Pengumpulan, pengolahan, dan interpretasi data adalah bagian penting dari bisnis dan strategi organisasi modern. Dua istilah yang sering digunakan dalam konteks ini adalah data analytics dan data analysis. Kedua istilah ini memiliki banyak kesamaan, namun mereka memiliki perbedaan yang signifikan yang harus dipahami oleh para profesional yang ingin memanfaatkan data secara efektif.

Dalam artikel ini, kita akan membahas secara rinci perbedaan antara analitik data dan data analysis.

Pengertian Data Analytics dan Data Analysis

Data analysis atau analisis data merupakan proses mengumpulkan, membersihkan, memproses, dan menganalisis data dengan tujuan untuk menemukan pola, korelasi, dan informasi yang dapat membantu dalam mengambil keputusan. Data analysis sering dilakukan dengan menggunakan alat seperti spreadsheet dan software statistik seperti SPSS dan SAS.

Di sisi lain, analitik data atau analisis data adalah proses pengumpulan, pengolahan, dan interpretasi data untuk membuat kesimpulan dan rekomendasi yang berguna untuk bisnis atau organisasi. Data analytics juga melibatkan penggunaan teknik analisis data seperti statistik, machine learning, dan data mining untuk mendapatkan wawasan dan informasi lebih dalam dari data.

Sekarang, mari kita lihat perbedaan utama antara data analytics dan data analysis.

1. Tujuan

Tujuan utama dari data analysis adalah untuk menemukan pola atau korelasi dalam data dan memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang data. Data analysis bertujuan untuk memberikan jawaban atas pertanyaan "apa yang terjadi?" atau "mengapa ini terjadi?"

Di sisi lain, tujuan utama dari data analytics adalah untuk membuat kesimpulan yang lebih signifikan dan berguna yang dapat membantu dalam mengambil keputusan yang lebih baik. Data analytics bertujuan untuk memberikan jawaban atas pertanyaan "apa yang harus dilakukan selanjutnya?" atau "bagaimana kita dapat memperbaiki hasil yang diinginkan?".

2. Fokus

Data analysis fokus pada memahami data dan menemukan pola dan korelasi yang dapat membantu dalam memahami data. Data analysis membutuhkan pemahaman yang kuat tentang teknik analisis dan keahlian dalam menggunakannya.

Di sisi lain, data analytics fokus pada pemahaman bisnis atau organisasi dan memberikan informasi yang dapat membantu dalam mengambil keputusan yang lebih baik. Data analytics membutuhkan pemahaman yang kuat tentang bisnis atau organisasi dan kemampuan untuk menerjemahkan informasi yang diperoleh dari data menjadi rekomendasi yang dapat diterapkan.

Baca Juga 10 Jenis Tools Analitik Data yang Perlu Diketahui

3. Teknik Analisis

Data analysis menggunakan teknik analisis statistik, seperti regresi dan uji hipotesis, untuk menemukan pola dalam data. Data analysis juga menggunakan alat seperti spreadsheet dan software statistik untuk memproses dan menganalisis data.

Di sisi lain, data analytics menggunakan teknik analisis data yang lebih canggih seperti machine learning dan data mining. Analitik data juga menggunakan alat seperti software analisis data dan platform bisnis inteligens (business intelligence) untuk menganalisis data.

4. Jenis Data

Data analysis digunakan pada data yang terstruktur dan berukuran kecil hingga menengah. Data yang digunakan untuk data analysis biasanya sudah diolah dan disiapkan sebelumnya sehingga mudah untuk dianalisis dengan alat statistik.

Di sisi lain, data analytics digunakan pada data yang lebih besar dan kompleks, yang dapat mencakup data terstruktur dan tidak terstruktur. Data yang digunakan untuk analitik data sering kali berasal dari berbagai sumber dan dalam berbagai format, sehingga perlu diproses dan disiapkan terlebih dahulu sebelum dianalisis.

5. Proses

Data analysis melibatkan proses pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, dan interpretasi data. Data analysis bertujuan untuk menjawab pertanyaan tentang apa yang terjadi dan mengapa hal itu terjadi.

Di sisi lain, data analytics melibatkan proses yang lebih luas, yang mencakup pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, interpretasi data, dan pengambilan tindakan berdasarkan informasi yang diperoleh. Analitik data bertujuan untuk memberikan rekomendasi tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya dan bagaimana cara memperbaiki hasil yang diinginkan.

6. Keterlibatan

Data analysis biasanya dilakukan oleh para analis data atau ilmuwan data yang terlatih dan berpengalaman dalam teknik analisis. Para analis data biasanya bekerja secara terpisah dari bisnis atau organisasi dan bertanggung jawab untuk memberikan analisis data yang berkualitas.

Di sisi lain, analitik data melibatkan keterlibatan yang lebih erat dengan bisnis atau organisasi. Para profesional analitik data biasanya bekerja sebagai bagian dari tim bisnis atau organisasi dan bertanggung jawab untuk memberikan rekomendasi yang berguna untuk perusahaan.

Baca Juga Pentingnya Analitik Data untuk Lembaga Pemerintahan

Kesimpulan

Data analytics dan data analysis adalah dua konsep yang berbeda dalam pengolahan data. Data analysis fokus pada pemahaman data dan menemukan pola dan korelasi dalam data. Data analytics, di sisi lain, fokus pada pemahaman bisnis atau organisasi dan memberikan informasi yang dapat membantu dalam mengambil keputusan yang lebih baik.

Data analysis menggunakan teknik analisis statistik sederhana dan alat seperti spreadsheet dan software statistik, sedangkan data analytics menggunakan teknik analisis data canggih seperti machine learning dan data mining serta alat seperti software analisis data dan platform business intelligence.

Perbedaan antara data analytics dan data analysis sangat penting untuk dipahami oleh para profesional yang ingin memanfaatkan data secara efektif untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Dengan memahami perbedaan ini, para profesional dapat memilih alat dan teknik yang tepat untuk memproses dan menganalisis data mereka, dan memberikan informasi yang lebih berguna dan signifikan bagi bisnis atau organisasi mereka.