Mohon tunggu...
Febrian Andi Sasmito
Febrian Andi Sasmito Mohon Tunggu... Mahasiswa - Mahasiswa

Menulis

Selanjutnya

Tutup

Pendidikan

Perbedaan Data Analytics dan Data Science

4 Juli 2023   10:14 Diperbarui: 4 Juli 2023   10:17 448
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Dalam era digital yang terus berkembang, data telah menjadi aset berharga bagi perusahaan dan organisasi di berbagai industri. Data Analytics dan Data Science adalah dua bidang yang saling terkait namun memiliki perbedaan yang signifikan. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan perbedaan antara Data Analytics dan Data Science serta peran masing-masing dalam pemahaman dan pemanfaatan data.

I. Definisi dan Tujuan
Data Analytics:
Data Analytics adalah proses penggalian, interpretasi, dan pemodelan data untuk mengungkap pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis. Tujuannya adalah untuk memahami apa yang telah terjadi di masa lalu dan mengidentifikasi alasan di balik kejadian tersebut. Data Analytics lebih berfokus pada pengolahan data yang sudah ada untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat.

Data Science:
Data Science adalah disiplin ilmu yang mencakup berbagai teknik, algoritma, dan metodologi untuk mengumpulkan, mengorganisasi, dan menganalisis data dengan menggunakan pendekatan ilmiah. Tujuan Data Science adalah untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan yang lebih dalam dari data serta memprediksi hasil di masa depan. Data Science berfokus pada pengolahan data, pemodelan, dan pembuatan prediksi menggunakan teknik statistik dan komputasi.

II. Ruang Lingkup dan Pendekatan
Data Analytics:
Data Analytics lebih berfokus pada pengolahan data yang ada dan berurusan dengan pertanyaan yang lebih spesifik. Pendekatannya mencakup ekstraksi, transformasi, pemfilteran, dan visualisasi data. Analis data akan menggunakan berbagai alat analisis statistik dan teknik eksplorasi data untuk mengidentifikasi pola dan tren yang bermanfaat. Hasil analisis data ini kemudian digunakan untuk memberikan pemahaman dan mendukung pengambilan keputusan.

Data Science:
Data Science memiliki ruang lingkup yang lebih luas dan melibatkan proses pengumpulan dan pembersihan data, eksplorasi dan pemodelan data, serta pembuatan dan pengujian model prediksi. Data Scientist menggunakan algoritma dan teknik matematika seperti machine learning dan analisis statistik untuk memahami dan memproses data yang kompleks. Mereka juga berfokus pada pembangunan model prediksi yang dapat digunakan untuk membuat ramalan atau pengambilan keputusan yang lebih akurat di masa depan.

III. Keputusan Bisnis yang Didukung
Data Analytics:
Data Analytics mendukung pengambilan keputusan operasional dan taktis. Analis data menggunakan hasil analisis data untuk mengidentifikasi tren penjualan, memahami perilaku pelanggan, mengoptimalkan rantai pasokan, dan meningkatkan efisiensi proses bisnis. Hasil analisis data yang dihasilkan dari Data Analytics membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dalam operasi sehari-hari mereka.

Data Science:
Data Science mendukung pengambilan keputusan strategis dan prediktif. Data Scientist menggunakan data untuk membangun model prediksi yang dapat membantu organisasi membuat keputusan strategis jangka panjang, mengidentifikasi

Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H

Mohon tunggu...

Lihat Konten Pendidikan Selengkapnya
Lihat Pendidikan Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun