Ilmu data vs analisis data: Membongkar perbedaannya

Meskipun Anda mungkin menemukan istilah "ilmu data" dan "analisis data" yang digunakan secara bergantian dalam percakapan atau secara online, istilah-istilah tersebut mengacu pada dua konsep yang sangat berbeda. Ilmu data adalah bidang keahlian yang menggabungkan banyak disiplin ilmu seperti matematika, ilmu komputer, rekayasa perangkat lunak dan statistik. Ilmu ini berfokus pada pengumpulan data dan pengelolaan data berskala besar terstruktur dan tidak terstruktur untuk berbagai aplikasi akademis dan bisnis. Sementara itu, analisis data adalah tindakan memeriksa kumpulan data untuk mengekstrak nilai dan menemukan jawaban atas pertanyaan tertentu. Mari jelajahi ilmu data vs analisis data secara lebih mendetail.

Bayangkan ilmu data sebagai payung menyeluruh yang mencakup berbagai tugas yang dilakukan untuk menemukan pola dalam kumpulan data besar, menyusun data untuk digunakan, melatih model machine learning dan mengembangkan aplikasi kecerdasan buatan (AI). Analisis data adalah tugas yang berada di bawah payung ilmu data dan dilakukan untuk melakukan kueri, menginterpretasikan, dan memvisualisasikan kumpulan data. Ilmuwan data akan sering melakukan tugas analisis data untuk memahami kumpulan data atau mengevaluasi hasil.

Pengguna bisnis juga akan melakukan analitik data dalam platform intelijen bisnis (BI) untuk mendapatkan insight tentang kondisi pasar saat ini atau kemungkinan hasil pengambilan keputusan. Banyak fungsi analitik data—seperti membuat prediksi—dibangun di atas algoritma dan model machine learning yang dikembangkan oleh para ilmuwan data. Dengan kata lain, meskipun kedua konsep tersebut tidak sama, keduanya sangat saling terkait.

Sebagai bidang keahlian, ilmu data memiliki cakupan yang lebih luas dari sekadar menjalankan analisis data dan dianggap sebagai jalur karier tersendiri. Orang yang bekerja di bidang ilmu data disebut sebagai ilmuwan data. Para profesional ini membangun model statistik, mengembangkan algoritme, melatih model machine learning, dan membuat kerangka kerja:

• Memperkirakan hasil jangka pendek dan jangka panjang
• Memecahkan masalah bisnis
• Mengidentifikasi peluang
• Mendukung strategi bisnis
• Mengotomatiskan tugas dan proses
• Platform Power BI

Dalam dunia teknologi, pekerjaan ilmu data saat ini sedang diminati oleh banyak organisasi dan industri. Untuk mengejar karier ilmu data, Anda memerlukan pemahaman yang mendalam dan pengetahuan luas tentang machine learning dan AI. Keahlian Anda harus mencakup kemampuan untuk menulis dalam bahasa pemrograman Python, SAS, R, dan Scala. Dan Anda harus memiliki pengalaman bekerja dengan platform big data seperti Hadoop atau Apache Spark. Selain itu, ilmu data membutuhkan pengalaman dalam pengodean SQL database dan kemampuan untuk bekerja dengan data tidak terstruktur dari berbagai jenis, seperti video, audio, gambar, dan teks.

Ilmuwan data biasanya akan melakukan analisis data saat mengumpulkan, membersihkan, dan mengevaluasi data. Dengan menganalisis kumpulan data, para ilmuwan data dapat lebih memahami potensi penggunaannya dalam sebuah algoritme atau model machine learning. Ilmuwan data juga bekerja sama dengan insinyur data, yang bertanggung jawab untuk membangun pipeline data yang menyediakan data yang dibutuhkan oleh para ilmuwan, serta pipeline data yang diandalkan oleh model untuk digunakan dalam produksi skala besar.

Ilmu data bersifat iteratif, yang berarti ilmuwan data membentuk hipotesis dan bereksperimen untuk melihat apakah hasil yang diinginkan dapat dicapai dengan menggunakan data yang tersedia. Proses berulang ini dikenal sebagai siklus hidup ilmu data, yang biasanya mengikuti tujuh fase:

1. Mengidentifikasi peluang atau masalah
2. Penambangan data (mengekstraksi data yang relevan dari kumpulan data besar)
3. Pembersihan data (menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan, dll.)
4. Eksplorasi data (menganalisis dan memahami data)
5. Rekayasa fitur (menggunakan pengetahuan domain untuk mengekstrak detail dari data)
6. Pemodelan prediktif (menggunakan data untuk memprediksi hasil dan perilaku di masa depan)
7. Visualisasi data (menggambarkan titik data dengan alat grafis seperti grafik atau animasi)

Tugas analitik data dilakukan untuk menyesuaikan kumpulan data yang ada saat ini dengan konteks sehingga keputusan yang lebih tepat dapat diambil. Seberapa efektif dan efisien suatu organisasi dapat melakukan analitik data ditentukan oleh strategi data dan arsitektur data, yang memungkinkan organisasi, pengguna, dan aplikasinya untuk mengakses berbagai jenis data terlepas dari di mana data itu berada. Memiliki strategi data dan arsitektur data yang tepat sangat penting bagi organisasi yang berencana menggunakan otomatisasi dan AI untuk analisis datanya.

Analisis prediktif: Analisis prediktif membantu mengidentifikasi tren, korelasi, dan sebab-akibat dalam satu atau lebih kumpulan data. Misalnya, pengecer dapat memprediksi toko mana yang paling mungkin menjual dari jenis produk tertentu. Sistem perawatan kesehatan juga dapat memperkirakan daerah mana yang akan mengalami kenaikan kasus flu atau infeksi lainnya.

Analitik preskriptif: Analitik preskriptif memprediksi hasil yang mungkin dihasilkan dan membuat rekomendasi keputusan. Seorang insinyur listrik dapat menggunakan analitik preskriptif untuk merancang dan menguji berbagai sistem kelistrikan secara digital untuk melihat output energi yang diharapkan dan memprediksi masa pakai komponen sistem.

Analisis diagnostik: Analisis diagnostik membantu menentukan alasan terjadinya suatu peristiwa. Produsen dapat menganalisis komponen yang gagal pada jalur perakitan dan menentukan alasan di balik kegagalan tersebut.

Analitik deskriptif: Analitik deskriptif mengevaluasi kuantitas dan kualitas kumpulan data. Penyedia streaming konten akan sering menggunakan analitik deskriptif untuk memahami berapa banyak pelanggan yang hilang atau bertambah selama periode tertentu dan konten apa yang ditonton.

Pembuat keputusan bisnis dapat melakukan analisis data untuk mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti mengenai penjualan, pemasaran, pengembangan produk, dan faktor bisnis lainnya. Ilmuwan data juga mengandalkan machine learning data untuk memahami kumpulan data dan mengembangkan algoritma dan model machine learning yang memberikan manfaat untuk riset atau meningkatkan kinerja bisnis.

Hampir semua pemangku kepentingan dari disiplin apa pun dapat menganalisis data. Misalnya, analis bisnis dapat menggunakan dasbor BI untuk melakukan analitik bisnis mendalam dan memvisualisasikan metrik kinerja utama yang disusun dari kumpulan data yang relevan. Mereka juga dapat menggunakan alat seperti Excel untuk menyortir, menghitung, dan memvisualisasikan data. Namun, banyak organisasi mempekerjakan analis data profesional yang bekerja khusus untuk mengolah data dan menginterpretasikan temuan untuk menjawab pertanyaan spesifik yang menuntut banyak waktu dan perhatian. Beberapa contoh penggunaan umum untuk analis data penuh waktu meliputi:

• Berusaha untuk mencari tahu mengapa kampanye pemasaran di seluruh perusahaan gagal memenuhi tujuannya
• Menyelidiki mengapa organisasi perawatan kesehatan mengalami tingkat pergantian karyawan yang tinggi
• Membantu auditor forensik dalam memahami perilaku keuangan perusahaan

Analis data mengandalkan berbagai keterampilan analitis dan pemrograman, bersama dengan solusi khusus yang meliputi:

• Perangkat lunak analisis statistik
• Sistem manajemen basis data (DBMS)
• Platform BI
• Alat visualisasi data dan alat bantu pemodelan data seperti QlikView, D3.js, dan Tableau

Mempraktikkan ilmu data bukan tanpa tantangan. Mungkin ada data yang terbagi-bagi, kurangnya keterampilan ilmu data, dan standar TI yang kaku untuk pelatihan dan penerapan. Hal ini juga dapat menjadi tantangan untuk menerapkan model analisis data.

Portofolio ilmu data dan siklus hidup AI IBM dibangun di atas komitmen kami yang telah lama ada terhadap teknologi sumber terbuka. Ini mencakup berbagai kemampuan yang memungkinkan perusahaan untuk buka nilai data mereka dengan cara baru. Salah satu contohnya adalah watsonx, portofolio produk AI yang mempercepat dampak AI generatif dalam alur kerja inti untuk mendorong produktivitas.

Watsonx terdiri dari tiga komponen yang tangguh: studio watsonx.ai untuk model dasar baru, AI generatif, dan machine learning; penyimpanan watsonx.data yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan untuk mendapatkan fleksibilitas data lake dan kinerja gudang data; ditambah toolkit watsonx.governance, untuk memungkinkan alur kerja AI yang dibangun dengan tanggung jawab, transparansi, dan dapat dijelaskan.

Bersama-sama, watsonx menawarkan organisasi kemampuan untuk:

1. Melatih, menyetel, dan menerapkan AI di seluruh bisnis Anda dengan watsonx.ai
2. Skalakan beban kerja AI, untuk semua data Anda, di mana saja dengan watsonx.data
3. Aktifkan alur kerja data dan AI yang bertanggung jawab, transparan, dan dapat dijelaskan dengan watsonx.governance