Apa sih perbedaan data scientist dan data analyst? Banyak orang yang belum tahu mengenai perbedaan antara data scientist dan data analyst, jika ingin tahu perbedaannya, silahkan simak artikel ini sampai selesai.
Pekerjaan di bidang big data saat ini sudah menjadi pekerjaan yang banyak diminati oleh banyak orang di Indonesia. Banyak orang ingin bekerja di suatu perusahaan, namun ingin masuk ke bidang pengolahan data.
Kedua profesi ini yakni data scientist dan data analyst, sama-sama bersinggungan dengan data dan cukup populer belakangan ini. Namun keduanya memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda.
Bisa dikatakan, data scientist memiliki pekerjaan yang lebih kompleks dibanding data analyst. Nah supaya lebih jelas, kali ini Ilmuteknik akan menjelaskan kepada kalian mengenai perbedaan keduanya.
Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst
Sebelum kalian mengetahui perbedaan data scientist dan data analyst, berikut pengertian dari kedua profesi tersebut:
Data Science
Data Science merujuk pada individu yang telah memiliki keterampilan di bidang Data Analyst. Mereka bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan menganalisis kumpulan data dengan tujuan merumuskan rencana atau tindakan bagi perusahaan. Umumnya, data yang dihadapi dalam bidang Data Science bersifat mentah dan tidak terstruktur.
Data Analyst
Menurut djkn.kemenkeu.go.id, seorang Data Analyst bertanggung jawab untuk menganalisis data guna membantu memecahkan masalah di perusahaan dan membuat visualisasi yang relevan. Berbeda dengan Data Science, data yang diolah oleh Data Analyst sudah memiliki struktur yang teratur.
Berikut Perbedaannya
1. Tugas dan Tanggung Jawab
Data Science:
- Mengumpulkan, menganalisis, dan mengekstrak data mentah dari big data.
- Menyajikan hasil temuan dalam bentuk actionable insight untuk mendukung pengambilan keputusan perusahaan.
- Membuat program otomatis untuk memproses data.
Data Analyst:
- Menganalisis kumpulan data dan menerjemahkannya agar dapat digunakan perusahaan dalam perencanaan mendatang.
- Berkolaborasi dengan pemimpin atau manajer dalam mengidentifikasi informasi kunci.
- Menampilkan hasil temuan melalui visualisasi yang mudah dipahami.
2. Gaji
Berdasarkan informasi berbagai sumber, dapat disimpulkan bahwa di Amerika Serikat, rata-rata gaji seorang data analyst mencapai US$70 ribu per tahun. Sementara itu, profesi data science menawarkan gaji yang lebih tinggi, yakni sekitar US$100 ribu per tahun.
Perbedaan ini mencerminkan kompleksitas tugas dan tanggung jawab yang melekat pada masing-masing peran, serta tingkat keterampilan dan keahlian yang diperlukan dalam dunia analisis data.
3. Karir
Seorang data analyst umumnya berperan dalam pembuatan laporan menggunakan alat Business Intelligence (BI) dan melakukan analisis terhadap data yang memiliki nilai strategis.
Dengan peningkatan keterampilan yang lebih lanjut, ada peluang untuk naik pangkat menjadi senior data analyst atau bahkan menjelma menjadi seorang konsultan data.
Di sisi lain, peran seorang data scientist mencakup hampir seluruh industri, termasuk e-commerce, kesehatan, logistik, dan manufaktur.
Data scientists memiliki tanggung jawab yang lebih luas dalam mengeksplorasi dan memahami data, mengidentifikasi pola, dan merumuskan solusi berbasis data untuk berbagai tantangan di berbagai sektor industri.
4. Skill yang Dibutuhkan
Perbedaan antara data science dan data analyst secara kasatmata tercermin pada keterampilan yang diperlukan dalam kedua profesi ini.
Seorang data analyst diharapkan memiliki keahlian dalam penggunaan berbagai alat, termasuk Python dan SQL, MS Excel, serta keterampilan wrangling data, dan penguasaan dalam menggunakan Tableau untuk membuat laporan yang informatif.
Di sisi lain, seorang data scientist membutuhkan keterampilan yang lebih kompleks. Mereka diharapkan untuk menguasai berbagai alat, seperti Python, MATLAB, Spark, R, SQL, Power BI, dan Tableau.
Selain itu, seorang data scientist juga perlu memiliki pemahaman mendalam dalam ilmu lainnya, termasuk statistika, kalkulus, algebra, hingga probabilitas.
5. Tools yang Digunakan
Kedua tim, baik Data Analyst maupun Data Scientist, secara intensif terlibat dalam dunia data, namun perbedaan mendasar muncul dalam alat atau teknologi yang mereka manfaatkan.
Tim Data Analyst cenderung menggunakan alat-alat yang user-friendly melalui dashboard, seperti Power BI, Excel, Spreadsheet, Tableau, dan alat sejenisnya. Alat ini memberikan kemudahan dalam eksekusi kueri dan visualisasi, memfasilitasi proses analisis data secara efisien.
Di sisi lain, tim Data Scientist lebih sering mengandalkan bahasa pemrograman, khususnya Python, untuk mengolah dan menganalisis data.
Para anggota tim Data Scientist menghabiskan waktu yang signifikan di depan kode, menggali lebih dalam untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam dari data.
Tanggung jawab eksploratif ini memerlukan pemahaman mendalam dalam bahasa pemrograman, seperti Python, yang memungkinkan mereka mengatasi tantangan analisis data yang kompleks dan menyelesaikan masalah yang ada.
Nah itulah penjelasan mengenai perbedaan data scientist dan data analyst. Dengan mengetahui semua perbedaannya, maka kita bisa mengambil kesimpulan bahwa kedua profesi ini memiliki perbedaan yang cukup signifikan.
