Advan – Dunia digital terus berkembang pesat, dan data menjadi salah satu aset paling berharga di era modern. Hampir setiap aktivitas manusia saat ini menghasilkan data, mulai dari transaksi online, penggunaan media sosial, hingga sensor Internet of Things (IoT). Dalam pengelolaan data yang besar dan kompleks, dua istilah yang sering muncul adalah Big Data dan Data Science. Nah, apa perbedaan Big Data dan Data Science dalam implementasinya?
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang perbedaan Big Data dan Data Science, sehingga lebih mudah memahami mana yang lebih relevan dengan kebutuhan industri atau karier yang ingin ditekuni.
Apa Itu Big Data dan Data Science?
Sebelum memahami perbedaannya, penting untuk mengetahui definisi masing-masing terlebih dahulu.
- Big Data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar, cepat bertambah, dan kompleks, sehingga tidak bisa dikelola dengan metode atau alat tradisional. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti transaksi bisnis, sensor, atau media sosial, yang memerlukan sistem khusus untuk menyimpan, mengolah, dan menganalisisnya.
- Data Science, di sisi lain, adalah bidang yang menggabungkan statistik, algoritma, dan teknologi untuk menganalisis data dan menemukan pola yang berguna. Data Science sering memanfaatkan Big Data, tetapi tidak selalu bergantung pada data dalam jumlah besar.
Meskipun ada keterkaitan antara keduanya, Big Data lebih berfokus pada pengelolaan data dalam jumlah besar, sedangkan Data Science lebih menitikberatkan pada bagaimana data tersebut digunakan untuk menghasilkan wawasan yang berguna.
Perbedaan Big Data dan Data Science
Meskipun kedua bidang ini berkaitan erat, ada beberapa perbedaan mendasar yang membedakan antara Big Data dan Data Science. Berikut adalah beberapa aspek utama yang membedakan keduanya:
1. Definisi dan Fokus Utama
- Big Data: Berfokus pada pengelolaan dan penyimpanan data dalam jumlah besar serta bagaimana data ini dapat digunakan secara efisien.
- Data Science: Lebih menitikberatkan pada analisis data dan bagaimana informasi dari data tersebut dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
2. Tujuan dan Penggunaannya
- Big Data: Digunakan untuk mengelola, menyimpan, dan mengolah data yang sangat besar dengan kecepatan tinggi. Misalnya, perusahaan e-commerce menggunakan Big Data untuk menyimpan riwayat transaksi jutaan pelanggan.
- Data Science: Digunakan untuk menemukan pola dan wawasan dari data yang ada. Misalnya, algoritma rekomendasi pada Netflix yang memberikan saran film berdasarkan riwayat tontonan pengguna.
3. Teknologi yang Digunakan
- Big Data: Menggunakan teknologi seperti Hadoop, Apache Spark, NoSQL databases (MongoDB, Cassandra), serta sistem penyimpanan berbasis cloud seperti AWS dan Google Cloud.
- Data Science: Memanfaatkan bahasa pemrograman seperti Python dan R, serta algoritma machine learning menggunakan TensorFlow, Scikit-learn, dan library statistik lainnya.
Baca Juga: Cara Memulai Karier Menjadi Big Data Engineer, Pemula Merapat
4. Metode Analisis yang Digunakan
- Big Data: Lebih berfokus pada pemrosesan data dalam jumlah besar dengan metode seperti batch processing dan real-time processing.
- Data Science: Menggunakan metode statistik, machine learning, serta teknik analitik lainnya untuk mengekstrak informasi dari data.
5. Peran dan Tanggung Jawab dalam Industri
- Big Data Engineer: Bertanggung jawab dalam membangun infrastruktur dan pipeline data agar data dapat dikelola dengan efisien.
- Data Scientist: Berfokus pada analisis data untuk membuat prediksi dan wawasan bisnis yang bermanfaat.
Kapan Harus Menggunakan Big Data dan Kapan Menggunakan Data Science?
Tidak semua bisnis membutuhkan Big Data, dan tidak semua perusahaan memerlukan Data Science. Berikut adalah beberapa skenario di mana masing-masing bidang lebih relevan:
- Jika perusahaan memiliki data dalam jumlah besar dan ingin mengelolanya dengan lebih baik, maka Big Data adalah solusi yang tepat.
- Jika bisnis ingin menemukan pola atau tren dalam data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas, maka Data Science lebih cocok digunakan.
- Perusahaan ritel besar seperti Amazon memanfaatkan Big Data untuk menyimpan dan mengelola data pelanggan dalam jumlah besar, sementara Data Science digunakan untuk menganalisis perilaku belanja pelanggan dan memberikan rekomendasi produk.
Big Data vs. Data Science, Mana yang Lebih Penting?
Baik Big Data maupun Data Science memiliki peran penting dalam dunia modern, tetapi fokus dan tujuan akhirnya berbeda. Big Data lebih berorientasi pada bagaimana data dalam jumlah besar dapat disimpan, dikelola, dan diproses secara efisien, sementara Data Science lebih menitikberatkan pada analisis dan penggunaan data untuk pengambilan keputusan strategis.
Bagi yang ingin mulai mendalami dunia Big Data dan Data Science, memiliki perangkat yang mumpuni sangat penting. Advan WorkPro hadir dengan spesifikasi tinggi yang cocok untuk analisis data dan pengolahan informasi dalam jumlah besar. Jangan lewatkan kesempatan untuk memiliki perangkat yang mendukung produktivitas maksimal dalam dunia data!***
Editor: Mahfida Ustadhatul Umma