Haruskah Analis Business Intelligence Belajar Coding?

Setiap hari, kita menghasilkan jumlah data yang sulit dibayangkan. Menurut Statista, total data yang diproduksi secara global mencapai 64,2 zettabyte (satu zettabyte = satu miliar terabyte) pada 2020, dan dalam lima tahun ke depan diproyeksikan tumbuh menjadi lebih dari 180 zettabyte. 

Dengan ledakan volume data ini, data science dan business intelligence memainkan peran kunci dalam membantu organisasi memahami data tersebut. 

Jika kotak peralatan data scientist terutama berkutat pada alat berbasis coding seperti Python, R, alat baris perintah, dan lainnya—maka analis business intelligence memanfaatkan alat berbasis GUI canggih seperti Tableau atau Power BI. 

Dalam konteks ini, analis business intelligence memainkan peran penting dalam menggerakkan lapisan insight di setiap organisasi. Itulah sebabnya permintaan terhadap peran business intelligence terus meningkat. Misalnya, di Amerika Serikat, gaji rata-rata tahunan untuk seorang analis business intelligence adalah $84.019 per tahun. 

Seiring alat low-code makin canggih dan fungsi business intelligence terus mendorong nilai bagi organisasi, seberapa penting keterampilan coding bagi analis BI untuk berkembang dalam karier? Dalam artikel ini, kami berupaya menjawab tepat pertanyaan tersebut. 

Sulit memberikan jawaban singkat tanpa meninjau evolusi peran analis modern, jenis tugas yang memerlukan coding, dan nilai dari belajar coding. Mari mulai!

Sejarah Business Intelligence

Istilah “business intelligence” pertama kali diciptakan pada 1865 oleh penulis Richard Millar Devens ketika ia menggunakannya dalam Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes untuk menggambarkan bagaimana seorang financier berhasil mengungguli para pesaingnya dengan mengumpulkan dan menindaklanjuti informasi. 

Namun, fondasi business intelligence modern baru hadir setelah pengembangan hard drive disk, yang ditemukan oleh IBM pada 1956. Ini memungkinkan pengguna menyimpan 5 MB data, yang pada masa itu merupakan jumlah data yang sangat besar. 

Dua tahun kemudian, peneliti IBM Hans Peter Luhn menerbitkan makalah jurnal, A Business Intelligence System, yang memperkenalkan prinsip-prinsip Business Intelligence dengan menyoroti tantangan yang dihadapi bisnis dalam menangani dan menggunakan data dalam jumlah besar untuk membuat keputusan yang lebih baik. Karena alasan ini, Hans dianggap sebagai bapak business intelligence.

Antara 1960-an dan 1970-an, sistem manajemen data dan decision support system pertama dikembangkan, yang pada 1980-an mengarah pada terciptanya data warehouse, yang masih digunakan hingga kini. 

Data warehouse adalah sistem yang mengumpulkan dan mengorganisasi data dari berbagai sumber ke dalam satu repositori pusat, memungkinkan analisis yang lebih efektif dan mendalam. Maju cepat ke akhir 1990-an, pendahulu sistem BI modern menjadi kenyataan berkat inovasi teknologi, bangkitnya komputer pribadi, dan lahirnya internet. 

Kebangkitan Analis BI Modern

Dalam dua dekade terakhir, peran analis business intelligence telah banyak berevolusi. Meningkatnya big data dan volume data yang terus bertambah mendorong permintaan terhadap platform dan alat BI canggih untuk membantu analis memahami data perusahaannya. 

Pada akhir 90-an dan awal 2000-an, analis menggunakan alat seperti Excel, SQL, atau alat BI yang masih sederhana untuk menganalisis dan memvisualisasikan data organisasi mereka. Namun, dengan hadirnya alat seperti Power BI, Tableau, dan Qlik, analis masa kini diharapkan menguasai berbagai alat dalam tugas sehari-hari. 

Selain keahlian teknis pada alat tertentu, analis modern diharapkan menjadi ahli yang serba luas. Artinya, memiliki keterampilan manajemen proyek yang kuat, pengetahuan domain, kemampuan bercerita, dan keterampilan komunikasi merupakan prasyarat bagi analis modern saat ini.  

Dengan itu, saatnya meninjau kembali pertanyaan utama di awal: Haruskah Analis Business Intelligence belajar coding? Jawabannya ya! 

Meskipun banyak peran Business Intelligence mungkin tidak mensyaratkan kemampuan coding, mempelajari pemrograman dapat membantu analis mempercepat nilai yang mereka berikan kepada organisasi dan membuat mereka menonjol dalam pencarian kerja. Di bawah ini, Anda akan menemukan lima alasan utama mengapa Analis Business Intelligence sebaiknya belajar coding. 

Nilai Belajar Coding bagi Analis Business Intelligence

1. Peningkatan Keterampilan Pemecahan Masalah

Baik itu memahami dampak uji A/B pada metrik utama, membangun dasbor untuk pemangku kepentingan, maupun memberikan rekomendasi berdasarkan insight data, Analis Business Intelligence memecahkan masalah setiap hari. Belajar pemrograman dapat mempercepat keterampilan ini, karena pemrograman menawarkan cara pandang baru untuk melihat masalah teknis. 

Kaitan antara pemrograman dan peningkatan keterampilan pemecahan masalah telah banyak diteliti, karena melatih praktisi untuk memikirkan spektrum luas solusi atas masalah potensial. 

2. Bekerja Lebih Baik dengan Anggota Tim Data Lainnya

Analis Business Intelligence sering berada dalam tim analitik atau data yang lebih luas. Ini berarti mereka akan berkolaborasi dengan praktisi yang berfokus pada coding seperti data engineer, data scientist, dan data analyst. Dampak kunci dari belajar coding bagi analis business intelligence adalah empati dan kolaborasi yang lebih baik dengan anggota tim lainnya. 

Belajar coding akan membantu analis business intelligence menyusun permintaan yang lebih tepat kepada anggota tim lain, membuat solusi ad hoc yang membutuhkan keterampilan coding saat waktu anggota tim lain terbatas, serta lebih memahami alur kerja rekan satu tim. Kohesi tim yang lebih baik hanya akan menghasilkan capaian yang lebih baik bagi organisasi secara keseluruhan. 

3. Membangun Visualisasi dan Alur Kerja Data yang Lebih Kompleks

Menguasai alat Business Intelligence seperti Tableau dan Power BI adalah prasyarat bagi analis bisnis modern. Namun, belajar coding dapat mempercepat alur kerja Analis Business Intelligence dalam berbagai cara. 

Pertama, Tableau dan Power BI menyediakan integrasi dengan R dan Python. Ini memungkinkan analis mengotomatiskan alur kerja dengan menggunakan skrip di alat business intelligence favorit mereka. Contoh utamanya adalah menjalankan Python di Power BI untuk mengotomatiskan langkah manipulasi data pada himpunan data yang sering digunakan. 

Selain itu, bahasa pemrograman seperti R dan Python memungkinkan Anda membangun analisis dan visualisasi data yang lebih kompleks, yang tidak dimungkinkan di alat BI. Misalnya, dengan paket seperti ggplot2 di R dan Matplotlib di Python, praktisi dapat merancang visualisasi dan laporan yang sangat kustom. 

4. Menjadi Bagian dari Komunitas Open Source

Salah satu aspek unik dari bahasa pemrograman adalah hampir semua alat yang digunakan praktisi dan peneliti terbaik bersifat open-source. Artinya, siapa pun kapan pun dapat mengunduh alat yang paling kuat dan canggih secara gratis tanpa hambatan masuk. 

Selain itu, ini juga berarti para praktisi dapat berinteraksi langsung dengan para pembuat alat tersebut, memberikan rekomendasi perbaikan pada kode sumber. Menjadi bagian dari komunitas open-source dapat membantu analis memperkaya karier, pengetahuan, dan reputasi. Ini berarti peluang karier yang lebih baik ke depannya dan koneksi yang lebih luas di dunia data. 

5. Peluang Pertumbuhan Karier

Keunggulan utama belajar pemrograman adalah peluang untuk memperluas kesempatan karier dan bahkan beralih ke jalur karier lain. Business intelligence adalah bidang besar dengan banyak jalur karier beragam, seperti data analyst, product analyst, BI developer, dan business intelligence architect. Pekerjaan yang membutuhkan coding sangat diminati, menawarkan gaji yang baik dan banyak kepuasan, berdasarkan statistik Glassdoor. 

Contoh peran tersebut adalah posisi data analyst, yang sangat terkait dengan peran Business Intelligence tetapi memerlukan tingkat pengetahuan pemrograman dan statistik yang lebih tinggi. Median gaji Data Analyst di Amerika Serikat sekitar $94.687 per tahun dan dapat mencapai hingga $391K. 

Selain itu, kami terus melihat tingginya permintaan untuk data engineer dan data scientist. Data engineer memiliki peran penting dalam mengonsolidasikan data dalam jumlah besar, yang kemudian dimanfaatkan dan digunakan oleh data scientist untuk mengekstrak insight dan membangun model machine learning. Median gaji untuk data engineer dan data scientist masing-masing adalah $112.493 per tahun dan $117.212 per tahun.

Masa Depan Peran Analis

Seiring business intelligence terus berevolusi, analis business intelligence masa kini juga perlu berkembang. Memperoleh keterampilan coding dapat memungkinkan peningkatan kemampuan pemecahan masalah, kolaborasi yang lebih baik dengan anggota tim lain, alur kerja yang efisien dan kompleks, peluang pertumbuhan karier, dan lainnya. 

Jika artikel ini menginspirasi Anda untuk mulai belajar pemrograman, pastikan untuk melihat sumber daya di bawah ini.