Data Analyst dan Data Scientist memegang peran kunci yang sangat penting di dunia bisnis. Meski terdengar serupa, namun ada banyak perbedaan Data Analyst dan Data Scientist. Mulai dari deskripsi pekerjaan, jenjang karir, skill yang diperlukan, hingga rentang gajinya.
Kedua bidang ini turut mengandalkan big data, yaitu jumlah data yang sangat besar. Namun, walaupun serupa, pemahaman terhadap data analytics vs data science ternyata mengungkap perbedaan yang signifikan.
Artikel ini akan memberikan penjelasan lengkap tentang perbedaan Data Analyst dan Data Scientist. Penasaran? Simak selengkapnya di bawah ini!
Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist sangat penting untuk dipahami. Data Analyst fokus pada interpretasi dan manajemen data terstruktur. Tugas utamanya mencakup pengumpulan, pembersihan, dan analisis data.
Di sisi lain, Data Scientist memiliki peran yang lebih luas, menangani baik data terstruktur maupun tidak terstruktur. Mereka menggunakan pendekatan statistik dan machine learning untuk menyelidiki data secara mendalam dan merumuskan model prediktif.
Untuk mengetahui lebih lengkapnya, berikut adalah pengertian, deskripsi pekerjaan, keterampilan yang diperlukan, perkembangan karir, dan gaji yang diharapkan.
1. Definisi Data Analyst vs Data Scientist
Data Analyst adalah profesional yang terutama berfokus pada menganalisis data terstruktur. Mereka menggali wawasan dari data historis untuk membantu organisasi membuat keputusan yang informasional.
Pekerjaan mereka melibatkan pembuatan laporan, visualisasi data, dan pemahaman mendalam tentang tren yang dapat ditarik dari angka.
Di sisi lain, Data Scientist berurusan dengan data yang lebih kompleks. Mereka tidak hanya menganalisis data terstruktur tetapi juga mendalami data tidak terstruktur, seperti teks, gambar, dan suara.
Data Scientist menggunakan pendekatan statistik, machine learning, dan model prediktif untuk mendapatkan wawasan mendalam dan memprediksi tren masa depan.
2. Deskripsi Pekerjaan Data Analyst vs Data Scientist
Seorang Data Analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data terstruktur. Tugas utamanya melibatkan interpretasi data untuk memberikan wawasan yang mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Data Analyst menggunakan keterampilan analitis untuk mengidentifikasi tren, menyusun laporan, dan menciptakan visualisasi data yang dapat dimengerti oleh pihak non-teknis.
Selain itu, mereka berfokus pada pemahaman bisnis, membantu organisasi membuat keputusan yang terinformasi berdasarkan data historis.
Seorang Data Scientist, di sisi lain, memiliki peran yang lebih luas. Mereka tidak hanya terlibat dalam analisis data terstruktur, tetapi juga menyelidiki data tidak terstruktur seperti teks, gambar, atau suara.
Tugas utama Data Scientist melibatkan pengembangan model prediktif yang kompleks menggunakan teknik machine learning dan statistik.
Mereka merumuskan algoritma untuk memahami tren yang mendalam, membuat proyeksi masa depan, dan memberikan rekomendasi strategis.
Selain itu, Data Scientist memerlukan pemahaman yang mendalam tentang pemrograman, kemampuan mengelola big data, dan kreativitas dalam menciptakan solusi inovatif.
3. Skill yang Diperlukan Data Analyst dan Data Scientist
Dalam merintis karir sebagai Data Analyst atau Data Scientist, penguasaan sejumlah keterampilan menjadi pondasi kunci untuk menangani tugas-tugas yang beragam dan menuntut.
Seorang Data Analyst perlu memiliki keterampilan analitis yang kuat untuk menganalisis data dengan seksama dan menghasilkan wawasan yang berguna. Pemahaman bisnis juga menjadi esensial, memungkinkan mereka menerjemahkan temuan analisis menjadi informasi yang mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Penguasaan alat-alat analisis data, seperti Excel, SQL, dan Python, menjadi keharusan, sementara kemampuan komunikasi yang baik membantu mereka menjelaskan hasil analisis dengan jelas kepada pihak non-teknis.
Di sisi lain, seorang Data Scientist perlu memiliki keterampilan statistik yang mendalam untuk merumuskan model prediktif yang akurat. Pemrograman, khususnya menggunakan bahasa seperti Python atau R, menjadi keterampilan yang penting untuk mengembangkan algoritma dan menjalankan analisis data yang lebih kompleks.
Keterampilan dalam machine learning sangat diperlukan, karena Data Scientist harus mampu mengaplikasikan konsep ini untuk membuat model prediktif yang efektif.
Kemampuan mengelola big data juga menjadi fokus, memerlukan pemahaman tentang teknologi dan alat-alat yang digunakan untuk menangani volume data yang besar.
Selain itu, kreativitas dan kemampuan memecahkan masalah dengan pendekatan yang inovatif menjadi nilai tambah, membantu mereka merancang solusi yang unik untuk tantangan analisis data yang kompleks.
Meskipun terdapat beberapa keterampilan bersamaan, tingkat kedalaman dan kompleksitas penggunaan keterampilan tersebut mencerminkan perbedaan peran yang diemban oleh Data Analyst dan Data Scientist dalam ekosistem analisis data saat ini.
Baca Juga: 10 Cara Belajar Data Analyst, Cocok untuk Pemula!
4. Jenjang Karir Data Analyst dan Data Scientist
Seorang Data Analyst biasanya memulai karir sebagai Junior, fokus pada tugas-tugas dasar seperti pengumpulan dan analisis data. Dengan bertambahnya pengalaman, mereka dapat naik ke posisi Senior, bertanggung jawab atas proyek-proyek analisis yang lebih kompleks.
Beberapa Data Analyst memilih untuk mengkhususkan diri dalam bidang tertentu, seperti analisis risiko atau keuangan, membuka peluang untuk menjadi ahli di bidang tersebut.
Kemudian, pengalaman yang luas dan kepemimpinan yang terbukti dapat membawa seorang Data Analyst menjadi Manajer Analisis Data, bertanggung jawab atas tim analisis data.
Di sisi lain, seorang Data Scientist memulai karir sebagai Junior, terlibat dalam pemahaman dasar analisis data dan pengembangan keterampilan pemodelan.
Seiring dengan pengalaman yang terus berkembang, mereka dapat naik ke posisi Senior, fokus pada pengembangan model prediktif yang lebih kompleks dan penyelidikan data yang lebih mendalam.
Beberapa Data Scientist bahkan mencapai posisi Lead Scientist, memimpin proyek-proyek besar dan memberikan arahan strategis.
Bagi yang berminat dalam kepemimpinan eksekutif, posisi Chief Data Officer (CDO) dapat menjadi tujuan akhir, di mana mereka bertanggung jawab atas inisiatif data di seluruh organisasi.
5. Gaji Data Analyst vs Data Scientist
Gaji seorang Data Analyst di Indonesia umumnya berada dalam kisaran yang stabil, tergantung pada pengalaman dan industri tempat mereka bekerja. Data Analyst yang memiliki keahlian khusus, terutama dalam pengelolaan big data, cenderung mendapatkan kompensasi yang lebih baik.
Sebaliknya, Gaji seorang Data Scientist biasanya lebih tinggi karena kompleksitas pekerjaan yang melibatkan analisis data yang lebih mendalam, pengembangan model prediktif, dan penanganan data yang tidak hanya terstruktur, tetapi juga tidak terstruktur.
Spesialisasi dalam bidang tertentu seperti deep learning atau analisis prediktif juga dapat memberikan tambahan nilai pada gaji Data Scientist.
Pilih Data Analyst atau Data Scientist?
Melihat perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist, penting untuk memahami bahwa keduanya memiliki peran yang sangat penting dalam dunia analisis data.
Pilihan antara keduanya tergantung pada minat, kecakapan, dan tujuan karir seseorang. Yang pasti, baik menjadi Data Analyst maupun Data Scientist, peluang karir di dunia data-driven ini sangat menjanjikan.
Jika Arkawan merasa ingin mempelajari tentang Data Analyst maupun Data Scientist, Arkawan bisa mengikuti kursus Data Analyst dan kursus Data Science di Arkademi.
Kursus ini menawarkan pemahaman yang mendalam dan sangat sesuai untuk mereka yang masih baru atau membutuhkan pengetahuan tambahan tentang data. Semoga bermanfaat!
