.svg)
.svg)
Media Intelligence
.svg)
Research Intelligence
.svg)
Location Intelligence
.svg)
News Analysis .svg)
Solution By Departement 
.svg)
Solution By Industry 
.svg)
Kazee Insight .svg)
Company .svg)
Data Analytics dan Data Analisis: Apa Bedanya
Bayu Septian
14 March 2023 04:21
Dalam dunia bisnis, pengambilan keputusan yang efektif dan efisien menjadi kunci utama untuk mencapai tujuan organisasi.
Salah satu hal penting yang harus diperhatikan adalah pengolahan data, yang menjadi sumber informasi untuk mendukung pengambilan keputusan.
Ada dua istilah yang sering digunakan dalam pengolahan data, yaitu data analytics dan data analisis. Meskipun terdengar mirip, keduanya memiliki perbedaan yang signifikan.
Namun disisi lain keduanya mempunyai keterkaitan yang dengan data science.
Artikel ini akan membahas mengenai perbedaan dari satu kata yang terlihat sama namun berbeda yakni data analytics dan data analisis.
Apa itu Data Analytics?
Merangkum dari laman BMC, Data analytics adalah istilah luas yang mendefinisikan konsep dan praktik dari semua aktivitas yang berhubungan dengan data. Sekumpulan data yang ditemukan hanya akan memenuhi tempat penyimpanan, dan tentunya data tersebut tidak memiliki nilai.
Dengan data analytics, data yang sebelumnya tidak bernilai, dapat diolah dan dipilah sehingga menjadikan data tersebut bernilai sehingga berguna untuk berbagai kepentingan seperti kepentingan dalam berbisnis.
Data analytics juga sebuah metode pengolahan data yang bertujuan untuk menemukan pola, tren, dan informasi yang berharga dalam data.
Metode ini melibatkan teknologi canggih seperti machine learning dan artificial intelligence yang memungkinkan pengolahan data dalam skala besar dan kompleks.
BACA JUGA: Apa Itu Data Analytics? dan Mengapa Sangat Penting?
Apa Itu Data Analisis
Data analisis merupakan salah satu bagian dari analitik data yang meliputi aktivitas membersihkan, Singkatnya, data analisis adalah upaya dalam melakukan pengolahan data untuk dijadikan insight.
Adapun alur aktivitas dalam data analisis secara umum yaitu
cleaning > transforming > modeling > questioning.
Tujuan dari aktivitas tersebut tidak lain untuk menemukan data yang berguna dari banyaknya data yang telah dikumpulkan.
Perbandingan antara Data Analytics vs Data Analysis
Perbedaan utama antara data analytics dan data analysis adalah dalam tujuan dan cakupannya. Data analytics lebih fokus pada menemukan wawasan baru dan prediksi berdasarkan data yang lebih kompleks, sementara data analysis lebih fokus pada menjawab pertanyaan bisnis yang spesifik.
Data analytics juga melibatkan penggunaan teknologi canggih seperti machine learning dan artificial intelligence, sedangkan data analysis lebih menggunakan teknik analisis statistik yang lebih tradisional.
Selain itu, data analytics memiliki potensi yang lebih besar untuk memberikan nilai tambah bagi bisnis, karena mampu memberikan wawasan dan prediksi yang lebih mendalam dan kompleks.
Namun, data analytics juga membutuhkan sumber daya yang lebih besar dan kemampuan teknologi yang lebih maju untuk dapat diimplementasikan dengan efektif.
Kesimpulan
Kedua konsep, data analytics dan data analysis, sangatlah penting dalam pengolahan data dan memiliki tujuan yang berbeda.
Data analysis lebih fokus pada menjawab pertanyaan bisnis yang spesifik, sementara data analytics lebih fokus pada menemukan wawasan baru dan prediksi berdasarkan data yang lebih kompleks.
Namun, baik data analysis maupun data analytics memiliki peran yang penting dalam membantu organisasi dan perusahaan dalam mengambil keputusan yang tepat berdasarkan data yang ada.
Oleh karena itu, dalam pengambilan keputusan bisnis, kedua konsep ini perlu dipertimbangkan dan digunakan dengan bijak.
Dalam hal pengolahan data, penting juga untuk memastikan keakuratan dan keamanan data yang digunakan.
Penting juga untuk memperhatikan privasi data dan memastikan bahwa data yang digunakan dalam pengolahan data terjaga privasinya.
Dalam penggunaan data analytics dan data analysis, organisasi dan perusahaan juga harus memperhatikan sumber daya yang diperlukan untuk implementasi.
Sumber daya seperti teknologi dan tenaga kerja yang kompeten perlu disiapkan untuk dapat menggunakan kedua konsep ini dengan efektif.
Related Articles
