Memahami Perbedaan Data Science dan Data Analytics Beserta Prosesnya

perbedaan data science dan data analytics

Dewasa ini, data menjadi bagian tak terpisahkan dari perusahaan. Apalagi seiring dengan transformasi digital dan digitalisasi bisnis yang merambah ke berbagai macam industri, niche bisnis, maupun skala perusahaan. Data-data tersebut akan terkumpul dalam jumlah yang besar (big data), sehingga perlu adanya data management untuk mengelolanya. Dalam hal pengolahan data inilah kita sering mendengar istilah data science dan data analytics.

Pada dasarnya, pengolahan data memang menjadi elemen penting bagi setiap perusahaan untuk membantu kelancaran proses bisnis (business process) secara keseluruhan. Melalui data-data tersebut, perusahaan bisa mendapatkan informasi yang berguna untuk pertumbuhan bisnis, business development, hingga business continuity di masa depan.

Tak hanya berguna dalam proses perencanaan bisnis (business plan) saja, data-data tersebut juga akan sangat bermanfaat untuk mengetahui market orientation, hingga mendapatkan posisi di pasar dan memperluas jangkauan market share. Untuk mengolah data-data tersebut menjadi informasi yang berguna, maka perusahaan memerlukan data science dan data analytics.

Kendati sama-sama berperan penting dalam pengolahan dan analisis big data, namun keduanya merupakan proses yang berbeda. Lantas, apa perbedaan tersebut?

Apa Itu Data Science?

Melansir dari Medium, data science adalah suatu bidang ilmu yang menggabungkan matematika, statistika, dan komputer dengan tujuan untuk memudahkan proses analisis data.

Cara kerja data science adalah dengan mengaplikasikan algoritma tertentu dengan dukungan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan machine learning untuk menciptakan sebuah sistem. Sistem inilah yang nantinya akan berfungsi untuk proses data analytics.

Sehingga, secara sederhana dapat kita simpulkan bahwa data science adalah proses pembentukan bagaimana suatu data terkumpul, tersimpan, dan siap untuk dianalisis.

Data science terdiri dari sejumlah komponen. Antara lain:

  • Statistik : Berkaitan dengan proses pengumpulan, analisis, hingga penyajian data dengan menggunakan metode matematika.
  • Visualisasi data (data visualization) : Memvisualisasikan data, sehingga tampilan data akan berubah dalam bentuk diagram, chart, dan grafik agar lebih mudah dipahami.
  • Machine learning : Proses yang menentukan seberapa akurat hasil analisis data untuk perkembangan bisnis kedepannya.

Baca Juga :

Apa Itu Data Analytics?

Setelah mengetahui tentang data science, kini kita beralih pada data analytics.

Pada dasarnya, analisis data atau data analytics adalah suatu proses untuk mendapatkan kesimpulan yang berguna dengan cara menganalisa data dari berbagai sumber (data warehouse), dengan jenis dan ukuran yang berbeda.

Kesimpulan dari analisis data ini akan membantu perusahaan untuk mengambil keputusan bisnis. Dengan begitu, keputusan bisnis bisa menjadi lebih akurat dan valid yang berguna untuk pertumbuhan dan perkembangan bisnis kedepannya.

Dalam proses analisis data, biasanya perusahaan akan menggunakan beberapa tools dan teknik tertentu guna memudahkan dan menghemat waktu. Sementara itu, umumnya proses analisis data terdiri dari beberapa tahapan. Antara lain :

  • Mengelompokkan data : Proses pengelompokan ini bisa terbagi berdasarkan kategori atau segmentasi tertentu. Misalnya berdasarkan jenis kelamin, usia, gaya hidup, demografi, kebiasaan konsumen, dan lain sebagainya.
  • Mengumpulkan data : Proses pengumpulan data ini bisa berasal dari berbagai sumber, baik online maupun offline. Perusahaan bisa mendapatkan data melalui market research (riset pasar), survei, menganalisis sentimen konsumen, dan lain sebagainya.
  • Merapikan data (data wrangling): Anda perlu merapikan data yang telah terkumpul dan memperbaiki data tersebut (data enrichment) untuk memudahkan proses analisis.
  • Menyortir data : Merupakan proses di mana data yang tidak lengkap atau terduplikasi akan dieliminasi. Dalam tahap ini, data yang telah tersortir tersebut akan terkumpul dan tersimpan sebelum siap untuk dianalisa.

Perbedaan Data Science dan Data Analytics

data science dan data analytics

Setelah mengetahui definisi masing-masing, lantas apa perbedaan data science dan data analytics?

Pada dasarnya, baik data science maupun data analytics sama-sama berhubungan dengan data dalam jumlah besar (big data). Namun, dari penjelasan di atas, dapat kita ketahui bahwa keduanya memiliki ranah yang berbeda.

Di mana data science diperlukan sebelum proses data analytics. Sebab hasil dari data science akan menentukan keakuratan hasil analisis data itu sendiri.

Secara sederhana, dapat kita simpukan bahwa data science berperan untuk membangun dan merancang sebuah sistem baru. Tujuannya adalah agar dapat menghasilkan pemodelan data dengan menggunakan algoritma untuk menghasilkan analisa yang akurat.

Sementara itu, di sisi lain, data analytics adalah proses setelah data science rampung. Fungsinya adalah untuk memeriksa dan menganalisis data dalam jumlah besar untuk menghasilkan kesimpulan yang berguna. Kesimpulan inilah yang nantinya akan sangat membantu perusahaan dalam menyusun strategi bisnis yang lebih baik.

Dalam praktiknya, data scientist adalah orang yang bertanggung jawab dalam proses data science. Sedangkan data analyst merupakan orang yang bertanggung jawab untuk menganalisis data. Keduanya pun tentunya memiliki peran dan tugas yang berbeda.

Baca Juga :

Data Scientist

Bertanggung jawab untuk menganalisis dan menerjemahkan kumpulan data dalam jumlah besar. Mulai dari mengumpulkan, mengolah, hingga menganalisisnya. Tugas data scientist di antaranya adalah :

  1. Membersihkan data (data cleansing)
  2. Memproses data (data processing)
  3. Mengolah data (data management)
  4. Berperan dalam proses perencanaan strategi analisa data
  5. Mengoptimalkan penggunaan machine learning

Data Analyst

Bertanggung jawab dalam menganalisis data, kemudian menghasilkan kesimpulan dan memvisualisasikannya. Sehingga, bisa kita bilang bahwa data analyst bertugas untuk mencari insight guna memajukan bisnis dari berbagai aspek. Untuk lebih detailnya, berikut ini adalah tugas dari data analyst:

  1. Memahami asal-usul data dari berbagai macam sumber
  2. Mengumpulkan dan menyimpan data (data ingestion)
  3. Mengidentifikasi korelasi dan pola data
  4. Menganalisis, menerjemahkan, dan membuat visualisasi data
  5. Membuat permodelan (business process modelling)
  6. Bekerja sama dengan tim manajemen untuk dapat memahami kebutuhan bisnis

Proses data analytics sendiri terdiri dari berbagai macam metode. Misalnya analisis deskriptif untuk menerjemahkan data agar lebih mudah dipahami. Analisis prediktif untuk membantu prediksi atau forecast bisnis (misalnya sales forecasting, marketing forecasting, dan financial forecasting). Serta analisis prekriptif yang merupakan kombinasi antara keduanya.

Itulah ulasan mengenai perbedaan data science dan data analytics. Pada dasarnya, keduanya sama-sama memegang peran penting dalam perusahaan. Karena perlu adanya pengelolaan data dengan tepat, agar perusahaan bisa mencapai tujuan dan target bisnis.

Di sisi lain, Anda juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga :