Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer: Apa Bedanya?
Di era digital, istilah perbedaan data analyst, data scientist, dan data engineer seringkali bikin bingung, terutama bagi pemula yang baru ingin terjun ke dunia data. Padahal, ketiga profesi ini memiliki peran yang sangat berbeda meski sama-sama berkutat dengan data.
Ketiganya ibarat sebuah tim sepak bola: ada yang bertugas mengoper bola (data analyst), ada yang menyusun strategi permainan (data scientist), dan ada juga yang menyiapkan lapangan agar bisa dimainkan dengan baik (data engineer). Jadi, kalau kamu masih bingung harus pilih jalur yang mana, yuk kita bahas lebih detail berdasarkan informasi yang juga diperkenalkan dalam program Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab.
1. Data Analyst: Si Penyaji Insight
Data Analyst berfokus pada pengolahan dan analisis data untuk menjawab pertanyaan bisnis. Mereka menggunakan tools seperti Excel, SQL, atau Tableau untuk membuat laporan dan visualisasi data. Hasil kerja mereka membantu perusahaan dalam mengambil keputusan sehari-hari, misalnya tren penjualan bulanan atau performa campaign marketing.
Namun, Data Analyst biasanya tidak membuat model prediktif yang kompleks. Mereka lebih fokus pada descriptive analytics (apa yang sudah terjadi) dan diagnostic analytics (mengapa hal itu terjadi).
Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa
2. Data Scientist: Si Peracik Model Prediktif
Kalau Data Analyst berhenti pada insight, Data Scientist melangkah lebih jauh dengan membangun model machine learning. Mereka menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta menguasai library seperti Pandas, Scikit-learn, hingga TensorFlow.
Tugas mereka adalah membuat prediksi, misalnya: “Produk mana yang kemungkinan besar akan diminati pelanggan bulan depan?” atau “Pelanggan mana yang berisiko churn?”. Dalam program Bootcamp DQLab, materi Machine Learning dan AI untuk pemula sudah diperkenalkan agar peserta bisa memahami dasar-dasar peran seorang Data Scientist.
3. Data Engineer: Si Tukang Bangun Infrastruktur Data
Data Engineer ibarat arsitek di balik layar. Mereka memastikan data tersedia, bersih, dan bisa diakses oleh Data Analyst maupun Data Scientist. Skill utama mereka ada di database management, ETL pipeline, dan big data tools seperti Hadoop atau Spark.
Tanpa Data Engineer, Data Analyst dan Data Scientist akan kesulitan karena sumber data bisa saja berantakan, tidak konsisten, atau bahkan tidak bisa diakses sama sekali.
4. Skillset dan Tools yang Berbeda
Ketiganya memang sama-sama “bermain” dengan data, tapi skillset mereka berbeda:
Data Analyst: Excel, SQL, Tableau/Power BI.
Data Scientist: Python, R, Machine Learning, AI.
Data Engineer: Database, Hadoop, Spark, Cloud (AWS/GCP).
Kalau kamu pemula, tidak perlu langsung memilih jalur yang “paling sulit”. Mulailah dari pemahaman dasar analisis data, lalu lanjutkan ke machine learning, baru kemudian mendalami engineering jika tertarik.
5. Prospek Karir dan Kebutuhan Industri
Permintaan terhadap ketiga profesi ini sangat tinggi di industri digital. Perusahaan e-commerce, fintech, hingga startup edutech seperti DQLab sendiri, membutuhkan ketiganya untuk mengelola data dalam jumlah masif.
Menurut laporan LinkedIn, Data Scientist dan Data Engineer termasuk dalam 10 profesi paling dicari di 2025. Namun, Data Analyst tetap jadi pintu masuk terbaik untuk pemula karena perannya fundamental.
Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Nah, sekarang kamu sudah lebih jelas kan mengenai perbedaan data analyst, data scientist, dan data engineer? Ketiganya memang berbeda, tapi saling melengkapi dalam ekosistem data. Jika kamu ingin mulai belajar dari dasar, kamu bisa ikut Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab. Di sana kamu akan belajar step by step dari analisis data, pengenalan machine learning, hingga implementasi sederhana AI.
Yuk, sign up sekarang di DQLab dan mulailah perjalananmu di dunia data dengan kurikulum yang praktis dan sesuai kebutuhan industri!