Data Analyst vs Data Scientist Perannya di Perusahaan Multinasional

Pekerjaan sebagai praktisi data memang sangat lah menggiurkan karena banyaknya lowongan yang terbuka serta gaji yang ditawarkan. Ada dua posisi praktisi data yang cukup mirip antara satu dengan yang lainnya dan kerap kali dianggap sama oleh orang awam, yaitu Data Analyst dan Data Scientist. Keduanya memang sama-sama bertugas untuk menganalisis data. Namun meskipun begitu ternyata keduanya adalah posisi yang sangat jauh berbeda.

Di beberapa perusahaan yang ada di Indonesia, terkadang mereka juga salah mengartikan antara kedua posisi tersebut bahkan menganggapnya sama. Tidak jarang ditemukan kasus lowongan pekerjaan untuk Data Analyst namun harus memiliki kualifikasi untuk seorang Data Scientist. Nah bagaimana dengan perusahaan multinasional? Ternyata di beberapa perusahaan multinasional, tugas Data Scientist dan Data Analyst sangatlah berbeda. Yuk, kita lihat perbedaannya!

1. Perbedaan Tugas Data Analyst VS Data Scientist Amazon

Di amazon, tugas antara Data Analyst dan Data Scientist cukup jauh berbeda. Seorang Data Analyst akan bertugas untuk membuat keputusan bisnis yang cukup penting dengan cara memahami serta membuat laporan dan dashboard, serta melakukan analisis yang telah dirancang sebelumnya. Mereka juga bertugas untuk menelusuri produk Amazon, mengevaluasi layanan penjualan mereka. Selain itu, mereka juga akan berkolaborasi dengan tim internasional menggunakan metrik yang paling relevan untuk menganalisis masalah mereka. 

Sementara tim Data Scientist di Amazon akan bekerja dengan data dalam jumlah besar. Mereka akan banyak menggunakan sumber data baru untuk menerapkan algoritma Machine Learning baru. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan metodologi Machine Learning Amazon sehingga dapat menyempurnakan parameter model. Data Scientist Amazon akan bertugas untuk menjelaskan asumsi tentang kinerja sebuah model.

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

2. Perbedaan Tugas Data Analyst VS Data Scientist di Intel

Tugas seorang Data Analyst di Intel adalah:

• Bekerja dengan kumpulan big data untuk melihat pola tertentu yang ada di dalam kumpulan data dan mencari solusi untuk masalah bisnis dari mereka.

• Munculkan struktur data yang logis dan berwawasan luas.

• Bertugas untuk integrasi data bisnis, fungsi, dan sistem, sehingga diperlukan pengetahuan dan skill yang cukup.

• Bekerja sama dengan tim dari berbagai domain perusahaan untuk menguji coba penyatuan data di berbagai platform.

Sementara tugas Data Scientist di Intel adalah:

• Menggunakan Artificial Intelligence untuk memecahkan masalah yang relevan.

• Dituntut untuk mampu menggunakan Machine Learning serta Deep Learning.

• Harus terus mempelajari teknologi AI yang terupdate sehingga dapat berkontribusi pada teknologi yang sedang dikembangkan di Intel.

• Bekerja sama dengan semua anggota tim project dan memegang peranan penting dalam project tersebut.

  
  

3. Perbedaan Tugas Data Analyst VS Data Scientist di Microsoft

Data Analyst Microsoft mempunyai tugas sebagai berikut:

• Membantu mendorong peningkatan pengguna Microsoft, akuisisi pelanggan, penggunaan, dan keterlibatan produk Microsoft dengan cara melihat perilaku customer.

• Merancang, mengembangkan, serta memberikan solusi berdasarkan data termasuk definisi masalah, akuisisi data, eksplorasi data, dan visualisasi serta alat desain untuk proses ini.

• Menerjemahkan kebutuhan bisnis ke dalam project dan eksperimen analitik berbasis data.

• Aktif menggunakan visualisasi karena digunakan untuk mengkonsolidasikan kesimpulan dan serta dapat menyampaikan nya secara efektif.

• Menangani data dari beragam sumber terstruktur dan tidak terstruktur dalam berbagai format.

Sementara Data Scientist di Microsoft bertugas untuk:

• Memeriksa kumpulan big data serta mencari korelasinya untuk menemukan celah dalam smart compliance system.

• Mengidentifikasi dan menegakkan intelligent rules yang rumit untuk mempertahankan efektivitas tinggi berdasarkan evaluasi masalah.

• Meningkatkan sistem dan model dari Machine Learning dengan cara meningkatkan data yang digunakan untuk pelatihan.

• Menetapkan prosedur dan otomatisasi untuk menentukan skala ke beberapa algoritma Machine Learning.

• Menentukan dan kelola metrik efektivitas dan kualitas.

• Terlibat dengan tim layanan pelanggan untuk membantu dalam penyelidikan dan tanggapan terhadap keluhan pelanggan.

• Berkolaborasi dengan grup Applied AI Microsoft dan tim manajemen program kepatuhan agar dapat menggunakan wawasan data untuk menemukan solusi jangka panjang.

  
  

4. Perbedaan Tugas Data Analyst VS Data Scientist di Ernst & Young

Data Analyst Ernst & Young bertugas untuk:

• Bekerja dengan klien, analis penipuan, auditor internal dan eksternal, pengacara, dan otoritas pengatur dalam situasi sulit dan penuh permusuhan.

• Membantu pencegahan kejahatan untuk beberapa waktu ke depan, pemantauan berkelanjutan, deteksi, dan investigasi penipuan kerja, pemborosan, dan kejahatan keuangan.

• Bekerja untuk membantu klien dan pemeriksa penipuan pada keuntungan dari analisis data forensik dan bagaimana hal itu dapat diterapkan pada masalah mereka.

Sementara Data Scientist nya akan bertugas untuk:

• Membantu dalam menemukan informasi yang tersembunyi dalam data, dan membantu klien perusahaan dengan mengotomatisasi pengambilan keputusan.

• Memanfaatkan big data untuk mengoptimalkan produk dan proses, serta memanfaatkan algoritma Machine Learning untuk memeriksa efektivitas berbagai tindakan.

• Menggunakan metode data mining sera analisis data yang berbeda-beda. Mereka akan memanfaatkan beberapa tools untuk memanipulasi data, membuat serta implementasikan model.

• Mencari insight bisnis melalui wawasan berbasis data.

  
  

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

5. Data Analyst Maupun Data Scientist Tetap Harus Mempelajari Data Science. Yuk, Belajar di DQLab

Meskipun Data Analyst dan data Scientist merupakan posisi yang berbeda, namun keduanya dituntut untuk mampu menguasai ilmu Data Science karena akan banyak terpakai dalam pekerjaannya. Kamu bisa mulai belajar ilmu Data Science di DQLab. Ada 3 bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari di DQLab saat ini, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL. Selain modul yang berbayar, kamu juga bisa menikmati free modul dari DQLab loh. Caranya gampang banget, kamu cukup sign up menjadi member dan akan bisa menikmati modul-modul yang ada. Yuk, tunggu apa lagi?

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Tags