Implementasi Data Science dan Data Analytics?
Implementasi Data Science dan Data Analytics? – Apakah kamu familiar dengan istilah Big Data? Dalam beberapa tahun belakangan ini, Big Data telah menjadi komponen yang sangat besar dalam dunia teknologi. Menurut World Economic Forum, jumlah data yang terbuat pada akhir tahun 2020 adalah sekitar 44 zettabytes. Angka ini diprediksikan akan meningkat pesat hingga 463 exabytes pada tahun 2025, loh!
Tentunya, pengolahan jumlah data sebesar itu memerlukan pemahaman yang benar akan alat yang tepat untuk mengolah data yang ada demi mendapatkan informasi yang diperlukan. Oleh karena itu, data science dan data analytics muncul sebagai teknologi untuk mengolah data tersebut.
Meskipun demikian, ternyata masih banyak golongan masyarakat yang belum paham dengan perbedaan kedua istilah tersebut, loh! Coding Studio telah merangkum perbedaan dari data science dan data analytics tersebut, loh! Yuk, simak sampai habis ya!
Apa itu Data Science?
Data science adalah ilmu multidisiplin: terdiri atas Matematika, Statistika, Computer Science, Sistem Informasi, Machine Learning, dan Artificial Intelligence. Ilmu ini berfokus dalam menemukan insight dari jumlah data mentah dan terstruktur yang banyak jumlahnya.
Biasanya, data science digunakan untuk menemukan pertanyaan baru beserta solusinya yang dapat mendorong inovasi bisnis. Dalam prosesnya, data science menggunakan data mining, data inference, predictive modeling, dan algoritma machine learning untuk mendapatkan pola dari dataset yang ada dan mengubahnya menjadi strategi bisnis. Kamu bisa membaca selengkapnya tentang contoh penerapan data science di sini!
Apa itu Data Analytics?
Data analytics berfokus dalam memproses dan mengorganisasikan data yang telah ada untuk mempresentasikan data yang ada sebaik mungkin. Bisa dikatakan, data analytics sebagai cabang dari data science yang berfokus untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang ditemukan dalam data science.
Data analytics menggunakan ilmu Statistika, Matematika, dan Analisis Statistika untuk menemukan solusi atas pertanyaan yang ada dan menetapkan bagaimana cara implementasinya dalam organisasi sebagai dasar untuk inovasi berbasis data.
Baca Juga :
- Pengertian Sistem Pakar
Implementasi Data Science dan Data Analytics?
Setelah memahami pengertian dan perbedaan dari masing-masing bidang, ada beberapa persamaan dan kegunaan mereka yang harus kamu ketahui, loh! Data science dan data analytics sangatlah berkesinambungan dan berkaitan, terutama pada penerapannya dalam teknologi.
Data science berperan untuk menemukan observasi awal, tren, dan insight yang penting sebagai dasar yang akan diolah lebih lanjut oleh data analytics. Informasi yang didapat melalui data science dapat digunakan dalam beberapa bidang, seperti modelling, machine learning, dan algoritma AI, loh!
Namun, data science menanyakan pertanyaan penting yang mungkin belum kita ketahui jawabannya. Nah, di sinilah data analytics berperan besar! Ilmu ini dapat mengolah informasi tersebut menjadi insight yang lebih praktikal.
Cocok yang Mana Ya?
Jika kamu lebih menyukai matematika dan coding, maka kamu mungkin lebih cocok dengan bidang data science. Hal ini karena data science memerlukan Data Scientist yang teknikal dan dengan mindset matematika. Sebaliknya, bidang data analytics lebih menggunakan pendekatan analitis dan statistika yang berbeda dengan data science.
Kedua bidang memiliki prospek karier yang menjanjikan, loh! Gaji Data Scientist berkisar antara 9 hingga 12 juta rupiah dan gaji Data Analyst berkisar antara 10 hingga 11 juta rupiah. Namun, tentunya gaji yang diterima berbeda-beda tergantung perusahaan dan expertise, ya!
Selain itu, karier menjadi Data Analyst biasanya lebih tergolong entry-level dengan 2-5 tahun pengalaman di industri karena hanya memerlukan gelar sarjana. Sebaliknya, Data Scientist biasanya adalah expert yang sudah memiliki pengalaman lebih dari 10 tahun dengan pendidikan gelar magister atau doktoral.
