Business Intelligence vs Data Analyst: Perbedaan, Tugas, Skill, dan Gajinya

Rangkuman

• Business Intelligence dan Data Analyst sama-sama menggunakan data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan, tetapi fokus pekerjaannya dapat berbeda.
• Business Intelligence lebih banyak berkaitan dengan business reporting, KPI, dashboard, dan monitoring performa bisnis.
• Data Analyst lebih banyak berfokus pada analisis data, eksplorasi, visualisasi, dan menemukan insight untuk menjawab kebutuhan bisnis.
• SQL menjadi salah satu skill penting untuk kedua jalur karier.
• Jika ingin mengembangkan skill di bidang Data Analyst, Business Intelligence, dan Business Analyst sekaligus, kamu bisa mengikuti Bootcamp Business Intelligence: Driving Growth Through Data Analytics dari Digital Skola yang dilengkapi praktik tools industri dan 4 portfolio.

Business Intelligence vs Data Analyst sering dianggap sebagai dua pekerjaan yang sama karena keduanya sama-sama menggunakan data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan. 

Padahal, keduanya memiliki fokus, tugas, skill, tools, dan jalur karier yang bisa berbeda. Lalu, apa perbedaan Business Intelligence dan Data Analyst, dan mana yang cocok untuk kamu? 

Yuk, simak penjelasannya di artikel ini!

Apa Itu Business Intelligence?

Business Intelligence atau BI adalah proses mengubah data menjadi informasi yang membantu perusahaan memahami kondisi bisnis, melihat performa, dan mengambil keputusan berdasarkan data.

Apa Tugas Business Intelligence?

Untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan perusahaan, seorang profesional BI biasanya mengelola data dari tahap pengolahan hingga penyajiannya. 

Beberapa tugas utamanya meliputi:

• Mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber
• Mengolah dan membersihkan data
• Membuat dashboard dan report
• Memantau business metrics dan KPI
• Mengidentifikasi trend dan pola bisnis
• Menyajikan insight kepada stakeholder

Tools yang Digunakan Business Intelligence

Dalam menjalankan pekerjaannya, BI menggunakan berbagai tools untuk mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Tools yang digunakan dapat berbeda tergantung kebutuhan dan tech stack perusahaan.

Beberapa tools yang umum digunakan antara lain:

• Power BI
• Tableau
• Looker atau Looker Studio
• SQL
• Excel
• Database dan data warehouse

Apa Itu Data Analyst?

Data Analyst adalah profesional yang bertugas menganalisis data untuk menemukan pola, menjawab pertanyaan bisnis, dan menghasilkan insight yang dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan.

Apa Tugas Data Analyst?

Untuk menghasilkan insight yang relevan, Data Analyst biasanya mengolah data mulai dari tahap pengumpulan hingga penyampaian hasil analisis. Beberapa tugas utamanya meliputi:

• Mengumpulkan data dari berbagai sumber
• Membersihkan dan menyiapkan data
• Melakukan analisis data
• Membuat visualisasi data
• Menemukan trend dan pola
• Menjawab pertanyaan bisnis berdasarkan data
• Membuat laporan dan menyampaikan insight kepada stakeholder

Tools yang Digunakan Data Analyst

Data Analyst menggunakan berbagai tools untuk mengolah, menganalisis, dan menyajikan data. Pemilihannya dapat berbeda tergantung kebutuhan pekerjaan dan jenis data yang digunakan.

Beberapa tools yang umum digunakan antara lain:

• Excel
• SQL
• Python
• R
• Power BI
• Tableau
• Google Sheets
• Tools statistik dan visualisasi lainnya

Business Intelligence vs Data Analyst: Apa Perbedaannya?

Meskipun sama-sama bekerja dengan data, Business Intelligence dan Data Analyst memiliki fokus pekerjaan yang berbeda. 

Perbedaan tersebut dapat dilihat dari tujuan, jenis pekerjaan, output, tools, hingga pihak yang menggunakan hasil pekerjaannya.

Namun, perbedaan antara kedua role tersebut tidak selalu sama di setiap perusahaan. Beberapa perusahaan menggunakan posisi seperti BI Analyst, BI Developer, atau Data Analyst dengan tanggung jawab yang dapat saling beririsan.

Karena itu, ketika mencari pekerjaan, jangan hanya melihat job title. Perhatikan juga deskripsi pekerjaan, tanggung jawab, tools, dan skill yang dibutuhkan untuk mengetahui fokus sebenarnya dari posisi tersebut.

Apa Perbedaan Tugas Business Intelligence vs Data Analyst?

Setelah melihat perbedaan secara umum, kamu mungkin masih bertanya-tanya seperti apa perbedaan pekerjaan Business Intelligence dan Data Analyst dalam praktiknya. 

Perbedaannya dapat dilihat dari fokus pekerjaan, pertanyaan yang dijawab, output yang dihasilkan, hingga stakeholder yang dilayani.

1. Fokus Pekerjaan

Business Intelligence lebih berfokus pada memahami dan memantau kondisi bisnis melalui data. 

Pekerjaannya banyak berkaitan dengan dashboard, KPI, reporting, dan penyajian informasi yang dapat membantu perusahaan memantau performa serta mengambil keputusan.

Sementara itu, Data Analyst lebih berfokus pada menganalisis data untuk menemukan pola, menjawab pertanyaan bisnis, dan menghasilkan insight. 

Analisis yang dilakukan dapat disesuaikan dengan kebutuhan berbagai tim, seperti marketing, product, finance, atau sales.

2. Jenis Pertanyaan yang Dijawab

Perbedaan fokus tersebut juga terlihat dari jenis pertanyaan yang biasanya dijawab oleh masing-masing role. Misalnya:

Data Analyst:

• “Kenapa penjualan bulan ini turun?”
• “Produk mana yang memiliki conversion rate tertinggi?”
• “Bagaimana perilaku customer dalam tiga bulan terakhir?”

Business Intelligence:

• “Bagaimana performa bisnis secara keseluruhan?”
• “KPI apa yang perlu dipantau management?”
• “Bagaimana perusahaan dapat memonitor performa setiap region?”

Dengan kata lain, Data Analyst dapat lebih banyak menggunakan data untuk mencari tahu mengapa sesuatu terjadi atau menemukan pola tertentu.

Sementara itu Business Intelligence dapat lebih banyak berfokus pada menyediakan informasi yang membantu perusahaan memantau apa yang sedang terjadi dalam bisnis.

3. Output yang Dihasilkan

Dari proses kerja tersebut, keduanya dapat menghasilkan output yang berbeda meskipun terdapat beberapa output yang sama. 

Business Intelligence umumnya menghasilkan dashboard, report, dan sistem monitoring KPI yang dapat digunakan secara berkala oleh tim bisnis atau management.

Sementara itu, Data Analyst dapat menghasilkan analysis, visualisasi, report, dan insight untuk menjawab kebutuhan atau pertanyaan bisnis tertentu. 

Hasil analisis tersebut kemudian dapat digunakan sebagai dasar untuk mengambil keputusan.

4. Stakeholder yang Dilayani

Perbedaan berikutnya dapat dilihat dari pihak yang menggunakan hasil pekerjaan. 

Data Analyst dapat berinteraksi dengan berbagai tim untuk menjawab kebutuhan analisis, misalnya marketing, product, finance, sales, atau customer success.

Business Intelligence sering lebih dekat dengan kebutuhan reporting, monitoring performa, dan penyediaan informasi untuk business team maupun management. 

Namun, pembagian ini tidak selalu sama karena tanggung jawab setiap role dapat berbeda di masing-masing perusahaan.

Baca Juga: Mengapa Perusahaan Sangat Membutuhkan AI Engineer? Ini Alasannya

Business Intelligence vs Data Analyst: Mana yang Lebih Sulit?

Tidak ada jawaban pasti bahwa Business Intelligence atau Data Analyst lebih sulit. Tingkat kesulitan pekerjaan dapat berbeda tergantung role, perusahaan, tech stack, tanggung jawab, serta latar belakang dan skill yang dimiliki kandidat.

Skill Business Intelligence

Untuk bekerja sebagai Business Intelligence, beberapa skill yang umumnya dibutuhkan antara lain:

• SQL
• Data modeling
• Data visualization
• Business understanding
• Dashboard development
• Analytical thinking
• Communication

Skill Data Analyst

Sementara itu, Data Analyst umumnya membutuhkan kombinasi kemampuan teknis dan analitis seperti:

• SQL
• Excel
• Data cleaning
• Statistics
• Data visualization
• Analytical thinking
• Business understanding
• Communication

Meskipun terdapat beberapa skill yang sama, fokus penggunaannya dapat berbeda. Business Intelligence lebih banyak membutuhkan kemampuan dalam dashboarding, reporting, dan data modeling, sedangkan Data Analyst lebih banyak menggunakan data cleaning, analisis, dan statistik untuk menemukan insight.

Apakah Harus Bisa Coding?

Kemampuan coding yang dibutuhkan juga bergantung pada posisi dan kebutuhan perusahaan. 

Untuk Data Analyst, SQL umumnya menjadi skill penting, sedangkan Python atau R dapat dibutuhkan untuk pekerjaan yang membutuhkan analisis lebih lanjut atau pengolahan data yang lebih kompleks.

Pada Business Intelligence, SQL dan kemampuan menggunakan BI tools seperti Power BI atau Tableau biasanya menjadi skill penting. 

Namun, kebutuhan coding dapat berbeda tergantung posisi yang ditawarkan. Karena itu, sebaiknya periksa job description untuk mengetahui kemampuan teknis yang benar-benar dibutuhkan.

Business Intelligence vs Data Analyst: Mana yang Lebih Banyak Menggunakan SQL?

Baik Business Intelligence maupun Data Analyst dapat menggunakan SQL secara intensif dalam pekerjaan sehari-hari. 

Jadi, tidak tepat jika menganggap salah satunya pasti lebih banyak menggunakan SQL. Perbedaannya lebih terlihat dari tujuan dan cara SQL digunakan dalam pekerjaan masing-masing.

Penggunaan SQL pada Business Intelligence

Dalam Business Intelligence, SQL banyak digunakan untuk menyiapkan dan mengelola data yang akan digunakan untuk reporting, dashboard, dan monitoring KPI. Beberapa penggunaannya meliputi:

• Mengambil data dari database
• Membuat data model
• Menyiapkan data untuk dashboard
• Membuat query untuk KPI dan reporting

Penggunaan SQL pada Data Analyst

Data Analyst juga menggunakan SQL untuk mengambil dan mengolah data sebelum melakukan analisis lebih lanjut. Beberapa penggunaannya meliputi:

• Mengambil dan menggabungkan data
• Melakukan eksplorasi data
• Membuat segmentasi
• Menjawab pertanyaan bisnis
• Menyiapkan dataset untuk analisis

Jadi, SQL merupakan skill penting untuk kedua jalur karier tersebut. Jika kamu ingin berkarier sebagai Business Intelligence maupun Data Analyst, kemampuan memahami database, membuat query, dan mengolah data dengan SQL akan menjadi salah satu fondasi yang penting untuk dikuasai.

Business Intelligence vs Data Analyst: Mana yang Gajinya Lebih Tinggi?

Tidak ada angka yang bisa digunakan untuk menyimpulkan bahwa gaji Business Intelligence selalu lebih tinggi atau lebih rendah dibandingkan Data Analyst. Besaran gaji dapat berbeda berdasarkan beberapa faktor, seperti:

• Pengalaman
• Lokasi
• Industri
• Ukuran perusahaan
• Senioritas
• Skill
• Job title

Karena itu, ketika membandingkan gaji kedua role ini, penting untuk melihat posisi, pengalaman, dan perusahaan secara lebih spesifik.

Selain job title, tanggung jawab pekerjaan juga dapat memengaruhi besaran gaji. 

Misalnya, posisi BI yang membutuhkan kemampuan data modeling, data warehouse, dan dashboard development dapat memiliki rentang kompensasi yang berbeda dengan posisi BI yang lebih berfokus pada reporting. 

Hal serupa juga berlaku pada Data Analyst dengan spesialisasi atau tanggung jawab yang berbeda.

Jadi, jika kamu sedang mempertimbangkan salah satu jalur karier, jangan hanya membandingkan salary range berdasarkan nama profesinya. 

Perhatikan juga lokasi pekerjaan, pengalaman, tingkat senioritas, industri, tanggung jawab, dan skill yang dibutuhkan.

Business Intelligence vs Data Analyst: Career Path

Memilih antara Business Intelligence dan Data Analyst juga dapat mempertimbangkan career path yang ingin kamu bangun. 

Keduanya memiliki peluang untuk berkembang ke posisi yang lebih senior maupun berpindah ke bidang data lainnya.

Career Path Business Intelligence

Karier di bidang Business Intelligence dapat dimulai dari posisi Junior BI atau BI Analyst, kemudian berkembang seiring bertambahnya pengalaman dan skill.

Contoh jalur kariernya:

Junior BI / BI Analyst → BI Analyst → Senior BI Analyst → BI Lead / BI Manager

Setelah memiliki pengalaman dan skill yang lebih luas, kamu juga dapat mengembangkan karier ke beberapa bidang lain, seperti:

• BI Developer
• Analytics Manager
• Data Engineer
• Analytics Engineer

Career Path Data Analyst

Data Analyst juga memiliki jalur perkembangan yang cukup beragam. Karier dapat dimulai dari posisi Junior Data Analyst, kemudian berkembang ke posisi yang lebih senior atau mengambil spesialisasi tertentu.

Contoh jalur kariernya:

Junior Data Analyst → Data Analyst → Senior Data Analyst → Lead Data Analyst / Analytics Manager

Dengan mengembangkan skill tertentu, Data Analyst juga dapat beralih ke beberapa bidang lain, seperti:

• Product Analyst
• Business Analyst
• Data Scientist
• Analytics Engineer
• Data Engineer

Perlu diingat bahwa career path tidak selalu berjalan secara linear. Perkembangannya sangat bergantung pada skill, pengalaman, minat, kebutuhan perusahaan, dan spesialisasi yang kamu pilih. Karena itu, kamu tidak harus mengikuti satu jalur tertentu untuk membangun karier di bidang data.

Business Intelligence vs Data Analyst: Mana yang Cocok untuk Pemula?

Jika kamu masih pemula dan sedang memilih antara Business Intelligence dan Data Analyst, coba pertimbangkan jenis pekerjaan yang paling sesuai dengan minat dan cara kamu bekerja dengan data. 

Keduanya sama-sama membutuhkan kemampuan analitis, tetapi fokus pekerjaannya dapat berbeda.

Pilih Business Intelligence Jika Kamu Suka…

Business Intelligence bisa menjadi pilihan jika kamu lebih tertarik pada bagaimana data digunakan untuk memahami dan memantau performa bisnis. 

Beberapa hal yang mungkin sesuai dengan minatmu antara lain:

• Membuat dashboard
• Melihat KPI bisnis
• Bekerja dengan business metrics
• Membantu management memahami performa bisnis
• Mengubah data menjadi visualisasi yang mudah dipahami

Pilih Data Analyst Jika Kamu Suka…

Data Analyst bisa cocok jika kamu lebih menikmati proses mengeksplorasi data, mencari pola, dan menjawab pertanyaan bisnis melalui analisis. 

Kamu mungkin akan lebih tertarik dengan hal-hal seperti:

• Mencari pola dalam data
• Menjawab pertanyaan menggunakan data
• Melakukan eksplorasi data
• Mempelajari statistik
• Membuat analisis dan insight

Namun, pembagian ini bukan aturan mutlak. Business Intelligence dan Data Analyst memiliki banyak skill yang saling beririsan, sehingga kamu bisa memulai dari salah satunya lalu mengembangkan karier ke bidang lainnya. 

Misalnya, Data Analyst dapat berpindah ke Business Intelligence setelah mengembangkan skill seperti dashboard development dan data modeling, begitu juga sebaliknya.

Apakah Data Analyst Bisa Menjadi Business Intelligence?

Bisa. Data Analyst memiliki banyak transferable skills yang dapat menjadi modal untuk beralih ke Business Intelligence. 

Keduanya sama-sama membutuhkan kemampuan mengolah data, memahami kebutuhan bisnis, dan menyampaikan informasi dengan jelas.

Skill yang Sudah Dimiliki Data Analyst

Beberapa skill Data Analyst yang dapat digunakan ketika berpindah ke Business Intelligence antara lain:

• SQL
• Data visualization
• Business understanding
• Analytical thinking
• Reporting
• Communication

Skill tersebut dapat membantu Data Analyst memahami data dan kebutuhan bisnis sebelum mengembangkan kemampuan yang lebih spesifik di bidang BI.

Skill yang Perlu Dikembangkan

Jika ingin beralih ke Business Intelligence, Data Analyst dapat memperkuat beberapa kemampuan berikut:

• Data modeling
• Dashboard development
• BI tools seperti Power BI atau Tableau
• Data warehouse
• KPI design

Dengan mengembangkan skill tersebut, Data Analyst dapat memperluas kemampuan dari sekadar melakukan analisis menjadi mengelola dan menyajikan informasi yang digunakan untuk monitoring serta pengambilan keputusan bisnis.

Baca Juga: Berapa Gaji AI Engineer di Indonesia 2026? Ini Kisaran dan Faktornya

Apakah Business Intelligence Bisa Menjadi Data Analyst?

Bisa. Profesional Business Intelligence memiliki sejumlah skill yang dapat menjadi modal untuk beralih ke Data Analyst. 

Keduanya sama-sama menggunakan data untuk membantu menjawab kebutuhan bisnis, meskipun fokus pekerjaannya dapat berbeda.

Skill yang Sudah Dimiliki Business Intelligence

Beberapa kemampuan yang dapat menjadi modal ketika berpindah ke Data Analyst antara lain:

• SQL
• Data visualization
• Business knowledge
• Reporting
• Dashboarding

Skill tersebut dapat membantu profesional BI memahami data, kebutuhan bisnis, serta cara menyajikan informasi secara efektif.

Skill yang Perlu Dikembangkan

Untuk memperkuat kemampuan sebagai Data Analyst, ada beberapa skill tambahan yang dapat dipelajari, seperti:

• Statistik
• Data exploration
• Python atau R
• Analytical methods
• Experimentation

Dengan mengembangkan kemampuan tersebut, profesional BI dapat memperluas fokus dari reporting dan monitoring bisnis ke analisis data yang lebih mendalam, termasuk melakukan eksplorasi, pengujian, dan menghasilkan insight untuk menjawab pertanyaan bisnis.

Roadmap Belajar Business Intelligence untuk Pemula

Kalau kamu tertarik memulai karier di bidang Business Intelligence, belajar secara bertahap akan membuat prosesnya lebih terarah. Mulai dari memahami dasar data, menguasai SQL, hingga membangun portfolio yang menunjukkan kemampuanmu.

Berikut roadmap yang bisa kamu ikuti:

1. Pelajari Dasar-Dasar Data

Sebelum masuk ke tools dan teknik yang lebih kompleks, pahami dulu konsep dasar dalam mengolah data. Beberapa materi yang perlu dipelajari antara lain:

• Spreadsheet
• Data types
• Basic statistics
• Data cleaning

2. Pelajari SQL

SQL menjadi salah satu skill penting dalam Business Intelligence karena banyak pekerjaan BI membutuhkan kemampuan mengambil dan mengolah data dari database. Mulailah dari konsep dasar hingga query yang lebih kompleks, seperti:

• SELECT
• WHERE
• GROUP BY
• JOIN
• CASE WHEN
• Subquery
• Window function

3. Pelajari Data Visualization

Setelah memahami cara mengambil dan mengolah data, kamu perlu belajar menyajikannya agar informasi lebih mudah dipahami. Fokus pada beberapa hal berikut:

• Chart selection
• Dashboard design
• KPI
• Data storytelling

4. Kuasai BI Tools

Selanjutnya, pelajari tools yang banyak digunakan untuk membuat dashboard dan menyajikan informasi bisnis. Kamu bisa mulai dari salah satu tools terlebih dahulu sebelum mempelajari lainnya.

• Power BI
• Tableau
• Looker Studio

5. Buat Portfolio

Setelah memiliki dasar yang cukup, praktikkan kemampuanmu melalui proyek yang dapat dimasukkan ke dalam portfolio. Pilih proyek yang menunjukkan kemampuan mengolah data, membuat dashboard, dan menyajikan insight.

Contoh proyek yang bisa kamu buat:

• Sales dashboard
• Marketing dashboard
• Customer analysis
• Financial dashboard
• E-commerce performance dashboard

Portfolio akan membantu menunjukkan kemampuan yang kamu miliki ketika melamar posisi Business Intelligence, terutama jika kamu belum memiliki banyak pengalaman kerja di bidang tersebut.

Baca Juga: AI Engineer vs Software Engineer: Perbedaan Peran, Skill, dan Jenjang Karier

Bagaimana Roadmap Belajar Data Analyst untuk Pemula?

Jika kamu ingin memulai karier sebagai Data Analyst, kamu bisa belajar secara bertahap dari pengolahan data dasar hingga analisis menggunakan Python. Fokus utamanya adalah membangun kemampuan mengolah, menganalisis, dan menyampaikan insight dari data.

Berikut roadmap yang bisa kamu ikuti:

1. Pelajari Excel atau Spreadsheet

Mulailah dengan menguasai Excel atau spreadsheet karena tools ini banyak digunakan untuk mengolah data dasar. 

Pelajari fungsi, formula, sorting, filtering, pivot table, hingga membuat visualisasi sederhana.

2. Pelajari SQL

SQL merupakan skill penting bagi Data Analyst untuk mengambil, menggabungkan, dan mengolah data dari database. 

Mulailah dari query dasar seperti SELECT dan WHERE, kemudian lanjutkan ke JOIN, GROUP BY, subquery, dan window function.

3. Pelajari Statistik Dasar

Statistik membantu kamu memahami data dan menghasilkan analisis yang lebih tepat. 

Beberapa konsep yang dapat dipelajari antara lain mean, median, persentase, distribusi data, korelasi, hingga konsep probabilitas dasar.

4. Pelajari Data Visualization

Data Analyst tidak hanya perlu menemukan insight, tetapi juga harus mampu menyampaikannya dengan jelas. 

Pelajari cara memilih jenis visualisasi yang tepat, membuat chart, menyusun dashboard, dan menyampaikan data melalui data storytelling.

5. Pelajari Python

Setelah menguasai dasar analisis data, kamu dapat mempelajari Python untuk melakukan pengolahan dan analisis data yang lebih fleksibel. 

Beberapa library yang umum digunakan antara lain:

• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn

6. Buat Portfolio Data Analyst

Terakhir, praktikkan kemampuan yang sudah dipelajari melalui proyek nyata dan masukkan hasilnya ke dalam portfolio. 

Pilih proyek yang menunjukkan proses mulai dari mengolah data hingga menghasilkan insight.

Contoh proyek yang bisa kamu buat:

• Customer churn analysis
• Sales analysis
• Marketing campaign analysis
• E-commerce analysis
• Customer segmentation

Dengan portfolio tersebut, kamu bisa menunjukkan kemampuan analisis data kepada calon employer, terutama jika kamu masih berada di tahap awal membangun karier sebagai Data Analyst.

Kesimpulan

Business Intelligence dan Data Analyst sama-sama menggunakan data untuk membantu perusahaan mengambil keputusan, tetapi memiliki fokus pekerjaan yang berbeda. 

Business Intelligence lebih banyak berkaitan dengan dashboard, KPI, reporting, dan monitoring bisnis, sedangkan Data Analyst lebih berfokus pada analisis, eksplorasi data, dan menemukan insight.

Keduanya memiliki skill yang saling beririsan, sehingga kamu juga dapat berpindah dari Data Analyst ke Business Intelligence atau sebaliknya. 

Pilih jalur yang paling sesuai dengan minat, skill, dan tujuan kariermu, lalu kembangkan kemampuan secara bertahap melalui proyek dan portfolio.

Siap Bangun Karier di Dunia Data? Kamu Bisa Mulai Bersama Digital Skola

Digital Skola memiliki Bootcamp Business Intelligence: Driving Growth Through Data Analytics untuk membantu kamu menguasai berbagai kemampuan di bidang data melalui pembelajaran yang praktis dan relevan dengan kebutuhan industri.

Dalam bootcamp ini, kamu akan mendapatkan:

• Pembelajaran Data Analyst, Business Intelligence, dan Business Analyst dalam satu kelas
• Praktik menggunakan tools yang digunakan di industri
• 4 portfolio untuk membantu mempersiapkan karier
• Sesi Global Career untuk membuka peluang karier secara global
• Pilihan bundling dengan kelas Excel, sehingga dengan satu kali pembayaran kamu bisa mendapatkan 2 kelas

Daftar kelasnya sekarang dan mulai bangun skill yang kamu butuhkan untuk berkarier sebagai Data Analyst, Business Intelligence, maupun Business Analyst bersama Digital Skola.

FAQ

1. Apakah Business Intelligence dan Data Analyst cocok untuk fresh graduate?

Ya, kedua role ini dapat menjadi pilihan bagi fresh graduate yang tertarik dengan bidang data. Kamu tidak harus memiliki pengalaman kerja yang panjang untuk memulainya, tetapi perlu membangun skill yang relevan seperti SQL, data visualization, analytical thinking, dan business understanding. Portfolio juga dapat membantu menunjukkan kemampuanmu saat melamar pekerjaan.

2. Apakah bisa menjadi Business Intelligence tanpa latar belakang pendidikan IT?

Bisa. Latar belakang pendidikan IT bukan satu-satunya faktor yang menentukan seseorang dapat berkarier di Business Intelligence. Kamu tetap perlu menguasai skill yang relevan, seperti SQL, data visualization, data modeling, dan penggunaan BI tools. Pemahaman terhadap bisnis juga menjadi bagian penting dalam pekerjaan BI.

3. Apakah Business Intelligence membutuhkan kemampuan matematika yang kuat?

Tidak harus memiliki kemampuan matematika tingkat lanjut. Untuk memulai Business Intelligence, pemahaman mengenai statistik dan konsep data dasar biasanya lebih penting. Seiring berkembangnya karier, kebutuhan terhadap kemampuan analitis dapat meningkat sesuai dengan kompleksitas pekerjaan dan role yang kamu jalani.

4. Apakah sertifikasi diperlukan untuk bekerja sebagai Business Intelligence atau Data Analyst?

Sertifikasi tidak selalu menjadi persyaratan utama. Perusahaan biasanya juga mempertimbangkan skill, pengalaman, kemampuan teknis, dan portfolio. Namun, sertifikasi yang relevan dapat menjadi bukti tambahan bahwa kamu telah mempelajari tools atau kompetensi tertentu.

5. Apa yang harus dipersiapkan sebelum melamar pekerjaan sebagai Business Intelligence atau Data Analyst?

Mulailah dengan menguasai skill dasar seperti SQL, Excel atau spreadsheet, data visualization, dan analytical thinking. Setelah itu, buat beberapa proyek yang relevan dan susun menjadi portfolio. Kamu juga perlu memahami job description dari posisi yang dituju agar dapat menyesuaikan skill dan persiapanmu dengan kebutuhan perusahaan.