Perbedaan Data Analytics dan Data Science

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