Unmaha – Kamu pasti sering dengar istilah data science dan analitik, apalagi kalau kamu sedang berkecimpung di dunia teknologi atau bisnis. Kedua bidang ini semakin populer seiring dengan berkembangnya era digital, di mana data memainkan peran sangat penting. Tapi, apa sih perbedaan data science dan analitik? Yuk, kita bahas satu per satu secara sederhana agar kamu bisa lebih paham!
Apa Itu Data Science?
Data science adalah bidang yang menggabungkan metode ilmiah, statistik, algoritma, dan teknologi untuk mengekstrak wawasan atau insight dari data. Bayangkan kamu punya tumpukan data mentah dari berbagai sumber, misalnya dari sosial media, transaksi bisnis, atau perangkat IoT. Nah, tugas seorang data scientist adalah mengolah data tersebut untuk menemukan pola, tren, dan bahkan membuat prediksi yang akurat tentang hal-hal yang mungkin terjadi di masa depan.
Di sini, teknologi dan matematika jadi teman dekat. Data scientist menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta model machine learning untuk mengolah data secara otomatis. Hal ini membantu mereka untuk menghasilkan model prediktif yang lebih kompleks dan canggih.
Apa Itu Analitik?
Jika data science adalah bidang yang lebih luas, analitik cenderung lebih spesifik dan fokus pada analisis data untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tertentu. Analitik biasanya dibagi menjadi tiga jenis utama: deskriptif, prediktif, dan preskriptif. Deskriptif analitik membantu kamu memahami apa yang terjadi di masa lalu, sedangkan prediktif analitik membantu kamu memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Sementara itu, preskriptif analitik memberi rekomendasi atau solusi berdasarkan hasil prediksi.
Perbedaan mencoloknya adalah bahwa analitik lebih fokus pada interpretasi data yang sudah ada untuk keperluan bisnis atau operasional tertentu. Misalnya, jika kamu punya toko online, analitik bisa membantu kamu memahami pola pembelian pelanggan, sehingga kamu bisa membuat keputusan yang lebih baik terkait dengan pemasaran atau stok produk.
Baca Juga: 10 Kemampuan Bidang IT yang Harus Dimiliki oleh Seorang Data Analyst
Perbedaan Data Science dan Analitik
Nah, sekarang kita masuk ke bagian inti, perbedaan utama antara data science dan analitik. Meskipun keduanya sama-sama bekerja dengan data, ada beberapa hal yang membedakan:
1. Pendekatan dan Tujuan
Data science lebih luas cakupannya. Tujuannya adalah untuk menemukan pola dan membuat prediksi dari data yang sangat besar dan bervariasi. Sementara analitik lebih fokus pada pengambilan keputusan dari data yang lebih terbatas dan terstruktur.
2. Alat yang Digunakan
Seorang data scientist biasanya menggunakan alat yang lebih kompleks seperti algoritma machine learning dan pemrograman untuk membangun model. Di sisi lain, analitik biasanya menggunakan alat yang lebih sederhana seperti dashboard atau laporan, yang sering kali bisa dipahami oleh manajemen bisnis.
3. Tingkat Kompleksitas
Proses dalam data science seringkali lebih rumit, melibatkan data dalam jumlah besar, algoritma kompleks, dan sering kali membutuhkan pemrograman lanjutan. Analitik biasanya lebih sederhana karena fokusnya adalah pada penarikan kesimpulan langsung dari data yang sudah ada.
4. Output
Data science menghasilkan model yang digunakan untuk prediksi atau pengembangan teknologi baru, seperti AI atau rekomendasi otomatis. Analitik menghasilkan laporan yang memberi wawasan cepat atau rekomendasi untuk tindakan bisnis yang spesifik.
Kapan Kamu Butuh Data Science atau Analitik?
Kalau kamu menjalankan bisnis kecil atau startup, mungkin analitik sudah cukup untuk membantu kamu memahami pola perilaku pelanggan dan membantu pengambilan keputusan yang lebih baik. Tapi, jika bisnis kamu berkembang dan kamu mulai menangani data yang lebih besar dan kompleks, mungkin sudah waktunya kamu memikirkan untuk menggunakan data science.
Singkatnya, data science dan analitik itu seperti dua saudara yang bekerja sama dengan data, tapi dengan pendekatan dan tujuan yang berbeda. Data science lebih fokus pada penelitian mendalam dan pembuatan model prediktif dari data yang besar dan rumit, sementara analitik lebih fokus pada penggunaan data yang ada untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih tepat. Jadi, tergantung dari kebutuhan kamu, kedua bidang ini bisa saling melengkapi untuk memaksimalkan potensi data dalam bisnismu.
Semoga penjelasan ini bisa membantu kamu memahami perbedaan antara data science dan analitik ya! Jika kamu tertarik mendalami lebih jauh, selalu ada kesempatan untuk belajar dan mengembangkan keterampilanmu di dunia data yang terus berkembang. Salah satunya, dengan memilih Unmaha sebagai solusi dan tempat yang tepat untukmu.
Dengan program pendidikan yang lengkap dan ter-update, Unmaha siap membekali kamu dengan keterampilan yang dibutuhkan untuk bersaing di era digital ini. Kamu akan belajar dari para ahli yang berpengalaman dan mendapatkan akses ke berbagai sumber daya praktis. Yuk, jangan lewatkan kesempatan untuk bergabung dan mengasah kemampuanmu di bidang data! Daftarkan dirimu sekarang di Unmaha dan jadilah bagian dari masa depan teknologi!***
Editor: Mahfida Ustadhatul Umma