Data Analytics vs Data Analysis: Apa Perbedaannya

Data Analytics vs Data Analysis

Data analytics vs data analysis – Dalam kurun digital ini, data sudah menjadi aset berharga bagi banyak perusahaan. Data yg diperoleh dr banyak sekali sumber, seperti transaksi bisnis, perilaku konsumen, & interaksi online, mampu memperlihatkan pengetahuan yg berguna untuk menginformasikan keputusan bisnis yg lebih baik.

Namun, untuk memahami data dgn benar, diharapkan pendekatan yg sempurna. Di antara pendekatan tersebut, ada dua ungkapan yg sering dipakai: Data Analytics & Data Analysis. Dalam postingan ini, kita akan menjelaskan apa itu Data Analytics & Data Analysis, menyinari perbedaan di antara keduanya, serta mencari tahu mana yg lebih baik untuk kebutuhan bisnis.

Table of Contents

Perbedaan Antara Data Analytics vs Data Analysis

Meskipun Data Analytics & Data Analysis terkait erat & sering dipakai bergantian, ada beberapa perbedaan penting antara keduanya. Salah satu perbedaan utama adalah dlm cakupan & tujuan mereka.

Data Analytics condong melibatkan tindakan yg lebih komprehensif, termasuk pengumpulan, pembuatan, pemodelan, & visualisasi data. Ini bertujuan untuk menerima wawasan yg lebih dlm & memprediksi hasil berdasarkan data yg ada.

Di segi lain, Data Analysis lebih konsentrasi pada pemahaman & interpretasi data yg ada, memakai metode analisis statistik untuk mengungkap teladan & hubungan dlm data.

Selain itu, Data Analytics cenderung melibatkan penggunaan teknik-teknik yg lebih mutakhir seperti data mining & machine learning untuk mengungkap keterangan yg berguna. Data Analytics pula dapat melibatkan penggunaan data historis & real-time untuk membuat model prediksi yg lebih kompleks.

Di sisi lain, Data Analysis lebih berfokus pada teknik analisis statistik tradisional & terkadang berafiliasi dgn penelitian ilmiah atau studi masalah yg lebih spesifik.

Baca juga: Data as a Service (DaaS): Apa itu DaaS & Manfaatnya

Apa itu Data Analytics?

Data Analytics adalah proses pengumpulan, pengorganisasian, penafsiran, & pemodelan data untuk mengidentifikasi acuan & tren yg dapat digunakan untuk mengambil keputusan bisnis yg lebih baik.

Data Analytics melibatkan penggunaan algoritma, teknik statistik, & tata cara ilmiah lainnya untuk menganalisis data dgn tujuan mendapatkan wawasan & keterangan yg berguna. Tujuan utama dr Data Analytics ialah mengungkap pola tersembunyi, mengidentifikasi hubungan yg berkhasiat, & memprediksi hasil menurut data yg ada.

Dalam praktiknya, Data Analytics melibatkan penggunaan perangkat lunak khusus yg bisa menghimpun, menyimpan, mengurus, & menganalisis data dgn efisien. Dalam tahap analisis, data disaring, diekstraksi, & ditransformasi menjadi bentuk yg mampu dipakai untuk mengekstrak keterangan yg berguna.

Teknik-teknik mirip data mining, machine learning, & data visualization sering digunakan dlm proses ini. Hasil analisis data dapat digunakan untuk menciptakan laporan, dashboard, & visualisasi yg membantu dlm pengambilan keputusan yg lebih baik.

Baca juga: Test Driven Development: Jenis Testing, Manfaat, & Cara Melakukannya

Apa itu Data Analysis?

Data Analysis ialah proses penguraian, pengusutan, & pemahaman kepada data yg ada dgn menggunakan sistem statistik & teknik analisis yang lain. Data Analysis bertujuan untuk mengerti karakteristik, teladan, & informasi yg terkandung dlm data, serta mengidentifikasi kesimpulan yg dapat dipakai untuk membuat keputusan yg lebih baik. Proses Data Analysis melibatkan langkah-langkah seperti pemrosesan data, eksplorasi data, & pengujian hipotesis.

Pada dasarnya, Data Analysis yakni tahap permulaan dlm proses Data Analytics. Ini melibatkan pengertian perihal data mentah, membersihkan data yg tak akurat atau tak berhubungan , & mengerjakan teknik analisis statistik untuk mengungkap pengetahuan yg berhubungan .

Data Analysis seringkali dipakai dlm konteks observasi ilmiah, pengembangan produk, atau untuk mengerti sikap pelanggan. Dalam proses Data Analysis, statistik deskriptif & inferensial sering dipakai untuk menawarkan pengertian yg lebih dlm perihal data.

Baca juga: Benchmark Testing: Defenisi, Tahapan, Manfaat, & Tantangan

Perbandingan Antara Data Analytics vs Data Analysis

Ada 4 komponen yg perlu dibandingkan dlm bagian ini. Pembandingan ini bertujuan untuk memperjelas perbedaan antara data analytics vs data analysis.

Istilah

Ketika melihat kata-kata yg membentuknya, data analytics & data analysis kerap kali dianggap selaku ungkapan yg sama. Namun, bekerjsama kedua ungkapan ini memiliki perbedaan yg signifikan. Oleh karena itu, dlm pembahasan ini, kami akan membandingkan perbedaan antara kedua perumpamaan tersebut.

Data analytics ialah ungkapan yg lebih luas dibandingkan data analysis. Istilah ini meliputi konsep & praktik dr semua aktivitas yg terkait dgn data. Di segi lain, data analysis merujuk pada satu serpihan dlm proses data analytics, yakni analisis & pengertian data yg telah dikumpulkan.

Struktur

Proses Struktur proses ialah komponen yg akan menunjukkan bagaimana alur dr upaya data analytics & data analysis terjadi.

Dalam data analytics, struktur prosesnya meliputi: pengumpulan data > pemeriksaan data > penggunaan data.

Sementara itu, dlm data analysis, struktur proses yg umum dilakukan di industri saat ini meliputi: pembersihan data > transformasi data > pemodelan data > investigasi data.

Alat Bantu

Alat yg digunakan untuk mendukung upaya data analytics & data analysis pula berlainan. Data analytics lazimnya menggunakan alat mirip:

  • R
  • Tableau Public
  • Python
  • SAS
  • Apache Spark
  • Excel atau Google Sheets

Di sisi lain, data analysis memakai alat mirip:

  • OpenRefine
  • KNIME
  • RapidMiner
  • Google Fusion Tables
  • Tableau Public
  • NodeXL
  • WolframAlpha

Kegunaan

Data analytics dapat dipakai untuk berbagai tujuan, antara lain:

  • Mencari pola tertentu dlm data
  • Membuat korelasi antara data yg dimasak dgn taktik yg akan diambil
  • Mendapatkan informasi wacana preferensi konsumen
  • Mengidentifikasi pola tren di pasar
  • Dan tujuan bisnis yang lain

Sementara itu, data analysis dengan-cara umum dipakai untuk mengekstrak inti dr data yg telah dikumpulkan. Beberapa inti yg mampu diperoleh melalui data analysis antara lain:

  • Insight analisis deskriptif: Menjelaskan pola tertentu atau poin-poin penting dr data yg dikumpulkan.
  • Insight analisis eksplanatori: Menjelaskan alasan kenapa sebuah hal terjadi berdasarkan data yg ada.
  • Insight analisis inferensial: Menganalisis sampel data tertentu & mengambil kesimpulan yg relevan bagi bisnis.
  • Insight analisis prediktif: Membuat prediksi yg sesuai dgn kebutuhan bisnis berdasarkan data yg dikelola.
  • Dan berbagai insight yang lain.

Dengan mengetahui perbedaan dlm ungkapan, struktur proses, alat bantu, & kegunaan dr data analytics & data analysis, perusahaan mampu memilih pendekatan yg sempurna untuk menyanggupi keperluan bisnis mereka.

Baca juga: Integrated Marketing: Pengertian & Cara Menyusunnya

Mana yg Lebih Baik Antara Data Analytics vs Data Analysis?

Tidak ada balasan niscaya ihwal mana yg lebih baik antara Data Analytics vs Data Analysis. Pilihan terbaik tergantung pada tujuan bisnis, kebutuhan analisis, & konteks penggunaan data. Jika tujuan utama adalah untuk mendapatkan contoh tersembunyi, memprediksi hasil menurut data historis, atau menerapkan teknik-teknik canggih seperti machine learning, maka Data Analytics mungkin menjadi pilihan yg lebih baik. Data Analytics dapat memperlihatkan wawasan yg lebih mendalam & prediksi yg lebih akurat.

Namun, jikalau Anda lebih tertarik pada mengerti karakteristik & contoh yg ada dlm data, mengidentifikasi kesimpulan yg lebih spesifik, atau melaksanakan analisis statistik yg lebih tradisional, maka Data Analysis mungkin lebih cocok. Data Analysis dapat memberikan pemahaman yg mendalam ihwal data yg ada & membantu dlm pengambilan keputusan yg tepat.

Penting untuk dicatat bahwa Data Analytics & Data Analysis bukanlah alternatif yg saling eksklusif. Keduanya mampu saling melengkapi & digunakan dlm kombinasi untuk menghasilkan hasil yg lebih baik. Data Analysis dapat menjadi langkah awal yg dibutuhkan untuk memahami data, sedangkan Data Analytics dapat digunakan untuk menerima wawasan yg lebih mendalam & melibatkan analisis yg lebih kompleks.

Baca juga: Cara Mengobati Gusi Bengkak: Solusi Masalah Kesehatan

Kesimpulan

Dalam dunia yg semakin terhubung & dipenuhi dgn data, baik Data Analytics maupun Data Analysis memainkan tugas penting dlm mengungkap keterangan berharga & menolong pengambilan keputusan yg lebih baik. Sementara Data Analytics lebih fokus pada pembuatan & pemodelan data untuk mengungkap pengetahuan mendalam, Data Analysis lebih berfokus pada pengertian karakteristik & contoh yg ada dlm data.

Tidak ada pendekatan yg lebih baik di antara keduanya, karena opsi tergantung pada keperluan & tujuan bisnis. Penting untuk mengerti perbedaan di antara keduanya & menentukan pendekatan yg sesuai untuk mendapatkan faedah maksimal dr data yg ada. Dengan memakai pendekatan yg tepat, perusahaan dapat mempergunakan potensi data untuk meningkatkan kinerja, mengidentifikasi kesempatan baru, & tetap kompetitif dlm masa bisnis yg didorong oleh data.

Referensi

  1. Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. SAGE Publications.
  2. Stevens, J. (2012). Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences. Routledge.
  3. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business. O’Reilly Media.
  4. Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2016). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann.
  5. Few, S. (2012). Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten. Analytics Press.
  6. Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information. Graphics Press.
  7. Cairo, A. (2012). The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization. New Riders.
  8. R Development Core Team. (2020). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing.
  9. Tableau Software. (2021). Tableau Public.
  10. Python Software Foundation. (2021). Python: Python Programming Language.

  Big Data: Definisi dan Konsep Dasar