Data Analyst vs Data Scientist, Apa Bedanya?
Data Analyst dan Data Scientist merupakan dua profesi membawa kebangkitan Big Data dan dua kata kunci lain di industri ini. Saat ini, seluruh dunia berkontribusi pada pertumbuhan data besar-besaran dalam volume yang sangat besar, oleh karena itu dinamakan Big Data. Forum Ekonomi Dunia menyatakan bahwa pada akhir tahun 2020, generasi data global harian akan mencapai 44 zettabytes. Pada tahun 2025, jumlah ini akan mencapai 463 exabyte data. Big Data mencakup semuanya mulai dari teks, email, tweet, penelusuran pengguna (di mesin telusur), obrolan media sosial, data yang dihasilkan dari IoT, dan perangkat yang terhubung “ pada dasarnya, semua yang kami lakukan secara online. Data yang dihasilkan setiap hari melalui dunia digital begitu luas dan kompleks sehingga sistem pemrosesan dan analisis data tradisional tidak dapat menanganinya. Data Analyst maupun data scientist hadir sebagai praktisi data yang membantu backup soal data dan menyelesaikan permasalahannya menggunakan data juga. Selain itu, data analyst juga tidak main-main peranannya karena semua based on data. Oleh karena itu muncul kedua profesi ini untuk bisa mengatasi permasalahan bisnis yang diselesaikan dengan menggunakan data sebagai acuannya.
Data Scientist dan Data Analyst memanfaatkan data dengan cara yang berbeda. Data Scientist menggunakan kombinasi teknik Matematika, Statistik, dan Machine Learning untuk membersihkan, memproses, dan menafsirkan data untuk mengekstrak wawasan darinya. Mereka merancang proses pemodelan data tingkat lanjut menggunakan prototipe, algoritma machine learning, predictive modelling, dan analisis khusus. Sementara data analyst memeriksa kumpulan data untuk mengidentifikasi trend dan menarik kesimpulan, Data Analyst mengumpulkan data dalam jumlah besar, mengaturnya, dan menganalisisnya untuk mengidentifikasi pola yang relevan. Setelah bagian analisis selesai, mereka berusaha untuk mempresentasikan temuan mereka melalui metode visualisasi data seperti bagan, grafik, dan lain-lain. Dengan demikian, Data Analyst mengubah wawasan kompleks menjadi bahasa yang paham bisnis yang dapat dipahami oleh anggota teknis dan non-teknis dari suatu organisasi. Tetapi kedua posisi ini juga bukanlah posisi yang mudah untuk diisi. Selanjutnya, posisi ini terbilang besar pangsa pasarnya khususnya di Amerika Serikat. Mari kita pahami kira-kira apa dimanakah letak perbedaannya antara data analyst dan data scientist. Selain itu apa yang membedakan dua profesi IT terpopuler di tahun 2020 berdasarkan Forbes. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang dimanakah letak perbedaannya antara data scientist dan data analyst. Pastinya sahabat data penasaran apa saja perbedaannya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!
1. Perbedaan Keduanya Bagaikan Dua Sisi Mata Uang
Data Scientist dan Data Analyst memanfaatkan data dengan cara yang berbeda. Data Scientist menggunakan kombinasi teknik Matematika, Statistik, dan machine learning untuk membersihkan, memproses, dan menafsirkan data untuk mengekstrak wawasan darinya. Mereka merancang proses pemodelan data tingkat lanjut menggunakan prototipe, algoritma machine learning, model prediktif, dan analisis khusus.
Sementara Data Analyst memeriksa kumpulan data untuk mengidentifikasi tren dan menarik kesimpulan, Data Analyst mengumpulkan data dalam jumlah besar, mengaturnya, dan menganalisisnya untuk mengidentifikasi pola yang relevan. Setelah bagian analisis selesai, mereka berusaha untuk mempresentasikan temuan mereka melalui metode visualisasi data seperti bagan, grafik, dll. Dengan demikian, Data Analyst mengubah wawasan kompleks menjadi bahasa yang paham bisnis yang dapat dipahami oleh anggota teknis dan non-teknis dari suatu organisasi .
Kedua peran melakukan berbagai tingkat pengumpulan, pembersihan, dan analisis data untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan berdasarkan data. Oleh karena itu, tanggung jawab Data Scientist dan Data Analyst sering tumpang tindih.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Skill yang Perlu Dipersiapkan
Data Scientist harus mahir dalam Matematika dan statistik dan keahlian dalam pemrograman (Python, R, SQL), predictive modelling, dan machine learning. Data Analyst harus terampil dalam penambangan data, pemodelan data, pergudangan data, analisis data, analisis statistik, dan manajemen & visualisasi basis data. Data Scientist dan Data Analyst harus menjadi pemecah masalah dan pemikir kritis yang hebat. Sedikit gambaran terkait skill-skill yang perlu dipersiapkan oleh data analyst adalah menguasai database Excel dan SQL dengan baik, mahir dalam menggunakan alat-alat seperti SAS, Tableau, Power BI, untuk beberapa nama, mahir dalam pemrograman R atau Python dan mahir dalam visualisasi data.
3. Perspektif Karir
Jalur karir (career path) untuk Data Scientist dan Data Analyst sangat mirip. Calon Data Scientist harus memiliki dasar pendidikan yang kuat dalam Ilmu Komputer, atau Rekayasa Perangkat Lunak, atau Data Scientist. Demikian pula, Data Analyst dapat mengejar gelar sarjana di bidang Ilmu Komputer, atau Teknologi Informasi, atau Matematika, atau Statistik. Berbicara soal prospek kerja, data analyst tidak hanya terpakai pada perusahaan yang berbasis data-driven saja. Dalam hal ini, data analyst juga bisa dipakai dalam berbagai bidang pekerjaan mulai dari data analyst, business analyst, sales analyst, marketing analyst, data consultant, business intelligence dan data manager.
4. Data Analyst vs Data Scientist, Mana yang Menggambarkan Karirmu?
Biasanya, Data Scientist jauh lebih teknis, membutuhkan pola pikir matematis, dan Data Analyst mengambil pendekatan statistik dan analitis. Dari perspektif karir, peran seorang Data Analyst lebih merupakan posisi entry-level. Calon dengan latar belakang yang kuat dalam statistik dan pemrograman dapat mengantongi pekerjaan Data Analyst di perusahaan. Biasanya, ketika merekrut data analyst, perekrut lebih memilih kandidat yang memiliki pengalaman industri 2-5 tahun. Sebaliknya, data scientist adalah pakar berpengalaman yang memiliki pengalaman lebih dari sepuluh tahun (berdasarkan studi kasus di Negara India). Ketika berbicara tentang gaji, baik data scientist dan data analyst membayar dengan sangat baik. Gaji rata-rata Data Scientist di India berkisar antara Rs. 8.13.500 “ 9.000.000, sedangkan Data Analyst adalah Rs. 4.24.400 “ 5.04.000.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Borong Starter-Pack Toolsnya Untuk Persiapkan Dirimu Menjadi Data Analyst Professional!
Kabar gembira buat kalian-kalian semua yang ingin belajar skill-skill untuk menjadi Data Analyst! Kalian bisa cobain beberapa rekomendasi toolsnya nih. Ada SQL, Python, dan tools dalam menunjang visualisasi data seperti Tableau dan Power BI. Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran berupa Data Analyst Career Track DQLab! Dengan roadmap yang telah dirancang khusus untuk instruktur dan modul-modul lengkap, kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Analyst. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor.
Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!
Penulis: Reyvan Maulid