta mengomunikasikan hasil analisis kepada stakeholder.

Mana yang Sebaiknya Dipelajari Terlebih Dahulu?

Pilihan antara Business Intelligence dan Business Analytics bergantung pada tujuan karier yang ingin kamu capai. Meskipun saling berkaitan, keduanya memiliki fokus pembelajaran yang berbeda sehingga penting untuk menentukan learning path yang sesuai sejak awal.

Berikut hal-hal yang perlu kamu pertimbangkan:

1. Untuk Pemula

Jika baru mulai belajar di bidang data, sebaiknya pelajari Business Intelligence terlebih dahulu. 

Business Intelligence memiliki materi yang lebih mudah dipahami karena berfokus pada pengolahan data, pembuatan dashboard, dan visualisasi menggunakan tools seperti SQL, Microsoft Excel, serta Power BI atau Tableau. 

Fondasi ini akan memudahkanmu saat mempelajari Business Analytics di tahap berikutnya.

2. Jika Ingin Jadi Data Analyst

Business Intelligence menjadi pilihan yang tepat jika targetmu adalah berkarier sebagai Data Analyst. 

Skill seperti SQL, Microsoft Excel, Power BI, Tableau, serta kemampuan membuat dashboard dan laporan merupakan kompetensi yang paling banyak dibutuhkan untuk posisi ini.

Fokus pembelajaran yang direkomendasikan meliputi:

• SQL.
• Microsoft Excel.
• Power BI atau Tableau.
• Data visualization.
• Dashboard development.

3. Jika Ingin Jadi Data Scientist

Jika ingin menjadi Data Scientist, kamu tetap disarankan memahami dasar-dasar Business Intelligence terlebih dahulu, kemudian melanjutkan ke Business Analytics. 

Setelah menguasai pengolahan data dan visualisasi, kamu dapat mempelajari statistik, Python, machine learning, serta predictive analytics yang menjadi kompetensi utama seorang Data Scientist.

Fokus pembelajaran yang direkomendasikan meliputi:

• SQL.
• Python atau R.
• Statistik dan probabilitas.
• Machine learning.
• Predictive analytics.

4. Learning Path yang Direkomendasikan

Secara umum, learning path yang paling direkomendasikan adalah memulai dari Business Intelligence, kemudian melanjutkan ke Business Analytics. 

Urutan ini membantu kamu membangun fondasi yang kuat sebelum mempelajari analisis data tingkat lanjut.

Learning path yang bisa kamu ikuti adalah:

• Pelajari Microsoft Excel untuk pengolahan data dasar.
• Kuasai SQL untuk mengambil dan mengelola data.
• Belajar Power BI atau Tableau untuk membuat dashboard.
• Pahami konsep Business Intelligence dan data visualization.
• Lanjutkan ke statistik, Python, dan Business Analytics.
• Perdalam machine learning jika ingin berkarier sebagai Data Scientist.

Kesimpulan

Business Intelligence dan Business Analytics sama-sama berperan penting dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data, tetapi memiliki fokus yang berbeda. 

Business Intelligence lebih berorientasi pada analisis data historis dan pelaporan, sedangkan Business Analytics berfokus pada analisis prediktif untuk mendukung strategi bisnis di masa depan. 

Dengan memahami perbedaan keduanya, kamu dapat menentukan jalur belajar dan karier yang paling sesuai dengan tujuanmu di bidang data.

Wujudkan Berkarier di Dunia Data Bersama Digital Skola

Melalui Bootcamp Fast Track Data Analytics di Digital Skola, kamu akan mendapatkan:

• Live learning bersama tutor expert.
• Materi yang beginner friendly dan mudah dipahami.
• Project nyata untuk membangun portofolio profesional.
• Bimbingan karier agar lebih siap memasuki dunia kerja.
• Kesempatan memperoleh beasiswa biaya pendidikan hingga 80%.

Daftar kelas sekarang dan mulai perjalananmu menjadi Data Analyst, Business Intelligence Analyst, atau Business Analyst bersama Digital Skola!

FAQ

1. Apakah Business Intelligence dan Business Analytics bisa dipelajari tanpa latar belakang IT?

Ya. Kedua bidang ini dapat dipelajari oleh siapa saja, termasuk yang tidak memiliki latar belakang IT. Kamu bisa memulai dari dasar, seperti Microsoft Excel, SQL, dan konsep analisis data, sebelum mempelajari tools atau teknik yang lebih kompleks.

2. Apakah Business Intelligence dan Business Analytics menggunakan data yang sama?

Secara umum, keduanya dapat menggunakan sumber data yang sama, seperti data penjualan, pelanggan, atau operasional. Perbedaannya terletak pada cara data tersebut dianalisis dan tujuan yang ingin dicapai.

3. Apakah Business Intelligence dan Business Analytics hanya digunakan oleh perusahaan besar?

Tidak. Saat ini, startup, UMKM, hingga organisasi non-profit juga memanfaatkan Business Intelligence dan Business Analytics untuk membantu pengambilan keputusan, meningkatkan efisiensi, dan memahami kondisi bisnis berdasarkan data.

4. Apakah harus menguasai matematika untuk belajar Business Intelligence dan Business Analytics?

Business Intelligence umumnya tidak membutuhkan kemampuan matematika yang kompleks karena lebih berfokus pada analisis data dan visualisasi. Sementara itu, Business Analytics memerlukan pemahaman statistik yang lebih baik, terutama jika ingin mempelajari predictive analytics atau machine learning.

5. Apakah bisa berpindah karier dari Business Intelligence ke Business Analytics?

Bisa. Banyak profesional memulai karier sebagai Business Intelligence Analyst atau Data Analyst, kemudian mengembangkan skill di bidang statistik, Python, dan machine learning untuk beralih ke Business Analytics atau bahkan Data Science. Fondasi Business Intelligence justru menjadi bekal yang kuat untuk transisi tersebut.