Mengenal Lebih Lanjut Data Analytics dan Data Engineering

Perbedaan Data Analytics dan Data Engineering

Di dalam era digital ini, data menjadi salah satu sumber daya yang paling penting dalam menjalankan bisnis. Dengan semakin terjangkaunya sistem untuk operasional perusahaan seperti sistem accounting, purchasing atau ERP, semakin banyak data yang sudah dikumpul dalam bentuk digital oleh perusahaan. Namun, yang sering terjadi adalah data yang masuk ke dalam sistem tadi dalam bentuk yang tidak terstruktur atau masih tidak ‘bersih’ sehingga diperlukan pengolahan lagi dari data yang didapatkan hingga bisa digunakan dan bermanfaat.

Pengumpulan, pengolahan dan penyimpanan atau biasa di sebut ETL data sendiri biasanya memerlukan cukup banyak waktu dan bisa jadi memakan waktu banyak dari karyawan atau bahkan memerlukan karyawan yang didedikasikan hanya untuk pekerjaan tersebut. Maka dari situ, muncul solusi untuk membangun sebuah data pipeline, dimana proses ETL tadi bisa dilakukan lebih cepat dan secara otomatis berjalan. Proses inilah yang biasa disebut sebagai data engineering. Setelah itu, data yang didapatkan bisa ditampilkan dalam bentuk visualisasi yang lebih intuitif dan mudah dimengerti dan mencari pola atau insights yang bermanfaat untuk bisnis. Proses ini biasanya dinamakan sebagai Data Analytics.

Data Engineering, pertama-tama, adalah fondasi yang kokoh. Ini melibatkan perancangan dan pengembangan infrastruktur yang memungkinkan pengumpulan, penyimpanan, dan pengolahan data dengan efisien. Dalam dunia yang dipenuhi dengan berbagai sumber data, tugas utama data engineering adalah menggabungkan, membersihkan, dan menyimpan data agar siap digunakan oleh data analytics. Dengan teknologi seperti ETL (Extract, Transform, Load), data dari sumber yang beragam dapat digunakan sebagai bahan baku untuk analisis yang lebih mendalam.

Data Analytics, di sisi lain, adalah pekerjaan intelektual di balik penafsiran data. Setelah data siap, pengerjaan data analytics menganalisisnya untuk mengekstrak wawasan yang berharga. Ini termasuk penggunaan teknik statistik, machine learning, dan visualisasi data untuk mengungkap pola, tren, dan jawaban atas pertanyaan bisnis. Data analytics memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan yang didukung oleh data, mengidentifikasi peluang, dan mengukur kinerja bisnis dengan lebih baik.

Namun, tantangan besar dalam pengelolaan dan analisis data tidak boleh diabaikan. Volume data yang terus meningkat, perubahan cepat dalam teknologi, dan masalah keamanan data adalah beberapa dari banyak faktor yang harus diperhatikan. Organisasi harus berinvestasi dalam bakat dan teknologi yang tepat untuk mengatasi tantangan ini dan memastikan bahwa data mereka benar-benar menjadi aset yang bernilai.