Data Analytics vs Data Analysis, Apa Perbedaan Keduanya?

Diperbarui 19 Agu 2023 - Dibaca 13 mnt

Isi Artikel

    Kamu akan menemui istilah data analytics vs data analysis jika masuk ke ranah data science.

    Mempunyai kemiripan jika dilihat dari komposisi kata pembentuknya, dua istilah ini sering kali tertukar atau kerap dianggap sama. 

    Padahal, definisi dari dua istilah tersebut cukup besar perbedaannya. 

    Di sisi lain, sebenarnya dua istilah tersebut punya keterkaitan yang cukup erat di ranah data science

    Semisal, data analytics dan data analysis sama-sama mendukung usaha pengambilan keputusan bisnis berbasis data driven.

    Nah, di artikel ini, Glints akan mengajak kamu untuk berdiskusi mengenai perbedaan serta keterkaitan antara data analytics vs data analysis.

    Jadi, langsung saja kita mulai pembahasannya, yuk.

    Baca Juga: Data Ingestion: Pengertian, Jenis, dan Manfaatnya bagi Perusahaan

    Perbedaan Data Analytics vs Data Analysis

    data analytics vs data analysis

    © Freepik.com

    Agar bisa mengetahui secara jelas perbedaan antara data analytics vs data analysis, ada baiknya kita menjabarkan definisi dua istilah tersebut satu persatu.

    Apa itu data analytics?

    Merangkum penjelasan sumber BMC, data analytics merupakan satu istilah yang mencakup konsep dan praktek dari semua aktivitas-aktivitas yang berhubungan dengan data.

    Tanpa diolah, data yang diperoleh sebuah perusahaan, instansi, atau organisasi jenis lain, hanya akan mandek di storage

    Di kondisi demikian, data dinilai tidak memiliki value apapun.

    Dengan data analytics, data yang mandek semacam itu bisa diolah dan akhirnya memiliki value untuk berbagai kepentingan bisnis.

    Salah satu alur sederhana upaya data analytics yang cukup umum ditemui di lapangan, yakni: discovering data > interpreting data > visualizing data > representing data.

    Bentuk akhir data yang diolah tadi umumnya akan menjadi landasan pembuatan strategi untuk menunjang performa bisnis.

    Apa itu data analysis?

    Data analysis sebenarnya merupakan satu potongan kecil dari data analytics.

    Spesifiknya, data analysis adalah upaya pengolahan data menjadi insight.

    Salah satu alur sederhana upaya data analysis yang sering ditemui di lapangan antara lain: cleaning > transforming > modeling > questioning

    Tujuan dilakukannya data analysis tidak lain untuk mencari informasi yang berguna dari data yang diperoleh.

    Di lapangan, umumnya staf yang bertanggung jawab untuk melakukan data analysis (seorang data analyst) akan memperoleh dataset dari data engineer.

    Data analyst kemudian akan melakukan inspeksi, menata data, dan mencari pola-pola tertentu dari data yang mereka terima.

    Ketika sudah selesai dianalisis, data olahan tadi mungkin akan divisualisasikan kemudian dipresentasikan kepada person in charge

    Bisa juga insight dari data tersebut akan langsung dijadikan pondasi untuk membuat strategi bisnis atau aksi-aksi lainnya.

    Baca Juga: Data Mapping: Apa Itu, Mengapa Penting, Cara Melakukan, dan Tekniknya

    Perbandingan antara Data Analytics vs Data Analysis

    data analytics vs data analysis

    © Freepik.com

    Dirangkum dari  Educba, akan ada 4 komponen yang coba dibandingkan di bagian ini.

    Tujuannya pembandingan ini tidak lain untuk memperjelas perbedaan antara data analytics vs data analysis.

    1. Istilah

    Dilihat dari kata-kata pembentuknya, data analytics dan data analysis kerap kali dianggap sebagai istilah yang sama.

    Padahal dua istilah ini begitu berbeda. Maka dari itu, di sini Glints akan membandingkan perbedaan dari dua istilah tersebut.

    Data analytics merupakan istilah yang lebih luas dari data analysis. Istilah ini mencakup konsep dan praktek dari segala aktivitas yang berhubungan dengan data.

    Sementara, data analysis adalah istilah yang digunakan untuk menyebutkan salah satu bagian dari proses data analytics

    Spesifiknya, proses analisis dan pengambilan insight atas data yang sudah dikumpulkan.

    2. Struktur proses

    Struktur proses merupakan komponen yang akan menunjukkan seperti apa alur dari upaya data analytics dan data analysis ketika dilakukan.

    Data analytics memiliki struktur proses: data collection > data inspection > data usage.

    Sementara, struktur proses dari data analysis yang umum dilakukan di industri saat ini antara lain: data cleaning > data transforming > data modeling > data questioning.

    3. Tools

    Tools yang digunakan untuk membantu upaya data analytics dan data analysis juga berbeda.

    Data analytics biasanya menggunakan tool seperti: 

    Di sisi lain, data analysis akan menggunakan tool semacam:

    • OpenRefine
    • KNIME
    • RapidMiner
    • Google Fusion Tables
    • Tableau Public
    • NodeXL
    • WolframAlpha

    4. Kegunaan

    Data analytics dapat digunakan untuk:

    • mencari pola-pola tertentu pada data
    • membuat korelasi tertentu (misalnya korelasi antara data yang diolah dengan strategi yang akan diambil)
    • mendapatkan informasi tentang preferensi customer
    • mencari pola tren yang ada di pasar
    • tujuan-tujuan bisnis lainnya

    Sementara itu, data analysis secara umum akan digunakan untuk mengambil intisari dari data-data yang sudah dikumpulkan.

    Beberapa intisari yang bisa didapatkan antara lain:

    • Descriptive analysis insight: Mendeskripsikan pola tertentu atau poin-poin lain yang dari data yang sudah dikumpulkan.
    • Explanatory analysis insight: Menjelaskan alasan mengapa sebuah hal bisa terjadi dari data yang diperoleh.
    • Inferential analysis insight: Menganalisis sampel-sampel data tertentu kemudian mengambilnya menjadi insight yang dibutuhkan oleh bisnis.
    • Predictive analysis insight: Membuat prediksi tertentu sesuai dengan kebutuhan bisnis yang akan didasarkan pada data yang dikelola.
    • Dan berbagai insight lainnya.
    Baca Juga: Jangan Tertukar! Ini Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer

    Nah, itu dia perbedaan data analytics vs data analysis dan juga keterkaitannya dalam ranah data science.

    Boleh dibilang kalau data analytics dan data analysis menjadi pembahasan yang cukup hangat sejak beberapa tahun terakhir.

    Semakin membuminya teknologi dan internet berefek pada banyaknya data yang terekam dalam big data maupun storage milik bisnis-bisnis berbasis digital.

    Tidak heran jika role seperti data analyst, data scientist, hingga business intelligence cukup banyak dibutuhkan saat ini.

    Oh ya, apakah kamu tertarik untuk membaca artikel seperti ini?

    Jika tertarik, kamu bisa mencari bacaan-bacaan serupa yang telah dipublikasi di Glints Blog.

    Ada banyak topik-topik menarik seputar data analysis yang tentunya bisa menambah wawasanmu tentang aspek bisnis, digitalisasi, data, dan teknologi.

    Jadi, tunggu apa lagi? Klik di sini sekarang untuk mencari bacaanmu selanjutnya!

    Seberapa bermanfaat artikel ini?

    Klik salah satu bintang untuk menilai.

    Nilai rata-rata 4.6 / 5. Jumlah vote: 15

    Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

    We are sorry that this post was not useful for you!

    Let us improve this post!

    Tell us how we can improve this post?


    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Artikel Terkait