Perbedaan Data Science dan Data Analytics

Di era digital saat ini, data telah menjadi aset yang sangat berharga bagi banyak organisasi. Mereka menggunakan data untuk mengambil keputusan yang lebih baik, memahami pelanggan mereka, dan mengembangkan strategi bisnis yang lebih efektif. Dalam mengelola dan menganalisis data ini, dua istilah yang sering digunakan adalah Data Science dan Data Analytics. Meskipun terdengar serupa, keduanya memiliki perbedaan yang signifikan. Artikel ini akan menjelaskan perbedaan antara Data Science dan Data Analytics dan peran mereka dalam pengelolaan data.

Data Science

Data Science adalah disiplin ilmu yang melibatkan pengumpulan, pengelolaan, dan analisis data untuk mengungkapkan informasi yang bermanfaat. Data scientist adalah orang yang terlibat dalam kegiatan ini dan biasanya memiliki latar belakang dalam matematika, statistik, ilmu komputer, atau disiplin ilmu terkait lainnya. Mereka menggunakan algoritma dan teknik analisis yang canggih untuk mengekstraksi pengetahuan dari data yang tidak terstruktur atau tidak teratur.

Data Science melibatkan empat tahap utama, yaitu pengumpulan data, preprocessing data, analisis data, dan interpretasi hasil. Pengumpulan data melibatkan mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan dengan tujuan analisis. Preprocessing data melibatkan membersihkan data, menghilangkan nilai yang hilang atau salah, dan mengatur data ke dalam format yang sesuai untuk analisis. Analisis data melibatkan penerapan algoritma dan model matematis ke data untuk menghasilkan wawasan yang berarti. Interpretasi hasil melibatkan pemahaman dan penggunaan wawasan tersebut untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan mengembangkan solusi yang lebih inovatif.

Data Analytics

Data Analytics adalah proses penggalian, pengolahan, dan menganalisis data untuk menemukan pola dan tren yang dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan bisnis. Data analis adalah profesional yang terlibat dalam kegiatan ini dan biasanya memiliki latar belakang dalam statistik, matematika, ilmu komputer, dan bidang terkait lainnya. Mereka menggunakan teknik analisis yang lebih sederhana dan fokus pada pengembangan model prediktif dan interpretasi data.

Data Analytics melibatkan tiga tahap utama, yaitu pengumpulan dan pengolahan data, menganalisis data, dan memberikan wawasan bisnis. Pengumpulan dan pengolahan data melibatkan pengumpulan data berkualitas tinggi dari berbagai sumber yang relevan dengan tujuan analisis. Pengolahan data melibatkan pengaturan data ke dalam format yang sesuai dan menghilangkan nilai yang hilang atau salah. Menganalisis data melibatkan penerapan teknik statistik dan matematis ke data untuk menemukan pola dan tren. Memberikan wawasan bisnis melibatkan penggunaan wawasan tersebut untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik dan menyusun strategi bisnis yang lebih efektif.

Perbedaan Utama

Perbedaan antara Data Science dan Data Analytics dapat dirangkum dalam beberapa poin utama:

1. Tujuan: Data Science lebih fokus pada penemuan informasi baru dan pemahaman yang mendalam dari data. Data Analytics lebih fokus pada penggunaan data untuk mengungkapkan pola dan tren yang dapat membantu pengambilan keputusan bisnis.

2. Kompleksitas Teknik: Data Science menggunakan teknik analisis yang lebih kompleks, seperti machine learning dan deep learning, untuk mengungkapkan wawasan dari data yang kompleks dan tidak terstruktur. Data Analytics menggunakan teknik analisis yang lebih sederhana, seperti statistik deskriptif dan analisis regresi, untuk menginterpretasikan data yang lebih terstruktur.

3. Luas Spektrum: Data Science melibatkan semua tahapan pengelolaan dan analisis data, mulai dari pemrosesan dan analisis hingga interpretasi dan pengambilan keputusan. Data Analytics lebih fokus pada tahap analisis dan interpretasi data saja.

Kesimpulan

Secara singkat, Data Science dan Data Analytics adalah dua disiplin yang berbeda dalam pengelolaan dan analisis data. Data Science bertujuan untuk mengungkapkan informasi yang mendalam dan kompleks, sedangkan Data Analytics bertujuan untuk mengungkapkan pola dan tren yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis. Perbedaan dalam kompleksitas teknik dan luas spektrum aktivitas juga membedakan keduanya. Dalam era digital yang semakin maju, kedua bidang ini memiliki peran penting dalam memanfaatkan data dan menghadapi tantangan bisnis yang kompleks. Kombinasi dari Data Science dan Data Analytics dapat memberikan wawasan lebih mendalam dan solusi yang lebih inovatif dalam memenuhi kebutuhan bisnis.