Wajib Tahu, Inilah Perbedaan Data Analytics dan Data Analysis!

Wajib Tahu, Inilah Perbedaan Data Analytics dan Data Analysis!

Pengelolaan data atau data management telah menjadi salah satu proses bisnis yang harus perusahaan lakukan, terlebih di era digitalisasi bisnis yang sudah serba data-based. Perusahaan-perusahaan dari berbagai niche bisnis akan mengumpulkan dan menganalisis data (data wrangling), lalu memodelkan, memproses, menyimpan, dan memperbaiki data untuk kebutuhannya dalam mencapai pertumbuhan bisnis tertinggi. Dan untuk menerapkan itu semua, Anda dan/atau pemilik perusahaan perlu memahami konsep data analytics dan data analysis.

Pada dasarnya, data analytics dan data analysis merupakan dua istilah yang sering digunakan secara bergantian dalam ilmu data (data science), terutama pada konteks business intelligence. Data yang ada dapat berkaitan sebagai konsumen, manajemen pelanggan, dan stakeholder. Di mana itu semua akan diproses untuk menemukan, memahami, dan menganalisis tren dunia bisnis.

Dan kini, kedua konsep tersebut sangat berperan penting dalam manajemen proses bisnis di tengah era big data yang modern dan digital. Contohnya untuk meningkatkan peluang perkembangan bisnis yang lebih baik dan memprediksi keberlanjutan bisnis di masa depan (business forecasting).

Kendati demikian, keduanya memiliki arti yang bertolak belakang namun memiliki keterkaitan yang spesial dalam pengolahan dan analisis big data. Lantas, apa saja faktor yang membedakan data analytics dan data analysis?

Perbedaan Data Analytics dan Data Analysis

Merangkum beberapa sumber terkemuka, seperti laman resmi Bay Atlantic University Washington D.C., data analytics dan data analysis berbeda dalam empat aspek utama. Adapun ketahui perbedaan selengkapnya dengan membaca artikel inMarketing di bawah ini!

1. Pengertian

pengertian data analytics dan data analysis

Seperti yang telah kami sebutkan di awal artikel, konsep data analytics dan data analysis digunakan secara bergantian. Namun, pada kenyataannya keduanya memiliki arti atau makna yang berbeda.

Baca Juga:

Data analytics adalah suatu proses yang mengkolaborasikan aktivitas manusia dan mesin untuk mengidentifikasi, menafsirkan, memvisualisasikan, dan mengomunikasikan kesimpulan informasi tertentu dengan cara menganalisis data secara komputasional yang terorganisir dari berbagai sumber (data warehouse).

digital marketing agency

Data analytics membuat perusahaan menerapkan langkah-langkah penalaran logis dan analitis dalam mengambil keputusan bisnis dan mendapatkan wawasan tentang performa dan strategi bisnis yang dapat stakeholder lain akses dan pahami di masa depan.

Menurut situs Star Agile, data analytics mencakup teknik statistik data terapan, machine learning, artificial intelligence (AI), dan data science. Sehingga, hasil akhir dari proses analitik adalah kumpulan laporan data terencana yang menggabungkan visualisasi data.

Berbeda halnya dengan data analysis yang mana merupakan jenis data analytics dengan serangkaian proses mengamati, mengubah, memodelkan, hingga menghapus data mentah (data cleansing) secara mendalam untuk memaksimalkan strategi atau proses bisnis.

Hanya saja, lingkup data analysis terbatas pada kumpulan data (dataset) yang sudah ada sebelumnya sebagai bentuk dari hasil kerja data analyst. Dengan begitu, wawasan dari data tersebut dapat divisualkan ke depan PIC (person in charge) untuk kebutuhan perencanaan bisnis atau kebutuhan lainnya.

2. Tipe atau Teknik Data Analytics dan Data Analysis

Perbedaan kedua antara data analytics dan data analysis adalah dari segi teknik yang dimiliki. Secara umum, data analytics terdiri dari tiga teknik analisis utama, yakni:

  • Descriptive analytics adalah tahapan analisis data paling awal, yang berguna untuk memberikan deskripsi atau menggambarkan data secara keseluruhan (data storytelling) yang telah dikumpulkan dan petakan (data mapping) sebelumnya.
  • Prescriptive analytics adalah jenis analisis yang berguna dalam proses pembuatan keputusan berdasarkan analisis informasi dari data mentah. Artinya, analisis preskriptif ini akan menganalisis data dan memberikan saran tentang tindakan terbaik yang harus perusahaan ambil dalam skenario tertentu berdasarkan analisis dan CBA.
  • Predictive analytics adalah bentuk analisis lanjutan yang menggunakan data terkini dan data historis untuk memperkirakan aktivitas bisnis, perilaku, dan tren bisnis di masa mendatang.

Baca Juga:

Sementara itu, data analysis memiliki banyak cara atau teknik yang membuat Anda dapat melihat hasil akhir pengolahan data. Berikut ini adalah beberapa teknik analisis data yang dapat Anda pilih berdasarkan tujuan bisnis.

  • A/B testing adalah metode membandingkan dua versi data atau kelompok kontrol sejenisnya agar perusahaan mengetahui versi mana yang lebih baik.
  • Data mining adalah proses pengumpulan data atau informasi penting melalui sebuah dataset dalam jumlah besar (big data).
  • Data fusion dan integration adalah metode menganalisis dan menggabungkan data dari berbagai sumber untuk mengembangkan akurasi data akhir.
  • Machine learning adalah bidang keilmuan yang mengotomatisasi pembuatan model analitik data melalui algoritma komputer untuk meningkatkan kinerja program komputer secara otomatis.
  • Natural Language Processing (NLP) adalah kelompok teknologi Artificial Intelligence yang menganalisis bahasa manusia melalui algoritma komputer.
  • Data statistics adalah proses mengumpulkan, mengatur, dan memahami data melalui upaya survei dan eksperimen.

3. Tools

Tools yang digunakan dalam proses data analytics dan data analysis pun berbeda. Menyadur dari situs Glints, data analyts dapat melakukan data analytics dengan tools:

  • Excel atau Google Spreadsheet.
  • R-Language.
  • Tableau Public.
  • Python.
  • Apache Spark.
  • SAS.

Sedangkan data analysis dapat dilakukan dengan menggunakan tools:

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

4. Fungsi Data Analytics dan Data Analysis

Perbedaan terakhir dari data analytics dan data analysis yang akan kami bahas adalah dari segi fungsionalitasnya. Data analytics dapat membantu kerja data analyst dalam hal:

Sementara data analysis berguna untuk mengambil intisari dari data-data yang sudah terkumpul melalui teknik analisis deskriptif, prediktif, preskriptif, dan insight lainnya.

Dengan kata lain, analisis data membantu bisnis untuk memaksimalkan nilai data historis. Sehingga mengungkap peluang baru yang membantu mengembangkan bisnis di masa depan dengan mengurangi risiko, mengendalikan biaya operasional bisnis (business cost), dan membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas.

Penutup: Manfaat Data Analytics dan Data Analysis

Demikian sejumlah perbedaan yang perlu Anda ketahui dari data analytics dan data analysis. Pada intinya, data analytics mengacu pada proses pemeriksaan data historis untuk membuat keputusan bisnis yang lebih akurat di masa mendatang. Sementara data analysis membantu perusahaan dalam memahami data karena proses didalamnya memberikan insight utama dari masa lalu untuk memahami apa yang telah terjadi sejauh ini.

Kendati demikian, kedua ilmu data ini sama-sama bermanfaat dalam meningkatkan pengalaman pelanggan (customer experience), mengoptimalkan strategi pemasaran dengan segala kampanye pemasaran yang bisnis lakukan, dan mencegah kegagalan atau kerugian bisnis. Jadi bagaimana, apakah Anda sudah bisa membedakan antara data analytics dan data analysis?

Baca Juga:

inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.