Pernahkah kamu merasa bingung membedakan antara data analytics dan data analysis? Dua istilah ini memang terdengar mirip, bahkan sering dianggap sama. Padahal, ada perbedaan mendasar di antara keduanya, meskipun keduanya juga saling berkaitan dalam dunia data science.  

Baik data analytics maupun data analysis memiliki peran penting dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Untuk memahami lebih jauh, mari kita bahas satu per satu perbedaan dan keterkaitan di antara keduanya. Yuk, simak!  

Perbedaan Data Analytics vs Data Analysis

Agar lebih jelas, kita mulai dengan memahami definisi masing-masing istilah.  

Apa Itu Data Analytics?

Mengutip dari sumber BMC, data analytics mencakup berbagai konsep dan praktik dalam pengolahan data. Artinya, semua aktivitas yang berhubungan dengan data—mulai dari pengumpulan, pemrosesan, hingga interpretasi—termasuk dalam cakupan data analytics.  

Tanpa pengolahan yang tepat, data yang dikumpulkan oleh perusahaan atau organisasi hanya akan menjadi tumpukan informasi yang tidak memiliki nilai. Dengan menerapkan data analytics, data tersebut bisa diolah menjadi sesuatu yang bernilai dan bermanfaat.  

Proses umum dalam data analytics biasanya mencakup beberapa tahapan, seperti:  

• Discovering data → Mengumpulkan dan mengenali pola data  
• Interpreting data → Menganalisis makna yang terkandung dalam data 
•  Visualizing data → Menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami  
•  Representing data → Menggunakan data sebagai dasar pengambilan keputusan  

Hasil dari proses ini nantinya bisa digunakan untuk berbagai keperluan bisnis, seperti meningkatkan performa perusahaan atau mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif. 

Baca juga : 7 Langkah Praktis Membaca Data Analytics untuk Optimalkan Bisnis

Apa Itu Data Analysis?

Berbeda dengan data analytics yang cakupannya luas, data analysis adalah salah satu bagian dari data analytics. Fokusnya adalah mengolah data mentah menjadi insight yang bermakna.  

Proses umum dalam data analysis biasanya mencakup:  

• Cleaning → Membersihkan data dari duplikasi atau kesalahan 
•  Transforming → Mengubah data ke dalam format yang sesuai  
• Modeling → Menganalisis pola dalam data  
• Questioning → Menyimpulkan informasi dari data  

Seorang data analyst bertanggung jawab dalam proses ini. Mereka akan menerima dataset dari data engineer, lalu melakukan inspeksi, menyusun data, serta mencari pola yang dapat digunakan untuk keperluan bisnis.  

Hasil akhir dari data analysis bisa berupa visualisasi data atau laporan yang dipresentasikan kepada pihak terkait, seperti manajer atau tim strategi. Dari sini, insight yang dihasilkan dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan bisnis atau pengembangan strategi perusahaan.  

Baca juga : 24 Tool untuk Analisis Data dan Fungsinya

Perbandingan Data Analytics vs Data Analysis

Setelah memahami definisi masing-masing, sekarang kita akan membandingkan data analytics dan data analysis dari beberapa aspek utama. Dengan perbandingan ini, kamu bisa lebih jelas melihat bagaimana keduanya berbeda dalam cakupan, proses, hingga kegunaannya.  

Berikut adalah empat komponen utama yang membedakan data analytics dan data analysis.  

Istilah

Jika dilihat dari kata-katanya, data analytics dan data analysis sering dianggap sama. Padahal, kedua istilah ini memiliki cakupan yang berbeda.

• Data analytics adalah istilah yang lebih luas, mencakup berbagai konsep dan praktik yang berkaitan dengan pengolahan data.
• Data analysis adalah bagian dari data analytics, yang berfokus pada analisis dan pengambilan insight dari data yang telah dikumpulkan.

Dengan kata lain, setiap data analysis adalah data analytics, tetapi tidak semua data analytics adalah data analysis.  

Struktur Proses

Perbedaan utama lainnya terletak pada alur kerja atau struktur proses yang digunakan dalam masing-masing metode.

Struktur proses dalam Data Analytics:  

• Data collection → Mengumpulkan data dari berbagai sumber 
• Data inspection → Melakukan pemeriksaan awal terhadap data 
• Data usage → Mengolah data untuk mendukung keputusan bisnis  

Struktur proses dalam Data Analysis: 

• Data cleaning → Membersihkan data dari kesalahan atau duplikasi
• Data transforming → Mengubah data ke dalam format yang lebih mudah dianalisis 
• Data modeling → Menganalisis pola dalam data 
• Data questioning → Menggali insight berdasarkan hasil analisis  

Dari struktur ini, bisa terlihat bahwa data analysis lebih spesifik pada tahap pengolahan data, sedangkan data analytics lebih luas dan mencakup seluruh siklus data.  

Tools yang Digunakan

Baik data analytics maupun data analysis memerlukan tools atau perangkat lunak khusus untuk memproses data. Namun, jenis tools yang digunakan berbeda sesuai dengan cakupan dan tujuan masing-masing.

Tools umum dalam Data Analytics:  

• R → Bahasa pemrograman untuk statistik dan data mining 
• Tableau Public → Visualisasi data yang interaktif
• Python → Bahasa pemrograman populer untuk analisis data
• SAS → Software untuk analisis statistik 
• Apache Spark → Platform big data processing 
• Excel / Google Sheets → Pengolahan data sederhana
  

Tools umum dalam Data Analysis: 

• OpenRefine → Pembersihan dan pengolahan data 
• KNIME → Alat analisis data berbasis workflow
• RapidMiner → Platform data science untuk machine learning 
• Google Fusion Tables → Pengolahan dan visualisasi data 
• Tableau Public → Visualisasi data 
• NodeXL → Analisis jaringan sosial 
• WolframAlpha → Pemrosesan informasi berbasis AI  

Perbedaan tools ini menunjukkan bahwa data analytics lebih luas dan mencakup berbagai aspek pengolahan data, sementara data analysis lebih fokus pada analisis mendalam dan penyajian hasil dalam bentuk insight.  

Kegunaan

Terakhir, kita bisa melihat perbedaan data analytics dan data analysis dari segi fungsinya dalam dunia bisnis dan industri.

Kegunaan Data Analytics:

•  Mengidentifikasi pola atau tren dalam data 
• Membuat hubungan atau korelasi antara data dan strategi bisnis 
•  Mengetahui preferensi pelanggan untuk pengembangan produk 
• Menganalisis tren pasar untuk strategi pemasaran 
• Mendukung pengambilan keputusan berbasis data 

Kegunaan Data Analysis:  

• Descriptive analysis insight → Mendeskripsikan pola dan temuan dalam data 
• Explanatory analysis insight → Menjelaskan alasan di balik suatu kejadian berdasarkan data
  
• Inferential analysis insight → Menggunakan sampel data untuk membuat kesimpulan yang lebih luas
  
• Predictive analysis insight → Membuat prediksi berdasarkan pola data yang ditemukan  

Dari sini, bisa kita simpulkan bahwa data analytics lebih fokus pada eksplorasi dan penggunaan data secara luas, sementara data analysis lebih condong pada pengolahan data untuk menghasilkan insight spesifik.  

Dengan memahami keempat perbedaan ini, kamu sekarang bisa melihat bahwa data analytics dan data analysis memang memiliki keterkaitan, tetapi cakupan dan tujuannya berbeda.  

Secara keseluruhan, data analytics dan data analysis adalah dua konsep yang sering dianggap sama, tetapi memiliki perbedaan mendasar. Data analytics merupakan istilah yang lebih luas, mencakup seluruh proses pengolahan data mulai dari pengumpulan, inspeksi, hingga pemanfaatan data untuk mendukung pengambilan keputusan. Sementara itu, data analysis adalah bagian dari data analytics yang berfokus pada analisis mendalam untuk menggali insight dari data yang telah dikumpulkan. Perbedaan ini terlihat dalam struktur proses, tools yang digunakan, serta tujuan akhirnya.  

Dalam penerapannya, data analytics lebih banyak digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi dalam data guna mendukung strategi bisnis. Sedangkan data analysis lebih berfokus pada analisis deskriptif, eksplanatori, inferensial, hingga prediktif untuk mendapatkan wawasan yang lebih spesifik. Dengan memahami perbedaan ini, bisnis dan profesional data dapat memilih pendekatan yang tepat sesuai dengan kebutuhan mereka, baik untuk pengolahan data secara luas maupun untuk analisis mendalam dalam pengambilan keputusan.

FAQ yang sering ditanyakan tentang data analytics dan data analysis

1. Apa perbedaan utama antara data analytics dan data analysis?

Data analytics adalah istilah yang lebih luas dan mencakup seluruh proses pengolahan data, mulai dari pengumpulan, pemrosesan, hingga pemanfaatan data untuk mendukung keputusan bisnis. Sedangkan data analysis adalah bagian dari data analytics yang fokus pada analisis mendalam untuk mendapatkan insight dari data yang telah dikumpulkan.

2. Apa saja tahapan dalam data analytics?

Proses umum dalam data analytics mencakup:

• Discovering data: Mengumpulkan dan mengenali pola data.
• Interpreting data: Menganalisis makna yang terkandung dalam data.
• Visualizing data: Menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami.
• Representing data: Menggunakan data untuk pengambilan keputusan.

3. Apa saja tahapan dalam data analysis?

Dalam data analysis, proses umum mencakup:

• Cleaning: Membersihkan data dari kesalahan atau duplikasi.
• Transforming: Mengubah data ke format yang sesuai untuk analisis.
• Modeling: Menganalisis pola dalam data.
• Questioning: Menyimpulkan informasi dan insight dari data.

4. Apa yang dimaksud dengan tools dalam data analytics dan data analysis?

• Tools untuk data analytics lebih banyak mencakup perangkat untuk analisis data secara luas, seperti R, Python, Tableau, dan Excel.
• Tools untuk data analysis lebih fokus pada analisis mendalam dan penyajian hasil, seperti OpenRefine, KNIME, RapidMiner, dan Google Fusion Tables.

5. Apa kegunaan utama data analytics dalam bisnis?

Data analytics digunakan untuk:

• Mengidentifikasi pola dan tren dalam data.
• Membuat hubungan antara data dan strategi bisnis.
• Mengetahui preferensi pelanggan dan mengembangkan produk.
• Menganalisis tren pasar untuk pemasaran.
• Mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

6. Apa kegunaan utama data analysis dalam bisnis?

Data analysis digunakan untuk memberikan insight spesifik melalui:

• Descriptive analysis: Mendeskripsikan pola dalam data.
• Explanatory analysis: Menjelaskan sebab-akibat berdasarkan data.
• Inferential analysis: Menggunakan data sampel untuk menarik kesimpulan lebih luas.
• Predictive analysis: Membuat prediksi berdasarkan pola yang ditemukan dalam data.

7. Mana yang lebih penting untuk bisnis: data analytics atau data analysis?

Keduanya penting, tetapi tergantung pada tujuan bisnis. Data analytics lebih bermanfaat untuk eksplorasi data secara keseluruhan dan mendukung keputusan berbasis data. Data analysis, di sisi lain, lebih fokus pada penyajian insight yang spesifik dan lebih mendalam, yang bisa membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih terarah.

8. Apakah setiap data analysis adalah bagian dari data analytics?

Ya, data analysis adalah bagian dari data analytics. Namun, tidak semua aktivitas data analytics termasuk dalam data analysis, karena data analytics mencakup siklus data yang lebih luas.