Analisis data dan visualisasi data masih sering disalahpahami oleh orang kebanyakan. Bahkan, dua frasa yang berbeda ini sepertinya mulai dianggap menjadi sinonim satu sama lain dalam bahasa sehari-hari.
Memang, keduanya sama-sama memungkinkan pengguna dalam menafsirkan dan mengumpulkan data metriks yang relevan untuk membantu memilah data.Dengan keadaan data informasi masa kini yang sangat membludak, proses penafsiran data dapat memakan waktu berjam-jam, tetapi tidak dengan bantuan analisis maupun visualisasi data.
Meski sering terjadi tumpang-tindih makna antara kedua metode tersebut, analisis data menawarkan tingkatan kinerja yang lebih mendalam jika dibandingkan visualisasi data. Lalu, bagaimana kira-kira perbedaan jelas antara analisis dan visualisasi data? Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Perbedaan antara analisis dan visualisasi data
Baik visualisasi data ataupun analisis data keduanya sering kali tertukar-EKRUT
Keduanya sama-sama digunakan sebagai metode dalam pengolahan data. Meski caranya berbeda, kedua frasa ini ternyata sering tertukar penggunaannya. Lalu kira-kira apa itu analisis data dan visualisasi data?
Analisis data yakni metode yang akan membuatmu berfokus pada tinjauan komprehensif atas ilmu data.
Sedangkan visualisasi data adalah data yang direpresentasikan secara visual mulai dari bagan tunggal hingga dashboard komprehensif sehingga membuat audiens lebih mudah memahami informasi.
Baca juga: Tujuan utama data science serta keunggulannya dalam bisnis
Selain itu, bentuk visualisasi data secara tradisional dapat berbentuk bagan, tabel, grafik garis, grafik kolom, dan bentuk-bentuk lainnya. Namun, seiring berkembangnya teknologi saat ini, visualisasi data dengan konsep 3D mulai banyak bermunculan.
Lalu, untuk metode analisis data, cara ini diketahui mengolah data dengan sedikit lebih dalam. Caranya adalah dengan menemukan pola yang ada di dalam data lalu mengidentifikasi hal tersebut.
Jika visualisasi data tidak memungkinkan pengguna untuk mendapat gambaran lengkap data, tidak demikian dengan analisis data. Analisis data memungkinkan penyatuan data dari beragam sumber dan penyimpanan lalu mengolahnya.
Analisis data dapat dikatakan sebagai proses eksplorasi yang biasanya dimulai dengan pertanyaan spesifik. Diperlukan rasa keingintahuan lebih dan kegigihan yang baik dalam menemukan jawaban dari analisis data karena jawaban tersebut tidak mudah didapat.
Bagaimana urutan kegunaan analisis data dan visualisasi data?
Dalam situasi tertentu analisis data dan visualisasi data masuk dalam sebuah siklus yang bergantian-EKRUT
Visualisasi yang dapat dikatakan paling efektif didasarkan pada data yang sesuai dengan analitik.
Selain itu, visualisasi yang bagus juga akan membuat datamu mudah diakses, jelas dan mudah dipahami. Maka dari itu saat kamu membuat visualisasi data, tanyakan kepada dirimu sendiri apakah kamu mengerti dengan bentuk visualisasi tersebut?
Meski begitu, kamu juga harus tahu jika visualisasi tidak harus selalu menjadi yang terakhir dari proses atau puncak dari pengolahan data.
Ada pula situasi-situasi tertentu yang menyebabkan analisis data dan visualisasi data masuk ke dalam sebuah siklus yang berganti-ganti.
Baca juga: Prediksi tren data science 2020 yang patut dinantikan
Baik visualisasi maupun analisis data berhubungan dengan pengolahan data. Jika visualisasi menghasilkan laporan yang bagus dan mudah dipahami, tetapi dibutuhkan kemampuan backend yang kuat dalam menangani data yang berantakan.
Algoritma canggih untuk memproses data dan memberikan laporan yang kuat juga perlu diterapkan dalam metode ini.
Namun, untuk analisis data mampu menawarkan penyajian data dengan penggambaran yang lebih lengkap.
Baca juga: 5 Buku visualisasi data terbaik dari level pemula hingga profesional
Meski jika dibandingkan dengan visualisasi data tetap dapat merangkum data yang ada dengan cara lebih baik. Tetapi, dalam pengolahan data, untuk hasil optimal, penggunaan keduanya lebih baik dilakukan.
Jadi, kamu sudah paham, kan, perbedaan dari analisis dan visualisasi data? Jika demikian, sekarang jangan tertukar lagi, ya, untuk penggunaan keduanya. Semoga setelah membaca artikel ini, proses pengolahan datamu dapat lebih efektif lagi, ya!
Last update 29 Maret 2020
Sumber:
- forbes.com
- fingent.com
