Perbedaan Data Analitik dan Data Analisis
10 Mei 2022
10 Mei 2022
Jika Anda berkecimpung dalam ranah teknologi, Anda pasti pernah mendengar istilah data analitik dan data analisis. Masih banyak orang yang menganggap kalau kedua istilah tersebut memiliki arti yang sama, padahal mereka berbeda. Secara harfiah, analisis adalah pemeriksaan terperinci dari elemen atau struktur tertentu, sedangkan analitik adalah analisis komputasi sistematis data. Lalu, bagaimana perbedaan dan korelasinya? Yuk, simak artikel ini!
Data analitik adalah area eksplorasi data mentah yang luas dengan berbagai macam teknik dan alat tertentu untuk menemukan sebuah tren yang berguna dalam menghasilkan prediksi dan keputusan yang tepat di masa depan. Di samping itu, data analisis adalah bagian (subset) dari data analitik yang membantu Anda memahami data dengan pertanyaan spesifik dan informasi tertentu.
Karena areanya yang luas, data analitik bersifat sistematis dan mencakup banyak langkah komputasi serta manajemen. Alat yang paling umum digunakan dalam data analitik, yaitu R, Python, SAS, SPARK, Google Analytics, Excel, SQL, Tableau, dan lainnya.
Setiap tipe data analitik digunakan untuk tujuan tertentu bergantung pada pertanyaan yang ingin dijawab. Tipe-tipe data analitik dapat dikombinasikan untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang kebutuhan dan peluang perusahaan. Terdapat empat tipe utama data analitik.
Analisis ini merangkum kumpulan data besar dengan memberikan hasil berupa visualisasi ke stakeholder. Matriks yang paling banyak digunakan adalah ROI (Return of Investment). Perusahaan juga biasanya memiliki matriks lain yang lebih spesifik untuk melacak kinerja tertentu.
Analisis ini melengkapi hasil dari analisis deskriptif dengan menggali lebih dalam untuk menemukan penyebabnya. Analisis ini biasanya dilakukan dalam tiga tahap, yaitu mengidentifikasi anomali data (perubahan tidak terduga dalam pasar tertentu), mengumpulkan data anomali, dan menggunakan teknik statistik untuk menemukan hubungan serta tren yang menjelaskan anomali tersebut.
Tipe data analitik yang ketiga adalah analisis deskriptif. Analisis ini menggunakan data historis untuk mengidentifikasi tren dan menentukan apakah tren tersebut cenderung berulang atau tidak. Analisis ini menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk analisis lanjutan, seperti regresi, neural networks, dan decision trees.
Terakhir, ada tipe data analitik berikutnya, yakni analisis preskriptif. Analisis ini menggunakan hasil dari analisis prediktif untuk membuat keputusan dan langkah yang tepat. Teknik dalam analisis ini mengandalkan machine learning untuk menemukan pola dalam kumpulan data yang besar.
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, data analisis adalah bagian dari data analitik yang membantu Anda memahami data dan memberikan insight dari masa lalu untuk memahami apa yang terjadi selama ini. Analisis data biasanya hanya terbatas pada satu set data yang sudah disiapkan. Anda akan memeriksa, mengatur, dan mempertanyakan data.
Data analisis dapat dilakukan berulang kali dan diubah kedalam matriks baru dalam platform data analitik Anda. Alat yang digunakan dalam data analisis mirip dengan data analitik, seperti Tableau, Excel, SPARK, Google Fusion Table, Node XL, dan lain sebagainya.
Tipe-tipe data analisis juga tidak jauh berbeda dengan data analitik. Berikut adalah beberapa di antaranya.
Analisis ini mencoba untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar dengan menggunakan database atau alat data mining lainnya.
Analisis ini memanfaatkan data dari masa lalu dalam bentuk dashboard yang mencakup pengumpulan, analisis, pemodelan, interpretasi, dan penyajian data. Analisis statistik dibagi menjadi dua kategori, yaitu analisis deskriptif yang meringkas data numerik dengan lengkap dan analisis inferensial yang bekerja dengan sampel yang berasal dari data yang sudah lengkap.
Analisis ini menyelidiki hubungan antara data dan variabel yang memungkinkan Anda menemukan koneksi, menghasilkan hipotesis, dan solusi untuk masalah tertentu.
Analisis ini mencari penyebab dari insight yang ditemukan. Jenis analisis ini cocok untuk mengidentifikasi pola perilaku data.
Analisis ini memanfaatkan hasil analisis sebelumnya. Analisis ini membuat prediksi hasil masa depan berdasarkan data riil.
Analisis preskriptif menggabungkan insight dari semua tipe data analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan yang harus diambil guna memecahkan masalah saat ini.
Sebagai bagian dari data analitik, data analisis melihat tren masa lalu dan memahami apa yang terjadi sejauh ini. Setelah memahami tren, Anda bisa menggunakan berbagai macam teknik dalam data analitik untuk memprediksi tren di masa depan dan membuat keputusan yang menguntungkan. Hasil dari data analitik lebih menyeluruh dan bermanfaat daripada hasil dari data analisis saja.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut mengenai data, Anda bisa ikuti berbagai kelas data science yang diselenggarakan oleh Algoritma Data Science School. Di sini, ada beragam kelas mengenai data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise Anda.
Referensi:
Jika Anda berkecimpung dalam ranah teknologi, Anda pasti pernah mendengar istilah data analitik dan data analisis. Masih banyak orang yang menganggap kalau kedua istilah tersebut memiliki arti yang sama, padahal mereka berbeda. Secara harfiah, analisis adalah pemeriksaan terperinci dari elemen atau struktur tertentu, sedangkan analitik adalah analisis komputasi sistematis data. Lalu, bagaimana perbedaan dan korelasinya? Yuk, simak artikel ini!
Data analitik adalah area eksplorasi data mentah yang luas dengan berbagai macam teknik dan alat tertentu untuk menemukan sebuah tren yang berguna dalam menghasilkan prediksi dan keputusan yang tepat di masa depan. Di samping itu, data analisis adalah bagian (subset) dari data analitik yang membantu Anda memahami data dengan pertanyaan spesifik dan informasi tertentu.
Karena areanya yang luas, data analitik bersifat sistematis dan mencakup banyak langkah komputasi serta manajemen. Alat yang paling umum digunakan dalam data analitik, yaitu R, Python, SAS, SPARK, Google Analytics, Excel, SQL, Tableau, dan lainnya.
Setiap tipe data analitik digunakan untuk tujuan tertentu bergantung pada pertanyaan yang ingin dijawab. Tipe-tipe data analitik dapat dikombinasikan untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang kebutuhan dan peluang perusahaan. Terdapat empat tipe utama data analitik.
Analisis ini merangkum kumpulan data besar dengan memberikan hasil berupa visualisasi ke stakeholder. Matriks yang paling banyak digunakan adalah ROI (Return of Investment). Perusahaan juga biasanya memiliki matriks lain yang lebih spesifik untuk melacak kinerja tertentu.
Analisis ini melengkapi hasil dari analisis deskriptif dengan menggali lebih dalam untuk menemukan penyebabnya. Analisis ini biasanya dilakukan dalam tiga tahap, yaitu mengidentifikasi anomali data (perubahan tidak terduga dalam pasar tertentu), mengumpulkan data anomali, dan menggunakan teknik statistik untuk menemukan hubungan serta tren yang menjelaskan anomali tersebut.
Tipe data analitik yang ketiga adalah analisis deskriptif. Analisis ini menggunakan data historis untuk mengidentifikasi tren dan menentukan apakah tren tersebut cenderung berulang atau tidak. Analisis ini menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk analisis lanjutan, seperti regresi, neural networks, dan decision trees.
Terakhir, ada tipe data analitik berikutnya, yakni analisis preskriptif. Analisis ini menggunakan hasil dari analisis prediktif untuk membuat keputusan dan langkah yang tepat. Teknik dalam analisis ini mengandalkan machine learning untuk menemukan pola dalam kumpulan data yang besar.
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, data analisis adalah bagian dari data analitik yang membantu Anda memahami data dan memberikan insight dari masa lalu untuk memahami apa yang terjadi selama ini. Analisis data biasanya hanya terbatas pada satu set data yang sudah disiapkan. Anda akan memeriksa, mengatur, dan mempertanyakan data.
Data analisis dapat dilakukan berulang kali dan diubah kedalam matriks baru dalam platform data analitik Anda. Alat yang digunakan dalam data analisis mirip dengan data analitik, seperti Tableau, Excel, SPARK, Google Fusion Table, Node XL, dan lain sebagainya.
Tipe-tipe data analisis juga tidak jauh berbeda dengan data analitik. Berikut adalah beberapa di antaranya.
Analisis ini mencoba untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar dengan menggunakan database atau alat data mining lainnya.
Analisis ini memanfaatkan data dari masa lalu dalam bentuk dashboard yang mencakup pengumpulan, analisis, pemodelan, interpretasi, dan penyajian data. Analisis statistik dibagi menjadi dua kategori, yaitu analisis deskriptif yang meringkas data numerik dengan lengkap dan analisis inferensial yang bekerja dengan sampel yang berasal dari data yang sudah lengkap.
Analisis ini menyelidiki hubungan antara data dan variabel yang memungkinkan Anda menemukan koneksi, menghasilkan hipotesis, dan solusi untuk masalah tertentu.
Analisis ini mencari penyebab dari insight yang ditemukan. Jenis analisis ini cocok untuk mengidentifikasi pola perilaku data.
Analisis ini memanfaatkan hasil analisis sebelumnya. Analisis ini membuat prediksi hasil masa depan berdasarkan data riil.
Analisis preskriptif menggabungkan insight dari semua tipe data analisis sebelumnya untuk menentukan tindakan yang harus diambil guna memecahkan masalah saat ini.
Sebagai bagian dari data analitik, data analisis melihat tren masa lalu dan memahami apa yang terjadi sejauh ini. Setelah memahami tren, Anda bisa menggunakan berbagai macam teknik dalam data analitik untuk memprediksi tren di masa depan dan membuat keputusan yang menguntungkan. Hasil dari data analitik lebih menyeluruh dan bermanfaat daripada hasil dari data analisis saja.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut mengenai data, Anda bisa ikuti berbagai kelas data science yang diselenggarakan oleh Algoritma Data Science School. Di sini, ada beragam kelas mengenai data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise Anda.
Referensi: