Siapakah Seorang Data Analyst?
Ahli data adalah istilah yang cukup luas, dan mungkin ada perbedaan pandangan dalam hal definisi dan cakupan. Mari kita mulai dengan definisi.
Data analytics, singkatnya, dapat didefinisikan sebagai cara untuk mengekstrak value dari big data.
Data analyst bekerja dengan big data melalui eksplorasi, analisis, dan visualisasi untuk mengekstrak insight- insight penting memungkinkan para pemilik bisnis untuk membuat keputusan berdasarkan data.
Data Analytics VS Lainnya
Hal berikutnya yang selalu ditanyakan orang adalah, 'Apa perbedaan antara Data Analytics vs Business Intelligence vs Data Engineer vs Data Scientists vs Machine Learning?'.
- Data Analyst adalah bagian dari data science, yang bertugas untuk mencari jawaban atas pertanyaan tentang apa yang telah terjadi, serta melihat nilai atau pembelajaran apa yang dapat kita ambil.
- Data Engineer akan mempersiapkan landasan bagi data analyst untuk melakukan pekerjaan; mereka mengumpulkan data dan membangun gudang data.
- Business Intelligence agak mirip dengan data analyst tetapi lebih berat pada keahlian bisnis atau pengetahuan domain.
- Data Scientist membuat algoritma untuk membuat model dan membantu menginformasikan strategi organisasi secara keseluruhan.
- Machine Learning Engineer mempunyai keahlian khusus di beberapa bidang, seperti pembelajaran mesin non-neural, pemrosesan natural language, dan computer vision.
Ini membawa kita kepada beberapa istilah penting mengenai data:Â analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif.
Gambar di bawah menjelaskan bagaimana kami mendefinisikan berbagai jenis analitik. Ada empat jenis analitik, seperti yang kamu lihat di bawah.
- Analitik Deskriptif ----Â menggunakan data dari sumber yang ada untuk menganalisis pola, tren, atau signifikansi yang dapat mempengaruhi kinerja untuk mendefinisikan masalah
- Analitik Diagnostik ---- lebih dalam dari analitik deskriptif, dengan menggunakan insights untuk meningkatkan kinerja bisnis dan mengetahui mengapa hal itu terjadi
- Analitik Prediktif ----Â penggunaan teknik statistik dan pemodelan untuk menentukan apa yang mungkin terjadi di masa depan
- Analitik Preskriptif ---- menggunakan statistik dan model untuk memprediksi kinerja masa depan dan membuat keputusan terbaik
Baca lebih lengkap mengenai Panduan lengkap Data Analytics dari RevoU di sini
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H