Data Science vs Data Analytics, Apa Bedanya?

Perkembangan dalam dunia teknologi dan informasi memunculkan sejumlah bidang profesi baru beserta konsep kerjanya di era digital. Contohnya adalah data science dan data analytics. Sekilas, keduanya terlihat sama, bahkan tidak sedikit pula yang menganggapnya sebagai satu kesatuan. Padahal, keduanya memiliki perbedaan yang mendasar. Memangnya, apa saja perbedaan data science vs data analytics? Seperti apa definisi serta bagaimana cara mempelajari keduanya? Simak ulasannya dalam artikel berikut ini!

Apa Itu Data Science?

Sebelum mengetahui perbedaan data science vs data analytics, ada baiknya untuk mengetahui pengertiannya masing-masing. Data science secara umum dapat diartikan sebagai sebuah konsep yang digunakan untuk memilah data. Termasuk di antaranya data cleansing, preparation, dan proses analisis itu sendiri.

Seorang data scientist akan mengumpulkan data dari berbagai sumber dan aplikasi seperti machine learning, predictive analytics, dan sentiment analysis untuk mengolah informasi penting dari banyaknya data yang dikumpulkan. Kemudian, data tersebut dijadikan sebagai pandangan untuk menentukan kebijakan bagi sebuah bisnis. Informasi data ini memiliki bentuk yang beragam, mulai dari teks, gambar, audio, maupun video.

Adapun tahapan dari pemrosesan data yang dilakukan data scientist di antaranya adalah:

1. Obtain – Proses pengumpulan data;
2. Scrub – Proses pemilahan data atau biasa dikenal dengan filter data dari sebagian besar data yang masuk;
3. Explore – Tahapan pemeriksaan dan penggalian data-data yang berbeda;
4. Model – Pembuatan metode atau model apa yang akan dibuat dan digunakan untuk mencapai tujuan;
5. Interpret – Proses interpretasi dari model maupun data yang digunakan.

Jika Anda ingin mendalami data science, setidaknya harus memiliki skill tertentu. Salah satunya menguasai bahasa pemrograman seperti Python dan R. Selain itu, kemampuan untuk menelaah data dari berbagai sumber utama seperti media sosial juga diperlukan. Termasuk dalam memahami fungsi analitis dan pengetahuan terhadap machine learning.

Apa Itu Data Analytics?

Selanjutnya adalah mengenai data analytics. Pengertian garis besarnya ialah sebuah metode yang digunakan untuk menganalisis big data yang sudah dipilah. Seorang data analyst biasanya akan melakukan serangkaian proses analisis seperti menggunakan deskripsi statistik, memvisualisasikan data, hingga bagaimana mengomunikasikan data menjadi poin-poin penting untuk mengambil kesimpulan.

Oleh karena itu, proses data analytics diperlukan dasar yang kuat untuk mengerti dan memahami statistik. Begitu juga dengan pemahaman database, hingga kemampuan untuk membuat pandangan dan persepsi visualisasi data. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam analisis data ini, seperti analisis deskriptif maupun analisis preskriptif.

Skill yang diperlukan untuk menjadi seorang data analyst ini memang cukup signifikan. Terutama bagi sebuah perusahaan di tengah tren bisnis yang terkadang mengalami perubahan cepat. Adapun kemampuan ini antara lain pengetahuan mengenai statistik matematis hingga memahami dengan baik bahasa pemrograman Python dan R. Tidak lupa, pengetahuan dalam hal data wrangling.

Data Science vs Data Analytics?

Dari dua pengertian di atas, dapat ditarik kesimpulan dari data science vs data analytics. Jadi, data science merupakan sebuah pondasi dalam metode pengolahan data penting bagi sebuah perusahaan maupun bisnis. Termasuk penggunaan data analytics, data mining, machine learning, dan hal lain yang berhubungan dengan big data.

Keterhubungan tersebut dapat dianalogikan sebagai berikut. Data science mengumpulkan informasi, memilah informasi, dan membuat pola, serta membuat sejumlah pertanyaan mengenai apa yang harus dilakukan. Di sisi lain, data analytics mengolah data tersebut dan menjawab apa yang dikemukakan oleh data science.

Perbedaan mengenai data science vs data analytics yang tak kalah penting untuk diketahui adalah skill yang diperlukan, di antaranya adalah:

• Kemampuan matematis – Data analyst harus menguasai dasar matematis dan statistik. Sementara itu, data scientist harus mahir dalam statistik dan analisis prediktif;
• Kemampuan pemrograman – Data analyst mahir dalam bahasa pemrograman seperti Python, SQL, dan R. Sementara data scientist perlu memahami orientasi objek pemrograman yang akan diamati;
• Software dan tools yang digunakan – Data analyst menggunakan SAS, Excel, dan kecerdasan buatan di bidang bisnis. Untuk data scientist, setidaknya memahami Hadoop, MySQL, TensorFlow, dan Spark;
• Kemampuan lain – Data analyst harus memiliki pemikiran analitis dan kemampuan memvisualisasikan data. Untuk data scientist, kemampuan yang harus dimiliki adalah memahami machine learning dan data modeling.

Cara Belajar Data Science dan Data Analytics

Sebenarnya, data science vs data analytics merupakan dua aspek penting dalam bisnis saat ini. Anda bisa mempelajari keduanya sesuai dengan kebutuhan perusahaan dan bisnis. Salah satu caranya adalah dengan mengikuti kursus data science. Misalnya mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School.  Di sini, ada banyak pilihan program yang dapat dipilih sesuai kemampuan dan bidang spesialisasi Anda, seperti Lifetime Data Science Academy dan kursus spesialisasi bidang dalam Data Science Specialization.

Itu tadi penjelasan tentang data science vs data analytics yang ternyata berbeda namun saling terkait satu dengan yang lain. Agar memahami keduanya, Anda bisa mengikuti kelas-kelas yang disediakan oleh Algoritma Data Science School!