Analis Bisnis vs Ilmuwan Data: Mana yang Harus Anda Pilih?

Data adalah mata uang baru dunia teknologi dan bisnis. Namun, data bukanlah apa-apa – data membutuhkan teknologi canggih untuk diproses, dianalisis, dan ditafsirkan untuk menghasilkan wawasan bisnis yang dapat ditindaklanjuti. Karena data yang dihasilkan saat ini sangat kompleks, bervariasi, dan masif, teknik pemrosesan data tradisional tidak lagi memadai.

Di sinilah Ilmu Data dan teknologi terkaitnya, seperti Analisis Bisnis, berperan. Meskipun kedua terminologi – Ilmu Data dan Analisis Bisnis – sering digunakan secara bergantian (karena keduanya berhubungan dengan data), keduanya pada dasarnya berbeda.

Posting hari ini akan menyoroti perbedaan utama antara dua bidang yang mendominasi industri ini, dengan demikian diharapkan dapat memberikan kejelasan pada debat Analis Bisnis vs. Ilmuwan Data.

Analisis Bisnis vs. Ilmu Data

Untuk memahami perbedaan antara Analis Bisnis dan Ilmuwan Data, Anda harus terlebih dahulu memahami domain Analisis Bisnis dan Ilmu Data.

Apa itu Analisis Bisnis?

Business Analytics (BA) mengacu pada eksplorasi data yang berulang dan sistematis dengan fokus eksklusif pada analisis statistik. Ini mencakup sejumlah metode dan teknologi statistik dan analitis yang digunakan untuk mengumpulkan, mengatur, memproses, menganalisis, dan menafsirkan data bisnis untuk memantau kinerja bisnis di masa lalu dan merancang solusi bisnis yang dapat ditindaklanjuti untuk masa kini dan masa depan. Baca dampak MBA Business Analytics.

Tiga Jenis Analisis Bisnis

• Analitik Deskriptif – Cabang ini melacak indikator kinerja utama atau KPI bisnis untuk memahami keadaan atau kinerjanya saat ini.
• Analisis Prediktif – Ini melacak dan menganalisis tren data terbaru untuk mengevaluasi kemungkinan masa depan.
• Analitik Preskriptif – Ini mengacu pada kinerja bisnis di masa lalu untuk membuat rekomendasi berdasarkan data tentang bagaimana situasi serupa harus ditangani di masa depan.

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu Data adalah bidang studi interdisipliner yang menggunakan kombinasi matematika, statistik, ilmu komputer, ilmu informasi, analisis data, Kecerdasan Buatan, dan Pembelajaran Mesin, untuk memahami sejumlah besar kumpulan data kompleks. Ilmu Data secara eksplisit menangani Big Data yang dapat terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur.

5 Tahapan Siklus Hidup Ilmu Data

Siklus hidup Ilmu Data terdiri dari lima tahap:

• akuisisi data
• Pemeliharaan data
• Pengolahan data
• Analisis data
• Visualisasi data

Sekarang setelah Anda mengetahui inti dari Analisis Bisnis dan Ilmu Data, kita dapat terlibat dalam diskusi mendetail tentang perbedaan antara Analis Bisnis dan Ilmuwan Data.

Analis Bisnis vs. Ilmuwan Data

Analis Bisnis dan Ilmuwan Data memiliki peran dan tanggung jawab unik mereka dalam domain khusus mereka. Meskipun mereka bertujuan untuk mempromosikan pertumbuhan bisnis melalui pengambilan keputusan berdasarkan data, pendekatan mereka terhadap data dan memecahkan tantangan bisnis berbeda. Baca lebih lanjut tentang peran pekerjaan analis bisnis.

Analis Bisnis adalah sejenis spesialis yang mendekati dan mengevaluasi model bisnis seperti halnya dokter spesialis memeriksa pasien. Analis Bisnis memanfaatkan teknik analisis statistik yang berbeda seperti analisis prediktif dan analisis eksplorasi untuk memahami data yang ada dan memprediksi kemungkinan hasil keputusan bisnis.

Mereka secara praktis berurusan dengan data historis terstruktur dari suatu bisnis untuk memahami bagaimana kinerjanya selama bertahun-tahun. Juga, karena Analis Bisnis berurusan secara khusus dengan model bisnis, mereka harus memiliki pemahaman mendalam tentang berbagai model bisnis dan aspek pasar yang sesuai (demografi, lokasi, pesaing, dll.).

Ilmuwan Data berbeda dari Analis Bisnis dalam arti bahwa mereka tidak fokus pada bidang data bisnis tertentu. Tidak seperti ahli lapangan (dalam hal ini, Analis Bisnis), Ilmuwan Data harus menganalisis dan menafsirkan data organisasi secara keseluruhan, termasuk tren pasar saat ini juga. Ilmuwan Data harus memasukkan seluruh volume data bisnis ke dalam model matematika/statistik yang akan berfungsi sebagai dasar untuk prediksi masa depan. Baca lebih lanjut tentang cakupan karir ilmuwan data.

Di bawah ini, kami telah menyoroti perbedaan mendasar antara Analis Bisnis dan Ilmuwan Data menurut empat aspek inti:

1. Ruang Lingkup

Ilmu Data adalah payung luas yang mencakup berbagai domain lain, termasuk Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam, Analisis Data, dan Analisis Bisnis. Ini menggunakan kombinasi matematika, statistik, ilmu komputer, ilmu informasi, analisis data, dan Pembelajaran Mesin untuk mengungkap pola dan wawasan tersembunyi dari dalam kumpulan data besar. Ilmuwan Data menggunakan wawasan tersebut untuk memengaruhi pengambilan keputusan bisnis.

Sebaliknya, Business Analytics lebih condong ke ukuran statistik dan kuantitatif untuk mendapatkan wawasan dari kumpulan data terstruktur. Analis Bisnis menggunakan berbagai metode statistik dan analitis untuk memahami kinerja bisnis dan mempromosikan manajemen berbasis fakta untuk pengambilan keputusan.

2. Tanggung jawab

Tanggung jawab seorang Analis Bisnis meliputi:

• Untuk membuat analisis bisnis yang terperinci, menguraikan masalah, peluang, dan kemungkinan solusi untuk bisnis.
• Untuk mengukur ruang lingkup bisnis dan berkomunikasi dengan departemen bisnis, konsumen, dan semua pemangku kepentingan untuk menyusun visi proyek yang ada.
• Untuk menentukan persyaratan proyek dan membantu bisnis dalam menerapkan solusi teknologi yang diperlukan untuk memenuhi persyaratan tersebut.
• Untuk mendiskusikan status proyek, persyaratan aplikasi, dan prediksi pertumbuhan bisnis dan untuk mengomunikasikan temuan apa pun dengan tim bisnis/manajemen dan pemangku kepentingan.
• Untuk menyiapkan laporan terperinci menggunakan grafik, bagan, dan alat visualisasi lainnya.

Tanggung jawab seorang Data Scientist meliputi:

• Untuk melakukan penambangan data dan pra-pemrosesan data untuk membersihkan dan mengatur data.
• Untuk merancang dan membangun model prediktif yang dapat memberikan perkiraan akurat tentang peristiwa masa depan berdasarkan data historis.
• Untuk meningkatkan dan meningkatkan model pembelajaran mesin dan mengoptimalkan kinerjanya.
• Untuk membangun sistem deteksi anomali otomatis dan melacak kinerjanya.
• Untuk mengembangkan proses, metode, dan alat untuk analisis data dan memantau kinerja model tanpa mengorbankan akurasi data.
• Untuk menganalisis database yang ada dan menyederhanakan serta menyempurnakannya untuk meningkatkan pengembangan produk, teknik pemasaran, dan proses bisnis.
• Untuk mengembangkan model data kustom dan algoritma ML.

3. Keterampilan

Persyaratan keterampilan Analis Bisnis –

• Dasar yang kuat dalam matematika dan statistik.
• Pengetahuan yang luas tentang rekayasa sistem.
• Harus memiliki keterampilan komunikasi yang baik (baik tertulis maupun lisan).
• Harus memiliki keterampilan teknis, logis, analitis, dan pemecahan masalah.

Persyaratan keterampilan seorang Ilmuwan Data –

• Pengetahuan yang luas tentang matematika, statistik, dan konsep probabilitas.
• Pengalaman dalam ekstraksi data, perselisihan data, transformasi data, eksplorasi data, dan visualisasi data.
• Pengalaman dalam bekerja dengan algoritma ML dan Deep Learning.
• Kemahiran dalam pengkodean (setidaknya dalam dua bahasa pemrograman utama).

4. Alat

Karena Analis Bisnis secara eksplisit berurusan dengan konsep dan pendekatan statistik untuk mendapatkan wawasan dari data, mereka harus mahir dalam menggunakan alat-alat seperti regresi, klasifikasi, deret waktu, pengelompokan, dan peramalan, antara lain. Selain alat statistik, Analis Bisnis juga harus mahir dengan alat visualisasi data seperti Google Documents, Google Sheets, MS Word, MS Excel, MS Office, Trello, Balsamiq, dll.

Ilmuwan Data harus berpengalaman dalam berbagai bahasa pemrograman, termasuk Java, Python, R, Scala, SQL, MySQL, dan NoSQL. Mereka juga harus tahu cara memanfaatkan berbagai algoritma ML dan bekerja dengan alat Big Data seperti Spark, Hadoop, Flume, Pig, Hive, dll.

Ini adalah empat poin inti perbedaan Analis Bisnis dan Ilmuwan Data. Kedua profil pekerjaan ini sangat tren di pasar kerja sekarang, dan keduanya mengambil paket gaji kelas atas. Namun, Data Scientist memimpin dengan gaji tahunan rata -rata $1,20.495 di AS, sedangkan gaji rata-rata seorang Analis Bisnis di AS $76.109.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kesimpulan

Perusahaan yang berorientasi pada data, biasanya mempekerjakan Analis Bisnis dan Ilmuwan Data untuk memastikan pertumbuhan bisnis secara menyeluruh, dan inilah cara yang harus ditempuh. Sementara Analis Bisnis dapat menangani wilayah bisnis tertentu, Ilmuwan Data dapat merancang solusi yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan produktivitas dan kinerja bisnis secara keseluruhan.

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang serba cepat, lihat Diploma PG di Ilmu Data upGrad & IIIT-B dan dapatkan pekerjaan di perusahaan-perusahaan top.