6 Perbedaan Data Science vs Data Analytics

Data science vs data analytics adalah dua bidang yang sering kali dianggap memiliki makna sama. Faktanya, keduanya memiliki perbedaan yang cukup signifikan, baik dari segi pendekatan maupun tujuan akhirnya. 

Data science adalah ilmu yang berfokus untuk mengeksplorasi data secara luas dengan menggunakan teknik-teknik analisis statistik dan pemrograman agar bisa memperoleh wawasan mendalam dari data. 

Sedangkan, data analytics lebih berfokus pada pemahaman dan interpretasi data untuk membuat keputusan yang lebih baik dalam konteks bisnis atau organisasi. 

Agar Anda tidak keliru, mari simak lebih jauh apa perbedaan data science dan data analytics pada artikel berikut!

Apa itu Data Science?

Data science adalah penerapan tools, proses, dan teknik seperti pemrograman, statistik, machine learning, dan algoritma untuk menggabungkan, menyiapkan, dan meneliti big data. 

Database tersebut sering kali terdiri dari campuran data terstruktur dan tidak terstruktur. Tujuan dari data science adalah untuk mengidentifikasi pola dan mengembangkan informasi yang dapat dijadikan sebagai pertimbangan untuk mengambil keputusan.

Dalam data science, Anda akan menggunakan berbagai alat dan teknik untuk memahami dan menggali potensi pada big data.

Apa itu Data Analytics?

Data analytics adalah proses untuk meneliti kumpulan data menggunakan tools atau teknik tertentu guna mengidentifikasi pola dan mengembangkan informasi sebelum melakukan tindakan tertentu.

Hampir sama dengan data science, tujuan data analytics adalah untuk membantu perusahaan membuat keputusan yang akurat berbasis data. Perbedaan utamanya terletak pada fokus data analytics yang cenderung lebih menjawab pertanyaan tertentu. 

Dalam data analytics, Anda akan menggunakan teknik dan tools untuk mengeksplorasi data dengan tujuan menjawab pertanyaan yang telah ditetapkan sebelumnya.

Perbedaan Data Science vs Data Analytics

Setelah Anda mengetahui pengertian dasar dari data science vs data analytics, selanjutnya mari membahas lebih lanjut tentang perbedaan keduanya. 

Berikut adalah enam perbedaan data science dan data analytics beserta penjelasannya secara menyeluruh.

1. Ruang Lingkup dan Tujuan

Meskipun sering terlihat serupa, baik data science vs data analytics, keduanya memiliki perbedaan dalam ruang lingkup dan tujuan. 

Data science memiliki cakupan yang lebih luas, seperti analisis data, pemodelan prediktif, machine learning, dan analisis statistik. Tujuannya adalah untuk menemukan informasi, prediksi, dan menggerakkan pengambilan keputusan menggunakan data yang tersedia.

Di sisi lain, Data analytics lebih mencakup analisis data historis untuk memberikan informasi sebelum melakukan tindakan secara langsung. Proses ini melibatkan analisis deskriptif yang merangkum peristiwa masa lalu dan menjelaskan alasan di balik peristiwa tersebut. 

2. Proses

Perbedaan antara proses data science vs data analytics juga terletak pada fokus dan proses di dalamnya. 

Dalam data science, proses dimulai setelah investigasi awal dan analisis data. Analisis tersebut dilakukan menggunakan berbagai teknik seperti machine learning, statistik, dan AI. Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai prosesnya:

• Menentukan Tujuan: Langkah awal dalam proses data science adalah menentukan tujuan dan objektif analisis bersama pemangku kepentingan bisnis.
• Pengumpulan Data: Data scientist memastikan bahwa pengumpulan dan penyimpanan data berjalan dengan baik.
• Integrasi & Manajemen Data: Data scientist menerapkan praktik terbaik berupa integrasi data untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bersih dan siap untuk dianalisis.
• Investigasi & Eksplorasi Data: Data scientist melakukan investigasi awal terhadap data dan analisis eksploratif menggunakan platform analisis data atau alat bisnis.
• Pengembangan Model: Memilih model analisis dan algoritma menggunakan bahasa pemrograman seperti SQL, R, atau Python.
• Implementasi dan Presentasi Model: Hasil analisis dibagikan kepada semua pemangku kepentingan menggunakan visualisasi data.

Sedangkan, data analytics lebih menekankan pada eksplorasi data, kolaborasi, dan diskusi menggunakan perangkat lunak analitik. 

Meskipun ada beberapa analisis yang dilakukan, fokus utamanya adalah pada analisis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik dari data. Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai proses data analytics:

• Kebutuhan & Pengumpulan Data: Menentukan pertanyaan yang ingin dijawab dan memastikan telah mengumpulkan data yang diperlukan.
• Integrasi & Manajemen Data: Transformasi data mentah menjadi informasi bisnis yang bersih dan siap digunakan. Proses ini mencakup replikasi dan ingest data untuk menggabungkan berbagai jenis data ke dalam format standar yang disimpan di repository seperti data warehouse atau data lake.
• Analisis Data, Kolaborasi, dan Diskusi: Mengeksplorasi data dan berkolaborasi dengan orang lain untuk mengembangkan informasi menggunakan perangkat lunak analisis data. 

3. Tugas 

Peran data science dan data analytics sangat penting dalam dunia bisnis modern. Namun, keduanya memiliki tuas atau peranan yang berbeda. Berikut adalah perbedaan tugas data science vs data analytics.

Data science lebih berorientasi pada penggunaan teknik-teknik seperti machine learning, pemodelan statistik, dan AI untuk menghasilkan informasi berharga dari data. 

Data scientists juga berperan dalam merancang model analitis dan algoritma yang kompleks untuk memprediksi tren, pola, dan perilaku yang mendasari data.

Sedangkan, data analytics lebih berfokus pada penggunaan alat analisis data atau BI untuk menyelidiki dan memahami hubungan dari data. 

Dalam hal ini, data analytics juga membantu menyusun dasbor dan laporan KPI untuk membantu pemangku kepentingan dalam pengambilan keputusan bisnis berdasarkan data.

4. Keterampilan 

Dari segi keterampilan, berikut perbedaan data science vs data analytics:

Data scientist memiliki keterampilan yang lebih mendalam soal pemrograman seperti teknik machine learning dan statistik yang kompleks. Selain itu, seorang data scientist juga perlu menguasai keterampilan pemrograman lanjutan.

Sebaliknya, data analyst cenderung lebih terfokus pada keterampilan pengolahan, analisis statistik, dan visualisasi data untuk menghasilkan informasi. 

Selain itu, data analyst juga terbiasa dengan keterampilan manipulasi data menggunakan SQL dan Excel, analisis statistik dasar, serta kemampuan untuk menyampaikan hasil analisis dengan jelas kepada pemangku kepentingan.

5. Gaji

Gaji antara peran data science vs data analytics dapat menjadi faktor penting saat Anda memilih karir di bidang analisis data. Dilansir dari Jobstreet, Berikut adalah kisaran gaji profesi data science dan data analytics.

• Junior Level: Sebagai seorang data science dan data analytics di level junior, Anda bisa mendapatkan gaji sekitar Rp8.000.000 - Rp15.000.000.
• Middle Level: Meningkat menjadi sekitar Rp15.000.000 - Rp25.000.000, di mana Anda dapat memperdalam kemampuan Anda dalam bidang yang lebih spesifik, seperti farmasi atau FMCG.
• Senior Level: Mencapai sekitar Rp25.000.000 - Rp35.000.000. Di tingkat ini tidak hanya keterampilan teknis yang penting, tetapi juga soft skills seperti kepemimpinan, kerja sama tim, dan negosiasi.

6. Pertumbuhan Karier

Secara keseluruhan, perbedaan dalam pertumbuhan karier antara data science vs data analytics mencerminkan perbedaan dalam fokus dan tanggung jawab masing-masing bidang.

Umumnya, data analyst lebih memperdalam analisis data dan fokus pada penerapan hasil analisis untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. 

Sementara itu, data scientist seringkali terlibat dalam riset dan pengembangan model yang kompleks untuk mengekstraksi informasi yang berharga dari data. 

Meskipun ada beberapa kesamaan dalam peran dan tanggung jawab, data science vs data analytics memiliki peluang karier yang baik sesuai dengan minat, keterampilan, dan aspirasi Anda. 

Demikian penjelasan lengkap tentang data science vs data analytics. Secara umum, data science dan data analytics sangat bermanfaat untuk mengubah data menjadi informasi dan aset berharga bagi perusahaan di berbagai sektor. 

Selain praktik mengolah data, aset berharga lainnya yang tidak kalah penting adalah kemampuan memasarkan produk secara digital dan organik. Dalam hal ini, Jasa SEO dari cmlabs dapat membantu Anda melakukan pemasaran organik di mesin pencari. 

Strategi SEO yang tepat memungkinkan bisnis Anda lebih mudah dilihat oleh target audiens tanpa mengandalkan iklan berbayar. Hubungi Tim Marketing Kami dan dapatkan penawaran khusus sekarang!