Sudah Tahu Belum? Ini 3 Perbedaan Data Science dan Statistika

Sejak teknologi mengambil alih semua bidang baik bidang besar maupun kecil yang membentuk kehidupan pribadi dan profesional kita, data kini telah menjadi pembicaraan hangat di era disrupsi teknologi. Persepsi paling umum dari data yang berlaku adalah bahwa data merupakan produk sampingan yang dihasilkan dari jejak berbagai proses teknologi yang terjadi di berbagai organisasi dan industri secara terorganisir. Kenaikan dan jumlah Big Data dalam beberapa tahun terakhir telah membawa istilah-istilah baru seperti data mining, data analytics, data statistics, dan data science. Karena semua istilah dan terminologi ini berputar di sekitar poros ilmu yang sama, mereka umumnya dianggap identik satu sama lain, dengan sedikit atau tanpa perbedaan signifikan yang terlibat. Persepsi masing-masing individu mengatakan bahwa banyak yang bilang kalau statistik dan statistika itu sama, ada juga yang mengatakan berbeda dan akhir-akhir ini ada nama keren yaitu Data Science. 

Terlepas dari ambiguitas umum yang terjadi di masyarakat maupun teknokrat, keduanya kini menjadi sebuah komponen yang teramat penting. Data science dan statistika berlaku atas konsep, statistik dan data science selalu menjadi bahan perdebatan yang menarik di domain knowledge berupa ekonomi, informasi manajemen, dan teknologi data. AnswerMiner melaporkan bahwa ada beberapa pandangan menarik mengenai statistik dan data science seperti Ilmuwan data adalah seseorang yang lebih baik dalam statistik daripada insinyur perangkat lunak dan lebih baik dalam rekayasa perangkat lunak daripada ahli statistik mana pun. Begitu pula dengan seorang ilmuwan data adalah ahli statistik yang tinggal di San Francisco. Pada kenyataannya kedua hal ini sama-sama dibutuhkan dalam era big data saat ini. Namun, meskipun memiliki kesamaan tentu ada perbedaan yang harus diluruskan untuk menghindari mispersepsi sebuah istilah. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas perbedaan data science dan statistika. Apakah sahabat data sudah tahu belum perbedaannya antara dua istilah ini? Bagi kalian yang belum tahu dan ingin tahu lebih lanjut, pastikan untuk disimak baik-baik dan baca selengkapnya artikel berikut ini ya sahabat data!.

1.Definisi Tiap Istilah

Untuk memahami apa sebenarnya statistik dan data science yang mana pada dasarnya keduanya berbeda satu sama lain, mari kita singkirkan semua ambiguitas dan intip definisi kedua konsep tersebut. Definisi statistika yakni suatu bentuk analisis matematis yang menggunakan model, representasi, dan sinopsis terkuantifikasi untuk sekumpulan data eksperimental atau studi kehidupan nyata. Statistik mempelajari metodologi untuk mengumpulkan, meninjau, menganalisis, dan menarik kesimpulan dari data. Sisi lain, dilansir dari Investopedia menjelaskan definisi data science adalah bidang Big Data yang berupaya memberikan informasi bermakna dari sejumlah besar data kompleks. data science menggabungkan berbagai bidang pekerjaan dalam statistik dan komputasi untuk menafsirkan data untuk tujuan pengambilan keputusan. Analisis komparatif dari kedua istilah tersebut memperjelas mengapa konsep tersebut menjadi saling terkait dan tidak dapat dibedakan. Namun, penelitian yang lebih dalam dan lebih cermat menunjukkan bahwa data science adalah domain yang relatif lebih luas dan statistik merupakan bagian penting dari data science.

Baca juga : Pahami Proses Integrasi Data untuk Hasilkan Proses Pengolahan Data yang Valid 

2.Kemampuan Hacking

Menurut Widi Satriaji, seorang Junior Data Scientist mengatakan bahwa yang membuat data science berbeda dengan statistika adalah, data science membutuhkan "sedikit" kemampuan hacking, yaitu segala hal yang berurusan dengan "otak-atik" komputer. Kemampuan tersebut digunakan dalam berbagai hal, seperti mendapatkan data dengan menggunakan query langsung ke database relasional (seperti PostgreSQL) dan non-relasional (seperti MongoDB), serta streaming data, dengan volume biasa hingga ke big data (walaupun tidak selalu). Selain itu, data science juga tidak hanya berurusan dengan data tabular (yang berbentuk tabel, yang bisa dibuka dengan aplikasi spreadsheet), tapi juga dalam bentuk data tidak beraturan (unstructured data), seperti data teks, citra, audio, bahkan video, dsb. Selain kemampuan hacking, seorang ilmuwan data juga diharapkan mempunyai insting bisnis yang kuat, karena mereka dipekerjakan untuk membantu para manajer untuk mengambil keputusan bisnis secara bertanggung jawab dengan dukungan insights yang dihasilkannya.

Baca juga : Belajar Data Science: Simak 3 Manfaat Penerapan Big Data di Berbagai Industri

3.Cakupan dan Kedalaman Ilmu

Karena konsepnya interdisipliner, data scientist menggunakan statistik sebagai alat pemecahan masalah yang mendasar dan praktis. Dalam konotasi yang paling sederhana, data science adalah gambaran yang lebih besar, sedangkan statistik adalah komponen kecil tapi penting dan signifikan sehingga menjadi bagian dari data science. Statistik adalah entitas yang relatif terbatas dengan alat khusus seperti analisis regresi, analisis mean, median dan varians, analisis frekuensi, kurtosis dan skewness untuk beberapa jenis analisis. Di sisi lain, data science menggunakan alat, teknik, dan model prinsip dari berbagai disiplin ilmu terkait lainnya. Termasuk statistik, untuk mengumpulkan data dan menyaringnya untuk dikategorikan ke dalam kumpulan data yang tepat. Pada langkah berikutnya, data science mengeksplorasi dan meneliti data, dan menyimpulkan kesimpulan faktual, kuantitatif serta statistik. Kesimpulan ini diterjemahkan ke dalam interpretasi strategis dan memberikan dasar yang kuat untuk proses pengambilan keputusan.

4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

Penulis: Reyvan Maulid Pradistya

Editor: Annissa Widya