Mengejar Tren: Membedakan Data Science dan Data Analytics

Dunia kita saat ini dibanjiri data. Data ini berdatangan dari berbagai sumber, mulai dari media sosial dan transaksi online hingga sensor di perangkat pintar dan alat penelitian ilmiah. Namun, data itu sendiri tidak bermakna tanpa kemampuan untuk menganalisis dan memaknainya. Di sinilah peran data science dan data analytics menjadi sangat penting.

Meskipun kedua istilah ini sering digunakan secara bergantian, data science dan data analytics memiliki perbedaan mendasar. Artikel ini akan membantumu memahami perbedaan tersebut dan menjelajahi dunia menarik yang ditawarkan oleh kedua bidang ini.

Data Science: Mencari Jarum dalam Tumpukan Jerami

Data science bisa diibaratkan seperti seorang detektif yang menyelidiki gunungan data untuk menemukan pola dan wawasan (insights) yang tersembunyi. Para data scientist memiliki peran yang luas dalam menangani data, mulai dari pengumpulan dan pembersihan hingga analisis dan penerapannya dalam berbagai bentuk, seperti machine learning dan kecerdasan buatan (AI).

Proses data science biasanya mengikuti beberapa langkah sebagai berikut:

1. identifikasi masalah: langkah pertama adalah mendefinisikan masalah bisnis yang ingin dipecahkan melalui analisis data.
2. pengumpulan data: data scientist harus mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber. Proses ini bisa melibatkan penggalian data (data mining) dari berbagai sumber, seperti database perusahaan, media sosial, atau sensor.
3. pembersihan data: data di dunia nyata sering berantakan dan tidak konsisten. Data scientist harus membersihkan dan mempersiapkan data agar bisa digunakan untuk analisis lebih lanjut.
4. analisis data eksploratif: setelah data dibersihkan, data scientist akan melakukan analisis eksploratif untuk mengungkap pola dan hubungan antar variabel dalam data.
5. pengembangan model: Data scientist dapat mengembangkan model prediktif menggunakan teknik machine learning untuk memperkirakan tren masa depan, mengidentifikasi anomali, atau membuat klasifikasi data.
6. visualisasi data: Temuan yang didapat perlu dikomunikasikan secara efektif. Data scientist biasanya menggunakan alat visualisasi data untuk menampilkan hasil analisis dalam bentuk grafik dan tabel yang mudah dimengerti.
7. penerapan model: dalam beberapa kasus, model yang dikembangkan data scientist dapat diterapkan dalam sistem aplikasi atau alat bisnis untuk mendukung proses pengambilan keputusan.

Singkatnya, data science berfokus pada eksplorasi data dan penemuan pengetahuan baru yang dapat digunakan untuk mengatasi berbagai tantangan bisnis dan mengembangkan inovasi baru.

Data Analytics: Memanen Buah dari Pohon Data

Data analytics, di sisi lain, lebih berfokus pada analisis data yang terstruktur untuk mendapatkan informasi dan wawasan bisnis yang dapat ditindaklanjuti (actionable insights). Para data analyst menggunakan berbagai alat dan teknik statistik untuk menjawab pertanyaan bisnis yang spesifik.

Beberapa contoh tugas yang dilakukan data analyst adalah sebagai berikut:

• melakukan analisis penjualan: data analyst dapat menganalisis data penjualan untuk mengidentifikasi tren penjualan, menilai efektivitas kampanye pemasaran, dan memprediksi permintaan masa depan.
• mengelola hubungan pelanggan (CRM): data analyst dapat menganalisis data pelanggan untuk memahami perilaku pelanggan, mengidentifikasi pelanggan potensial, dan mengembangkan strategi loyalitas pelanggan.
• mengelola risiko keuangan: data analyst dapat menganalisis data keuangan untuk menilai risiko investasi dan mendeteksi potensi penipuan.

Pada intinya, data analyst lebih seperti “pemanen” yang memetik buah berupa informasi berharga dari “pohon data” yang telah dipersiapkan oleh tim data science. Mereka berfokus pada menyajikan informasi tersebut secara jelas dan mudah dimengerti oleh para pengambil keputusan bisnis.

Memilih Jalur Kariermu: Data Scientist vs. Data Analyst

Bingung memilih antara menjadi data scientist atau data analyst? Mari kita lihat dari sisi keahlian yang dibutuhkan:

Data Scientist

• keahlian statistik dan matematika yang kuat;
• kemampuan pemrograman tingkat lanjut (misalnya Python, R);
• pemahaman tentang machine learning dan deep learning;
• keterampilan komunikasi dan visualisasi data yang baik; dan
• kemampuan berpikir kritis dan pemecahan masalah.

Data Analyst

• kemampuan analisis data yang baik;
• keterampilan kueri data (SQL);
• kemampuan menggunakan alat visualisasi data;
• keterampilan komunikasi yang baik; dan
• keahlian dalam domain bisnis spesifik (misalnya keuangan, pemasaran)

Pada dasarnya, data scientist membutuhkan keahlian yang lebih condong ke ilmu data (data science), sementara data analyst membutuhkan keterampilan yang lebih fokus pada analisis data dan komunikasi bisnis. Selain keahlian, pertimbangkan juga minat dan kepribadianmu. Apakah kamu lebih senang menjelajahi dunia data yang belum terpetakan dan mencari pola baru? Atau kamu lebih tertarik untuk mengubah data menjadi informasi bisnis yang praktis?

Data Scientist cocok untukmu jika

• kamu menikmati tantangan intelektual dalam menganalisis data yang kompleks;
• kamu memiliki rasa ingin tahu yang tinggi dan ingin mengembangkan model dan algoritma baru; atau
• kamu betah bekerja dalam lingkungan yang cepat berubah dan terus berkembang.

Data Analyst cocok untukmu jika

• kamu teliti dan memiliki kemampuan analisis yang baik;
• kamu pandai menyederhanakan informasi kompleks menjadi temuan yang mudah dimengerti; atau
• kamu senang bekerja sama dengan tim bisnis untuk menerapkan wawasan data dalam keputusan bisnis yang nyata.

Bekerja Sama untuk Masa Depan yang Didorong Data

Meskipun memiliki peran yang berbeda, data scientist dan data analyst tetap saling membutuhkan satu sama lain. Mereka bekerja sama dalam siklus analisis data yang terintegrasi.

1. Perumusan Masalah: Tim yang terdiri dari data scientist dan data analyst akan mendefinisikan masalah bisnis yang ingin dipecahkan melalui analisis data.
2. Pengumpulan dan Persiapan Data: Data scientist berfokus pada pengumpulan data mentah, sementara data analyst berperan dalam membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut.
3. Analisis Data: Data scientist melakukan analisis eksploratif untuk menemukan pola dan hubungan dalam data, sementara data analyst berfokus pada menjawab pertanyaan bisnis yang spesifik.
4. Pengembangan Model: Data scientist mengembangkan model prediktif atau algoritma menggunakan teknik machine learning atau deep learning.
5. Pelaporan dan Komunikasi: Keduanya bekerja sama untuk menyusun laporan dan presentasi yang dapat dimengerti oleh para pengambil keputusan bisnis.

Dengan kolaborasi yang efektif, data scientist dan data analyst dapat mentransformasi data menjadi kekuatan penggerak bisnis yang membawa perubahan positif dan inovasi berkelanjutan.

Memanen Keahlianmu di Era Data

Dunia kita saat ini tengah memasuki era yang didorong oleh data. Kemampuan menganalisis dan memaknai data menjadi sangat penting di berbagai bidang industri. Baik data science maupun data analytics menawarkan jalur karier yang menarik dan berprospek tinggi.

Jika kamu tertarik untuk berkontribusi dalam era yang digelontorkan data ini, pelajarilah kedua bidang ini untuk menemukan jalur karier yang sesuai dengan minat dan keahlianmu. Mulailah dengan menguasai dasar-dasar seperti matematika, statistik, pemrograman (Python atau R), dan keterampilan visualisasi data.

Dunia teknologi terus berkembang pesat. Peran data scientist dan data analyst pun akan terus berkembang bersama kemajuan teknologi tersebut. Teruslah belajar dan ikuti perkembangan terbaru untuk memastikan kamu siap menggapai masa depan yang dipenuhi dengan peluang dan tantangan menarik di dunia data.

Yuk, Mulai Menjelajah!

Sumber daya online dan kursus tentang data science dan data analytics kini semakin banyak tersedia. Jangan ragu untuk memulai langkah awalmu dalam dunia menarik ini. Siapa tahu, kamu bisa menjadi pionir masa depan yang didorong oleh data!

Yuk, belajar tentang AI bareng-bareng di Skill Academy dengan mengikuti AI Mastery Bootcamp Batch 4! Kuasai AI untuk prospek pekerjaan impian kamu di masa dapan! Klik banner di bawah untuk informasi lebih lanjut!