Lihat sumber Data Science dan Analytics

Data science dan analytics merupakan dua bidang yang sangat penting dalam era [[big data]] saat ini. Kedua disiplin ilmu ini memiliki peran sentral dalam mengubah data mentah menjadi informasi yang bernilai dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis maupun penelitian ilmiah. Data science berfokus pada proses pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data dalam skala besar menggunakan berbagai teknik statistik dan kecerdasan buatan. Sementara itu, analytics lebih menekankan pada penerapan metode analisis untuk memberikan wawasan dan solusi yang relevan bagi organisasi.

== Definisi dan Ruang Lingkup Data Science ==
Data science adalah bidang interdisipliner yang menggabungkan [[statistika]], [[komputer|ilmu komputer]], dan pengetahuan domain bisnis. Tujuan utamanya ialah mengekstrak wawasan dan pengetahuan dari data dalam jumlah besar dan kompleks. Proses dalam data science biasanya melibatkan proses pembersihan data, eksplorasi data, pembuatan model prediktif, serta visualisasi hasil analisis. Data scientist menggunakan berbagai bahasa pemrograman seperti [[Python (bahasa pemrograman)|Python]], R, dan SQL untuk melakukan pekerjaannya. Selain itu, mereka juga memanfaatkan metode pembelajaran mesin (machine learning) untuk membuat prediksi berdasarkan data historis.

== Analytics dalam Dunia Bisnis ==
Analytics adalah proses sistematis menganalisis data untuk menemukan pola, hubungan, atau tren yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Dalam dunia bisnis, analytics digunakan untuk berbagai tujuan seperti memahami perilaku pelanggan, mengoptimalkan rantai pasokan, serta meningkatkan efisiensi operasional. Analytics terbagi menjadi beberapa jenis, seperti descriptive analytics (analitik deskriptif), predictive analytics (analitik prediktif), dan prescriptive analytics (analitik preskriptif). Setiap jenis memiliki pendekatan dan manfaat yang berbeda sesuai kebutuhan organisasi.

== Perbedaan Antara Data Science dan Analytics ==
Walaupun sering digunakan secara bergantian, data science dan analytics memiliki fokus yang berbeda. Data science lebih bersifat eksploratif dan eksperimental, sering kali mencakup pembuatan algoritma baru dan pemecahan masalah yang kompleks. Sementara analytics lebih berfokus pada penerapan teknik analisis yang sudah ada untuk menjawab pertanyaan spesifik bisnis. Dengan kata lain, data science berperan sebagai "penemu" insight baru, sedangkan analytics berperan sebagai "pengguna" insight tersebut untuk kebutuhan praktis.

== Komponen Utama dalam Data Science dan Analytics ==
Untuk memahami data science dan analytics secara menyeluruh, terdapat beberapa komponen utama yang harus dikuasai oleh para praktisinya. Komponen-komponen ini antara lain:
# Pengumpulan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal
# Pembersihan dan transformasi data agar siap untuk dianalisis
# Eksplorasi data untuk menemukan pola awal
# Pembuatan model statistik atau machine learning
# Evaluasi model untuk memastikan keakuratan prediksi
# Visualisasi hasil analisis agar mudah dipahami oleh pemangku kepentingan
# Implementasi solusi ke dalam proses bisnis
# Monitoring dan pemeliharaan model secara berkala
# Komunikasi hasil kepada pihak terkait melalui laporan atau presentasi

== Teknologi dan Perangkat Lunak yang Digunakan ==
Perkembangan pesat teknologi telah memberikan kontribusi besar bagi kemajuan data science dan analytics. Beberapa perangkat lunak dan platform populer yang banyak digunakan antara lain [[Apache Hadoop]], [[Apache Spark]], Tableau, Power BI, serta bahasa pemrograman seperti Python dan R. Selain itu, teknologi cloud computing seperti [[Amazon Web Services]], Google Cloud Platform, dan Microsoft Azure juga memudahkan dalam pengelolaan data berskala besar. Perangkat lunak ini memungkinkan analisis data dilakukan secara cepat, efisien, dan skalabel.

== Peran Data Scientist dan Analis Data ==
Dalam sebuah organisasi, peran data scientist dan analis data sangat vital. Data scientist bertanggung jawab untuk membangun model prediktif dan melakukan eksperimen dengan data, sedangkan analis data fokus pada pelaporan dan visualisasi data untuk mendukung keputusan bisnis. Kedua profesi ini membutuhkan kemampuan analitis, pemrograman, dan komunikasi yang baik agar hasil analisis dapat dipahami dan digunakan secara optimal oleh manajemen atau pemangku kepentingan lainnya.

== Implementasi Data Science dan Analytics di Berbagai Industri ==
Penerapan data science dan analytics telah membawa perubahan signifikan di berbagai sektor industri. Di bidang [[kesehatan]], misalnya, data science digunakan untuk menganalisis data pasien dan memprediksi risiko penyakit. Dalam sektor [[keuangan]], analytics membantu mendeteksi penipuan dan mengelola risiko kredit. Industri [[ritel]] memanfaatkan data pelanggan untuk personalisasi penawaran dan optimalisasi inventaris. Bahkan di bidang [[pemerintahan]], data science digunakan untuk pengambilan kebijakan berbasis data dan peningkatan pelayanan publik.

== Masa Depan Data Science dan Analytics ==
Dengan terus bertambahnya volume dan kompleksitas data, peran data science dan analytics diprediksi akan semakin penting di masa depan. Adopsi teknologi [[kecerdasan buatan]] (AI) dan [[machine learning]] akan semakin meluas, memungkinkan analisis data dalam skala yang lebih besar dan mendalam. Selain itu, kebutuhan akan talenta di bidang ini akan terus meningkat, mendorong lahirnya berbagai program pendidikan dan pelatihan khusus. Tantangan dalam hal privasi dan keamanan data juga akan menjadi perhatian utama, sehingga pengembangan teknologi dan regulasi yang tepat sangat dibutuhkan untuk mendukung pertumbuhan ekosistem data science dan analytics.