Di era digital ini, data menjadi aset yang sangat berharga. Berbagai organisasi dan individu berlomba untuk memanfaatkan data guna mendapatkan pemahaman yang lebih baik, membuat keputusan yang lebih cerdas, dan bahkan mendorong inovasi. Namun, seringkali muncul kebingungan antara dua disiplin ilmu yang terkait erat dengan data: Data Analisis dan Data Science. Meskipun keduanya berurusan dengan data, terdapat perbedaan mendasar dalam tujuan, metodologi, dan cakupan mereka.
Data Analisis adalah proses memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna, menginformasikan kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan. Fokus utamanya adalah untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang berhubungan dengan apa yang telah terjadi di masa lalu.
Seorang data analis biasanya menggunakan berbagai alat dan teknik untuk:
Data analisis cenderung lebih deskriptif. Pertanyaan yang sering dijawab oleh data analis adalah "apa yang terjadi?" atau "berapa banyak?". Misalnya, seorang analis data di tim pemasaran mungkin melihat data penjualan bulan lalu untuk mengidentifikasi produk mana yang paling laris dan di wilayah mana.
Data Science adalah bidang interdisipliner yang menggunakan metode ilmiah, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Ini adalah pendekatan yang lebih luas yang tidak hanya berfokus pada pemahaman data, tetapi juga pada penggunaan data untuk memprediksi masa depan dan menciptakan solusi baru.
Data scientist melampaui data analisis dengan menambahkan elemen prediksi, preskripsi, dan bahkan penciptaan solusi otomatis. Ruang lingkup data science meliputi:
Data science bertujuan untuk menjawab pertanyaan yang lebih kompleks seperti "mengapa ini terjadi?", "apa yang akan terjadi selanjutnya?", atau "bagaimana kita bisa membuat sesuatu terjadi?". Contohnya, seorang data scientist mungkin membangun model untuk memprediksi kemungkinan pelanggan akan berhenti berlangganan (churn) atau mengembangkan sistem rekomendasi yang disesuaikan untuk setiap pengguna.
Berikut ringkasan perbedaan utama:
Pemilihan antara data analisis dan data science bergantung pada kebutuhan spesifik. Jika Anda perlu memahami kinerja bisnis saat ini, mengidentifikasi tren pasar, atau melaporkan hasil historis, data analisis adalah pilihan yang tepat. Ini memberikan wawasan yang dapat langsung digunakan untuk membuat keputusan operasional.
Namun, jika organisasi Anda ingin mendorong inovasi, membangun produk berbasis data (seperti aplikasi prediksi atau sistem rekomendasi), mengoptimalkan proses secara otomatis, atau memahami sebab-akibat di balik suatu fenomena, maka data science menjadi krusial. Data science memungkinkan Anda untuk tidak hanya memahami tetapi juga membentuk masa depan.
Baik data analisis maupun data science sangat vital dalam ekosistem data modern. Data Analisis memberikan fondasi pemahaman tentang apa yang telah terjadi, sementara Data Science memperluas kapabilitas untuk memprediksi masa depan dan menciptakan solusi transformatif. Keduanya saling melengkapi dan seringkali data scientist juga melakukan tugas-tugas yang biasa dilakukan oleh data analis. Memahami perbedaan ini membantu organisasi untuk mengalokasikan sumber daya, menentukan peran yang tepat, dan pada akhirnya, memanfaatkan kekuatan data secara maksimal untuk mencapai tujuan mereka.