Memahami perbedaan antara data dan informasi penting untuk mengambil keputusan cerdas, apakah Anda menjalankan bisnis, mengelola tim, atau hanya mencoba memahami dunia digital di sekitar Anda.

Apa yang dicakup oleh artikel ini:

Perbedaan kunci antara data dan informasi
Definisi sederhana dan contoh dunia nyata dari masing-masing
Bagaimana data menjadi informasi—dan akhirnya pengetahuan
Kasus penggunaan untuk data dan informasi dalam bisnis
Mengapa kualitas data penting
Pemerintahan data vs. pemerintahan informasi
Ilmu data vs. teknologi informasi

Apa perbedaan antara informasi dan data?

Perbedaan antara informasi dan data adalah bahwa data terdiri dari fakta mentah, belum diproses, sedangkan informasi adalah data yang telah diatur dan dikontekskan agar memiliki makna.

Data bagaikan potongan puzzle individu—secara sendiri, mereka tidak memberi Anda banyak informasi. Namun begitu Anda mulai menyusunnya dengan cara yang penuh pertimbangan, Anda mendapatkan gambaran lengkap—itulah informasi. Sebagai contoh, spreadsheet penuh angka adalah data; laporan yang merangkum angka-angka tersebut untuk menunjukkan kecenderungan atau mendukung suatu keputusan adalah informasi.

Memahami perbedaan ini penting karena hal itu membentuk bagaimana kita mendekati pemecahan masalah dan pengambilan keputusan. Pada intinya, data memberi makan informasi, dan informasi memupuk wawasan.

Kita akan membahas lebih dalam tentang informasi dan data di bagian-bagian berikut.

What is data?

Data consists of raw, unprocessed facts and figures collected through observations, experiments, or measurements. These facts are devoid of context and interpretation, making them the essential building blocks for generating meaningful information. There are various types of data, and they can be classified as qualitative or quantitative.

Data kualitatif menangkap kualitas subjektif dari apa yang diamati, seperti tanggapan survei atau wawancara. The quantitative type, on the other hand, is numerical and can be measured and quantified, offering more precision and objectivity. Elemen-elemen dasar ini penting di seluruh papan—baik kita membicarakan penelitian ilmiah atau analitika bisnis, data berperan sebagai titik awal untuk proses yang memberikan wawasan informatif dan berkonteks.

Examples of data

Angka mentah: Ini termasuk angka penjualan yang mendetailkan pendapatan perusahaan, jumlah populasi dari jajak pendapat sensus, atau metrik kinerja dalam statistik olahraga.
Teks: Ini bisa menjadi konten tertulis yang ditemukan di buku, artikel, surel, atau posting di platform media sosial.
Gambar: Contohnya termasuk foto-foto yang diambil oleh kamera digital, tangkapan layar yang diambil di komputer, atau dokumen-dokumen sejarah yang dipindai.
Perekaman audio dan video: Kategori ini mencakup segala hal mulai dari pidato yang direkam dan acara publik hingga rekaman pemantauan dan video rumah yang menangkap momen pribadi.

What is information?

Pikirkan informasi sebagai data yang telah diberi make-over. Telah diproses, diatur, dan struktur untuk benar-benar berarti. When we add context to raw data, we transform it into information, which makes it a lot more useful for making decisions, understanding complex situations, or building new knowledge.

Ini bukan hanya tentang membuat angka terlihat cantik—melainkan tentang mengubah angka tersebut menjadi wawasan yang dapat memberi tahu kita sesuatu yang menarik. Baik itu dalam bisnis, ilmu pengetahuan, atau kehidupan sehari-hari, jenis informasi ini berasal dari pencampuran berbagai set data untuk menjawab pertanyaan tertentu atau memenuhi kebutuhan tertentu. Inilah yang membantu kita bergerak dari "hanya fakta" menjadi "jadi apa arti ini?"

Examples of information

Laporan: Ambil contoh laporan keuangan bisnis, misalnya. Data-data berbagai, seperti penjualan, biaya, dan keuntungan untuk melukis gambaran jelas tentang kesehatan keuangan suatu perusahaan.
Ringkasan: Ini adalah CliffsNotes untuk dokumen yang lebih besar. An executive summary, for instance, distills a comprehensive report into the key points, making a mound of data easy to understand at a glance.
Visualisasi: Di sinilah hal-hal menjadi visual—berpikir tentang grafik dan diagram yang menampilkan data untuk menunjukkan tren dan pola. Ini bukan hanya lebih nyaman bagi mata dari pada angka mentah; mereka membuat cerita mudah diikuti dan cepat dipahami.

Differences between data and information

Informasi vs. data: apa bedanya? Pada intinya, data dan informasi berbeda dalam bentuk dasarnya: data adalah mentah dan belum diproses, seperti bahan-bahan yang kamu gunakan di dapur saat memasak. Informasi, di sisi lain, seperti hidangan akhir—dipersiapkan dengan rapi dan siap disajikan, diisi dengan konteks dan tujuan. Transforming data into information involves organizing and refining those raw ingredients so they make sense and can be put to good use.

The relationship between data and information

Pikirkan data sebagai balok bangunan—sederhana, polos, dan tidak terlalu informatif sendiri, seperti telur dan tepung di atas meja dapur. But when you mix these ingredients thoughtfully, following a recipe, they transform into a delicious cake, or in our case, actionable information. Transformasi ini penting karena mengubah angka dan fakta yang tersebar dan tidak bermakna menjadi wawasan yang jelas dan bermanfaat yang dapat membimbing keputusan dan memicu ide.

Differences in how data and information are used

The utility of data versus information is another key difference. Data mentah, seperti lembaran elektronik penuh angka, memiliki potensi tetapi tidak menawarkan bimbingan dengan sendirinya. Hanya setelah menganalisis data dan menginterpretasinya—mengubah angka-angka tersebut menjadi tren atau perilaku pelanggan—barulah menjadi alat yang benar-benar dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan informasi.

Sementara data adalah bahan baku penting, adalah pengolahan dengan seksama menjadi informasi yang membuka potensi sesungguhnya. Memahami perbedaan dan hubungan antara keduanya membantu kita lebih memanfaatkan kekuatan mereka dalam segala hal mulai dari strategi bisnis hingga penelitian ilmiah, meningkatkan kemampuan kita untuk membuat keputusan yang berdasarkan informasi dan merencanakan dengan efektif.

Apa contoh informasi dan data?

Sebagai contoh data mungkin berupa daftar jumlah pembelian pelanggan, sementara contoh informasi adalah laporan penjualan bulanan yang menganalisis jumlah tersebut untuk menunjukkan tren pembelian.

Misalkan Anda memiliki entri mentah ini: $45.00, $78.20, $32.50. Itu data—angka-angka mentah tanpa konteks langsung. Namun ketika Anda mengumpulkan angka-angka tersebut dari waktu ke waktu dan membandingkannya di berbagai segmen pelanggan atau musim, Anda mulai melihat pola. Pola itu—seperti "Penjualan meningkat 15% di Q4 di kalangan pelanggan yang kembali"—adalah informasi.

Data memberi Anda bahan-bahan bangunan; informasi memberitahu Anda ceritanya.

Apa itu informasi vs data vs pengetahuan?

Data adalah fakta mentah, informasi adalah data yang telah diproses untuk menambahkan makna, dan pengetahuan adalah pemahaman yang diperoleh dengan menginterpretasikan informasi tersebut.

Beginilah cara mereka berjejer: data adalah titik awal—angka, gambar, atau potongan teks yang belum dianalisis. Setelah Anda mengorganisir dan menginterpretasikan data itu untuk menjawab pertanyaan khusus atau mengidentifikasi pola, Anda memiliki informasi. Ketika informasi itu lebih jauh diserap, dihubungkan dengan pengalaman, dan digunakan untuk membuat keputusan atau memecahkan masalah, maka menjadi pengetahuan.

Pikirkan itu sebagai tangga: data adalah anak tangga bawah, informasi adalah tengah, dan pengetahuan adalah atas—di mana wawasan sejati bersemayam.

How businesses use data and information

In the business world, the transformation of data from its raw form to a powerful business tool is quite the process. It all starts with the collection and storage of massive amounts of data in databases and data warehouses, which you can think of as vast storage facilities for digital information. Dari sana, data ini menjalani proses transformasi canggih dengan menggunakan teknik seperti penambangan data, mesin pembelajaran, dan analisis statistik. The outcome of this process is refined information, ready to be deployed.

This processed information is more than just numbers and charts; it plays a critical role in decision-making. Businesses harness it to power their strategies through tools like business intelligence and predictive analytics. The aim here is not just to keep up with the competition but to outpace them by making smarter, faster decisions that enhance efficiency and sharpen their competitive edge.

Examples of data in business

Sejarah pembelian pelanggan: Ini membantu perusahaan memahami pola pembelian untuk lebih menyesuaikan upaya pemasaran mereka.
Tingkat inventaris: Terus diperbarui untuk mengelola stok dengan efisien dan memprediksi kebutuhan mendatang.
Tren pasar: Diolah untuk memprediksi pergeseran industri dan menyesuaikan strategi bisnis secara tepat.
Metrik kinerja karyawan: Dimanfaatkan dalam analitika SDM untuk meningkatkan produktivitas dan meningkatkan kepuasan kerja.

The importance of data quality

For data to be truly useful, it must be accurate, complete, consistent, and timely. High-quality data is the backbone of reliable information, which in turn, is essential for effective decision-making and smooth operational processes in any business.

Untuk memastikan kualitas, penting untuk memperkenalkan pemeriksaan ketat dan langkah validasi sejak awal pengumpulan data. This might mean employing advanced software to spot and correct errors automatically or setting up systems that update in real time to keep things fresh.

Audit reguler juga penting—mereka membantu menjaga kebersihan dan kepercayaan data, memastikan bahwa bisnis dapat mengandalkan wawasan mereka untuk membuat keputusan yang didasari dengan keyakinan.

Gubernur data vs informasi gubernur

Gubernur data adalah tentang mengelola ketersediaan, integritas, dan keamanan data mentah, sementara gubernur informasi fokus pada bagaimana data terproses—informasi—digunakan, dibagikan, dan dipertahankan.

Pikirkan tentang gubernur data sebagai pengaturan aturan bagaimana data dikumpulkan, disimpan, dan dilindungi. Ini menangani akurasi, konsistensi, dan kepatuhan, memastikan bahwa data mentah dapat diandalkan sejak memasuki sistem Anda. Sementara itu, gubernur informasi, mulai berlaku setelah data tersebut diubah menjadi sesuatu yang bermakna. Ini mencakup bagaimana informasi itu diklasifikasikan, siapa yang bisa mengaksesnya, berapa lama harus disimpan, dan bagaimana itu sejalan dengan tujuan bisnis dan persyaratan hukum.

Bersama-sama, strategi-strategi pemerintahan ini membantu organisasi mempertahankan kontrol, mengurangi risiko, dan membuat keputusan lebih cerdas dengan data dan informasi mereka.

Sains data vs teknologi informasi: Manakah yang lebih baik?

Sains data dan teknologi informasi melayani tujuan yang berbeda, jadi mana yang “lebih baik” tergantung pada tujuan Anda—sains data ideal untuk mengekstrak wawasan dan memprediksi tren, sementara TI penting untuk membangun dan memelihara sistem yang mengelola informasi.

Sains data berfokus pada menganalisis kumpulan data besar untuk mengungkap pola, memprediksi hasil, dan mendukung pengambilan keputusan strategis. Ini sangat bergantung pada statistik, pembelajaran mesin, dan analitik canggih. Sementara itu, teknologi informasi, semuanya tentang infrastruktur—perangkat keras, perangkat lunak, jaringan—yang memungkinkan bisnis menyimpan, memproses, dan mengakses data dan informasi dengan efisien dan aman.

Singkatnya, jika Anda ingin mengubah data menjadi wawasan strategis, sains data adalah pilihan Anda. Jika Anda perlu memastikan bahwa sistem Anda berjalan lancar dan aman, TI sangat diperlukan. Sebagian besar organisasi modern membutuhkan keduanya untuk tetap bersaing.

The future of data and information

Melihat ke depan, teknologi seperti Internet of Things (IoT) dan kemajuan dalam kecerdasan buatan menunjukkan masa depan di mana memahami data bukan hanya berguna—itu penting. These innovations are set to change the game in how we collect, analyze, and use data to make smarter decisions faster.

‍

Poin Penting 🔑🥡🍕

What is data?

Data is raw, unprocessed facts and figures collected through observations, measurements, or responses. It lacks context and is the fundamental building block for generating information.

How do data warehouses differ from databases?

Data warehouses and databases serve different purposes in data management. A database is designed to record and store data, while a data warehouse is structured to make data analysis easier and more effective. Data warehouses integrate data from multiple sources and are optimized for querying and analysis, providing a comprehensive view of an organization’s activities.

What is big data and how can it be used effectively?

Big data refers to data sets that are so large or complex that traditional data processing software is inadequate to deal with them. Effective use of big data involves collecting, storing, and analyzing data to uncover patterns, trends, and associations, especially relating to human behavior and interactions. This can help in areas such as market analysis, customer service improvements, and innovation in products or services.

Apa itu data dalam kata-kata sederhana?

Data hanyalah fakta atau angka mentah—angka, kata-kata, gambar, atau suara—yang belum diatur atau diberi makna.

Pikirkan data sebagai bahan-bahan dalam resep. Dengan sendirinya, mereka tidak memberi banyak informasi. Sebuah daftar seperti “tepung, telur, gula” tidak berarti banyak sampai Anda tahu apa yang ingin Anda buat. Dengan cara yang sama, data itu sendiri tidak memberikan jawaban atau wawasan. Ini adalah bahan mentah yang Anda butuhkan sebelum Anda dapat membuat sesuatu yang berguna, seperti laporan atau ramalan.

‍