Perbedaan Data Analytics dan Data Science Yang Wajib Diketahui!
Perbedaan data analytics dan data science adalah scope yang dikerjakan, segala hal yang terjadi sebelum dan sesudah proses data analytics merupakan bagian dari data science.
Pada dasarnya dua pekerjaan ini terlihat serupa, karena sama-sama berkaitan dengan data dan analisanya. Perbedaan data analytics dan data Science terletak pada tanggung jawabnya saja yang lebih besar data scientist.
Misalnya saja ketika Data analytics bekerja, maka akan menggunakan data yang sudah terstruktur dengan tujuan yang lebih tangible. Sementara Data Science lebih kepada memecahkan hal yang sifatnya intangible dengan data mentah yang tidak selalu terstruktur.
Definisi Data Analytics And Data Science
Agar dapat lebih memahami mengenai perbedaan data analytics dan data science maka Anda dapat mempelajari definisinya terlebih dahulu. Sehingga dapat memahami perbedaan yang dimiliki keduanya dengan lebih jelas.
Definisi Data Analytics
Data analytics merupakan pekerjaan yang dilaksanakan demi mendapatkan kesimpulan dengan cara menganalisa data. Yang mana data tersebut datang dari berbagai sumber dengan dengan jenis dan ukuran yang berbeda.
Kesimpulan yang merupakan hasil dari pekerjaan ini sangat berperan dalam membantu perusahaan untuk membuat keputusan bisnis. Sehingga hasilnya akan jauh lebih efektif dan akurat untuk mengembangkan bisnis karena berdasarkan data yang sudah tersedia.
Proses yang dilakukan pada umumnya menggunakan berbagai tools dan teknik yang dapat menganalisa data yang jumlahnya besar. Sangat efektif dibandingkan cara manual yang memakan banyak waktu dengan hasil yang tidak selalu akurat. Prosesnya adalah sebagai berikut:
- Melakuakan penentuan kebutuhan dan pengelompokan data.
- Mengumpulkan data secara offline maupun online secara lengkap.
- Mengorganisir data yang diperlukan untuk melakukan analisa.
- Memilah data yang tidak lengkap atau yang terduplikasi sebelum proses analisa data berlangsung.
Definisi Data Science
Kemudian data science merupakan ilmu yang menggabungkan ilmu matematika, statistika dan ilmu komputer. Yang mana tujuannya adalah untuk melancarkan proses analisa data.
Dengan cara mengaplikasikan algoritma tertentu agar menjadi sistem yang didukung kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, sampai pada akhirnya dapat difungsikan untuk proses data analytics yang dibutuhkan.
Dengan demikian proses agar data dapat tersimpan dan siap untuk dianalisis terdapat pada data science. Biasanya komponen-komponen dari data science adalah sebagai berikut:
- Statistik
- Visualisasi data
- Machine learning
Perbedaan Data Analytics dan Data Science
Setelah membaca beberapa definisi diatas dan juga memahami pengertian dan tugas masing-masing. Perbedaan yang mendasar dari data analytics dan data science adalah pada scope yang dikerjakan. Data analytics sendiri adalah bagian dari tahap pengelolaan data science.
Segala hal yang terjadi sebelum dan sesudah proses data analytics adalah bagian dari data science. Peran dari data science sangat dibutuhkan sebelum proses data analytics dilakukan. Karena hasil dari pekerjaan data science yang akhirnya akan menentukan keakuratan hasil analisanya.
Dengan demikian baik data analytics dan data science sama-sama mempunyai hubungan dengan sekumpulan data dalam jumlah banyak. Sehingga perbedaan yang paling mendasar adalah terletak pada apa yang dilakukan pada data yang tersedia.
Atau bisa dikatakan dengan lebih ringkas bahwa data science mempunyai peranan yang penting dalam membangun dan merancang proses baru. Sehingga dapat menghasilkan pemodelan data dengan penggunaan algoritma.
Demi menghasilkan custom analysis yang sesuai dan menghasilkan analisis yang efektif dan akurat. Sementara itu data data analytics dilakukan setelah proses data science sudah selesai.
Fungsinya untuk mengecek data dalam jumlah besar agar memahami tren dan membuat kesimpulan yang mempunyai hubungan dengan hasil analisa. Kemudian dapat digunakan untuk membantu perusahaan menyusun strategi bisnis yang tepat.
Demikianlah uraian singkat mengenai perbedaan data analytics dan data science yang cukup membantu keputusan bisnis. Sehingga tidak salah langkah yang hasilnya akan membuat kerugian pada perusahaan.
