Analisis Data vs Analisis Data: Perbedaan utama dengan kegunaan

Diterbitkan: 2022-08-30

Data menjadi bahan bakar baru untuk bisnis karena membantu mereka mendapatkan wawasan utama dan berkembang. Namun, ada perbedaan besar antara analitik vs. analisis, dan penting untuk mengetahui apa itu. Namun, meskipun kata-kata ini sering digunakan secara bergantian, mereka memiliki arti yang berbeda dan memiliki nilai yang berbeda. Mari kita bahas Analisis Data vs Analisis Data.

Orang sering bingung antara analisis data dan analisis data. Untuk memperjelas kesalahpahaman ini, kita akan melihat kedua istilah tersebut, bagaimana mereka berbeda, dan bagaimana mereka digunakan.

Apa itu analitik data?

Istilah "analisis data" mengacu pada berbagai aktivitas dan konsep terkait data. Ini adalah proses untuk menerjemahkan fakta dan angka dasar ke dalam tindakan spesifik dengan memeriksa penilaian dan persepsi data mentah dalam konteks pemecahan masalah organisasi dan pengambilan keputusan. Tujuannya adalah untuk membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik dan mencapai kesuksesan yang lebih besar.

Analisis data adalah cara terbaik bagi bisnis dan orang-orang untuk menggunakan data guna mengidentifikasi solusi konkret untuk konsep mereka. Pendekatan yang efektif dapat memberikan strategi yang lebih komprehensif ke mana perusahaan Anda dapat pergi. Berikut ini adalah beberapa cara analisis data dapat membantu Anda:

Untuk mengidentifikasi tren dan pola.
Untuk mencari peluang baru.
Untuk menentukan kemungkinan risiko dan manfaat.
Untuk membuat strategi tindakan.

Apa itu analisis data?

Proses pembersihan, manipulasi, pemodelan, dan pertanyaan data untuk menemukan informasi yang relevan dikenal sebagai analisis data. Analisis data adalah bagian penting dari analisis data. Ini membantu kami mengidentifikasi solusi dengan memberikan informasi.

Ada beberapa pendekatan yang dapat kita ambil dalam hal analisis data. Ini adalah beberapa pendekatan yang dapat Anda gunakan tergantung pada apa yang ingin Anda capai.

Pengujian A/B: Perbandingan satu grup pengujian dengan grup pengujian lainnya.
Fusi data, integrasi: Ini mengembangkan akurasi dengan menganalisis dan menggabungkan data dari berbagai sumber.
Penambangan data: Ini mengidentifikasi pola dalam kumpulan data besar dan mengekstraknya untuk analisis.
Pembelajaran mesin: Di sini, algoritma komputer digunakan untuk mengotomatisasi proses pengembangan model analitik.
Pemrosesan bahasa alami (NLP) menggunakan algoritma komputer untuk mempelajari bahasa manusia.

Perbedaan utama antara analisis data vs analisis data

Analisis data dan analisis data sering digunakan secara sinonim. Analisis data adalah istilah umum untuk bidang yang mencakup seluruh pengelolaan data dan metode serta instrumen yang digunakan. Di sisi lain, analisis data adalah proses membedah kumpulan data yang diberikan menjadi bagian-bagian komponennya dan menganalisis masing-masing secara terpisah, serta bagaimana bagian-bagian itu berhubungan satu sama lain. Mari kita lihat perbedaan dan persamaan mereka sekarang.

Analisis Data	Analisis data
Analisis data adalah jenis analisis tradisional atau generik yang digunakan di perusahaan untuk membuat keputusan berdasarkan data.	Analisis data adalah jenis analisis khusus yang digunakan dalam bisnis untuk mengevaluasi data dan mendapatkan wawasan.
Ini memiliki satu atau lebih pengguna dan umumnya terdiri dari pengumpulan dan pemeriksaan data.	Ini melibatkan mendefinisikan data, melihat ke dalamnya, membersihkannya, dan mengubahnya untuk mendapatkan hasil yang bermanfaat.
Ini terdiri dari berbagai tahap, seperti pengumpulan data dan pemeriksaan data bisnis.	Di sini untuk memproses data, data mentah pertama-tama harus didefinisikan dengan cara yang berarti sebelum informasi yang relevan dapat dipulihkan darinya melalui pembersihan dan konversi data.
Ini memproses data menggunakan berbagai teknologi seperti Tableau, Python, Excel, Google Analytics, dan lainnya.	Ini menganalisis data menggunakan banyak alat seperti SPARK, tabel Google Fusion, Node XL, Excel, dll.
Ini tidak menawarkan dirinya untuk analisis deskriptif.	Hal ini dapat dikenakan analisis deskriptif.
Dengan penggunaan ini, seseorang mungkin menemukan hubungan anonim.	Ini tidak dapat digunakan untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui.
Analisis inferensial tidak termasuk di sini.	Analisis inferensial didukung di sini.

Contoh analisis data vs analisis data

Mari kita lihat contoh kehidupan nyata untuk membantu memperjelas prinsip-prinsipnya. Contoh yang diberikan akan membantu Anda dalam memahami gagasan.

Sebagian besar dari kita setidaknya memiliki pengetahuan tentang pasar saham. Bayangkan Anda adalah seorang pemula dan Anda ingin memulai perdagangan Anda dengan keuntungan. Sekarang, jelaskan rencana tindakan awal Anda.

Sebagai pedagang baru, Anda mungkin telah meneliti pasar saham dan catatan tren untuk memahami apa yang terjadi di pasar. Teknik ini meliputi analisis data.
Sebagai hasil dari pemahaman baru Anda tentang pola saham, Anda sekarang dapat memperkirakan harga pasar saham di masa depan dan membeli beberapa saham. Ini berfungsi sebagai contoh proses analisis data.

Manakah pilihan yang lebih baik?

Penelitian dan proses yang digunakan oleh spesialis analitik untuk membuat prediksi dan kesimpulan menantang bagi orang awam untuk memahaminya. Seseorang tanpa keahlian yang diperlukan dapat mengalami kesulitan untuk memahami pasca-pemrosesan, seperti membuat yang baru dari kumpulan data untuk menghasilkan kesimpulan yang lebih baik dan diinginkan.

Di sisi lain, representasi grafis dan visual yang lebih baik dari analisis data dimungkinkan, bahkan memungkinkan orang yang buta huruf untuk memahami konten kumpulan data dengan lebih cepat dan mudah.

Kesimpulan tentang Analisis data vs analisis data

Data menjadi sumber bahan bakar baru untuk bisnis. Menggunakannya dengan benar, Anda dapat dengan cepat meningkatkan penjualan dan pendapatan bersih secara keseluruhan. Anda perlu memahami perbedaan antara analisis data dan analisis data untuk mempercepat pertumbuhan, terutama di lingkungan yang kejam saat ini. Analytics adalah studi tentang data sebelumnya untuk membuat keputusan yang lebih baik. Interpretasi data dibantu dengan analisis data. Ini memberikan wawasan sejarah penting yang memungkinkan kita untuk memahami apa yang telah terjadi hingga saat ini.

QuestionPro menawarkan solusi untuk setiap masalah dan industri, menjadikannya lebih dari sekadar perangkat lunak survei. Selain itu, kami memiliki platform manajemen data seperti perpustakaan penelitian InsightsHub kami.

Organisasi di seluruh dunia menggunakan alat dan sistem manajemen pengetahuan, seperti InsightsHub, untuk mengelola data dengan lebih baik, mempersingkat waktu yang diperlukan untuk mendapatkan wawasan, dan meningkatkan pemanfaatan data historis sambil memangkas biaya dan meningkatkan ROI.