4 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer

Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer. Mungkin ketiga istilah tersebut sudah tidak asing lagi di telingamu, karena belakangan ini istilah itu sering diperbincangkan, apalagi sejak drama Korea berjudul Start-Up tayang pada Oktober 2020 lalu. Alasannya adalah karena drama tersebut menceritakan tentang sekelompok anak muda yang membangun startup di bidang Artificial Intelligence (AI). Nah, mungkin dari kamu masih bingung dan belum mengetahui apa perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer? Toh, ketiganya profesi yang sama-sama berkutat dengan sekumpulan data.

Ya, tentu saja itu benar. Namun, serupa bukan berarti sama. Ketiganya memiliki perbedaan mendasar. Sebelum membahas mengenai perbedaannya, penting juga dipahami mengapa ketiga profesi ini baru ramai dibicarakan beberapa tahun terakhir, bukan dari dulu. Jawabannya bukan semata karena drama Korea Start-Up, melainkan karena dulu tools dan ekosistem big data belum cukup matang. Menurut laporan IDC Global DataSphere (2022), volume data digital diperkirakan mencapai 181 zettabytes pada 2025, meningkat drastis dibanding 64 zettabytes di 2020. Lonjakan inilah yang mendorong kebutuhan perusahaan maupun lembaga pemerintah terhadap profesi di bidang data. Jadi, memahami perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer menjadi sangat penting. Penasaran? Jangan khawatir, artikel ini akan membahas 4 perbedaanya. So, keep reading and scrolling !

1. Definisinya

Perbedaan pertama terletak pada definisi ketiga profesi tersebut. Ini merupakan dasar yang harus kamu pahami terlebih dahulu.

Data Analyst

Seorang Data Analyst bertugas mengumpulkan data, membersihkannya, lalu menggunakannya untuk menarik kesimpulan sesuai kebutuhan proyek yang sedang diamati. Contohnya menganalisis penjualan, inventaris, atau tren media sosial. Menurut Glassdoor (2025), peran ini sering menjadi pintu masuk ke dunia data.

Data Scientist

Data Scientist bekerja dengan kumpulan data berukuran besar, mengolahnya, lalu menggali insight baru yang dapat digunakan perusahaan dalam pengambilan keputusan. Profesi ini sering dianggap sebagai “ilmuwan masa depan” karena memadukan keahlian statistik, machine learning, dan bisnis. Laporan LinkedIn Jobs on the Rise (2023) menempatkan Data Scientist sebagai salah satu profesi paling dicari dengan pertumbuhan permintaan lebih dari 35 persen per tahun.

Data Engineer

Sementara itu, Data Engineer berfokus membangun sistem, arsitektur database, serta infrastruktur data agar Data Analyst dan Data Scientist dapat bekerja lebih optimal. Mereka merancang pipeline data, menjaga integritas, dan memastikan sistem mampu menangani data dalam skala besar.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Keterampilan yang Harus Dikuasai

Setelah memahami definisinya, perbedaan kedua ada pada keterampilan inti yang harus dimiliki.

• Data Analyst: Menguasai matematika dasar, statistik, SQL, Excel tingkat lanjut, Business Intelligence (BI) tools seperti Tableau atau Power BI, serta kemampuan visualisasi data.

• Data Scientist: Menguasai statistik lanjutan, machine learning, deep learning, bahasa pemrograman Python/R, serta storytelling berbasis data. Keterampilan ini memungkinkan mereka membangun model prediksi atau rekomendasi.

• Data Engineer: Lebih teknis dengan fokus pada pemrograman (Java, Python, Scala), arsitektur database (SQL & NoSQL), ETL (Extract, Transform, Load), big data tools seperti Hadoop atau Spark, hingga cloud platform (AWS, GCP, Azure).

• Menurut survei Kaggle State of Data Science and Machine Learning (2022), Python menjadi bahasa pemrograman paling populer bagi Data Scientist (84 persen), sementara SQL tetap menjadi andalan Data Analyst dan Data Engineer.

3. Perannya di Industri

Bukan perkara mudah untuk menjadi praktisi data yang handal, karena ada banyak kriteria yang perlu dipenuhi. Latar belakang pendidikan tidak selalu harus dari STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics). Asalkan memiliki keterampilan teknis dan pengalaman relevan, seseorang bisa berkarier di bidang ini. Banyak profesional non-STEM kini menempuh jalur bootcamp intensif atau kursus daring untuk bertransisi.

Berikut perbedaan peran di industri:

• Data Analyst: Mengolah data mentah, melakukan pre-processing, menyajikan insight lewat visualisasi dan laporan, serta menjadi penghubung antara data dengan stakeholder bisnis.

• Data Scientist: Bertugas membuat model prediktif, mengoptimalkan data dengan algoritma machine learning, hingga terlibat dalam perencanaan strategis berbasis data.

• Data Engineer: Membangun pipeline ETL, mengintegrasikan berbagai sumber data, menjaga keamanan dan efisiensi infrastruktur, serta memastikan data siap digunakan untuk analisis lebih lanjut.

Menurut laporan World Economic Forum: Future of Jobs Report (2023), profesi Data Engineer diprediksi akan menjadi salah satu pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat hingga 2027.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Gaji dan Prospek Karier

Selain definisi, keterampilan, dan peran di industri, faktor penting lain yang membedakan ketiganya adalah gaji dan prospek karier.

Berdasarkan data Glassdoor dan Indeed (2025):

• Data Analyst di Indonesia memiliki rata-rata gaji sekitar Rp8–15 juta per bulan, tergantung pengalaman.

• Data Scientist mendapatkan rata-rata Rp15–30 juta per bulan, terutama di perusahaan teknologi dan startup.

• Data Engineer berada pada kisaran Rp12–25 juta per bulan, dengan peningkatan signifikan di sektor finansial dan e-commerce.

Secara global, gaji Data Scientist bahkan bisa mencapai USD 120.000 per tahun di Amerika Serikat, sementara Data Engineer sekitar USD 115.000 per tahun. Fakta ini menunjukkan bahwa karier di bidang data tidak hanya menjanjikan secara finansial, tetapi juga memiliki prospek jangka panjang yang cerah

Dari uraian di atas, jelas terlihat bahwa Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer sama-sama berperan penting namun dengan fokus dan keahlian yang berbeda. Ketiganya saling melengkapi: Data Analyst menyajikan insight, Data Scientist mengembangkan model prediktif, dan Data Engineer membangun infrastruktur data. Dengan pertumbuhan big data yang semakin masif, kebutuhan akan praktisi data diprediksi terus meningkat. Maka, bagi kamu yang ingin berkarier di bidang ini, memahami perbedaan peran, keterampilan, hingga prospek karier adalah langkah awal yang sangat penting.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer?

• Data Analyst fokus pada analisis dan visualisasi data untuk memberikan insight bagi bisnis.

• Data Scientist membangun model prediktif menggunakan machine learning dan deep learning.

• Data Engineer membangun serta memelihara infrastruktur data agar bisa digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist.

2. Apakah harus memiliki latar belakang pendidikan STEM untuk menjadi praktisi data?

Tidak selalu. Banyak profesional dari non-STEM berhasil berkarier di bidang data setelah mengikuti bootcamp, kursus daring, atau sertifikasi. Keterampilan teknis seperti SQL, Python, atau BI tools lebih penting dibandingkan gelar formal.

3. Berapa rata-rata gaji untuk profesi di bidang data di Indonesia?

Berdasarkan data Glassdoor dan Indeed (2025), rata-rata gaji bulanan:

• Data Analyst: Rp8–15 juta

• Data Scientist: Rp15–30 juta

• Data Engineer: Rp12–25 juta

Angka ini bisa lebih tinggi di sektor teknologi, finansial, atau perusahaan global.

Kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

DQLab Data Science belajar data science Python Data Scientist Data Analytics Big Data