Data Analyst VS Data Scientist : Memahami Perbedaan Tanggung Jawab Dan Alat Yang Digunakan Kedua Peran Ini

Ingin menjadi seorang Data Analyst atau Data Scientist? Mungkin pertanyaan itu yang seringkali terlintas setiap kali seseorang ingin memulai karirnya di bidang data. Tentu, terdapat banyak role lainnya di bidang data seperti Data Engineer, Business Analyst, Business Intelligence dan lain sebagainya. Namun, pekerjaan yang paling dulu ada diantara yang lainnya adalah Data Analyst, dan pekerjaan yang paling populer saat ini adalah Data Scientist, jadi wajar apabila banyak yang bertanya-tanya mengenai mana pilihan karir yang paling cocok bagi mereka.

Artikel ini dirancang untuk memberi kamu informasi yang memadai tentang kedua karir tersebut. Karir ini meliputi Data Scientist dan Data Analyst. Mohon diperhatikan bahwa meskipun artikel ini akan membahas atribut setiap karir nya yakni tanggung jawab dan alat yang digunakan, akan tetapi apa yang disebutkan dalam artikel ini mungkin berbeda di beberapa perusahaan yang dapat disebabkan oleh model dan ukuran perusahaan tersebut. Simak penjelasannya berikut ini, yuk!

1. Gambaran Umum Kedua Peran

Untuk mengekstrak informasi, seorang Data Analyst terlibat dalam pemeriksaan data, pembersihan, transformasi dan pemodelan. Kegiatan data ini disebut data analysis. Setelah berhasil menganalisis data, seorang Data Analyst harus dapat mengkomunikasikan secara efektif hasil data yang dianalisis dengan timnya. Salah satu perbedaan signifikan antara data analyst dan data scientist adalah bahwa Data Analyst tidak memiliki akses ke semua data dan ini membatasi fungsi kerja mereka.

Ini karena Data Analyst diberikan masalah untuk dipecahkan dan yang dia butuhkan hanyalah proses berpikir jangka pendek untuk mengembangkan tindakan cepat untuk menanggapi/menyelesaikan masalah ini. Seorang Data Analyst harus terampil dalam teknik visualisasi data, statistik ringkasan dan inferensial, keterampilan presentasi dan keterampilan komunikasi. Beberapa alat yang digunakan oleh Data Analyst termasuk SQL, Microsoft Excel dan Python.

Data Scientist menganalisis data untuk mendapatkan prediksi masa depan yang dapat mendorong perusahaan. Yang membedakan Data Scientist dari Data Analyst adalah algoritma Machine Learning. Algoritma ini adalah apa yang digunakan Data Scientist untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Karena algoritma Machine Learning memerlukan data yang memadai untuk berjalan secara akurat. Mereka diharapkan untuk merumuskan masalah secara mandiri, mencari solusi mereka dan menentukan yang paling layak yang dibutuhkan perusahaan.

Mereka juga diharapkan berpikiran ingin tahu untuk mengajukan pertanyaan yang tepat. Data Scientist harus memiliki pengetahuan mendalam tentang statistik, matematika, pemrograman komputasi, dan operasi data. Inilah sebabnya mengapa banyak Data Scientist cenderung merupakan pemegang gelar doktor atau master atau peneliti dan dengan pengalaman lebih dari 5 tahun. Meski tampaknya setiap perusahaan harus memiliki data scientist, kenyataannya sebagian besar perusahaan sebenarnya hanya membutuhkan data analyst.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Tanggung Jawab Data Scientist dan Data Analyst

Pada bagian ini akan dijelaskan perbandingan tanggung jawab seorang Data Analyst dan Data Scientist. Perhatikan poin-poin berikut, tanggung jawab data analyst secara mendasar meliputi:

• Menganalisis data menggunakan statistik deskriptif.

• Menggunakan bahasa kueri database untuk mengambil dan memanipulasi informasi.

• Melakukan pemfilteran data, pembersihan, dan transformasi tahap awal.

• Mengkomunikasikan hasil dengan tim menggunakan visualisasi data.

• Bekerja dengan tim manajemen untuk memahami persyaratan bisnis.

• Melakukan Analisis Data eksplorasi (Exploratory Data Analysis)

Adapun tanggung jawab seorang data scientist secara umum adalah :

• Melakukan preprocessing data yang melibatkan transformasi data dan pembersihan data.

• Memahami persyaratan perusahaan, model bisnis.

• Penasaran untuk merumuskan pertanyaan mandiri yang sesuai untuk masalah terutama masalah yang akan dihadapi.

• Menggunakan alat pembelajaran mesin untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola dalam data.

• Mengembangkan model operasional.

• Menggunakan teknik visualisasi yang digabungkan dengan keterampilan mendongeng untuk mengkomunikasikan hasil dengan perusahaan.

3. Skills dan Alat-Alat yang Digunakan Data Scientist dan Data Analyst

Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai perbandingan alat-alat yang digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist. Perhatikan poin-poin berikut, Skills dan alat-alat yang digunakan oleh Data Analyst adalah :

• Memiliki kemampuan matematika yang kuat.

• Memiliki kemampuan memecahkan masalah.

• Memiliki keterampilan komunikasi yang kuat.

• Memiliki keterampilan analitis.

• Menguasai Excel, oracle, dan SQL.

Adapun seorang Data Scientist harus memiliki keterampilan dan menggunakan alat-alat berikut ini :

• Memiliki pengetahuan yang mendalam di bidang Matematika dan Statistik.

• Terampil dalam menangani informasi terstruktur & tidak terstruktur.

• Mahir dalam algoritma machine learning

• Berpengalaman dalam menangani teknik data mining.

• Mahir dalam alat pemrograman seperti Python, SAS, dan R.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Sejauh Mana Batasan antara Analyst dan Scientist di Industri Data

Batas antara seorang data analyst dan data scientist terkadang terlihat kabur. Kamu mungkin pernah mendapati lowongan kerja yang mencampuradukkan kedua peran ini, padahal secara fungsional mereka punya fokus berbeda. Sebagai seorang data analyst, kamu biasanya bekerja dengan data yang sudah tersedia, membersihkannya, lalu menyajikan wawasan yang bisa langsung diinterpretasikan oleh tim bisnis.

Tugas utamamu adalah menjawab pertanyaan-pertanyaan spesifik dari stakeholder menggunakan tools seperti Excel, SQL, dan dashboarding software seperti Tableau atau Power BI. Peran ini sangat penting dalam pengambilan keputusan cepat karena hasil analisismu seringkali dijadikan landasan utama.

Sementara itu, sebagai seorang data scientist, kamu dituntut untuk melangkah lebih jauh. Kamu bukan hanya menjawab pertanyaan, tapi juga membantu menemukan pola tersembunyi, membangun model prediktif, dan mengembangkan solusi berbasis machine learning yang bisa diotomatisasi. Data scientist sering kali memulai dari data mentah, dan tanggung jawabmu mencakup pemrograman tingkat lanjut, pemahaman matematika statistik, serta kemampuan eksploratif yang tinggi terhadap data.

Peran ini lebih bersifat eksperimental dan strategis. Meskipun batasnya tidak selalu kaku, memahami perbedaan ini penting agar kamu bisa mengembangkan karier sesuai kekuatan dan minatmu. Apakah kamu lebih suka menjelaskan masa lalu atau merancang masa depan?

Sekarang saatnya kamu bertanya pada dirimu sendiri: kamu lebih tertarik menyusun laporan yang menjawab pertanyaan, atau membangun model yang bisa memprediksi langkah selanjutnya? Kenali posisi yang paling mencerminkan passion-mu, lalu mulai perkuat skill yang relevan dari sekarang. Karena di dunia data, langkah kecil hari ini bisa menjadi lompatan besar dalam kariermu esok hari.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara tanggung jawab seorang Data Analyst dan Data Scientist?

Data Analyst fokus pada analisis deskriptif yakni menjelaskan apa yang terjadi berdasarkan data historis. Tugasnya termasuk membersihkan data, membuat visualisasi, dan menyusun laporan untuk membantu pengambilan keputusan bisnis. Sementara itu, Data Scientist menangani analisis yang lebih kompleks seperti prediksi, klasifikasi, dan segmentasi data. Mereka membangun model machine learning, melakukan eksperimen, dan mencari pola tersembunyi dalam data untuk menciptakan solusi jangka panjang.

2. Alat dan teknologi apa saja yang biasanya digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist?

Data Analyst biasanya menggunakan alat seperti Excel, SQL, Tableau, Power BI, dan Google Data Studio. Fokusnya pada pengolahan data dan pembuatan visualisasi. Sementara Data Scientist lebih banyak menggunakan Python, R, Jupyter Notebook, serta pustaka machine learning seperti Scikit-learn, TensorFlow, atau PyTorch. Mereka juga sering bekerja dengan big data tools seperti Hadoop atau Spark, tergantung kebutuhan proyeknya.

3. Jika saya pemula di bidang data, peran mana yang lebih cocok untuk saya mulai?

Kalau kamu baru mulai dan ingin memahami dasar-dasar pengolahan data serta berkontribusi dalam pengambilan keputusan bisnis, menjadi Data Analyst adalah langkah awal yang tepat. Tapi kalau kamu tertarik dengan matematika, algoritma, dan ingin mendalami pemrograman serta analisis prediktif, maka Data Scientist bisa jadi tujuan jangka panjangmu. Yang terpenting: bangun pondasi yang kuat dulu, lalu eksplorasi terus sesuai minatmu.

Jika kamu beneran ingin curi start dan siap buat karirmu melesat di dunia data, bergabunglah dengan Bootcamp Data Analyst with SQL and Python di DQLab! Di sini, kamu akan mendapatkan pelatihan intensif yang siap membawamu ke level berikutnya. Jangan lewatkan kesempatan ini, daftarkan dirimu sekarang! DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan. Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati belajar data science!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags