Ilmu Data Vs Analisis Data: Perbedaan Antara Ilmu Data dan Analisis Data

Diterbitkan: 2021-07-15

Kebangkitan Big Data telah membawa dua kata kunci lain di industri ini, Ilmu Data dan Analisis Data. Saat ini, seluruh dunia berkontribusi pada pertumbuhan data besar-besaran dalam volume yang sangat besar, oleh karena itu dinamakan Big Data. Forum Ekonomi Dunia menyatakan bahwa pada akhir tahun 2020, generasi data global harian akan mencapai 44 zettabytes. Pada tahun 2025, jumlah ini akan mencapai 463 exabyte data!

Big Data mencakup semuanya – teks, email, tweet, pencarian pengguna (di mesin pencari), obrolan media sosial, data yang dihasilkan dari IoT dan perangkat yang terhubung – pada dasarnya, semua yang kami lakukan secara online. Data yang dihasilkan setiap hari melalui dunia digital begitu luas dan kompleks sehingga sistem pemrosesan dan analisis data tradisional tidak dapat menanganinya. Masukkan Ilmu Data dan Analisis Data.

Karena Big Data, Data Science, dan Data Analytics adalah teknologi baru (masih berkembang), kami sering menggunakan Data Science dan Data Analytics secara bergantian. Kebingungan terutama muncul dari fakta bahwa Ilmuwan Data dan Analis Data bekerja dengan Big Data. Meski begitu, perbedaan antara Analis Data dan Ilmuwan Data sangat mencolok, memicu perdebatan Ilmu Data vs. Analisis Data.

Dalam artikel ini, kami akan membahas debat Ilmu Data vs. Analisis Data, dengan fokus pada perbedaan antara Analis Data dan Ilmuwan Data.

Daftar isi

Ilmu Data vs. Analisis Data: Dua sisi mata uang yang sama

Ilmu Data dan Analisis Data berurusan dengan Big Data, masing-masing mengambil pendekatan yang unik. Ilmu Data adalah payung yang mencakup Analisis Data. Ilmu Data adalah kombinasi dari berbagai disiplin ilmu – Matematika, Statistik, Ilmu Komputer, Ilmu Informasi, Pembelajaran Mesin, dan Kecerdasan Buatan.

Ini mencakup konsep seperti penambangan data, inferensi data, pemodelan prediktif, dan pengembangan algoritme ML, untuk mengekstrak pola dari kumpulan data kompleks dan mengubahnya menjadi strategi bisnis yang dapat ditindaklanjuti. Di sisi lain, analisis data terutama berkaitan dengan Statistik, Matematika, dan Analisis Statistik.

Sementara Ilmu Data berfokus pada menemukan korelasi yang berarti antara kumpulan data besar, Analisis Data dirancang untuk mengungkap secara spesifik wawasan yang diekstraksi. Dengan kata lain, Analisis Data adalah cabang Ilmu Data yang berfokus pada jawaban yang lebih spesifik atas pertanyaan yang diajukan oleh Ilmu Data.

Ilmu Data berupaya menemukan pertanyaan baru dan unik yang dapat mendorong inovasi bisnis. Sebaliknya, Analisis Data bertujuan untuk menemukan solusi untuk pertanyaan-pertanyaan ini dan menentukan bagaimana mereka dapat diimplementasikan dalam suatu organisasi untuk mendorong inovasi berbasis data.

Ilmu Data vs. Analisis Data: Peran kerja Ilmuwan Data dan Analis Data

Ilmuwan Data dan Analis Data memanfaatkan data dengan cara yang berbeda. Ilmuwan Data menggunakan kombinasi teknik Matematika, Statistik, dan Pembelajaran Mesin untuk membersihkan, memproses, dan menafsirkan data untuk mengekstrak wawasan darinya. Mereka merancang proses pemodelan data tingkat lanjut menggunakan prototipe, algoritme ML, model prediktif, dan analisis khusus.

Sementara analis data memeriksa kumpulan data untuk mengidentifikasi tren dan menarik kesimpulan, Analis Data mengumpulkan data dalam jumlah besar, mengaturnya, dan menganalisisnya untuk mengidentifikasi pola yang relevan. Setelah bagian analisis selesai, mereka berusaha untuk mempresentasikan temuan mereka melalui metode visualisasi data seperti bagan, grafik, dll. Dengan demikian, Analis Data mengubah wawasan kompleks menjadi bahasa yang paham bisnis yang dapat dipahami oleh anggota teknis dan non-teknis dari suatu organisasi .

Kedua peran melakukan berbagai tingkat pengumpulan, pembersihan, dan analisis data untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan berdasarkan data. Oleh karena itu, tanggung jawab Ilmuwan Data dan Analis Data sering tumpang tindih.

Tanggung Jawab Ilmuwan Data

Untuk memproses, membersihkan, dan memvalidasi integritas data.
Untuk melakukan Analisis Data Eksplorasi pada kumpulan data yang besar.
Untuk melakukan penambangan data dengan membuat pipa ETL.
Untuk melakukan analisis statistik menggunakan algoritma ML seperti regresi logistik, KNN, Random Forest, Decision Trees, dll.
Untuk menulis kode untuk otomatisasi dan membangun pustaka ML yang banyak akal.
Untuk mengumpulkan wawasan bisnis menggunakan alat dan algoritme ML.
Untuk mengidentifikasi tren baru dalam data untuk membuat prediksi bisnis.

Tanggung Jawab Analis Data

Untuk mengumpulkan dan menafsirkan data.
Untuk mengidentifikasi pola yang relevan dalam kumpulan data.
Untuk melakukan query data menggunakan SQL.
Untuk bereksperimen dengan berbagai alat analitik seperti analitik prediktif, analitik preskriptif, analitik deskriptif, dan analitik diagnostik.
Untuk menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau, IBM Cognos Analytics, dll., untuk menyajikan informasi yang diekstraksi.

Baca: Karir di Ilmu Data

Ilmu Data vs. Analisis Data: Keterampilan Inti

Ilmuwan Data harus mahir dalam Matematika dan statistik dan keahlian dalam pemrograman (Python, R, SQL), Pemodelan Prediktif, dan Pembelajaran Mesin. Analis Data harus terampil dalam penambangan data, pemodelan data, pergudangan data, analisis data, analisis statistik, dan manajemen & visualisasi basis data. Ilmuwan Data dan Analis Data harus menjadi pemecah masalah dan pemikir kritis yang hebat.

Seorang Analis Data harus:

Menguasai database Excel dan SQL dengan baik.
Mahir dalam menggunakan alat-alat seperti SAS, Tableau, Power BI, untuk beberapa nama.
Mahir dalam pemrograman R atau Python.
Mahir dalam visualisasi data.

Seorang Ilmuwan Data harus:

Berpengalaman dalam Probabilitas & Statistik dan Kalkulus Multivariat & Aljabar Linier.
Mahir dalam pemrograman dalam R, Python, Java, Scala, Julia, SQL, dan MATLAB.
Mahir dalam manajemen database, perselisihan data, dan Machine Learning.
Berpengalaman dalam menggunakan platform Big Data seperti Apache Spark, Hadoop, dll.

Checkout: Keterampilan Ilmu Data

Ilmu Data vs. Analisis Data: Perspektif Karir

Jalur karir untuk Ilmu Data dan Analisis Data sangat mirip. Calon Ilmu Data harus memiliki dasar pendidikan yang kuat dalam Ilmu Komputer, atau Rekayasa Perangkat Lunak, atau Ilmu Data. Demikian pula, Analis Data dapat mengejar gelar sarjana di bidang Ilmu Komputer, atau Teknologi Informasi, atau Matematika, atau Statistik.

Ilmu Data vs. Analisis Data: Mana yang Tepat Untuk Anda?

Biasanya, ilmuwan Data jauh lebih teknis, membutuhkan pola pikir matematis, dan Analis Data mengambil pendekatan statistik dan analitis. Dari perspektif karir, peran seorang Data Analyst lebih merupakan posisi entry-level. Calon dengan latar belakang yang kuat dalam statistik dan pemrograman dapat mengantongi pekerjaan Analis Data di perusahaan.

Biasanya, ketika merekrut Analis Data, perekrut lebih memilih kandidat yang memiliki pengalaman industri 2-5 tahun. Sebaliknya, Ilmuwan Data adalah pakar berpengalaman yang memiliki pengalaman lebih dari sepuluh tahun.

Ketika berbicara tentang gaji, baik Ilmu Data dan Analisis Data membayar dengan sangat baik. Gaji rata-rata Ilmuwan Data di India berkisar antara Rs. 8.13.500 – 9.000.000 , sedangkan Analis Data adalah Rs. 4.24.400 – 5.04.000 . Dan bagian terbaik tentang memilih untuk membangun karier di Ilmu Data atau Analisis Data adalah bahwa lintasan karier mereka positif, terus meningkat. Baca lebih lanjut tentang gaji ilmuwan data di India.

Berikut adalah perbedaan antara ilmu data dan analisis data. Untuk menyimpulkan, meskipun Ilmu Data dan Analisis Data berjalan di jalur yang sama, inilah perbedaan yang adil antara peran pekerjaan Analis Data dan Ilmuwan Data. Dan pilihan di antara keduanya sangat tergantung pada minat dan tujuan karier Anda.

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang serba cepat, lihat Program PG Eksekutif upGrad & IIIT-B dalam Ilmu Data.

Mana yang lebih baik – Ilmu Data atau Analisis Data?

Bisnis melihat keuntungan besar dan pertumbuhan dengan bantuan wawasan yang diperoleh dari data yang tersedia di organisasi. Inilah alasan utama mengapa ada peningkatan besar dalam jumlah peluang kerja bagi ilmuwan data, analis data, dan insinyur data di setiap organisasi.

Data telah menjadi elemen paling penting dari setiap organisasi. Ilmu Data berguna untuk menganalisis kumpulan data mentah dan tidak terstruktur untuk menemukan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Bidang ini berfokus untuk menemukan jawaban atas pertanyaan yang tidak diketahui perusahaan. Ilmuwan data menggunakan berbagai metode dan alat untuk mendapatkan jawaban.

Analisis Data memproses kumpulan data yang tersedia dan melakukan analisis statistik yang berbeda untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti darinya. Ini berfokus pada pemecahan masalah bisnis saat ini dari data yang tersedia dengan menyajikan informasi dalam format visual yang mudah dipahami oleh setiap individu. Selain itu, analitik data berfokus untuk menghasilkan hasil yang dapat memberikan peningkatan segera.

Baik Ilmu Data dan Analisis Data memiliki permintaan besar di pasar. Apakah Anda melihatnya dari sudut pandang lingkup atau gaji, keduanya adalah pilihan yang bagus.

Bisakah seorang analis data bekerja sebagai ilmuwan data?

Kedua bidang bekerja dengan data di sini. Ada persyaratan untuk gelar sarjana di kedua bidang. Setelah Anda menjadi seorang analis data, Anda dapat menjadi seorang ilmuwan data dengan lebih meningkatkan keterampilan pemrograman dan matematika. Anda harus sangat jelas dengan konsep matematika dan pemrograman untuk bekerja sebagai ilmuwan data. Selain itu, Anda juga perlu mendapatkan gelar yang lebih tinggi untuk memulai sebagai ilmuwan data.

Apakah analis data perlu menguasai matematika?

Analis Data harus mahir dengan angka dan memiliki pengetahuan dasar tentang konsep matematika dan statistik yang berbeda. Tapi, itu tidak perlu bahkan jika Anda agak rendah dalam pengetahuan ini. Analisis Data lebih tentang mengikuti serangkaian langkah logis. Anda dapat menjelaskan dasar-dasar konsep matematika yang diperlukan untuk menjadi lebih baik dalam analisis data. Selain itu, Anda tidak perlu pandai matematika untuk menjadi seorang analis data.