Perbedaan Terminologi di Data Analytics

Apa itu Data Analytics?

Data analytics dapat diartikan sebagai serangkaian aplikasi mulai dari Basic Intelligence, Reporting and Online Analytical Processing, dan beberapa fitur analytic lainnya. Data analytics juga bisa diartikan sebagai proses yang bertujuan untuk mendapatkan kesimpulan dari informasi data. Teknologi ini banyak digunakan di industri komersial karena dapat membuat perusahaan lebih mudah dalam mendapatkan hasil akhir yang baik dan akurat.
Teknologi ini dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan pendapatan, mengoptimalkan program pemasarannya, dan juga meningkatkan layanan bagi para pelanggan. Dengan demikian bisa dikatakan kalau data analytics ini mampu meningkatakan performa bisnis sebuah perusahaan.

Perbedaan Terminologi: Data Analytics

Sumber: Governance Analytics

1. Siapakah Seorang Data Analyst?
Ahli data adalah istilah yang cukup luas, dan mungkin ada perbedaan pandangan dalam hal definisi dan cakupan. Mari kita mulai dengan definisi.
Data analytics, singkatnya, dapat didefinisikan sebagai cara untuk mengekstrak value dari big data.
Data analyst bekerja dengan big data melalui eksplorasi, analisis, dan visualisasi untuk mengekstrak insight- insight penting memungkinkan para pemilik bisnis untuk membuat keputusan berdasarkan data.
2.Data Analytics VS Lainnya
Hal berikutnya yang selalu ditanyakan orang adalah, 'Apa perbedaan antara Data Analytics vs Business Intelligence vs Data Engineer vs Data Scientists vs Machine Learning?’.
Data Analyst adalah bagian dari data science, yang bertugas untuk mencari jawaban atas pertanyaan tentang apa yang telah terjadi, serta melihat nilai atau pembelajaran apa yang dapat kita ambil.
Data Engineer akan mempersiapkan landasan bagi data analyst untuk melakukan pekerjaan; mereka mengumpulkan data dan membangun gudang data.
Business Intelligence agak mirip dengan data analyst tetapi lebih berat pada keahlian bisnis atau pengetahuan domain.
Data Scientist membuat algoritma untuk membuat model dan membantu menginformasikan strategi organisasi secara keseluruhan.
Machine Learning Engineer mempunyai keahlian khusus di beberapa bidang, seperti pembelajaran mesin non-neural, pemrosesan natural language, dan computer vision.
Ini membawa kita kepada beberapa istilah penting mengenai data: analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif.
Gambar di bawah menjelaskan bagaimana kami mendefinisikan berbagai jenis analitik. Ada empat jenis analitik, seperti yang kamu lihat di bawah.
Analitik Deskriptif –– menggunakan data dari sumber yang ada untuk menganalisis pola, tren, atau signifikansi yang dapat mempengaruhi kinerja untuk mendefinisikan masalah
Analitik Diagnostik –– lebih dalam dari analitik deskriptif, dengan menggunakan insights untuk meningkatkan kinerja bisnis dan mengetahui mengapa hal itu terjadi
Analitik Prediktif –– penggunaan teknik statistik dan pemodelan untuk menentukan apa yang mungkin terjadi di masa depan
Analitik Preskriptif –– menggunakan statistik dan model untuk memprediksi kinerja masa depan dan membuat keputusan terbaik

Manfaat dan kegunaan Data Analytics

Berikut ini berbagai kegunaan data analytics bagi sebuah perusahan:
Mempermudah Perhitungan Statistik
Data statistika merupakan salah satu data yang sangat penting bagi sebuah perusahaan. Setiap hari, para karyawan harus mengolah data-data tersebut untuk digunakan dalam menunjang bisnis yang dijalankannya. Pekerjaan para karyawan dalam menghitung ataupun menganalisa data-data tersebut akan semakin mudah berkat adanya data analytics.
Menjadikan Waktu Perhitungan Semakin Efisien
Jika sebelumnya para karyawan harus berlama-lama dalam mengerjakan perhitungan dan analisa data karena masih menggunakan cara manual, maka kini hal tersebut tidak akan terjadi lagi. Sebab, kini telah hadir data analytics yang mampu menjadikan waktu untuk menganalisa data-data, terutama yang berkaitan dengan data statistika lebih efisien.
Waktu perhitungan yang semakin efisien juga dirasa mampu meningkatkan kinerja dari para karyawan karena mereka tak akan berkutat pada satu pekerjaan saja sehingga dapat melakukan lebih banyak pekerjaan. Saat kinerja para karyawan semakin meningkat, maka kinerja perusahan pun akan ikut meningkat.
Memberikan Solusi untuk Kepentingan Bisnis
Data analytics juga berperan penting dalam membantu perusahaan dalam mencari solusi bagi kepentingan bisnisnya. Solusi-solusi yang didapatkan berasal dari hasil perhitungan data statistik yang telah dianalisa sebelumnya. Dengan begitu, perusahaan akan lebih mudah dalam mengambil keputusan-keputusan yang dapat digunakan untuk menunjang kepentingan perusahaan tersebut.
Hasil Perhitungan yang Akurat dan Reliabel
Penggunaan data analytics menjadikan hasil perhitungan data stastika menjadi lebih akurat dan reliabel atau dapat dipercaya. Adanya data statistics dirasa sangat menguntungkan bagi perusahaan karena dapat mengurangi risiko kesalahan dalam proses analisa data statistika.
Dapat Membantu Riset Pasar dari Sebuah Bisnis
Perusahaan harus melakukan riset pasar untuk kelancaran bisnis yang dijalankan. Dengan adanya riset pasar, perusahaan akan mengetahui keingingan dan kemampuan pasar dalam merespon produk dari perusahan tersebut. Untuk memudahkan proses riset pasar, perusahaan harus mulai menerapkan teknologi yang tepat. Karena itulah, kini banyak perusahaan menerapkan data analytics untuk memudahkan proses riset pasarnya.
Demikianlah ulasan mengenai pengertian dan kegunaan data analytics. Semoga penjelasan tersebut dapat menambah wawasan Anda.

Sumber :

Perbedaan terminologi data analytics - https://www.google.com/amp/s/journal.revou.co/panduan-data-analytics/amp/

Kegunaan data analytics - https://www.soltius.co.id

Perbedaan Terminologi di Data Analytics