Dalam era digital yang penuh dengan data, profesi yang berhubungan dengan analisis data semakin banyak diminati. Dua di antara profesi yang sering kali muncul dalam diskusi ini adalah Data Analyst dan Data Scientist.
Tapi apa sebenarnya pekerjaan-pekerjaan ini? Meskipun berhubungan dengan data, namun kedua pekerjaan ini memiliki perbedaan yang cukup signifikan, lho. Mulai dari cara bekerja, hingga keterampilan yang digunakan. Lantas apa perbedaan antara data analyst dan data scientist. Simak penjelasanya di bawah ini, yuk!
Pengertian Data Analyst dan Data Scientist
Mari mulai pembahasan pertama kita dengan membahas pengertian dari kedua pekerjaan ini. Data Analyst atau analis data adalah profesional yang bertugas menginterpretasikan data untuk membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan fakta. Mereka sering bekerja dengan data historis untuk memahami tren dan pola.
Di sisi lain, Data Scientist atau ilmuan data adalah profesional yang menggunakan metode ilmiah, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstraksi wawasan dan pengetahuan dari data. Mereka sering kali terlibat dalam prediksi dan analisis yang lebih kompleks.
Perbedaan tugas Data Analyst dan Data Scientist
Dalam menjalankan tugas berikut adalah perbedaan dari dua pekerjaan tersebut.
Data Analyst, biasanya bekerja dengan data terstruktur untuk memecahkan masalah bisnis nyata menggunakan alat seperti bahasa pemrograman SQL, R atau Python, perangkat lunak visualisasi data, dan analisis statistik. Melansir Coursera (15/05/2024) berikut adalah tugas umum seorang analis data:
- Berkolaborasi dengan pemimpin organisasi untuk mengidentifikasi kebutuhan informasi
- Memperoleh data dari sumber primer dan sekunder
- Membersihkan dan mengatur ulang data untuk analisis
- Menganalisis kumpulan data untuk menemukan tren dan pola yang dapat diterjemahkan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti
- Menyajikan temuan dengan cara yang mudah dipahami untuk menginformasikan keputusan berdasarkan data
Data Scientist, sering kali menangani hal-hal yang tidak diketahui dengan menggunakan teknik data yang lebih canggih untuk membuat prediksi tentang masa depan. Mereka mungkin mengotomatiskan algoritma pembelajaran mesin, atau merancang proses pemodelan prediktif yang dapat menangani data terstruktur dan tidak terstruktur. Peran ini umumnya dianggap sebagai versi yang lebih maju dari seorang analis data. Adapun tugas umum seorang ilmuan data adalah sebagai berikut:
- Mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data mentah
- Merancang model prediktif dan algoritma pembelajaran mesin untuk menambang kumpulan data besar
- Mengembangkan alat dan proses untuk memantau dan menganalisis keakuratan data
- Membangun alat visualisasi data, dasbor, dan laporan
- Menulis program untuk mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data
Keterampilan yang diperlukan
Berbicara dari segi pendidikan, sebagian besar peran analis data memerlukan setidaknya gelar sarjana di bidang seperti matematika, statistik, ilmu komputer, atau keuangan. Sedangkan, ilmuwan data biasanya memiliki gelar magister atau doktoral di bidang ilmu data, teknologi informasi, matematika, atau statistik. Selain itu, keterampilan yang diperlukan juga berbeda, lho. Apa saja?
Hardskill yang dibutuhkan Data Analyst meliputi:
- Kemampuan untuk menggunakan alat kueri data seperti Excel, SQL, dan Python
- Kemahiran dalam alat analisis seperti Tableau, Power BI, atau QlikView
- Pengetahuan tentang statistik
- Keahlian dengan teknik pembersihan data.
Sedangkan untuk softskill analisis data, yaitu mencakup keterampilan komunikasi dan kolaborasi yang kuat untuk bekerja secara efektif dengan anggota tim.
Hardskill yang dibutuhkan Data Scientist meliputi:
- Keterampilan pemrograman yang kuat dalam bahasa seperti Python dan R
- Pemahaman tingkat ahli tentang algoritma pembelajaran mesin dan teknik pemodelan statistik
- Keakraban dengan teknologi data besar seperti database Hadoop, Spark, atau NoSQL.
Adapun softskill yang dapat bermanfaat bagi ilmuwan data mencakup keterampilan pemecahan masalah dan kemampuan untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah data yang kompleks, serta kemampuan untuk bekerja dalam lingkungan tim.
Perbedaan namun dapat berkolaborasi
Dari penjelasan di atas dapat disimpulkan bahwa keduanya merupakan pekerjaan yang saling berhubungan dengan data tetapi memiliki banyak perbedaan. Data Analyst fokus pada pemahaman data historis untuk membantu pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik, sedangkan Data Scientist lebih berfokus pada inovasi dan pengembangan solusi prediktif. Mereka menggunakan data untuk menciptakan model yang dapat memprediksi tren masa depan dan memberikan nilai strategis bagi organisasi maupun perusahaan.
Dalam banyak perusahaan, Data Analyst dan Data Scientist sering kali bekerja sama. Data Analyst menyediakan data yang dibersihkan dan dianalisis, yang kemudian dapat digunakan oleh Data Scientist untuk membuat model prediktif dan analitik lanjutan. Kolaborasi ini memastikan bahwa data dapat digunakan secara maksimal untuk mendukung tujuan bisnis.
Itulah perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist yang dapat Popbela.com rangkum untukmu. Tertarik memilih di antara keduanya?
