Perbedaan Antara Analisis Data dan Analitik Data

Data analisis dan data analitik data adalah dua istilah yang sering digunakan dalam ilmu data, terutama dalam konteks kecerdasan bisnis. Mereka digunakan secara bergantian, tetapi mereka memiliki makna yang sangat berbeda. Ilmu Data Pelatihan Online menyediakan analisis dalam -kedua ilmu data kontemporer: disiplin untuk mengumpulkan, mengeksplorasi, memodelkan dan menafsirkan data.

Saat ini, penggunaan data terus tumbuh, dan perusahaan mendapatkan banyak data. Data dapat dikaitkan dengan konsumen, tujuan komersial, manajemen pengguna, pengunjung dan pihak yang berkepentingan. Data ini diproses dan dibagi untuk menemukan, memahami, dan menganalisis trend.

Perbedaan Analisis vs Analitik

"Analisis" mengacu pada penyelidikan yang cermat dari partai -partai konstituen atau elemen struktural. Analisis adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan apa yang terjadi dan mengapa. Oleh karena itu, analisis ini terkait dengan hal -hal seperti menggunakannya untuk membahas bagaimana sejarah berakhir atau mengapa penjualan menurun musim panas lalu.

Saat membahas analisis, penting untuk diingat bahwa pendekatannya ada di masa depan alih -alih menjelaskan masa lalu. Analisis data algoritmik sistematis atau angka statistik adalah apa yang kami maksud dengan "analitik". Artinya, lihat masa depan. Analisis ini mencakup semua kegiatan yang terkait dengan pencarian dan penemuan informasi tersembunyi dalam data.

Menemukan dan mendiskusikan pola dalam data adalah analitis. Analisis ini sangat penting di area tempat data disimpan. Anda perlu menggunakan data statistik, pemrograman, dan penelitian operasional pada saat yang sama untuk mengukur kinerja. Dalam hal ekspresi informasi, visualisasi data banyak digunakan.

Analisis data

Analis data harus mengamati, mengubah, menghapus, dan data model mentah untuk memaksimalkan strategi atau proses.

Kami menggunakan istilah "analisis data yang mendalam" untuk menggambarkan Analisis Data. Karena data sudah ada, itu ada hubungannya dengan masa lalu. "Apa yang terjadi?" dapat dipahami dengan menganalisis data.

Lingkup analisis data dibatasi pada kumpulan data yang sudah ada sebelumnya. Ambil jalan lain; itu melibatkan 

melihat, menyortir, dan menantang informasi yang tersedia.

Analisis Data

Kata "analisis data" mengacu pada proses "analisis data komputasional yang terorganisir." Dengan demikian, Analisis Data juga terlibat dengan melakukan penalaran logis, analitis, dan logis untuk memberikan wawasan tentang tindakan di masa depan.

Analisis data mencakup semua prosedur yang dibantu oleh manusia dan mesin yang Anda ambil untuk mengidentifikasi, menafsirkan, memvisualisasikan, dan mengomunikasikan alur cerita tren dalam data Anda. Tujuan mendasar dari industri analitik data adalah membuat wawasan dapat diakses dan dipahami oleh pemangku kepentingan lainnya.

Data statistik terapan, pembelajaran mesin, dan ilmu data semuanya termasuk dalam analitik data. Hasil nyata yang nyata dari proses analitik adalah produksi pelaporan yang terencana dengan baik yang menggabungkan visualisasi data.

Analisis data dapat membantu Anda dengan cara berikut:

• Kenali pola dan tren

• Identifikasi peluang

• Identifikasi potensi ancaman dan manfaat.

• Tentukan rencana tindakan.

Penting untuk dicatat bahwa teknologi baru, seperti algoritma kecerdasan buatan (AI), telah memudahkan orang untuk melakukan analisis data.

Contoh untuk Membantu Pemahaman:

Contoh yang diberikan akan membantu Anda memahami prinsip-prinsipnya.

• Hampir setiap orang memiliki pemahaman dasar tentang cara kerja pasar saham. Mari kita pertimbangkan skenarionya: Anda adalah trader pemula yang ingin memulai karir Anda dengan keuntungan.

• Sebagai seorang trader pemula, Anda tentu telah melakukan riset tentang catatan tren pasar saham untuk memahami apa yang terjadi di pasar sejauh ini. Analisis Data adalah jenis prosedur ini.

Sekarang setelah Anda memahami pola saham, Anda dapat menggunakan berbagai pendekatan untuk memprediksi harga pasar saham di masa depan dan kemudian membeli beberapa saham. Ini adalah ilustrasi prosedur analisis data.

Bagaimana Analisis Data Dapat Membantu Bisnis Membuat Keputusan yang Lebih Baik?

Bisnis dapat memanfaatkan analitik data untuk menyempurnakan strategi pemasaran mereka dan menyesuaikan komunikasi mereka. 

Sektor korporasi dan publik sangat bergantung pada data. Dengan teknologi pengumpulan dan analitik yang terus berkembang, Anda dapat dengan cepat memanfaatkan data untuk menyederhanakan alur kerja, mencegah korupsi, dan banyak lagi.

Aplikasi tambahan termasuk yang berikut:

Dengan mengoptimalkan situs web Anda, Anda dapat menggunakan analitik data untuk memberi klien Anda pengalaman membeli yang lebih disesuaikan.

Analisis data vs analisis data adalah dua area penting yang dapat membantu Anda dalam analisis real-time dari pesaing Anda dan aktivitas mereka.

Anda dapat dengan cepat memanfaatkan data untuk mengembangkan penawaran menarik untuk target pasar Anda.

Perusahaan terkemuka, seperti Google, memanfaatkan analitik data untuk merampingkan operasi mereka dan meningkatkan efisiensi tenaga kerja mereka.

Proses yang terlibat dalam analitik dan analisis dapat membantu Anda mengantisipasi kemungkinan dan tantangan sebelum muncul.

Mana yang Lebih Menguntungkan?

Ketika datang ke Analisis Data, dimungkinkan untuk mengembangkan representasi visual dan grafik yang lebih baik untuk membantu bahkan orang yang tidak melek huruf memahami informasi yang terkandung dalam kumpulan data dengan lebih cepat dan mudah.

Namun, agak sulit bagi orang awam untuk memahami penelitian dan prosedur yang digunakan oleh pakar Analytics untuk menghasilkan prediksi dan kesimpulan. Pasca-pemrosesan, seperti membangun yang baru dari kumpulan data untuk memberikan hasil yang lebih baik dan diinginkan, mungkin sulit dipahami oleh seseorang yang tidak memiliki keterampilan serupa.

Kesimpulan:

Bisnis tergantung pada data sebagai sumber bahan bakar baru. Menggunakannya secara keseluruhan, ia dapat dengan mudah meningkatkan total penjualan dan pendapatan bersih. Untuk mempercepat pertumbuhan, terutama di dunia yang kompetitif saat ini, Anda harus memahami perbedaan antara analisis data dan analisis data. 

Analytics sedang memeriksa data historis untuk membuat keputusan yang lebih tepat di masa depan. Analisis data membantu memahami data. Ini memberikan visi kunci tentang masa lalu untuk memahami apa yang telah terjadi sejauh ini.