Data Analyst vs Data Scientist: Bedanya Nyata di Dunia Kerja

Kalau kamu sedang mencari tahu apa perbedaan peran Data Analyst dan Data Scientist, jangan cuma berhenti di definisi textbook. Di dunia kerja, perbedaan keduanya bisa sangat nyata, bahkan mempengaruhi cara mereka berinteraksi dengan tim dan mengambil keputusan. Memahami bedanya bukan cuma penting untuk memilih jalur karir, tapi juga supaya kamu tahu ekspektasi yang tepat saat terjun ke industri data.

Bayangkan kamu bekerja di sebuah e-commerce besar. Di satu proyek, Data Analyst bertugas menganalisis tren penjualan bulan lalu, sedangkan Data Scientist membangun model prediksi untuk mengetahui barang apa yang bakal laris bulan depan. Kedengarannya mirip, tapi mindset, skillset, dan tools yang mereka pakai jelas berbeda. Nah, mari kita kupas perbedaan ini lewat 4 sudut pandang plus satu contoh kasus nyata.

1. Cara Mereka Memecahkan Masalah

Data Analyst biasanya bekerja dengan pertanyaan bisnis yang spesifik, misalnya: “Kenapa penjualan di kategori elektronik turun 15% bulan lalu?” Mereka akan menelusuri data, membuat visualisasi tren, dan memberikan jawaban berbasis data yang mudah dipahami oleh tim bisnis.

Data Scientist lebih banyak berhadapan dengan pertanyaan prediktif atau eksperimental seperti: “Bagaimana kalau kita menambahkan fitur personalized recommendation? Apakah penjualan akan naik?” Mereka membangun model, menguji hipotesis, dan mengukur potensi hasil sebelum strategi dijalankan.

Case Study:
Di sebuah startup food delivery, Data Analyst menemukan bahwa penurunan transaksi di bulan Februari disebabkan oleh cuaca buruk dan minimnya promo. Data Scientist kemudian membuat model prediksi cuaca dan menggabungkannya dengan pola pembelian pengguna, sehingga tim marketing bisa menyiapkan promo khusus saat hujan diprediksi turun.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Data yang Mereka Gunakan

Data Analyst sering mengolah data yang sudah rapi (structured data) dari database SQL atau data warehouse. Fokusnya ada pada “menggali cerita” dari data yang ada.

Sebaliknya, Data Scientist tidak hanya mengolah structured data, tapi juga unstructured data seperti teks, gambar, atau data sensor. Mereka kadang harus membangun pipeline pengolahan data sendiri sebelum analisis bisa dilakukan.

Case Study:
Perusahaan ritel menggunakan Data Analyst untuk menganalisis laporan penjualan toko fisik dan online. Sementara itu, Data Scientist mereka memanfaatkan data kamera CCTV (gambar) untuk menganalisis perilaku pelanggan di toko menggunakan computer vision.

3. Output yang Diberikan

Output Data Analyst biasanya berupa laporan, dashboard interaktif, atau presentasi yang menjelaskan temuan dari data masa lalu. Hasil ini langsung dipakai untuk pengambilan keputusan jangka pendek.

Data Scientist menghasilkan output yang lebih “hidup” seperti model prediksi, recommendation engine, atau sistem deteksi otomatis. Produk ini bisa digunakan secara berulang untuk jangka panjang.

Case Study:
Di industri perbankan, Data Analyst membuat laporan mingguan tentang tren pengajuan kartu kredit. Data Scientist membuat model credit scoring yang memprediksi peluang keterlambatan pembayaran berdasarkan perilaku transaksi nasabah.

4. Kolaborasi dengan Tim Lain

Data Analyst sering bekerja erat dengan tim bisnis, marketing, atau manajemen untuk menjawab pertanyaan spesifik yang muncul sehari-hari.

Data Scientist banyak berkolaborasi dengan tim engineer dan product manager, karena model yang mereka buat perlu diintegrasikan ke dalam produk atau platform.

Case Study:
Di sebuah platform streaming, Data Analyst bekerja sama dengan tim konten untuk menganalisis genre film yang paling banyak ditonton. Data Scientist bekerja sama dengan tim engineering untuk membangun sistem rekomendasi film otomatis berdasarkan preferensi pengguna.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

Dari cara memecahkan masalah, tipe data yang digunakan, output yang dihasilkan, hingga cara berkolaborasi, perbedaan peran Data Analyst dan Data Scientist jelas terasa di dunia kerja. Kalau kamu ingin memulai karier di dunia data dengan jalur yang lebih cepat dan langsung bisa dipraktekkan, menjadi Data Analyst adalah langkah awal yang strategis.

Mulai perjalananmu dengan bergabung di Bootcamp Data Analyst with Python and SQL di DQLab. Kamu akan belajar dari studi kasus nyata, menguasai tools industri, dan membangun portofolio yang bisa dilirik recruiter. Yuk, daftar sekarang di DQLab Bootcamp Data Analyst dan wujudkan karir impianmu di dunia data!