Data Analyst vs Data Scientist: Bedanya Apa dan Mana yang Tepat untuk Kamu?

Sahabat DQ pasti sudah sangat familiar dengan istilah data analyst dan data scientist sering kali digunakan secara bergantian, padahal keduanya punya tanggung jawab dan dampak yang berbeda dalam praktik. Bagi siapapun yang ingin memahami dunia data, mengenali perbedaan ini penting agar langkah karier jadi lebih terarah. Oleh sebab itu, kali ini Min Q akan mengajak kamu untuk mengupas perbedaan antara data analyst dan data scientist dalam praktik nyata!

1. Kenalan Dulu: Siapa Itu Data Analyst dan Data Scientist?

Menurut Coursera (2025), data analyst berfokus pada data terstruktur untuk menjawab “apa yang terjadi” dan “mengapa hal itu terjadi.” Mereka menggunakan alat seperti Excel, SQL, Tableau, dan Power BI untuk menganalisis serta memvisualisasikan data menjadi insight bisnis yang jelas.

Sementara itu, data scientist bekerja di level yang lebih dalam dan prediktif. Menurut Monash University (2024), data scientist tidak hanya menganalisis, tetapi juga membangun model machine learning, mengolah data tak terstruktur (seperti teks dan gambar), serta memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan.

Dengan kata lain, data analyst menguraikan masa lalu, sementara data scientist merancang masa depan.

2. Kenapa Penting Memahami Perbedaannya?

Memahami perbedaan ini membantu kamu menentukan arah karir dan mempersiapkan diri dengan skill yang relevan. Berdasarkan laporan Coursera (2025), permintaan untuk data scientist tumbuh hingga 36% antara 2023–2033, menandakan meningkatnya kebutuhan perusahaan akan talenta yang mampu memprediksi tren dan mengotomasi proses bisnis.

Sementara itu, data analyst tetap dibutuhkan karena menjadi “jembatan” antara data mentah dan keputusan bisnis. Jadi, mengenali perbedaan antara data analyst dan data scientist dalam praktik bukan hanya soal definisi, tetapi soal strategi karir dan masa depan kerja di era data-driven.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. Bagaimana Mereka Bekerja dalam Praktik?

Seorang data analyst biasanya memulai hari dengan membersihkan data, melakukan analisis deskriptif, lalu menyajikan laporan atau dashboard visual untuk tim bisnis. Menurut Corporate Finance Institute (2025), skill kunci mereka adalah SQL, statistik dasar, dan storytelling dengan data.

Sebaliknya, data scientist memulai dari pemahaman masalah, mengumpulkan data dari berbagai sumber, mengolahnya dengan Python atau R, lalu membuat model prediktif. Artikel dari Upwork (2024) menjelaskan bahwa data scientist “membangun algoritma dan framework untuk membantu perusahaan memahami pola dan membuat keputusan berbasis data.”

Dalam tim modern, keduanya saling melengkapi: data analyst membantu menjelaskan apa yang sudah terjadi, sementara data scientist menyiapkan strategi untuk apa yang akan datang (ISC School, 2025).

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

4. Tantangan & Hal yang Perlu Diperhatikan

Walaupun perannya berbeda, batas antara keduanya kerap kabur, terutama di startup atau organisasi kecil yang mengharapkan satu orang bisa melakukan keduanya. Zhang et al. (2020) dalam studi kolaborasi tim data menyebutkan bahwa peran analyst dan scientist sering tumpang tindih dalam pengelolaan proyek, pipeline, dan komunikasi hasil.

Selain itu, kemampuan komunikasi dan data storytelling menjadi krusial di kedua peran. Bukan hanya soal memahami angka, tapi juga menerjemahkannya menjadi insight yang dipahami tim bisnis. Dunia data juga dinamis, jadi mereka yang ingin sukses di bidang ini harus terus belajar dan beradaptasi dengan tools serta teknologi baru.

FAQ

Q: Apakah data analyst bisa jadi data scientist?
A: Ya. Banyak profesional memulai sebagai data analyst dan berkembang menjadi data scientist setelah memperdalam machine learning dan statistik (UNSW Blogs, 2024).

Q: Mana yang lebih tinggi gajinya?
A: Secara umum, data scientist memiliki kompensasi lebih tinggi karena kompleksitas kerja dan tanggung jawab yang lebih luas (Coursera Staff, 2025).

Q: Apakah harus punya gelar master untuk jadi data scientist?
A: Tidak wajib. Banyak data scientist sukses berbekal portofolio dan proyek nyata meski tanpa gelar lanjut (GCU Blog, 2025).

Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat, cari beasiswa, dan rancang langkahmu mulai dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karier 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? 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: Lisya Zuliasyari