Data Analyst Vs Data Scientist, Kenali Perbedaan Profesi Kekinian Ini Yuk!

Perkembangan teknologi yang pesat menjadi sarana bagi pertumbuhan perusahaan maupun startup di berbagai belahan dunia, termasuk Indonesia. Beberapa teknologi yang sedang meramaikan dunia IT adalah Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI). Peran praktisi data sangat diperlukan karena membantu perusahaan dalam melakukan analisis data untuk memprediksi perkembangan bisnis maupun industri masa depan. Profesi Data Analyst dan Data Scientist menjadi contoh profesi yang melonjak dan dibutuhkan oleh berbagai industri. Memiliki persamaan yaitu berurusan dengan data, bukan berarti menyebabkan peran, tanggung jawab serta skill dari kedua profesi ini juga sama. 

Penting bagi kamu yang akan memulai karir untuk memahami secara mendalam mengenai perbedaan dari kedua profesi tersebut. Tujuannya, agar tidak keliru dan salah langkah saat melamar kerja nanti. Bukan hanya itu, dengan memahami perbedaan kedua profesi ini, kamu jadi lebih mengetahui cara untuk meningkatkan kompetensi yang dibutuhkan oleh masing-masing profesi.

Bagaimana? Penasaran tentang perbedaan dari kedua profesi ini? Yuk, kita pahami bersama perbedaannya melalui penjelasan artikel dibawah ini!

1. Deskripsi Pekerjaan dan Peran

Data Analyst

Data Analyst merupakan pekerjaan yang berhubungan dengan berbagai jenis data serta memiliki peran dalam mengolah, mengambil kesimpulan dan memvisualisasikan data tersebut. Data yang sudah diterjemahkan akan diolah menjadi salah satu hal yang sangat penting untuk membantu terjadinya proses pengolahan serta manajemen data perusahaan. Seorang Data Analyst juga berperan untuk melakukan analisa data besar (Big Data) dengan tujuan identifikasi tren dan mengembangkannya menjadi bentuk visual atau grafis yang ditampilkan dalam presentasi. Oleh karena itu, seorang data analyst dapat dikatakan sebagai orang yang bertugas untuk menganalisis data dengan tujuan mendapatkan insight, melakukan prediksi bisnis secara kredibel melalui data

Data Scientist

Data Scientist juga merupakan pekerjaan yang berhubungan dengan berbagai jenis data, namun peran Data Scientist adalah menganalisis dan menafsirkan kumpulan data yang kompleks. Peran profesi ini juga ialah membersihkan, memproses dan mengolah Big Data. Data Scientist menggunakan berbagai algoritma yang digunakan untuk menemukan solusi dari suatu permasalahan. Selain itu, seorang Data Scientist melakukan perancangan dan pembangunan proses baru untuk pemodelan serta produksi data melalui prototype, model prediksi dan analisis khusus. Data Scientist juga merupakan orang yang memiliki tugas untuk mengolah data yang berasal dari Data Engineer untuk melihat adanya peluang dan mengoptimalkan penggunaan Machine Learning.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Tanggung Jawab Profesi

Pada lingkungan kerja, kedua profesi ini memiliki tanggung jawab yang bervariasi, tergantung pada industri mana ia bekerja. Secara umum, berikut adalah tanggung Jawab dadi seorang Data Analyst dan Data Scientist.

Data Analyst

• Mendapatkan data dari berbagai sumber

  Data Analyst memiliki tanggung jawab untuk merancang serta melaksanakan survei sebagai data primer maupun sekunder untuk kebutuhan perusahaan

• Menganalisis berbagai macam data dan mengolahnya 

  Menjadi yang utama, seorang Data Analyst bertugas untuk menganalisa hasil data yang diperoleh seperti data penjualan, logistik, riset pasar dan menggunakan berbagai teknik matematis seperti statistik kemudian mengolah data tersebut menjadi sebuah laporan.

• Representasi data melalui laporan dan visualisasi data

  Membuat pemetaan, visualisasi serta prototype dari hasil analisisnya. Hal ini sangat penting karena visualisasi dari data tersebut akan disampaikan kepada user atau stakeholder untuk mempermudah proses bisnis agar lebih terstruktur dan mudah dipahami

• Bekerja dengan tim manajemen untuk dapat memahami kebutuhan bisnis

  Melakukan kerjasama tim dengan manajemen perusahaan agar memahami kebutuhan bisnis dan menyampaikan prediksi bisnis melalui visualisasi data yang didapatkan

Data Scientist

• Melakukan Riset

  Melaksanakan riset dengan menggunakan berbagai sumber. Tujuan akhir dari melakukan riset ini adalah mencapai objective dari target bisnis serta pengembangan perusahaan. Sebelum melakukan analisis , tentu perlu melakukan riset mengenai informasi yang diperlukan

• Menganalisis, Mengolah dan Menafsirkan  Berbagai Macam Data dalam Jumlah Besar (Big Data)

  Analisis, mengolah dan menafsirkan berbagai macam data ini dilakukan untuk mengoptimalkan, meningkatkan pengembangan produk, strategi bisnis dan sebagainya

• Terlibat dalam Perencanaan Strategi Untuk Analisis Data

  Perencanaan strategic ini akan membantu dalam menganalisis data dan menghasilkan output yang diperlukan untuk kebutuhan perusahaan.

• Memberikan Saran Melalui Hasil Temuan

  Memberikan saran melalui hasil temuan adalah hal yang diharapkan oleh semua perusahaan dari seorang Data Scientist. Saran yang didukung dengan data akan bersifat lebih kredibel dan dapat dipertanggungjawabkan. Seorang Data Scientist yang bertugas melakukan riset, menganalisis, hingga menafsirkan data, tentu menjadi pihak yang paham betul mengenai hasil temuan mereka.

3. Skill yang Dibutuhkan

Kemampuan analisis merupakan bekal yang baik bagi seorang Data Analyst maupun Data Scientist, namun banyak Skill lainnya yang wajib untuk dikuasai. Soft skill maupun hard skill yang beragam serta terasah dengan baik akan menjadi poin plus bagi sahabat data yang menyiapkan diri untuk memulai karir pada kedua profesi ini.

Data Analyst

• Menggunakan program seperti Excel, Google Analytics, Tableau, dan SQL.

• Bahasa pemrograman Statistik seperti SQL, R dan Phyton

• Data Visualization dan Critical Thinking

• Detail Oriented dan Komunikasi yang Baik

Data Scientist

• Kemampuan dalam analisis dan statistika

• Pengetahuan akan Machine Learning dan Deep Learning, Data Mining, optimasi data, dan programming tingkat lanjut

• Komunikasi yang efektif

• Kemampuan problem solving

  
  

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

4. Jenjang Karir

Setelah memahami perbedaan dari segi peran, tanggung jawab serta skill dari kedua profesi tersebut, tidak lengkap rasanya jika kamu belum memahami lingkungan pekerjaan dan jenjang karir seorang Data Analyst dan Data Scientist. Memiliki persamaan dalam prospek kerja yang luas dan menjanjikan, ternyata kedua profesi tersebut terbagi menjadi beberapa jenjang karir dengan kemampuan serta pengalaman yang bervariasi. Jenjang karir ini juga dapat membantu kamu untuk mendapatkan pemahaman mengenai tahapan dalam memulai karir kamu sesuai profesi yang kamu inginkan.

Data Analyst

• Data Analyst Intern

  Data Analyst Intern adalah staf sementara yang telah ditugaskan dalam waktu yang terbatas. Tujuannya adalah memberikan dukungan terhadap operasi dan pekerjaan analisis data dalam perusahaan tertentu. Jangka waktu Data Analyst Intern berkisar dari beberapa minggu hingga beberapa bulan. 

• Entry Level Data Analyst

  Pada jenjang Entry Level atau talent yang termasuk pada tahap pemula (fresh graduate) yang akan memulai karir. Biasanya seorang data analyst yang berada pada jenjang ini, masih memiliki sedikit pengalaman dan melakukan tugas-tugas data analyst yang bersifat sederhana (entry level). 

• Junior Data Analyst

  Jenjang kedua adalah data analyst junior yang sedikit berbeda dengan mereka yang berada pada entry level. Seorang junior data analyst adalah mereka yang telah memiliki pengalaman di bidang data serta mampu menganalisis data tersebut dengan baik. 

• Senior Data Analyst

  Pada jenjang ini, Data Analyst sudah memiliki berbagai pengalaman serta jam kerja terbang yang tinggi agar dapat bersaing dengan data analyst lainnya. 

Data Scientist

• Data Scientist

  Jenjang ini adalah Data Scientist pada umumnya yang bertugas mendefinisikan masalah bisnis, menarik data, melakukan eksplorasi data dan mengembangkan model menjadi prediksi yang dapat digunakan oleh user.

• Senior Data Scientist

  Pada jenjang ini, Data Scientist harus bisa melakukan semua tugas seorang data scientist dan lebih sering berinteraksi dengan pihak bisnis seperti akan berkolaborasi dengan pemangku kepentingan, pakar materi dan pimpinan perusahaan.

• Chief Data Scientist

  Pada jenjang ini, Data Scientist sudah menjadi bagian executive yang bertanggung jawab untuk siklus data dalam perusahaan, mengelola orang yang ikut terlibat dalam kegiatan yang berkaitan dengan data, seperti proses akuisisi, analitik, tata kelola, teknologi serta anggaran.

5. Persiapkan Karirmu Menjadi Data Analyst atau Data Scientist Bersama DQLab!

Meskipun memiliki berbagai perbedaan dalam peran, skill serta tanggung jawab, profesi Data Analyst dan Data Scientist tetap bersinar setiap tahunnya.

Tertarik untuk mempersiapkan karirmu menjadi Data Analyst ataupun Data Scientist? Tenang, kamu bisa belajar tentang keduanya kok untuk memastikan ketertarikan dominan kamu berada di profesi mana!

Mulai pahami lebih dalam berbagai profesi data dan persiapkan diri kamu dengan bergabung bersama  DQLab. Kamu bisa membuat akun gratis dengan Signup DQLab.id. Ada banyak program yang bisa kamu akses dan nikmati loh sahabat data! Selain itu, kamu bisa langsung akses module introduction to data science dan menyelesaikan module tersebut untuk mendapatkan sertifikat & reward yang tentunya sangat menarik dari DQLab. Yuk semangat berlatih dan siapkan karirmu segera sahabat data!