Memahami Perbedaan Data Science dan Data Engineering dalam Industri Teknologi

Zaman yang semakin canggih dan serba digital seperti sekarang, banyak aktivitas yang tidak terlepas dari data. Terutama aktivitas manusia yang berhubungan dengan internet seperti saat memainkan media sosial hingga perusahaan yang pastinya menghasilkan data dalam jumlah besar. Untuk mengolahnya, maka dibutuhkan data scientist dan data engineer. Sebelum membahas lebih jauh, sebaiknya ketahui perbedaan data science dan data engineering.

Meskipun memang berhubungan dan saling melengkapi, namun banyak yang mengira antara data science dan data engineering memiliki peran sama. Padahal keduanya memiliki perbedaan tugas serta peran yang cukup signifikan. Untuk persamaan yang paling mudah terlihat adalah sama-sama berkutat dalam ekosistem data.

Hubungan Data Science dan Data Engineering

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, bahawa data science dan data engineering memang saling berhubungan. Keduanya sangat diperlukan di perusahaan yang memang memiliki big data dengan volume, ukuran, variasi serta data yang terstruktur, semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur yang terus mengalami perkembangan seiring berjalannya waktu.

Hubungan antara data science dan data engineering saling terkait dan bergantung satu sama lain. Data engineering membangun serta mengelola infrastruktur data yang kuat sementara data science selalu bergantung pada infrastruktur tersebut untuk memperoleh insight atas data tersebut. Baca juga: 10 Fakta Unik Jurusan Data Science, Lulusannya Banyak Diburu!

Mengingat pentingnya kedua peran ini bagi perusahaan, tentu membuat karir sebagai seorang data scientist dan data engineer memiliki prospek yang cemerlang. Sebab kolaborasi dari keduanya dapat memprediksi tren maupun membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan strategis.

Perbedaan Data Science dan Data Engineering

Jika kamu tertarik ingin mempelajari dua bidang ilmu ini, baik itu data science maupun data engineering, sebaiknya ketahui juga seperti apa perbedaan dari keduanya. Berikut beberapa perbedaan yang dilihat dari berbagai sudut yang perlu kamu ketahui:

• Definisi

Perbedaan yang dilihat dari sudut definisi, data science adalah disiplin ilmu yang menggabungkan serta memanfaatkan ilmu statistik, ilmu komputer dan domain aplikasi yang tugasnya adalah memproses suatu data (terstruktur maupun tidak terstruktur) demi mendapatkan apa yang dibutuhkan. Selain itu, data science juga memproses data yang diperlukan perusahaan.

Sementara data engineering merupakan program yang bekerja untuk membuat, menyimpan, memperkaya, mendesain hingga memproses data secara real time. Tugas dari seorang data engineering adalah membangun alur kerja agar pergerakan data lancar.

• Bidang Keahlian

Seorang ahli data science disebut dengan data scientist yang harus memiliki pengetahuan baik tentang disiplin ilmu statistika, matematika, domain dan ilmu komputer. Di sini, pengetahuan terkait perangkat keras memang kurang begitu dibutuhkan.

Sementara untuk ahli data engineering disebut dengan data engineer. Ada perbedaan disiplin ilmu yang harus dimiliki di sini dengan data science. Seorang engineer harus menguasai disiplin ilmu hardware dan middleware. Untuk pengetahuan tentang statistik dan mesin pembelajaran juga tidak terlalu dibutuhkan di sini.

• Tanggung Jawab

Cakupan tanggung jawab data science adalah memaksimalkan kinerja model statistik dan pembelajaran mesin. Selain itu, bidang ini juga bertanggung jawab mengembangkan model serta prosedur untuk mengekstrak bisnis yang lebih baik dengan data.

Sementara tanggung jawab data engineering adalah mengidentifikasi solusi, menemukan metode strategis dan perangkat lunak yang bisa memaksimalkan akuisisi data. Selain itu, orang yang paling bertanggung jawab dalam memaksimalkan kinerja di seluruh data pipeline adalah data engineer.

• Profil Kerja

Perbedaan yang paling mencolok antara data science dan data engineering bisa diamati dari profil kerjanya. Pekerjaan di bidang data science adalah menganalisis pembelajaran mesin dan membuat model statistik. Selain itu juga membuat visualisasi data untuk selanjutnya dianalisis.

Sementara dalam data engineering bekerja dengan membantu data science dengan cara menerapkan transformasi fitur yang nantinya dijadikan model pembelajaran mesin pada data. Selain itu, data engineer tidak perlu membuat visualisasi data.

• Keluaran (Output)

Output dari data science adalah produk data. Contohnya mesin rekomendasi yang ditampilkan oleh YouTube, di mana kemudian orang-orang bisa melihat video-video yang paling disukai atau yang masih berkaitan. Contoh lainnya bisa dijumpai dalam email, di mana data science akan memisahkan atau mengkategorikan pesan yang masuk, apakah itu spam atau bukan.

Sementara output dari data engineering merupakan sistem pengambilan, penyimpanan dan aliran data. Contohnya platform media sosial seperti Twitter. Data engineer bekerja menarik tweet harian di aplikasi Twitter ke gudang data yang tersebar dalam berbagai klaster.

Prospek Karir Data Scientist dan Data Engineer

Meskipun perbedaan data science dan data engineering ini juga cukup signifikan, namun ternyata keduanya sama-sama dibutuhkan dalam industri modern. Terlebih memasuki era serba digital seperti sekarang ini, tentu saja karir sebagai data scientist maupun data engineer semakin terbuka lebar. Pasalnya, banyak perusahaan yang membutuhkan tenaga ahli dalam ekosistem data ini.

Kebutuhan akan sumber daya manusia yang ahli di bidang tersebut juga semakin meningkat di setiap tahunnya. Bahkan profesi sebagai data scientist dan data engineer termasuk dalam 10 daftar profesi yang paling banyak dicari. Hal ini selaras dengan semakin banyaknya pelaku bisnis yang mulai menyadari pentingnya pengelolaan data demi perkembangan bisnis mereka.

Melihat prospek yang cemerlang tersebut, tentu menjadi lulusan data science dan data engineering ini semakin menarik dan menjanjikan. Di era digital, di mana data adalah aset yang sangat berharga, BINUS ONLINE siap menjadi wadah untuk mencetak para profesional sains data ini.

Menawarkan pembelajaran secara online alias tidak terikat waktu dan tempat dalam menjalani kuliah, memungkinkan para mahasiswa dapat menjalani perkuliahan sembari membangun karir atau menjalani aktivitas lain. Selain menggunakan kurikulum yang selaras dengan industri, BINUS ONLINE juga telah didukung berbagai fasilitas canggih dan modern serta dosen yang berpengalaman. Tunggu apa lagi, gabung bersama BINUS ONLINE sekarang juga!