Data Analyst vs Data Entry, Bedanya Dimana?
Data analyst merupakan salah satu profesi yang berkaitan dengan analisis dan pengolahan data. Tidak heran, apabila data analyst memiliki profesi turunan salah satunya adalah data entry. Data analyst merupakan salah satu profesi yang berkaitan dengan analisis dan pengolahan data.
Tidak heran, apabila data analyst memiliki profesi turunan, salah satunya adalah data entry. Meskipun keduanya terdengar serupa, perbedaan mendasar antara data analyst dan data entry memastikan bahwa setiap peran ini memiliki kontribusi unik dalam ekosistem pengelolaan data.
Peran seorang data analyst memerlukan pemahaman yang mendalam tentang statistik, pemodelan data, dan keterampilan pemrograman. Mereka tidak hanya menyajikan data secara visual, tetapi juga merumuskan wawasan dan rekomendasi strategis berdasarkan temuan analisis mereka.
Sebaliknya, pekerja data entry bertanggung jawab untuk memasukkan data dengan cepat dan akurat ke dalam sistem. Tugas ini lebih bersifat administratif dan kurang melibatkan analisis atau interpretasi data. Mau tahu perbedaan lain antara kedua profesi ini? Simak terus penjelasannya ya sahabat DQLab!
1. Tujuan Utama
Seorang Data Analyst memiliki tujuan utama untuk menganalisis data dengan menggunakan keterampilan analitis dan statistik. Mereka bertanggung jawab untuk menyajikan wawasan dan rekomendasi berdasarkan temuan dari data, membantu organisasi membuat keputusan yang informasional dan strategis.
Di sisi lain, Data Entry memiliki tujuan utama memasukkan data ke dalam sistem. Tugas utama mereka adalah memastikan kecepatan dan akurasi dalam memasukkan informasi tanpa melakukan analisis mendalam terhadap data tersebut.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Proses Kerja
Proses kerja seorang Data Analyst melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan data, pembersihan data, analisis statistik, dan penyajian hasil. Mereka menggunakan berbagai alat seperti Python, R, SQL, dan alat visualisasi data.
Data Entry lebih fokus pada pekerjaan administratif, termasuk memasukkan data ke dalam sistem menggunakan perangkat lunak pengolah kata atau spreadsheet. Tugas ini bersifat mekanis dan lebih sedikit melibatkan pemrosesan konseptual atau analisis.
Sumber Gambar: Journal of Accountancy
3. Keterampilan yang Dimiliki
Data Analyst memerlukan keterampilan analitis, statistik, pemrograman (seperti Python atau R), dan kemampuan untuk menyajikan temuan mereka secara efektif. Pemahaman mendalam tentang domain industri dan pemodelan data juga diperlukan.
Kemudian, Data Entry membutuhkan kecepatan dan akurasi dalam memasukkan data. Keterampilan menggunakan perangkat lunak pengolah kata dan spreadsheet cukup penting, namun tidak memerlukan pemahaman statistik atau analisis yang mendalam.
4. Peran dalam Pengambilan Keputusan
Data Analyst berperan penting dalam membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan temuan analisis. Mereka menyumbangkan wawasan yang mendalam untuk strategi bisnis dan perkembangan organisasi. Lantas, Pekerja Data Entry tidak terlibat dalam pengambilan keputusan atau memberikan wawasan. Pekerjaan mereka lebih bersifat rutin dan mendukung kebutuhan dasar organisasi untuk memiliki data yang akurat dan lengkap.
Sumber Gambar: Fiverr
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Kepentingan dan Kompleksitas Pekerjaan
Peran Data Analyst sangat penting dalam mengoptimalkan kinerja organisasi, terutama dalam menghadapi volume data yang besar dan kompleksitas informasi. Tugas mereka lebih kompleks dan strategis. Meskipun penting, pekerjaan Data Entry lebih bersifat rutin dan operasional. Mereka memainkan peran penting dalam menjaga kualitas data, tetapi pekerjaan mereka tidak sekompleks tugas seorang Data Analyst.
Jadi, sekarang sudah tahu kan perbedaan antara data analyst dengan data entry dalam pekerjaannya sehari-hari? Nah, biar kamu tidak lagi salah dalam membedakan pastikan untuk mencermati setiap perbedaannya di atas ya.
Intinya, data analyst Data analyst berperan penting dalam membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan temuan analisis mereka. Mereka membantu mengidentifikasi tren, pola, dan peluang bisnis yang dapat membimbing langkah-langkah strategis. Di sisi lain, data entry tidak terlibat dalam proses pengambilan keputusan ini.
Pekerjaan mereka lebih bersifat rutin, fokus pada kualitas dan akurasi data, tanpa mengeksplorasi implikasi strategis dari informasi yang dimasukkan. Data entry membutuhkan ketelitian yang cukup tinggi atas data set yang tersedia untuk diinput ke tempat yang tepat.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid