Data Analyst dan Data Scientist: Bedanya Apa?
Data analyst dan data scientist merupakan salah satu profesi yang cukup menarik perhatian para pekerja yang bergelut dalam bidang teknologi. Kedua profesi ini memang menjadi profesi yang banyak diidamkan oleh banyak orang karena gaji yang terbilang fantastis dan diperkirakan masih akan banyak dicari di masa depan.
Jika kamu pernah melihat lowongan pekerjaan tentang data analyst dan data scientist, tentu deskripsi tentang pekerjaannya akan nampak begitu mirip. Kedua bidang pekerjaan ini memang berhubungan, tetapi tanggung jawab, ruang lingkup, dan hasil serta tujuannya juga cukup bervariasi.
Perbedaan Pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist
Kalian mungkin akan sedikit menemui kesulitan untuk membedakan pekerjaan data analyst dan data scientist. Wajib kamu ketahui, deskripsi pekerjaan data analyst ini akan lebih difokuskan pada day-to-day analysis pada suatu perusahaan. Jika kamu bekerja di bidang ini, kamu akan diberi tanggung jawab untuk menganalisis data secara spesifik dari sumber-sumber tertentu.
Sebagai gambaran sederhana untuk profesi pekerjaan ini adalah ketika kamu menganalisis audiens media sosial perusahaan untuk mencari tahu dominasi jenis kelamin, rentan umur pengunjung, jumlah like, jumlah view dan sebagainya. Analisis yang dilakukan ini juga bisa bermanfaat untuk banyak hal.
Salah satunya adalah menentukan pada jam berapa misalnya audiens wanita yang berusia rentang 17-25 tahun mengunjungi sosial media.Informasi di ini kemudian akan diteruskan ke tim lainnya agar bisa menentukan waktu yang paling tepat untuk mengunggah konten atau campaign tertentu.
Jika data analyst tugasnya menganalisis data dari sumber tertentu, maka data scientist bertugas mengumpulkan data dari sumber yang ada. Oleh karena itu, untuk data scientist masih harus mengubah bentuk data ke format yang sesuai untuk memastikan data telah sama saat akan memasuki tahap berikutnya.
Mengandalkan algoritma ketika mengolah data, data scientist kemudian akan membentuk machine learning. Hal ini perlu dilakukan agar bisa menciptakan model yang bisa digunakan untuk jangka panjang pada suatu perusahaan.
Secara singkat, data scientist akan menciptakan banyak pertanyaan baru dengan menggunakan data, sementara data analyst mencari jawaban dari pernyataan yang ada dengan membentuk insight baru yang diperoleh dari sumber data.
Tanggung Jawab Data Analyst dan Data Scientist
Data analyst sangat ahli dalam hal menerjemahkan. Mereka akan menganalisis data yang sudah dikumpulkan, mengatur, hingga membersihkan data sehingga menjadi lebih jelas dan berguna. Profesi data analyst menjadi salah satu faktor penting yang bisa mempengaruhi pelanggan agar bisnis semakin maju.
Mereka memang bertanggung jawab untuk bisa merubah angka mentah menjadi informasi yang bisa membantu bisnis dalam mengambil keputusan dan investasi yang cerdas.
Data analyst juga memiliki peran yang cukup penting, berikut beberapa peran yang perlu kamu ketahui di antaranya.
- Membuat dashboard.
- Menafsirkan data serta mengomunikasikan dengan jelas.
- Menganalisis tren maupun pola masa lalu dan juga kini.
- Melakukan peramalan pada program seperti halnya dalam Excel.
Data scientist biasanya mengembangkan alat yang dipakai oleh data analyst. Tanggung jawab seorang data scientist sudah disebutkan di atas seperti membuat model, membuat algoritma, serta merancang sistem pengambilan data.
Selain itu, pekerja data scientist ini merupakan pemecah masalah yang cukup handal yang bisa membantu para stakeholder menganalisis masalah yang tengah dihadapi bisnis. Data scientist juga memiliki beberapa peran seperti berikut.
- Menyederhanakan daily tasks yang diperoleh dari interpretasi dan pengumpulan.
- Mengembangkan infrastruktur yang nantinya bisa menangani big data.
- Menganalisis tren di masa yang akan datang.
- Mengembangkan model machine learning.
Jenjang Pendidikan Serta Karir
Sebagian besar, peran seorang yang berprofesi sebagai data analyst adalah mereka yang telah mendapat gelar sarjana dalam beberapa bidang seperti Ilmu Komputer, Keuangan, Statistik dan Matematika. Berbeda dengan seorang data scientist, yang kerap bergelar Magister atau Doktoral dalam bidang Data Science, Matematika, Statistik, dan Information Technology.
Pendidikan formal sebenarnya bisa dibilang tidaklah terlalu penting untuk profesi data analyst dan data scientist. Beberapa hal yang sangat penting untuk kedua profesi ini ialah skill, portofolio, serta business acumen.
Jika kamu ingin mengetahui perkembangan karir, kedua profesi ini diprediksi memiliki umur karir yang cukup panjang. Hal ini karena dipengaruhi oleh data analyst dan data scientist paling banyak dicari oleh perusahaan dalam kurun waktu lima tahun ke bdlakang ini. Otomatis, kebutuhan ini diprediksi akan terus mengalami peningkatan untuk 10 tahun ke depan.
Di tingkat pemula, seorang data analyst bisa memulai karirnya dengan mengemban tanggung jawab yang tidak jauh dari pembuatan pelaporan dan dashboard. Selanjutnya, karir ini bisa terus berkembang dengan mulai terlibat dalam strategi dan teknik analisis tingkat lanjut.
Pada beberapa kasus, seorang yang berprofesi data analyst bisa melanjutkan pendidikan mereka lalu mengasah kemampuan di bidang data scientist. Hal ini berarti, untuk profesi data scientist tidak cocok bagi mereka yang masih pemula dan belum memiliki skill yang telah mumpuni.
Kebutuhan sumber daya manusia di kedua bidang ini memang sangat cemerlang di masa depan. Bahkan pekerjaan yang berkaitan dengan ilmu data ini menempati rangking 10 yang paling banyak dicari. Merasa tertarik dengan profesi data analyst dan data scientist yang bergengsi dan bergaji fantastik ini? BINUS ONLINE bisa menjembatani impianmu mendapatkan kedua profesi ini.
BINUS ONLINE adalah salah satu perguruan tinggi yang paling direkomendasikan untukmu karena menyediakan program studi tersebut. Segera daftar dan asah kemampuan kamu bersama BINUS ONLINE.