Data Scientist VS Data Analyst, Simak Tugas dan Perannya

Data Scientist dan Data Analyst adalah profesi yang sedang naik daun di abad 21. Kepopulerannya merupakan sebab akibat dari kemunculan Big Data. Kedua profesi tersebut memiliki tujuan yang sama yaitu untuk menggali informasi di balik data-data yang melimpah agar dapat dijadikan sebuah insight sehingga dapat membantu dalam proses penyelesaian masalah demi perkembangan bisnis. Keduanya sama-sama saling terkait dan memiliki tugas dan peran yang penting di perusahaan. Mengapa demikian ? karena data selalu vital untuk segala jenis proses pengambilan keputusan. Terlepas dari keterkaitan antara Data Scientist dan Data Analyst, keduanya memiliki perbedaan yang terkadang masih menimbulkan kebingungan. Jika, sudah begitu maka akan muncul pernyataan Data Scientist VS Data Analyst dimana letak perbedaannya ? Mari kita pahami apa perbedaan tugas dan peran antara Data Scientist VS Data Analyst.

Artikel ini akan merangkum informasi terkait dengan profesi Data Scientist VS Data Analyst. Mencakup gambaran umum tugas dan peran masing-masing profesi di perusahaan. Meskipun artikel ini akan membahas terkait tugas serta peran Data Scientist dan Data Analyst di perusahaan, akan tetapi yang dibahas di artikel ini hanya gambaran umum saja karena tiap perusahaan dan jenis industri memiliki tugas dan peran yang berbeda bagi para Data Scientist dan Data Analyst.

1. Siapa Data Scientist dan Data Analyst ?

Tak  kenal maka tak sayang, frasa tersebut tampaknya memang cocok diterapkan untuk segala situasi. Sebelum membahas lebih lanjut, terlebih dahulu mari kita berkenalan dengan siapa itu Data Scientist dan Data Analyst ? Data Scientist adalah pakar analitik data yang memiliki keterampilan teknis untuk memecahkan masalah kompleks dan memiliki keingintahuan untuk mengeksplorasi masalah apa yang perlu dipecahkan. Untuk berkarir sebagai Data Scientist kamu harus memiliki skillset antara lain,  Statistika & analytical skill, konsep Data Mining yang kuat, algoritma Machine Learning & Deep Learning,  menguasai bahasa pemrograman python/R, serta pengetahuan penggunaan tools Big Data seperti Hadoop.

Lain dengan Data Scientist, Data Analyst tidak memiliki akses ke semua data karena Data Analyst difokuskan pada proses analisis statistik untuk memecahkan permasalahan kemudian memberikan laporan secara rutin dan teratur. Selain itu, untuk sebagian besar orang yang ingin memulai karir terkait bidang data biasanya merintis karirnya dimulai dari menjadi seorang Data Analyst. Untuk berkarir sebagai Data Analyst ada skillset yang harus kamu kuasai seperti, Google Analytics, pengetahuan bahasa pemrograman, pemahaman statistika, membuat laporan dan  visualisasi data, pengetahuan tentang database/SQL, serta menguasai penggunaan spreadsheet.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Tugas dan Peran Umum Data Scientist VS Data Analyst di Perusahaan

Tugas dan Peran seorang Data Scientist dan Data Analyst dapat bervariasi tergantung pada jenis industri dimana mereka bekerja. Untuk itu, dibawah ini akan menjelaskan gambaran umum tentang tugas dan peran Data Scientist VS Data Analyst di perusahaan. Tugas dan Peran dasar seorang Data Scientist adalah sebagai berikut :

• Memahami proses bisnis yang ada di perusahaan

• Melakukan data preprocessing yang mencakup proses data cleaning, dan data transformation

• Terlibat dalam perencanaan strategis untuk analisis data

• Melakukan data analitik dan optimasi menggunakan Machine Learning dan Deep Learning

• Bertanggung jawab untuk mengembangkan model operasional

• Sebagai jembatan antara stakeholder dengan customer/client

Adapun tugas dan peran mendasar seorang Data Analyst di perusahaan sebagai berikut:

• Melakukan pengumpulan data dan melakukan data preprocessing tahap awal

• Bertanggung jawab atas analisis statistik dan interpretasi data

• Optimalkan efisiensi dan kualitas statistik

• Memanipulasi database dengan bahasa query

• Melakukan reporting dan visualisasi data untuk menceritakan kesimpulan yang telah di dapat

• Memastikan kualitas dan pemeliharaan data

  
  

3. Tools yang Umumnya Digunakan

Untuk menyelesaikan tugas dan perannya di perusahaan tentunya dibutuhkan tools-tools yang dapat menunjang pekerjaan mereka. Tools yang digunakan oleh Data Scientist adalah Python/R, SAS, Hadoop and Spark tools seperti pig dan hive, algoritma machine learning dan deep learning, SQL, Tableau dan Matlab. Sementara Data Analyst biasanya menggunakan tools seperti, advanced spreadsheet SPSS/Excel, Tableau dan Storytelling, Google Analytics, Talend, Power BI, Python/R serta SQL.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar