3 Hal Utama yang Membedakan Data Analytics dan Data Analysis
Data Analytics merupakan sebuah proses sederhana dari Bisnis Analytics yang istilahnya mendekati pengertian Data Analysis dengan fokus yang lebih luas. Data Analytics dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan revenue, efisiensi, performa, merespon tren pasar, dan juga mengoptimalkan pemasaran dan pelayanan kepada pelanggan.
Walaupun Data Analytics sering diartikan sama dengan Data Analysis, namun pada kenyataannya kedua hal ini memiliki pengertian yang berbeda, apa saja hal utama yang membedakan Data Analytics dan Data Analysis? Yuk, kita bahas bersama!
1. Bentuk dan Struktur yang Berbeda
Data Analytics
Data Analytics adalah bentuk analisis 'umum' yang digunakan dalam bisnis untuk membuat suatu keputusan berdasarkan oleh data. Data Analytics terdiri dari pengumpulan dan pemeriksaan data secara umum dan memiliki satu atau lebih pengguna. Data Analytics umumnya mengeksplorasi potensi di masa depan. Dan dalam melakukan kegiatan analitik ini, akan dicari pola dalam mengeksplorasi apa saja yang dapat dilakukan di masa depan.
Data Analysis
Data Analysis adalah bentuk khusus dari Data Analytics yang digunakan dalam bisnis untuk menganalisis data dan mengambil beberapa hasil dan informasi. Data Analysis terdiri dari pendefinisian data, pemeriksaan, cleaning data, dan transformasi data untuk memberikan hasil yang bermanfaat. Dan satu hal penting yang membedakannya dengan Data Analytics adalah proses analisis ini dilakukan pada hal-hal yang telah terjadi di masa lalu.
2. Rangkaian Proses
Data Analytics
Data Analytics terdiri dari evaluasi kasus, identifikasi data, penyaringan data, ekstraksi data, validasi dan pembersihan data, agregasi & representasi data, analisis data, visualisasi data, pemanfaatan hasil analisis.
Data Analysis
Urutan proses yang terdapat pada Data Analysis adalah pengumpulan data, scrubbing data, analisis data, dan interpretasi data secara tepat sehingga mendapatkan kesimpulan yang diinginkan.
3. Beda Penggunaan dalam Hal Waktu
Data Analytics
Secara umum Data Analytics mengacu pada masa depan, sehingga dapat digunakan untuk menemukan pola terselubung, korelasi, preferensi pelanggan, tren pasar, dan informasi lain yang diperlukan yang dapat membantu membuat lebih banyak keputusan pemberitahuan untuk tujuan bisnis.
Data Analysis
Data Analysis dapat digunakan dengan berbagai cara seperti melakukan analisis seperti analisis deskriptif, analisis eksplorasi, analisis inferensial, analisis prediktif, dan mengambil hasil analisis yang berguna.
Baca juga: Analytics vs Analysis : Apa bedanya? Yuk, Kenali dengan Terapkan Ilmunya bersama DQLab
4. Yuk mulai belajar Analytics dan Analysis bersama DQLab!
Tahukah kamu? Baik Analytics maupun Analysis dapat keduanya kamu pelajari bersama DQLab loh! Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab.
Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial.
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
2. Akses module Introduction to Data Science
3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Penulis : Salsabila Miftah Rezkia
Editor : Annissa Widya Davita