Dalam dunia teknologi, data analitik vs data analisis memiliki nama yang nyaris sama. Keduanya juga memiliki keterkaitan yang erat di dalam ranah data science. Misalnya, keduanya sama-sama mendukung usaha pengambilan keputusan bisnis yang berbasis data.

Meskipun demikian, keduanya ternyata memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Secara singkat, analisis adalah pemeriksaan terperinci dari elemen atau struktur tertentu, sedangkan analitik merupakan analisis komputasi sistematis data.

Untuk mengetahui lebih jelas perbedaan di antara keduanya, artikel ini akan menjelaskan tentang data analitik vs data analisis, sekaligus perbandingannya di antara keduanya.

Apa itu Data Analitik?

Data analitik adalah suatu istilah yang mencakup tentang praktik dari semua aktivitas yang berhubungan dengan data. Data analitik juga disebut sebagai area eksplorasi data mentah yang luas dengan berbagai macam teknik dan alat tertentu untuk menentukan sebuah tren.

Sebuah data yang diperoleh perusahaan, instansi, atau organisasi lainnya perlu diolah. Jika tidak diolah hanya akan berhenti dan tidak berguna. Data analitik bisa membantu data tersebut untuk diolah dan akhirnya memiliki nilai untuk berbagai kepentingan bisnis.

Data analitik memiliki area yang sangat luas, bersifat sistematis, dan mencakup banyak langkah komputasi serta manajemen. Alat yang biasa dipakai dalam melakukan aktivitas data analitik adalah R. Python, SAS, SPARK, Google Analytics, Excel, SQL, Tableau, dan lain-lain.

Apa itu Data Analisis?

Data analisis merupakan sebuah potongan kecil dari data analitik, yaitu upaya pengolahan data menjadi sebuah insight. Salah satu alur yang biasa ditemui pada data analisis adalah cleaning, transforming, modeling, dan questioning. Tujuan dari data analisis adalah untuk mencari informasi yang berguna dari data yang sudah diperoleh.

Data analisis biasanya hanya terbatas pada suatu set data yang sudah disiapkan. Data analisis juga bisa dilakukan berulang kali dan diubah ke dalam matriks baru dalam platform data analitik. Alat yang biasa digunakan adalah Tableau, SPARK, Google Fusion Table, Node XL, dan lain-lain.

Perbedaan Data Analitik dan Data Analisis

1. Perbedaan Nama

Meskipun keduanya memiliki nama yang hampir mirip, namun sebenarnya secara definisi, data analitik dan data analisis sangatlah berbeda. Data analitik adalah istilah yang lebih luas dari data analisis. Istilah ini mencakup konsep dan praktik dari segala aktivitas yang berhubungan dengan data.

Sementara itu, data analisis adalah sebuah istilah yang dipakai untuk menyebutkan salah satu bagian dari proses data analitik. Data analisis merupakan pengambilan insight atas data yang sudah dikumpulkan.

2. Struktur dan Proses

Perbedaan kedua terletak pada struktur prosesnya. Struktur proses merupakan komponen yang akan menunjukkan bagaimana alur dari upaya data analitik dan data analisis ketika dilakukan.

Data analitik memiliki struktur memiliki struktur proses data collection, data inspection, data usage. Sedangkan struktur proses data analisis yang umum dipakai di industri sekarang adalah data cleaning, data transforming, data modeling, dan data questioning.

3. Tools

Selanjutnya, perbedaan data analitik dan data analisis terletak pada tools atau alat yang digunakan keduanya. Tools yang digunakan oleh data analitik adalah R, Tableau Public, Python, SAS, Apache Spark, dan Excel atau Google Sheets.

Sedangkan data analisis biasanya menggunakan tools seperti OpenRefine, KNIME, RapidMiner, Google Fusion Tables, Tableau Public, NodeXL, dan WolframAlpha.

4. Kegunaan

Selain ciri atau karakteristik di antara keduanya, data analitik dan data analisis juga memiliki perbedaan pada penggunaannya. Data analitik biasanya digunakan untuk mencari pola-pola tertentu pada sebuah data, membuat korelasi tertentu, mendapatkan informasi tentang preferensi customer, mencari pola tren pasar, dan lain-lain.

Sedangkan data analisis secara umum akan dipakai untuk mengambil intisari dari data-data yang sudah dikumpulkan. Beberapa intisarinya adalah sebagai berikut

– Descriptive analysis insight: berguna untuk mendeskripsikan pola tertentu atau poin-poin lain yang dari data yang sudah dikumpulkan.

– Explanatory analysis insight: berguna menjelaskan alasan mengapa sebuah hal bisa terjadi dari data yang diperoleh.

– Inferential analysis insight: melakukan analisis sampel-sampel data tertentu kemudian mengambilnya menjadi insight yang dibutuhkan oleh bisnis.

– Predictive analysis insight: berfungsi membuat prediksi tertentu sesuai dengan kebutuhan bisnis yang akan didasarkan pada data yang dikelola, dan berbagai insight lainnya.

Demikian adalah perbedaan antara data analitik dan data analisis. Tentu masih banyak informasi yang bisa kamu dapatkan untuk mengetahui perbedaan di antara keduanya. Namun, pengertian dan perbedaan di atas merupakan modal yang pas untuk kamu mempelajari keduanya dengan lebih detail.