Memahami Perbedaan Antara Data Analisis dengan Data Analytics
Advertorial – Data Analytics merupakan sebuah proses sederhana dari Bisnis Analytics yang istilahnya mendekati pengertian Data Analysis dengan fokus yang lebih luas. Data Analytics dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan revenue, efisiensi, performa, merespons tren pasar, dan juga mengoptimalkan pemasaran dan pelayanan kepada pelanggan.
Walaupun Data Analytics sering diartikan sama dengan Data Analysis, namun pada kenyataannya kedua hal ini memiliki pengertian yang berbeda, apa saja hal utama yang membedakan Data Analytics dan Data Analysis?
Bentuk dan Struktur yang Berbeda:
Data Analytics adalah bentuk analisis ‘umum’ yang digunakan dalam bisnis untuk membuat suatu keputusan berdasarkan oleh data. Data Analytics terdiri dari pengumpulan dan pemeriksaan data secara umum dan memiliki satu atau lebih pengguna. Data Analytics umumnya mengeksplorasi potensi di masa depan. Dan dalam melakukan kegiatan analitik ini, akan dicari pola dalam mengeksplorasi apa saja yang dapat dilakukan di masa depan. Data Analysis adalah bentuk khusus dari Data Analytics yang digunakan dalam bisnis untuk menganalisis data dan mengambil beberapa hasil dan informasi. Data Analysis terdiri dari pendefinisian data, pemeriksaan, cleaning data, dan transformasi data untuk memberikan hasil yang bermanfaat. Dan satu hal penting yang membedakannya dengan Data Analytics adalah proses analisis ini dilakukan pada hal-hal yang telah terjadi di masa lalu.
Rangkaian Proses:
Data Analytics : terdiri dari evaluasi kasus, identifikasi data, penyaringan data, ekstraksi data, validasi dan pembersihan data, agregasi & representasi data, analisis data, visualisasi data, pemanfaatan hasil analisis.
Data Analysis : Urutan proses yang terdapat pada Data Analysis adalah pengumpulan data, scrubbing data, analisis data, dan interpretasi data secara tepat sehingga mendapatkan kesimpulan yang diinginkan.
Beda Penggunaan dalam Hal Waktu:
Data Analytics : Secara umum Data Analytics mengacu pada masa depan, sehingga dapat digunakan untuk menemukan pola terselubung, korelasi, preferensi pelanggan, tren pasar, dan informasi lain yang diperlukan yang dapat membantu membuat lebih banyak keputusan pemberitahuan untuk tujuan bisnis.
Data Analysis : Data Analysis dapat digunakan dengan berbagai cara seperti melakukan analisis seperti analisis deskriptif, analisis eksplorasi, analisis inferensial, analisis prediktif, dan mengambil hasil analisis yang berguna.
Sumber : https://dqlab.id/
