Ketika mendengar istilah business intelligence analyst, banyak orang membayangkan pekerjaan yang berpusat pada pembuatan dashboard. Namun kenyataannya justru menunjukkan hal yang berbeda. Pembuatan tampilan hanya bagian akhir dari pekerjaan yang dimulai dari penetapan definisi metrik, penyusunan sumber data, sampai kesepakatan antardivisi mengenai angka mana yang dipakai.
Perbedaan ini berdampak pada cara seseorang menyiapkan diri. Menguasai satu perangkat visualisasi tidak cukup bila belum memahami dari mana angka berasal dan mengapa dua divisi bisa melaporkan nilai berbeda untuk hal yang sama. Perbedaan seperti itu umumnya baru terungkap ketika kedua laporan disandingkan di rapat. Memahami isi pekerjaan seorang BI analyst karena itu perlu dilakukan sebelum menentukan arah belajar. Gambaran yang tepat juga membantu menilai apakah minatnya lebih condong ke sisi teknis atau ke sisi bisnis.
Bagaimana Sebenarnya Posisi BI Analyst di Dalam Organisasi?
Profesi ini sebaiknya dilihat bukan sebagai pembuat laporan, melainkan sebagai penjaga konsistensi angka yang dipakai perusahaan. Perannya memastikan bahwa istilah yang sama memiliki arti yang sama di seluruh divisi. Tanpa peran ini, setiap rapat berpotensi dimulai dengan perdebatan mengenai angka mana yang benar.
Kesenjangan itu terlihat dari banyaknya laporan yang dibangun rapi namun jarang dibuka pemiliknya. Kebutuhan itu muncul karena setiap divisi cenderung menghitung dengan cara masing-masing. Contohnya, tim pemasaran menghitung pelanggan aktif berdasarkan kunjungan aplikasi, sedangkan tim keuangan menghitungnya berdasarkan transaksi berbayar. Keduanya tidak keliru, tetapi menghasilkan angka yang berbeda di rapat yang sama.
BI analyst bekerja di titik tersebut dengan menyusun definisi bersama, membangun sumber data terpusat, lalu menyajikannya dalam bentuk yang bisa diakses siapa pun tanpa perlu bertanya ulang. Kesepakatan definisi itu kemudian dicatat agar tetap berlaku meski penanggung jawabnya berganti. Karena itu perannya lebih dekat ke penyediaan infrastruktur informasi dibanding ke analisis satu kasus.
Alasan Peran BI Analyst Semakin Dibutuhkan
Meningkatnya kebutuhan ini bukan disebabkan oleh satu faktor saja, melainkan oleh beberapa perubahan yang berlangsung bersamaan.
1. Sumber Data di Perusahaan Terus Bertambah
Satu perusahaan kini menjalankan sistem kasir, aplikasi pelanggan, perangkat pemasaran, dan sistem keuangan yang berdiri sendiri-sendiri. Setiap sistem menyimpan datanya dengan format berbeda. Perbedaan penamaan kolom antarsistem menjadi hambatan pertama yang perlu diselesaikan. Menyatukannya menjadi satu sumber yang bisa dipercaya menuntut pekerjaan tersendiri. Proses pemindahan dan penyeragaman formatnya biasanya dijadwalkan berjalan otomatis setiap hari. Semakin banyak sistem yang dipakai, semakin besar pula kebutuhan akan peran yang menyatukannya. Penetapan kunci penghubung antarsistem menjadi salah satu bagian tersulit dalam pekerjaan ini.
2. Keputusan Dituntut Lebih Cepat
Laporan bulanan tidak lagi memadai ketika promosi berjalan mingguan dan stok berubah harian. Manajemen membutuhkan angka yang bisa dibuka kapan saja tanpa menunggu penyusunan manual. Kebutuhan itu berlaku pula bagi tim lapangan yang perlu menyesuaikan tindakan harian. Dashboard yang diperbarui otomatis menjawab kebutuhan itu, tetapi hanya berfungsi bila sumber datanya tertata. Tanpa penataan, tampilan yang tampak mutakhir bisa saja menampilkan angka yang sudah tertinggal. Karena itu pekerjaan penataan di belakang layar justru menjadi bagian terbesarnya. Penjadwalan pembaruan data juga perlu disesuaikan dengan ritme pengambilan keputusan tiap divisi.
3. Kesalahan Angka Berbiaya Mahal
Keputusan yang diambil dari angka keliru berdampak pada persediaan, anggaran, sampai penilaian kinerja seseorang. Pemeriksaan mutu data, penelusuran asal usul angka, dan pencatatan definisi karena itu masuk ke dalam pekerjaan rutin. Contohnya, satu kode gerai yang tidak seragam antarsistem sanggup menggandakan angka penjualan di laporan gabungan. Kehati-hatian di bagian ini menentukan tingkat kepercayaan terhadap seluruh laporan. Satu angka yang terbukti keliru cukup untuk membuat pembacanya meragukan seluruh tampilan.
4. Kebutuhan Akses Mandiri dari Tiap Divisi
Divisi operasional ingin membuka datanya sendiri tanpa mengajukan permintaan setiap kali. Menyiapkan tampilan yang bisa disaring sendiri mengurangi antrean permintaan sekaligus mempercepat kerja divisi tersebut. Pelatihan singkat bagi pemakainya juga menekan pertanyaan berulang yang masuk ke tim data. Perancangannya menuntut pemahaman terhadap cara kerja masing-masing bagian. Wawancara singkat dengan calon pemakainya sebelum merancang biasanya sudah cukup memberi gambaran. Akibatnya, seorang BI analyst perlu berbicara dalam bahasa bisnis, bukan hanya bahasa teknis. Sesi pendampingan singkat bagi pemakai baru juga membantu agar tampilannya benar-benar dipakai.
5. Kehadiran Perangkat Otomatis Menggeser Bobot Pekerjaan
Perangkat berbasis kecerdasan buatan kini sanggup menyusun ringkasan dan grafik secara otomatis. Keluarannya tetap perlu diperiksa, sebab kesalahan yang tampil rapi paling sulit dikenali. Pergeseran ini memindahkan bobot pekerjaan ke perumusan definisi dan pemeriksaan hasil. Pada akhirnya, peran manusia justru menguat di bagian yang menuntut pertimbangan. Contohnya, ringkasan otomatis dapat menyebut penurunan angka tanpa menjelaskan bahwa penyebabnya adalah perubahan cara pencatatan.
Pergeseran Cara Perusahaan Menempatkan Peran Ini
Jika sebelumnya BI analyst ditempatkan di bawah divisi teknologi informasi dan dipanggil ketika laporan dibutuhkan, sekarang perhatian bergeser ke pelibatan sejak tahap perencanaan. Perusahaan menyadari bahwa metrik yang disepakati di awal jauh lebih murah dibanding memperbaiki laporan yang sudah berjalan.
Sebagian organisasi bahkan menempatkan peran ini langsung di dalam divisi bisnis agar kedekatannya dengan kebutuhan nyata terjaga. Pendekatan tersebut mempercepat pengambilan keputusan sekaligus menekan jarak antara penyedia data dan pemakainya. Sebagian perusahaan tetap mempertahankan tim pusat untuk menjaga keseragaman standar antardivisi.
Peluang Karier di Jalur Business Intelligence
Tidak heran jika keahlian ini kini semakin dicari lintas sektor, mulai dari perbankan, asuransi, ritel, logistik, sampai instansi pemerintah. Sebagian besar organisasi sudah memiliki datanya, sementara yang mampu merapikan dan menyajikannya masih terbatas. Kondisi itu membuat pengalaman satu sampai dua tahun sudah cukup untuk berpindah ke perusahaan lebih besar.
Jenjangnya juga terbuka. Dari posisi BI analyst, seseorang dapat bergerak ke peran data engineer bila tertarik pada sisi teknis penyediaan data, atau ke peran kepemimpinan analitik bila tertarik pada sisi pengambilan keputusan. Keduanya menuntut dasar yang sama, sehingga arah bisa ditentukan sambil berjalan.
Menyiapkan Kompetensi untuk Peran Ini
Kombinasi kemampuan teknis dan pemahaman bisnis sulit terbentuk dari belajar perangkat secara terpisah. Untuk membangun kompetensi di bidang ini, bootcamp Data Analyst dari Course-Net dapat menjadi langkah awal yang tepat karena cakupannya menyentuh keduanya.
Materinya bergerak dari pengenalan analisis data, Excel, basis data dan SQL, Python beserta statistiknya, visualisasi dan penyampaian hasil memakai Tableau serta Power BI, sampai tata kelola dan kualitas data yang menjadi inti pekerjaan seorang BI analyst. Setiap peserta menyelesaikan proyek portofolio yang ditinjau langsung oleh coach.
Pendampingnya praktisi aktif, contohnya Coach Dena yang memimpin data analytics dan pelaporan di industri asuransi serta Coach Reynold yang berkarier sebagai data scientist di perbankan. Kelas dibatasi dua belas peserta per coach, tersedia dalam bentuk tatap muka maupun daring, dan dilengkapi garansi mengulang kelas tanpa biaya tambahan serta pendampingan karier setelah materi selesai.
