Mengenal 5 Perbedaan Antara Data Science dan Data Analytics
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
•
29 January 2024
•
346
Data science dan data analytics adalah dua disiplin ilmu dengan peran penting pada setiap keputusan bisnis. Karena keduanya berkaitan dengan data, perbedaan antara data science dan data analytics jarang sekali diketahui orang.
Kedua disiplin ilmu tersebut memang berkaitan dengan data, namun mereka memiliki peran yang berbeda. Untuk mempelajari perbedaannya, simak penjelasan di bawah ini!
Apa yang Dimaksud dengan Data Science?
Sebelum memahami apa perbedaan antara data science dan data analytics, sebelumnya mari pelajari konsep ilmu data. Secara umum, data science adalah kombinasi ilmu komputer, statistik, dan matematika.
Data science memiliki fokus untuk mengekstrasi dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Hal tersebut mencakup penggunaan metode ilmiah, proses, algoritma, dan sistem.
Penggunaan metode tersebut bertujuan untuk pengumpulan, pembersihan, dan analisis data besar. Setelah kumpulan data besar dianalisis, keputusan akurat bisa diambil berdasarkan hasilnya.
Profesional di bidang data science dikenal sebagai ilmuwan data atau data scientist. Lebih lanjut, praktek data science juga diterapkan di banyak sektor. Mulai dari bisnis hingga kesehatan, data science adalah kunci dalam pengambilan keputusan yang akurat.
Apa yang Dimaksud dengan Data Analytics?
Berikutnya, mari pelajari perbedaan antara data science dan data analytics dengan memahami konsep analisis data. Secara umum, data analytics adalah proses analisis set data dengan tujuan menghasilkan informasi untuk mengambil keputusan.
Proses data analytics melibatkan pengumpulan, pembersihan, pengubahan, dan pemeriksaan data. Tujuannya adalah untuk menemukan informasi berguna, menarik kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan.
Lebih lanjut, profesional di bidang ini sering disebut data analyst atau analis data. Mereka menggunakan berbagai alat dan teknik dalam menganalisis data. Hal itu mencakup statistik, visualisasi data, dan perangkat lunak.
Alat dan teknik tersebut digunakan untuk menggali dan memahami pola, tren, dan hubungan dalam data. Sementara itu, tujuan utama dari data analytics adalah untuk membantu perusahaan dan organisasi dalam memahami data yang mereka miliki.
Hal tersebut bermanfaatkan untuk memaksimalkan efisiensi operasional, prediksi tren masa depan, dan membuat strategi berdasarkan data. Selain itu, data analytics sering digunakan dalam berbagai industri seperti bisnis, kesehatan, keuangan, dan pemasaran.
Baca Juga: 5 Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst
Apa Perbedaan Data Science dan Data Analytics?
Meski data science dan data analytics adalah dua bidang yang saling terkait, mereka memiliki peran dan tujuan yang berbeda. Berikut adalah perbedaan antara data science dan data analytics:
1. Tujuan dan Aplikasi
Perbedaan antara data science dan data analytics yang pertama ada pada tujuan dan aplikasinya. Data science memiliki fokus utama pada penemuan pola dan insight yang masih tidak diketahui dari data kompleks.
Untuk mencari pola dan insight tersebut, algoritma canggih sering kali digunakan. Tujuannya adalah untuk menghasilkan solusi yang inovatif dan memprediksi tren masa depan. Selain itu, aplikasi data science cukup luas.
Contoh aplikasi data science beragam, mulai dari pengembangan AI hingga penciptaan model prediktif. Sementara itu, data analytics lebih terfokus pada analisis dan interpretasi data.
Tujuan utama data analytics adalah untuk menjawab pertanyaan spesifik dan mendukung pengambilan keputusan. Oleh sebab itu, data analytics lebih banyak digunakan dalam konteks bisnis.
Penggunaannya di bisnis memiliki tujuan untuk mengoptimalkan proses, meningkatkan kinerja, dan memahami tren saat ini.
2. Jenis Data yang Digunakan
Berikutnya, perbedaan antara data science dan data analytics dapat dilihat dari jenis data yang digunakan. Data science sering kali berurusan dengan data besar dan tidak terstruktur. Contohnya adalah teks, gambar, dan data streaming.
Pengelolahan data tersebut membutuhkan metode kompleks. Sementara itu, data analytics biasanya berfokus pada data terstruktur dan lebih bersifat kuantitatif.
Contoh datanya meliputi data penjualan, metrik kinerja, atau catatan keuangan. Data yang digunakan cenderung lebih mudah diakses dan dianalisis.
Baca Juga: Panduan Cara Belajar Data Analyst Pemula
3. Alat dan Teknik
Selanjutnya, perbedaan antara data science dan data analytics bisa dilihat dari alat maupun teknik yang digunakan. Dalam data science, alat dan teknik yang digunakan cenderung lebih kompleks.
Contohnya adalah machine learning, deep learning, dan natural language processing. Data scientist biasa menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dan R serta alat untuk pengelolahan big data.
Sementara itu, data analytics lebih sering menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau, alat BI seperti Power BI, dan SQL untuk manajemen database. Fokus data analytics ada pada statistik deskriptif dan inferensial.
4. Kemampuan dan Keterampilan
Lebih lanjut, perbedaan antara data science dan data analytics ada pada kemampuan dan keterampilan yang dibutuhkan. Data scientist perlu memiliki keahlian yang kuat dalam matematika, statistik, pemrograman, dan machine learning.
Selain itu, mereka juga memerlukan kemampuan untuk bekerja dengan big data. Di sisi lain, data analyst memerlukan kemampuan analitis yang kuat.
Hal ini mencakup pemahaman yang baik tentang statistik dan kemampuan untuk mengerjakan data dengan alat analitik. Selain itu, mereka juga perlu keterampilan komunikasi untuk menyampaikan temuannya.
5. Hasil Akhir
Terakhir, perbedaan antara data science dan data analytics ada di hasil akhirnya. Hasil akhir dari pekerjaan data scientist adalah model prediktif atau preskriptif yang kompleks.
Hasil tersebut merupakan solusi inovatif untuk masalah kompleks atau wawasan untuk membuat strategi di masa depan. Sedangkan dalam data analytics, hasilnya biasanya berupa laporan, dashboard, dan visualisasi data.
Hal tersebut membantu dalam pengambilan keputusan bisnis sehari-hari dan strategi jangka panjang.
Perbedaan Tugas dan Tanggung Jawab
Walaupun data scientist dan data analyst memiliki persamaan bekerja dengan data, namun keduanya tetap memiliki tugas dan tanggung jawabnya masing masing lho!
Simak perbedaan keduanya berikut ini:
1. Data Science
Seorang Data Scientist adalah seorang profesional yang memiliki keahlian dalam menganalisis data secara statistik dan memiliki pemahaman mendalam tentang bisnis.
Peran utama seorang Data Scientist adalah mengembangkan model prediktif dan algoritma untuk menemukan pola, tren, dan wawasan dari data.
Mereka menggunakan berbagai teknik seperti machine learning dan kecerdasan buatan untuk memproses data yang besar dan kompleks. Selain itu, Data Scientist juga memiliki kemampuan untuk merancang percobaan dan mengelola data secara menyeluruh.
2. Data Analyst
Berbeda dengan peran Data Scientist, Data Analyst memiliki fokus pada interpretasi data untuk menyediakan wawasan yang berguna bagi perusahaan dalam pengambilan keputusan.
Profesi Data Analyst menggunakan alat analisis data dan statistik untuk menjelaskan pola, tren, dan informasi yang terkandung dalam data.
Mereka biasanya bekerja dengan data historis untuk membantu perusahaan memahami kinerja masa lalu dan membuat proyeksi untuk masa depan.
Selain itu, Data Analyst juga bertanggung jawab untuk membuat laporan visual yang jelas guna mendukung pengambilan keputusan.
Skill yang Harus Dimiliki Oleh Data Scientist
Selain pemahaman matematika dasar yang menjadi kebutuhan dasar, seorang data scientist juga perlu memiliki kreativitas, visi, dan soft skill lain yang tak kalah penting.
Untuk menjadi seorang data analyst yang kompeten, diperlukan kombinasi dari berbagai keterampilan, baik soft skill maupun hard skill.
Apa saja sih yang dibutuhkan?
1. Menguasai Bahasa Pemrograman (SQL, Python dan R)
SQL digunakan sebagai bahasa database untuk menyimpan data yang nantinya dapat diolah menjadi informasi.
Biasanya, seorang data analyst menggunakan SQL untuk melakukan analisis data yang lebih efisien dan untuk menangani volume data yang lebih besar daripada Excel.
Python memiliki beragam fungsi, mulai dari pembuatan website, pengembangan perangkat lunak, matematika, scripting dalam bidang data science, big data, data mining, hingga machine learning.
R adalah bahasa pemrograman statistika yang berguna untuk melakukan analisis dan manipulasi data statistika, pemodelan statistika, serta pembuatan grafik.
2. Statistik dan Matematika
Sebagai seorang yang bekerja dengan data numerik, seorang data scientist perlu memiliki pemahaman yang kuat dalam statistik dan matematika untuk dapat mengolah data tersebut dan menghasilkan visualisasi berupa tabel, grafik, atau format lainnya.
3. Visualisasi Data
Setelah melakukan analisis data dengan cermat, seorang data scientist harus mampu menghasilkan visualisasi data dan membagikannya kepada pemangku kepentingan.
Hal ini bertujuan agar pengguna dapat dengan mudah memahami makna dari data yang telah dianalisis. Untuk melakukan visualisasi data, seringkali digunakan alat seperti Tableau.
4. Presentasi Data
Seorang data scientist juga perlu memiliki keterampilan dalam menyajikan data kepada klien dalam bentuk yang mudah dipahami.
Tanpa kemampuan presentasi yang baik, akan sulit bagi orang lain untuk memahami dan menggali informasi dari data yang disampaikan.
Skill yang Harus Dimiliki Oleh Data Analyst
1. Data Visualization
Visualisasi data adalah cara untuk mewakili informasi secara visual, seperti melalui grafik, diagram, peta, dan sejenisnya.
Pendekatan ini mempermudah pemahaman data bagi tim dan pihak-pihak terkait, memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih tepat.
Dengan pemahaman yang mendalam terhadap data, tim dan stakeholder dapat lebih mudah mengidentifikasi pola dan memecahkan masalah yang kompleks.
2. Data Cleaning
Data cleaning adalah aspek krusial dari pekerjaan seorang data analyst. Tugas ini mencakup mengidentifikasi dan memperbaiki data yang salah, kurang lengkap, duplikat, tidak relevan, atau tidak akurat.
Saat mengumpulkan data, seringkali data tersaji dalam berbagai format yang berbeda dan bisa saja terdapat kehilangan data.
Oleh karena itu, penting bagi seorang analis data untuk memiliki keterampilan dalam menemukan dan memperbaiki kesalahan data serta melakukan proses data cleaning.
3. Data Mining
Dalam data analyst, data mining sering disebut sebagai proses penemuan pengetahuan. Pada tahap ini, dilakukan analisis terhadap dataset untuk menemukan pola yang dapat memberikan wawasan terhadap suatu masalah bisnis tertentu.
Langkah awal dalam data mining adalah menetapkan tujuan bisnis yang kemudian diikuti dengan pembuatan model dan evaluasi hasilnya.
4. Machine Learning
Machine learning merupakan bagian integral dari kecerdasan buatan (AI) dan merupakan kemajuan penting dalam ilmu data.
Kompetensi ini difokuskan pada pembuatan algoritma yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data besar dan meningkatkan keakuratannya seiring berjalannya waktu.
Semakin besar jumlah data yang diolah oleh algoritma machine learning, maka prediksi yang dihasilkan juga akan semakin tepat.
Jenjang Karir
1. Data Scientist
Hampir semua bidang pekerjaan saat ini membutuhkan peran data scientist. Berikut adalah beberapa contoh pekerjaan yang dilakukan data scientist.
Di bidang fintech, data scientist menganalisis karakteristik dari user (user behavior) untuk mendapatkan pola-pola dari user, kemudian memberikan rekomendasi yang relevan untuk produk dari perusahaan,
Di industri retail, data scientist bisa menganalisis tren dan kapabilitas dari tempat penyimpanan barang milik perusahaan, kemudian memberikan kesimpulan terkait manajemen penyimpanan yang efisien,
Di ranah healthcare, data scientist dapat menganalisis data-data dari pasien dan kebutuhan rumah sakit,
Di pemerintahan, data scientist dapat melakukan analisis terkait fokus-fokus yang dibutuhkan seperti pengaliran dana terkait pembangunan infrastruktur.
2. Data Analyst
Kamu tidak perlu khawatir susah mendapat kerja setelah lulus nanti. Soalnya selain banyak dicari di seluruh jenis industri, peluang kerja lulusan data analyst juga sangat luas loh. Berikut ini adalah beberapa profesi yang bisa kamu pilih:
Analis Data
Statistician
Pengembang Business Intelligence (BI)
Arsitek Data (Data Architecture)
Arsitek Infrastruktur (Arsitek Infrastruktur Cloud)Machine Learning Engineer
Jurusan Data Science dan Data Analyst
Di zaman sekarang, sebenarnya untuk menjadi data analyst dan data scientist kamu bisa berasal dari jurusan manapun. Namun, ada beberapa jurusan yang sekaligus membantu kamu mempelajari dan mendalami skills jadi data analyst dan data scientist.
1. Statistika
Tentunya, jurusan Statistika adalah pilihan yang ideal untuk mereka yang tertarik dengan aspek matematis analisis data. Kamu akan belajar tentang metode statistik, probabilitas, dan inferensi yang penting dalam mengambil keputusan berdasarkan data yang ada.
2. Matematika
Kamu juga dapat masuk ke jurusan Matematika untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang konsep matematis yang kompleks, yang membantu dalam menganalisis dan memodelkan data secara ilmiah.
Di jurusan ini, kamu juga bisa belajar banyak tentang komputasi dan teknik-teknik pemodelan yang dapat membantu penguasaan kamu dalam analisis data.
3. Finance/Ekonomi
Jurusan Keuangan atau Ekonomi juga cocok khususnya buat kamu yang ingin mendalami data analyst di bidang bisnis.
Di jurusan ini juga kamu akan diajarkan topik-topik tentang matematika dan statistika yang dibutuhkan dalam analisis data bisnis.
4. Sistem Informasi
Jurusan Sistem Informasi memberikan pemahaman tentang bagaimana teknologi informasi digunakan untuk mengumpulkan dan mengelola data dalam lingkungan bisnis.
5. Teknik Industri
Jurusan Teknik Industri memungkinkan kamu untuk memahami proses bisnis secara menyeluruh.
Keterampilan analisis yang diperoleh dari jurusan ini dapat digunakan dalam menganalisis data operasional dan efisiensi proses di berbagai industri.
6. Data Science
Sesuai namanya, jurusan ini cocok banget buat kamu yang ingin mempelajari seputar data science. Disini kamu akan menggali lebih dalam dalam bahasa pemrograman, terutama yang digunakan untuk data mining.
Proses pengolahan dan interpretasi data yang akan kamu lakukan juga memerlukan pemahaman mendalam tentang statistika.
Mulai Karir yang Baru di Data Science Bersama Dibimbing.id
Demikian uraian tentang perbedaan antara data science dan data analytics. Dari penjelasan di atas, bisa disimpulkan bahwa data science adalah ilmu yang berkaitan dengan data kompleks.
Sementara data analytics, ilmu yang bertujuan untuk merepresentasikan data secara sederhana. Meski berbeda, kedua ilmu ini sama pentingnya.
Penjelasan di atas juga menunjukkan bahwa data science memiliki pengaruh penting di berbagai sektor mulai dari bisnis hingga kesehatan. Sementara data anaytics, sangat bermanfaat bagi pengambilan keputusan di bisnis.
Pada intinya, kedua ilmu ini memiliki peran penting dan pengaruh yang besar. Oleh sebab itu, disiplin ilmu ini menawarkan potensi karir yang cukup menjanjikan. Tertarik untuk memulai karir di sini?
Buat kamu yang ingin beralih atau memulai karir di data science, MinDi rekomendasiin kamu untuk ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini cocok banget buat pemula atau career switcher yang memulai dari nol.
Di sini, kamu bakal dibimbing sampai jadi! Kamu bakal belajar semua hal tentang data science dari dasar dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Tenang aja buat ikut program Bootcamp Data Science Dibimbing.id. kamu gaperlu dari lulusan atau berlatar belakang IT lhoo, Menarik bukan?
Yuk, daftarkan dirimu dan mulai karir yang lebih baik bersama Dibimbing.id!
Tags
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.
