Data Analytics dan Data Science: Apa Perbedaannya?

Jumlah data yang tak terhingga dihasilkan setiap harinya. Dalam dunia bisnis, jika kita dapat memanfaatkan data dengan baik dan benar, menciptakan produk atau layanan yang sesuai dengan tren dan kebutuhan pelanggan bukan lagi menjadi suatu tantangan besar bagi perusahaan. Namun, mengolah data juga bukanlah pekerjaan yang sederhana. Dibutuhkan kemampuan dan solusi yang tepat untuk membantu perusahaan mengatasi tantangan yang dijumpai dalam proses pengolahan data. 

Dalam hal pengolahan data bisnis, kita sering mendengar istilah data analytics dan data science. Kedua pekerjaan tersebut sama-sama memanfaatkan data yang dimiliki perusahaan dalam jumlah banyak, atau yang lebih dikenal dengan sebutan “big data”.

Namun, apakah pemahaman Anda terhadap data analytics dan data science sama? Jika iya, Anda perlu membaca artikel ini. Karena ternyata, data analytics dan data science adalah dua aktivitas yang berbeda walaupun keduanya sama-sama memanfaatkan big data.

Apa perbedaan data analytics dan data science? Berikut penjelasannya!

Apa itu Data Analytics?

Sebelum menyimpulkan perbedaan data analytics dan data science, mari kita pahami terlebih dahulu pengertian dari masing-masing dua istilah ini.

Data analytics adalah pekerjaan yang dilakukan untuk mendapatkan “kesimpulan” dengan cara menganalisa data yang datang dari berbagai sumber, dengan jenis dan ukuran yang berbeda. Hasil kesimpulan yang didapatkan akan membantu perusahaan untuk memutuskan keputusan bisnis berdasarkan data yang tersedia, yang dapat membuat hasil keputusan lebih efektif dan akurat untuk kemajuan bisnis kedepannya.

Proses data analytics saat ini umumnya menggunakan beberapa tools dan teknik untuk menganalisa data yang tersedia dalam jumlah besar, sebagai metode modern untuk mengganti cara manual yang menghabiskan banyak waktu dengan hasil yang tidak akurat. Umumnya, data analytics terdiri dari proses berikut ini:

1. Menentukan kebutuhan dan pengelompokan data – pengelompokkan bisa dikategorikan berdasarkan cara apa pun yang paling sesuai, misalnya usia, lokasi, jenis kelamin, minat, gaya hidup, dan lain-lain.

2. Mengumpulkan data dari berbagai sumber baik online atau offline – yang berasal dari perangkat karyawan, survey, sosial media, dan lain-lain.

3. Mengorganisir data untuk keperluan analisa.

4. Menyortir data yang tidak lengkap atau yang terduplikasi sebelum proses analisa data dilakukan. Di tahap ini, berbagai jenis error pada data sudah dikoreksi dan siap untuk dianalisa.

Apa itu Data Science?

Data science adalah ilmu yang menggabungkan ilmu matematika, statistika dan ilmu komputer dengan tujuan untuk memperlancar proses analisa data. Cara kerjanya adalah dengan mengaplikasikan algoritma tertentu untuk membuat sistem yang didukung kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, hingga akhirnya dapat difungsikan untuk proses data analytics.

Jadi, proses pembentukan bagaimana cara data tersimpan dan siap untuk dianalisa terdapat di data science. Umumnya, data science terdiri dari komponen-komponen berikut ini:

1. Statistik – Proses ini berkaitan dengan bagaimana cara pengumpulan, analisa, interpretasi, dan penyajian data dengan menggunakan metode matematika.

2. Visualisasi data – Proses ini dilakukan untuk mengubah tampilan data dalam bentuk diagram, chart, dan grafik yang menjadikannya mudah untuk dilihat dan dipahami.

3. Machine learning – Proses pembuatan machine learning adalah komponen yang paling penting dalam proses data science, karena dapat menentukan seberapa akurat hasil data analytics dalam memprediksi minat dan tingkah laku pelanggan.

Perbedaan Data Analytics dan Data Science

Jadi, jika kita memahami pengertian dan masing-masing tugas yang dilakukan oleh data analytics atau data science, perbedaan data analytics dan data science terletak pada scope yang dikerjakan. Data analytics merupakan bagian dari tahap pengelolaan data science. Apa yang terjadi sebelum dan sesudah proses data analytics adalah bagian dari data science.

Peran data science diperlukan sebelum proses data analytics dapat dilakukan, karena hasil dari pekerjaan data science dapat menentukan seberapa akurat hasil analisa yang akan dihasilkan nantinya.

Baik data analytics dan data science sama-sama berkaitan dengan sekumpulan data dalam jumlah banyak. Pada intinya, perbedaan data analytics dan data science terletak pada apa yang dilakukan dengan data yang tersedia.

Jika disimpulkan secara singkat, data science berperan untuk membangun dan merancang proses baru. Hal tersebut dilakukan agar dapat menghasilkan pemodelan data dengan penggunaan algoritma untuk membuat custom analysis yang sesuai dan menghasilkan analisa yang efektif dan akurat.

Sedangkan, data analytics dilakukan setelah proses data science sudah rampung – difungsikan guna memeriksa data dalam jumlah besar untuk mengetahui tren dan membuat kesimpulan yang berkaitan dengan hasil analisa. Selanjutnya, kesimpulan tersebut difungsikan untuk membantu perusahaan menyusun strategi bisnis yang lebih baik.

Untuk informasi lebih lanjut mengenai data analytics, silakan kunjungi link berikut ini: www.phincon.com/teradatavantage

Referensi:

https://online.hbs.edu/blog/post/data-analytics-vs-data-science

https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-data-science-and-data-analytics/

https://hackr.io/blog/data-science-vs-data-analytics

https://www.mastersindatascience.org/careers/data-analyst-vs-data-scientist/

sumber:

https://phintraco.com/perbedaan-data-analytics-dan-data-science/