RRI.CO.ID, Denpasar - Di era digital, pengolahan data telah menjadi tulang punggung pengambilan keputusan di berbagai sektor. Namun, sering kali muncul kebingungan dalam membedakan antara Data Science dan Data Analytics. Meski keduanya bekerja di satu muara yang sama, yaitu data, peran dan cara kerjanya memiliki perbedaan fundamental yang berakar pada sejarah perkembangan ilmu komputasi.

Akar kedua bidang ini berasal dari ilmu Statistika yang telah ada sejak berabad-abad lalu. Namun, transformasi menuju era modern dimulai pada tahun 1962 ketika John Tukey, dalam tulisannya yang berjudul The Future of Data Analysis, mulai merumuskan bahwa analisis data adalah ilmu yang berbeda dari statistik murni.

Tonggak sejarah berikutnya terjadi pada tahun 2001, saat William S. Cleveland melalui makalahnya, Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics, secara resmi memperkenalkan Data Science sebagai disiplin ilmu tersendiri. Berdasarkan catatan Computer History Museum, sejak saat itulah pengolahan data mulai mengintegrasikan kekuatan pemrosesan mesin dalam skala besar yang kini kita kenal sebagai Big Data.

Dalam praktiknya, perbedaan antara keduanya dapat dilihat dari sudut pandang waktu dan tujuan akhir. Mengutip laporan tren dari Gartner Research, Data Analytics cenderung berfokus pada masa lalu dan masa kini. Seorang analis data bertugas menyisir tumpukan informasi yang sudah ada untuk menjawab pertanyaan spesifik, seperti mencari penyebab penurunan penjualan atau memetakan perilaku konsumen saat ini.

Fokus utamanya adalah memberikan wawasan (insight) deskriptif yang langsung bisa digunakan untuk keputusan bisnis jangka pendek. Sebaliknya, merujuk pada definisi dari Asosiasi Ilmuwan Data Indonesia (AIDI), Data Science memiliki cakrawala yang lebih luas dan berfokus pada masa depan.

Jika analis menjawab pertanyaan yang sudah ada, seorang ilmuwan data justru bertugas menemukan pertanyaan baru. Mereka tidak hanya mengolah data, tetapi menciptakan sistem melalui algoritma kompleks dan pemodelan Machine Learning. Tujuannya agar mesin dapat belajar secara mandiri dan memprediksi tren atau risiko di masa mendatang secara otomatis.

Untuk memudahkan pemahaman, seorang Data Analyst bisa diibaratkan sebagai seorang Detektif. Sesuai dengan prinsip analisis data yang dijelaskan oleh Harvard Business Review, mereka mengumpulkan bukti dari kejadian yang telah berlalu untuk mencari tahu penyebab sebuah peristiwa. Output-nya adalah penjelasan yang jernih bagi para pengambil kebijakan.

Sementara itu, seorang Data Scientist adalah seorang Arsitek. Mereka merancang infrastruktur dan membangun sistem otomatis. Mereka tidak hanya melihat apa yang sudah ada, tetapi menciptakan fondasi teknologi agar data bisa mengalir dan memberikan prediksi masa depan tanpa perlu campur tangan manusia setiap saat.

Di Indonesia, integrasi keduanya terlihat nyata dalam industri teknologi finansial dan e-commerce. Laporan dari Kementerian Komunikasi dan Digital (Komdigi) menunjukkan bahwa perusahaan kini mempekerjakan analis untuk memantau performa pasar harian, sementara ilmuwan data dikerahkan untuk membangun sistem keamanan transaksi otomatis dan deteksi penipuan menggunakan kecerdasan buatan. Keduanya saling melengkapi; tanpa analis, bisnis kehilangan arah saat ini, dan tanpa ilmuwan data, bisnis akan tertinggal oleh masa depan.

Memahami perbedaan antara Data Science dan Data Analytics adalah langkah awal untuk menguasai potensi besar di balik data. Di masa depan, peran unik masing-masing tetap menjadi kunci utama dalam mengubah tumpukan data mentah menjadi energi pendorong kemajuan bangsa yang berbasis pengetahuan.