Belajar Data Science Mengenal Business Intelligence VS Data Analyst, Apa Bedanya?
Kamu siap berkarir menjadi praktisi data? Tunggu dulu, sebelum itu kamu harus paham betul role apa saja yang berkaitan dengan bidang data. Banyak yang mengartikan role Data Analyst dengan Business Intelligence itu role yang sama. Apakah benar?
DQLab berkolaborasi dengan Karl Christian, Business Intelligence Traveloka untuk mengupas tuntas persamaan dan perbedaan Business Intelligence dan Data Analyst. Menurutnya Business Intelligence itu merupakan jembatan antara Data Analyst dan Data Engineer. Mungkin Business Intelligence tidak semahir Data Engineer dalam membuat ETL di Python, namun pada dasarnya mereka harus paham dan harus bisa menguasai teknik dasar data warehouse.
Kita simak bersama yuk, beberapa persamaan dan perbedaannya!
1. Business Intelligence harus lebih mengerti BI Tools
Seorang Business Intelligence harus lebih mengerti dalam penggunaan BI Tools itu sendiri, diantaranya adalah Tableau, Metadata, Power BI dan masih banyak lagi. Seorang Data Analyst pun harus bisa mengoperasikan BI Tools salah satunya Tableau. Mengapa demikian? Karena seorang Data Analyst pun dituntut untuk menghasilkan output yang menarik dari segi visualisasinya.
"Mengerti di sini bukan hanya mengerti cara mengoperasikannya namun juga cara mengoptimalkannya supaya performa BI tools ini dapat maksimal, seperti contoh dapat digunakan untuk waktu refresh yang cepat, satu dataset digunakan untuk beberapa visualisasi, dan masih banyak lagi." Tutur Karl.
Baca juga : Tertarik Belajar Data Science? Yuk, Dapatkan Kode Promo 85% Belajar Data Science DQLab
2. Menguasai Python dengan Baik
Memahami bahasa pemrograman Python merupakan fondasi bagi kamu yang ingin memulai karir sebagai praktisi data. Business Intelligence dan Data Analyst sama-sama perlu menguasai Python lho ternyata, namun dari masing-masing role memiliki keutamaannya sendiri dalam mengolah data menggunakan Python.
"BI dan Data Analyst sama-sama mendalami python, namun Data Analyst lebih menggunakan Python untuk EDA (exploratory data analysis) sedangkan BI menggunakan python untuk automasi optimasi BI tools." Ujar Karl.
"BI juga menggunakan Python untuk menggabungkannya dengan ETL tools lain untuk menciptakan pipeline framework yang tinggal pakai sehingga data analyst dapat membuat ETL ke BI tools dengan sangat mudah dan handy." Tambahnya.
Baca juga : Tetap Produktif #dirumahaja, Yuk Intip 4 Cara Belajar Data Science di Rumah Versi DQLab!
3. Kompeten dalam Data Warehouse
Kelebihan dari Business Intelligence adalah lebih mengerti tentang data warehouse atau data mart dibandingkan dengan Data Analyst. Namun dibalik itu seorang Business Intelligence dan Data Analyst saling berhubungan untuk menciptakan suatu output yang menarik bagi suatu perusahaan.
"Seperti contoh di atas ya, tugas BI bukan semata-mata hanya membuat tabel yang berisi informasi tapi bagaimana table itu supaya efisien dengan ukuran kecil namun informasinya tidak berkurang." Tutupnya.
4.Ikuti Event DQLab dengan Mulai Belajar Gratis Bersama DQLab!
Mulai belajar data science bersama DQLab, dengan mengakses module gratis! Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati pengalaman belajar secara praktis dan aplikatif sekarang!