Data Analytics vs Data Analysis
Technology

Data Analytics vs Data Analysis: Apa Perbedaannya

Data analytics vs data analysis – Dalam era digital ini, data telah menjadi aset berharga bagi banyak perusahaan. Data yang diperoleh dari berbagai sumber, seperti transaksi bisnis, perilaku pelanggan, dan interaksi online, dapat memberikan wawasan yang berharga untuk menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik.

Namun, untuk memahami data dengan benar, diperlukan pendekatan yang tepat. Di antara pendekatan tersebut, ada dua istilah yang sering digunakan: Data Analytics dan Data Analysis. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan apa itu Data Analytics dan Data Analysis, menyoroti perbedaan di antara keduanya, serta mencari tahu mana yang lebih baik untuk kebutuhan bisnis.

Perbedaan Antara Data Analytics vs Data Analysis

Meskipun Data Analytics dan Data Analysis terkait erat dan sering digunakan bergantian, ada beberapa perbedaan penting antara keduanya. Salah satu perbedaan utama adalah dalam cakupan dan tujuan mereka.

Data Analytics cenderung melibatkan langkah-langkah yang lebih komprehensif, termasuk pengumpulan, pengolahan, pemodelan, dan visualisasi data. Ini bertujuan untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dan memprediksi hasil berdasarkan data yang ada.

Di sisi lain, Data Analysis lebih fokus pada pemahaman dan interpretasi data yang ada, menggunakan metode analisis statistik untuk mengungkap pola dan hubungan dalam data.

Selain itu, Data Analytics cenderung melibatkan penggunaan teknik-teknik yang lebih canggih seperti data mining dan machine learning untuk mengungkap informasi yang berharga. Data Analytics juga dapat melibatkan penggunaan data historis dan real-time untuk membuat model prediksi yang lebih kompleks.

Di sisi lain, Data Analysis lebih berfokus pada teknik analisis statistik tradisional dan sering kali berhubungan dengan penelitian ilmiah atau studi kasus yang lebih spesifik.

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

Apa itu Data Analytics?

Data Analytics adalah proses pengumpulan, pengorganisasian, penafsiran, dan pemodelan data untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih baik.

Data Analytics melibatkan penggunaan algoritma, teknik statistik, dan metode ilmiah lainnya untuk menganalisis data dengan tujuan menemukan wawasan dan informasi yang berharga. Tujuan utama dari Data Analytics adalah mengungkap pola tersembunyi, mengidentifikasi hubungan yang berguna, dan memprediksi hasil berdasarkan data yang ada.

Dalam praktiknya, Data Analytics melibatkan penggunaan perangkat lunak khusus yang mampu mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menganalisis data dengan efisien. Dalam tahap analisis, data disaring, diekstraksi, dan ditransformasi menjadi bentuk yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi yang berharga.

Teknik-teknik seperti data mining, machine learning, dan data visualization sering digunakan dalam proses ini. Hasil analisis data dapat digunakan untuk membuat laporan, dashboard, dan visualisasi yang membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

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

Apa itu Data Analysis?

Data Analysis adalah proses penguraian, penyelidikan, dan pemahaman terhadap data yang ada dengan menggunakan metode statistik dan teknik analisis lainnya. Data Analysis bertujuan untuk memahami karakteristik, pola, dan informasi yang terkandung dalam data, serta mengidentifikasi kesimpulan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik. Proses Data Analysis melibatkan langkah-langkah seperti pemrosesan data, eksplorasi data, dan pengujian hipotesis.

Pada dasarnya, Data Analysis adalah tahap awal dalam proses Data Analytics. Ini melibatkan pemahaman tentang data mentah, membersihkan data yang tidak akurat atau tidak relevan, dan menjalankan teknik analisis statistik untuk mengungkap wawasan yang relevan.

Data Analysis seringkali digunakan dalam konteks penelitian ilmiah, pengembangan produk, atau untuk memahami perilaku pelanggan. Dalam proses Data Analysis, statistik deskriptif dan inferensial sering digunakan untuk memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang data.

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

Perbandingan Antara Data Analytics vs Data Analysis

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

Istilah

Ketika melihat kata-kata yang membentuknya, data analytics dan data analysis sering kali dianggap sebagai istilah yang sama. Namun, sebenarnya kedua istilah ini memiliki perbedaan yang signifikan. Oleh karena itu, dalam pembahasan ini, kami akan membandingkan perbedaan antara kedua istilah tersebut.

Data analytics adalah istilah yang lebih luas dibandingkan data analysis. Istilah ini mencakup konsep dan praktik dari semua aktivitas yang terkait dengan data. Di sisi lain, data analysis merujuk pada satu bagian dalam proses data analytics, yaitu analisis dan pemahaman data yang telah dikumpulkan.

Struktur

Proses Struktur proses adalah komponen yang akan menunjukkan bagaimana alur dari upaya data analytics dan data analysis terjadi.

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

Sementara itu, dalam data analysis, struktur proses yang umum dilakukan di industri saat ini meliputi: pembersihan data > transformasi data > pemodelan data > pemeriksaan data.

Alat Bantu

Alat yang digunakan untuk mendukung upaya data analytics dan data analysis juga berbeda. Data analytics umumnya menggunakan alat seperti:

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

Di sisi lain, data analysis menggunakan alat seperti:

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

Kegunaan

Data analytics dapat digunakan untuk berbagai tujuan, antara lain:

  • Mencari pola tertentu dalam data
  • Membuat korelasi antara data yang diolah dengan strategi yang akan diambil
  • Mendapatkan informasi tentang preferensi pelanggan
  • Mengidentifikasi pola tren di pasar
  • Dan tujuan bisnis lainnya

Sementara itu, data analysis secara umum digunakan untuk mengekstrak inti dari data yang telah dikumpulkan. Beberapa inti yang dapat diperoleh melalui data analysis antara lain:

  • Insight analisis deskriptif: Menjelaskan pola tertentu atau poin-poin penting dari data yang dikumpulkan.
  • Insight analisis eksplanatori: Menjelaskan alasan mengapa suatu hal terjadi berdasarkan data yang ada.
  • Insight analisis inferensial: Menganalisis sampel data tertentu dan mengambil kesimpulan yang relevan bagi bisnis.
  • Insight analisis prediktif: Membuat prediksi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis berdasarkan data yang dikelola.
  • Dan berbagai insight lainnya.

Dengan memahami perbedaan dalam istilah, struktur proses, alat bantu, dan kegunaan dari data analytics dan data analysis, perusahaan dapat memilih pendekatan yang tepat untuk memenuhi kebutuhan bisnis mereka.

Baca juga: Integrated Marketing: Pengertian dan Cara Menyusunnya

Mana yang Lebih Baik Antara Data Analytics vs Data Analysis?

Tidak ada jawaban pasti tentang mana yang lebih baik antara Data Analytics vs Data Analysis. Pilihan terbaik tergantung pada tujuan bisnis, kebutuhan analisis, dan konteks penggunaan data. Jika tujuan utama adalah untuk menemukan pola tersembunyi, memprediksi hasil berdasarkan data historis, atau menerapkan teknik-teknik canggih seperti machine learning, maka Data Analytics mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Data Analytics dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam dan prediksi yang lebih akurat.

Namun, jika Anda lebih tertarik pada memahami karakteristik dan pola yang ada dalam data, mengidentifikasi kesimpulan yang lebih spesifik, atau menjalankan analisis statistik yang lebih tradisional, maka Data Analysis mungkin lebih cocok. Data Analysis dapat memberikan pemahaman yang mendalam tentang data yang ada dan membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat.

Penting untuk dicatat bahwa Data Analytics dan Data Analysis bukanlah alternatif yang saling eksklusif. Keduanya dapat saling melengkapi dan digunakan dalam kombinasi untuk menghasilkan hasil yang lebih baik. Data Analysis dapat menjadi langkah awal yang diperlukan untuk memahami data, sedangkan Data Analytics dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dan melibatkan analisis yang lebih kompleks.

Baca juga: Cara Mengobati Gusi Bengkak: Solusi Masalah Kesehatan

Kesimpulan

Dalam dunia yang semakin terhubung dan dipenuhi dengan data, baik Data Analytics maupun Data Analysis memainkan peran penting dalam mengungkap informasi berharga dan membantu pengambilan keputusan yang lebih baik. Sementara Data Analytics lebih fokus pada pengolahan dan pemodelan data untuk mengungkap wawasan mendalam, Data Analysis lebih berfokus pada pemahaman karakteristik dan pola yang ada dalam data.

Tidak ada pendekatan yang lebih baik di antara keduanya, karena pilihan tergantung pada kebutuhan dan tujuan bisnis. Penting untuk memahami perbedaan di antara keduanya dan memilih pendekatan yang sesuai untuk mendapatkan manfaat maksimal dari data yang ada. Dengan menggunakan pendekatan yang tepat, perusahaan dapat memanfaatkan potensi data untuk meningkatkan kinerja, mengidentifikasi peluang baru, dan tetap kompetitif dalam era bisnis yang 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.
Bambang Niko Pasla

A seasoned writer in the fields of industry, business, and technology. Enjoys sports and traveling activities.