Analisis Data vs Ilmu Data – Perbandingan

Istilah ilmu data dan analitik data tidak asing dengan individu yang berfungsi dalam bidang teknologi. Memang, kedua istilah ini tampak sama dan kebanyakan orang menggunakannya sebagai sinonim satu sama lain. Namun, sebagian besar individu tidak menyadari bahwa sebenarnya ada perbedaan antara ilmu data dan analisis data .

Adalah penting bahwa individu yang pekerjaannya berkisar pada istilah-istilah ini atau industri informasi dan teknologi, harus tahu bagaimana menggunakan istilah-istilah ini dalam konteks yang sesuai. Alasannya cukup sederhana: penggunaan yang tepat dari istilah-istilah ini memiliki dampak yang signifikan pada manajemen dan produktivitas bisnis, terutama di dunia yang bergantung pada data dengan cepat saat ini.

Setelah mengklarifikasi mengapa perbedaan dalam ilmu data vs analitik data diperlukan, bagian selanjutnya dari artikel ini akan mencerahkan Anda tentang konsep masing-masing dari kedua istilah ini dan perbedaan utama antara analitik data dan ilmu data.

• Definisi Ilmu Data
• Definisi Analisis Data
• Perbedaan antara Analisis Data dan Ilmu Data

Apa itu Ilmu Data?

Konsep ilmu data tidak diragukan lagi sangat luas. Ini hanya mengacu pada berbagai cara dan proses dimana informasi diturunkan untuk tujuan tertentu. Konsep tersebut melibatkan cabang ilmu matematika dan statistik, di antara model-model lain yang digunakan dalam evaluasi dan analisis data. Oleh karena itu, secara ringkas, segala bentuk model atau alat yang digunakan dalam derivasi, pengolahan, atau/dan analisis data dan informasi, dapat dikategorikan dalam lingkup yang lebih luas.

Ilmu data adalah materi pelajaran yang sangat menarik yang mengeksplorasi data yang tidak diketahui untuk mempelajari, memahami, atau mengembangkan pola yang berguna untuk pertumbuhan bisnis. Ini tidak semua tentang pertanyaan, melainkan tentang melampaui penemuan berwawasan dengan mengeksplorasi inovasi baru yang sampai sekarang tidak mencolok dalam data tertentu.

(Baca Juga: Apa Itu Ilmu Data? Semua yang Perlu Anda Ketahui)

Apa itu Analisis Data?

Dalam bahasa awam, analitik data hanyalah cabang di bawah konsep ilmu data yang lebih luas. Ini memiliki hubungan dekat dengan konsep ilmu data, tetapi lebih spesifik dan sempit. Tugas analis data adalah fokus pada tujuan spesifik dan disengaja saat menganalisis data. Sungguh, itu hanya lebih terkonsentrasi dan fokus.

Analisis data melibatkan penyelidikan hipotesis dengan tujuan utama mengungkap wawasan yang akan mendukung dan menumbuhkan bisnis di area tertentu. Analis data adalah semua tentang strategi yang akan berdampak pada organisasi untuk mewujudkan targetnya.

( Baca Juga: Kehebohan Besar seputar Analisis Big Data)

Perbedaan Antara Ilmu Data dan Analisis Data

Tidak seperti analisis data yang memerlukan analisis hasil hipotetis, ilmu data berfokus pada evaluasi dan manipulasi hasil untuk tujuan masa depan. Perbedaan antara data analytics vs data science akan dibahas di bawah 7 payung di bawah ini:

1. Cakupan

   Ilmu data jauh lebih luas cakupannya dibandingkan dengan analitik data. Ruang lingkup melibatkan pembuatan pertanyaan tentang sumber data.

   Ruang lingkup analitik data sempit. Bahkan, itu bisa dikategorikan di bawah payung ilmu data. Itu tidak melibatkan keterampilan yang sangat teknis.

2. Sasaran

   Ilmuwan data berkembang untuk mengevaluasi pola data masa lalu untuk memproyeksikan wawasan dan harapan masa depan.

   

   Di sisi lain, tujuan utama analitik data adalah untuk membuat pertanyaan yang bermakna menjadi detail yang awalnya tersembunyi, sehingga dapat mengungkap dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat dieksekusi yang berpotensi praktis. Di sini, analis data bekerja untuk memberikan jawaban atas rangkaian pertanyaan yang sudah ada sebelumnya.

3. Bidang Utama

   Bidang yang paling menonjol yang terlibat dalam ilmu data adalah pembelajaran mesin, analisis perusahaan, teknik mesin pencari, dan kecerdasan buatan.

   Analisis data: bidang utama di sini pada dasarnya mencakup berbagai industri yang sangat membutuhkan data, beberapa bidang adalah; agen perjalanan, perusahaan game, penyedia layanan kesehatan dan beberapa lainnya. Bidang analis data terdiri dari analis operasi, analis penjualan, analis database, analis harga, analis riset pasar, analis taktik internasional, dan analis pemasaran dan periklanan.

4. Keahlian

   Ilmu data membutuhkan pengetahuan dalam keahlian berikut: matematika, statistik, dan peretasan. Ini melibatkan basis pengetahuan menghitung abstrak. Seorang ilmuwan data akan memiliki dasar yang baik dalam pemrograman, memiliki pengetahuan yang andal tentang Python, Skala, R, SAS, pengkodean basis data SQL, pembelajaran mesin, dan berbagai keterampilan analitis lainnya yang menunjukkan kapasitas untuk menganalisis data tidak terstruktur dari berbagai sumber.

   Analisis data: seorang analis data harus memiliki keterampilan membuat penyelidikan mendalam terhadap data sambil menunjukkan pemahaman yang baik tentang matematika dan statistik, PIG/HIVE, Python dan R, dan manipulasi data.

5. Eksplorasi

   Ilmuwan Data mengeksplorasi metode pemodelan (1), algoritme kreatif, dan desain data untuk menemukan informasi yang diperlukan yang akan berguna dalam memecahkan masalah bisnis atau organisasi.

   Di sisi lain, analis data mengeksplorasi sistem data dan database untuk menemukan solusi inovatif yang mendorong bisnis ke depan.

6. Menggunakan data besar

   Ilmu Data terlibat dalam pengumpulan, pengambilan, evaluasi, dan pemrosesan sejumlah besar data, yang secara kolektif dikenal sebagai data besar. Ilmuwan data mengevaluasi data besar untuk memodelkan dan menghasilkan analisis khusus, algoritme, dan model data lainnya.

   Analis Data juga mengevaluasi data besar. Namun, evaluasi mereka ditargetkan untuk mengembangkan presentasi visual yang memungkinkan organisasi membuat keputusan taktis yang lebih baik.

7. Minat

   Minat ilmuwan data sedikit berbeda dari analis data. Kepentingan seorang ilmuwan data biasanya dalam evaluasi statistik

   Di sisi lain, minat seorang analis data biasanya akan cenderung sejalan dengan kecintaan pada angka, analisis komprehensif, dan tentu saja menyukai industri bisnis.

Pikiran Akhir

Kesimpulannya, ilmu data hanyalah penggabungan dari sejumlah disiplin ilmu yang berbeda termasuk analitik data, pembelajaran mesin, rekayasa data, analitik prediktif, kecerdasan buatan, analitik perusahaan, dan rekayasa perangkat lunak.

Salah satu informasi utama yang perlu diingat adalah bahwa ilmu data dan analitik data sangat dibutuhkan dalam industri bisnis saat ini. Mereka bekerja bergandengan tangan; melengkapi dan mengkonsolidasikan upaya satu sama lain untuk memberikan hasil yang diinginkan.

Ilmu data vs analitik data adalah bidang yang sangat penting yang saat ini sedang dieksplorasi untuk menciptakan masa depan yang lebih baik di mana pemanfaatan data efisien secara optimal. Oleh karena itu, pengetahuan di kedua bidang tersebut dapat membantu Anda membangun karier yang menguntungkan bagi diri Anda sendiri.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Mengapa Teknologi Ilmu Data Lebih Besar dari Big Data

Ilmu Data atau Rekayasa Perangkat Lunak – Perbandingan

Alat Analisis Data Besar Teratas yang Perlu Dipertimbangkan untuk Bisnis

Alat Ilmu Data Terbaik Untuk Ilmuwan Data