Mungkin kamu pernah mengikuti seminar atau mengkonsumsi konten yang memberitahu tentang pekerjaan yang sekarang diminat, yang mana kata yang sering muncul adalah tentang data. Semakin kebingungan lagi saat mendengar istilah “data analysis” dan “data analytics”. Tidak mengherankan jika banyak orang merasa bingung karena kedua istilah ini sering kali digunakan secara bergantian.
Memahami perbedaan dan persamaan antara keduanya bukan hanya penting, tetapi juga krusial untuk pengembangan karir di masa depan, khususnya kamu yang nantinya ingin eksis di dunia teknologi. Tenang, ini bukan tentang perbendaharaan diksi kamu yang terbatas. Di kalangan profesional di bidang Information Technology (IT) juga kadang masih bingung dan rancu tentang perbedaan antara “Data Analysis” dan “Data Analytic”. Mari kita bahas supaya tidak bingung lagi.
Apa Itu Data Analysis?
Data analysis adalah proses:
- mengumpulkan
- membersihkan dan
- memeriksa data
dengan tujuan menemukan informasi yang:
- bermakna
- menjawab pertanyaan tertentu atau
- mendukung pengambilan keputusan.
Dalam data analysis, fokusnya adalah pada:
- apa yang telah terjadi
- mengapa hal itu terjadi dan
- apa arti dari data tersebut.
Proses ini biasanya mencakup penggunaan alat statistik dan logika dasar untuk menginterpretasi data. Misalnya, bayangkan kamu seorang sales manager yang ingin mengetahui mengapa penjualan menurun pada kuartal terakhir. Kamu membutuhkan banyak insight, kamu akan menganalisis data penjualan, mengidentifikasi pola-pola tertentu, dan mungkin menemukan bahwa penurunan tersebut disebabkan oleh faktor eksternal seperti musim liburan atau kompetisi yang lebih ketat.
Apa Itu Data Analytics?
Di sisi lain ada istilah yang mirip: data analytics, ini adalah adalah bidang yang lebih luas yang mencakup penggunaan
- teknik statistik
- algoritma pembelajaran mesin dan
- alat-alat canggih lainnya
untuk menganalisis big data: data besar dan kompleks. Hasil dari proses data analytics setidaknya akan menjawab pertanyaan:
- apa yang terjadi
- apa yang mungkin terjadi di masa dan
- memberikan rekomendasi tindakan yang dapat diambil.
Sebagai contoh, perusahaan e-commerce atau online shop, kemungkinan besar menggunakan data analytics untuk memprediksi produk mana yang akan populer dalam beberapa bulan ke depan berdasarkan tren penjualan sebelumnya dan perilaku konsumen. Mereka kemudian dapat merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan mengoptimalkan persediaan mereka berdasarkan prediksi tersebut.
Perbedaan Utama antara Data Analysis dan Data Analytics
Walaupun keduanya tampak serupa, ada beberapa perbedaan kunci antara data analysis dan data analytics yang harus dipahami:
- Fokus Waktu
– Data analysis: masa lalu dan apa yang sudah terjadi
– Data analytics: masa depan dan apa yang mungkin terjadi
- Metodologi
– Data analysis: metode statistik tradisional
– Data analytics: memanfaatkan alat dan teknik canggih seperti machine learning dan analitik prediktif
- Tujuan
– Data analysis: memahami data dan membuat keputusan berdasarkan pemahaman tersebut
– Data analytics: mengoptimalkan keputusan dan proses dengan menggunakan prediksi dan wawasan yang dihasilkan dari analisis data
Mengapa Keduanya Penting?
Di berbagai industri, khususnya yang berhubungan dengan pemasaran dan keuangan, kemampuan untuk menganalisis data dengan benar dan menggunakan wawasan tersebut untuk membuat keputusan yang lebih baik dapat menjadi pembeda antara sukses dan gagal.
Misalnya, jika kamu bekerja di digital marketing, kemampuan untuk menganalisis data kampanye dan memahami metrik kinerja adalah langkah pertama untuk mengoptimalkan kampanye digital. Tapi dengan data analytics, kamu dapat melangkah lebih jauh dengan memprediksi tren konsumen di masa depan dan menyesuaikan strategi kamu sebelum kompetitor melakukannya.
Memahami dan Menerapkan Data Analysis dan Data Analytics
Memahami konsep-konsep dasar ini adalah langkah pertama. Kamu dapat memulai dengan mengikuti online course yang berfokus pada data analysis dan data analytics, belajar dengan runut dan sistematis menjadi kunci. Banyak platform yang menyediakan 2 topik ini: Coursera, edX, atau Udemy yang menyediakan berbagai course dengan level yang bisa kamu sesuaikan dengan level pemahaman dan kebutuhan kamu.
Dan tentunya, percuma jika tidak dipraktekkan, akan hanya sekedar menjadi teori dan pengetahuan. Kamu harus terlibat dalam proyek-proyek, mulai dari proyek kecil yang memungkinkan kamu menerapkan ilmu secara konkrit. Kamu bisa mulai dengan menganalisis data penjualan sederhana untuk bisnis kecil atau mencoba memprediksi pola pembelian berdasarkan data transaksi.
Di dunia yang semakin didorong oleh data alias data driven, kita harus memiliki pemahaman yang solid tentang data analysis dan data analytics. Secara peluang profesional, ini tidak hanya akan membuat kita lebih kompetitif, tetapi juga akan memberi kita keunggulan dalam karir. Sekali lagi ingatlah bahwa meskipun keduanya memiliki kesamaan, perbedaan dalam fokus, metodologi, dan tujuan membuat mereka unik dan penting untuk dipahami secara mendalam. Selamat bereksplorasi!