Analisis Data vs Ilmu Data: Apakah Ada Perbedaan? Ketahui pekerjaan dan peran yang tersedia di pasar | Berita pendidikan

Izinkan saya memberikan analogi untuk menjelaskan perbedaan antara fotografi dan pembuatan film secara sederhana. DA seperti menganalisis foto suatu pemandangan – gambar sudah diambil dan Anda memahami apa yang Anda lihat. DS, sebaliknya, seperti membuat film – Anda tidak hanya mengabadikan momen, Anda membuat keseluruhan cerita dengan plot yang menjelaskannya dengan prediksi tentang bagaimana cerita itu akan berakhir.

Mari kita mulai dengan persamaannya terlebih dahulu. Kedua bidang tersebut mengandalkan serangkaian proses inti pengumpulan, pembersihan, dan analisis data berbasis data untuk mendapatkan wawasan. Para ahli di kedua bidang tersebut bekerja untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis, namun ilmuwan data sering kali berkontribusi lebih banyak terhadap inovasi jangka panjang, sementara analis fokus pada perbaikan segera.

Selain itu, meskipun aplikasi spesifiknya berbeda, seperti Python, SQL, dan perangkat lunak visualisasi data, ada beberapa alat yang digunakan keduanya tumpang tindih. Terakhir, kedua bidang tersebut memerlukan pemahaman tentang teknik statistik dasar, sementara ilmuwan data mempelajari lebih dalam teknik lanjutan seperti jaringan saraf dan pengelompokan.

Perbedaan utamanya terletak pada ruang lingkup, tujuan, dan metode yang digunakan oleh para ahli di setiap domain. Mari kita lihat perbedaannya di sini:

Analisis Data vs Ilmu Data: Perbedaan Fokus dan Sasaran

DA berfokus pada pemeriksaan data yang ada untuk mengungkap wawasan dan memecahkan masalah tertentu, biasanya dengan mempertimbangkan tujuan bisnis jangka pendek. Pertanyaan yang sering diajukan adalah “Apa yang terjadi?” Berputar. dan “Mengapa itu terjadi?”

DS, sebaliknya, mengambil pendekatan yang lebih luas dan berorientasi masa depan. Ilmuwan data tidak hanya menganalisis data tetapi juga terlibat dalam pembuatan model dan algoritme untuk membuat prediksi atau mengotomatiskan pengambilan keputusan. Mereka berkata, “Apa yang terjadi?” Pertanyaan seperti dan “Bagaimana kita dapat mempengaruhinya?” Menggunakan teknik canggih seperti pembelajaran mesin, pemodelan prediktif, dan AI.

Analisis Data vs Ilmu Data: Perbedaan Keahlian dan Alat

Keahlian yang diperlukan untuk setiap peran agak berbeda. Analis data biasanya memerlukan keterampilan yang kuat dalam bahasa kueri (misalnya SQL), alat visualisasi data (misalnya Tableau, Power BI) dan teknik statistik dasar. Tugas mereka seringkali adalah membersihkan dan menafsirkan data, lalu menyajikannya dengan cara yang mudah dipahami dan diambil tindakan oleh pemangku kepentingan. Namun, ilmuwan data memerlukan pengetahuan pemrograman yang mendalam (misalnya, Python, R), keahlian dalam algoritma pembelajaran mesin, dan latar belakang yang kuat dalam statistik dan matematika.

Mereka sering kali bekerja dengan kumpulan data yang besar dan kompleks, bereksperimen dengan berbagai model dan metode untuk menemukan solusi optimal.

Analisis Data vs Ilmu Data: Pabrik AI

Peneliti Iansiti dan Lakhani, dalam Competition in the Age of AI, mendeskripsikan pabrik AI yang menggabungkan DA dan DS dalam siklus berulang. Misalnya, di pabrik AI di perusahaan ride-hailing seperti Uber atau Ola, DA dapat membantu memahami pola permintaan historis (misalnya, di mana dan kapan permintaan transportasi melonjak). Dari data ini, model DS memprediksi permintaan di masa depan dan mengoptimalkan alokasi pengemudi secara real time. Umpan balik dari hasil prediksi di dunia nyata terus dianalisis, sehingga model menjadi lebih baik di setiap iterasi.

AI Generatif mengubah DA dan DS secara signifikan dengan mengotomatiskan pembuatan data, meningkatkan kompleksitas model, dan memungkinkan wawasan yang lebih mendalam. Di DA, hal ini membantu menciptakan kumpulan data sintetik yang meniru skenario dunia nyata, sehingga memungkinkan analis mengeksplorasi skenario “bagaimana-jika” dan mendapatkan wawasan dari data yang tidak lengkap atau terbatas. Di DS, GenAI menghadirkan inovasi dengan membangun model canggih yang tidak hanya memprediksi tetapi juga menghasilkan data baru, sehingga meningkatkan akurasi dan kemampuan beradaptasi algoritme.

Analisis Data vs Ilmu Data: Pekerjaan di Pasar

Bagaimana hal ini diterjemahkan ke dalam jenis pekerjaan dan peran yang tersedia di pasar? Peran umum di DA meliputi Analis Data, Analis Bisnis, Analis Pemasaran, dan Analis Operasi. Dalam peran ini, para profesional fokus pada pemahaman kinerja masa lalu untuk membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik. Misalnya, seorang analis pemasaran mungkin mempelajari data pelanggan untuk memahami efektivitas kampanye iklan terkini dan merekomendasikan perbaikan berdasarkan pola historis.

Seorang analis bisnis di perusahaan seperti Flipkart dapat menilai data logistik untuk mengidentifikasi inefisiensi dalam rantai pasokan dan menyarankan strategi untuk meningkatkan waktu pengiriman. Peran umum di DS meliputi Ilmuwan Data, Insinyur Pembelajaran Mesin, Spesialis AI, dan Insinyur Data. Posisi ini melibatkan pembuatan model dan sistem yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi.

Misalnya, data scientist di Netflix atau Hotstar mungkin mengembangkan algoritme untuk merekomendasikan acara kepada pengguna berdasarkan riwayat tontonan mereka. Seorang insinyur pembelajaran mesin di perusahaan seperti Tesla atau Waymo mungkin mengerjakan teknologi mengemudi otonom yang menggunakan kumpulan data yang sangat besar untuk melatih model yang membantu kendaraan membuat keputusan waktu nyata di jalan.
Sekolah Ilmu Data dan AI Wadhwani di Madras IIT memiliki banyak ilmuwan data yang menangani masalah teknis dan sosial yang penting.

Singkatnya, DA dan DS adalah kunci untuk memecahkan tantangan terbesar dunia, mulai dari layanan kesehatan hingga perubahan iklim. Setiap bidang menawarkan peluang karir yang unik, dengan analis data yang segera melakukan peningkatan efisiensi bisnis, dan ilmuwan data mendorong batas-batas inovasi melalui otomatisasi dan prediksi. Ingat, jika Anda membuka kekuatan data, Anda membuka kemungkinan yang tak terbatas.

(Prof B Ravindran Departemen Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan (DSAI), Sekolah Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan (WSAI) Wadwani, Pusat Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan Robert Bosch (RBCDSAI) dan Pusat AI yang Bertanggung Jawab (CerAI) di Madras IIT dan Krishnan Narayanan adalah alumnus IIT Madras dan salah satu pendiri dan presiden itihaasa Research and Digital)