Head to Head Perbedaan Data Scientist vs Data Analyst

Perkembangan teknologi di era big data dan revolusi digital telah melahirkan banyak sekali profesi baru yang bermunculan. Profesi tersebut adalah Data Scientist dan Data Analyst. Kedua profesi ini muncul akibat derasnya arus perkembangan teknologi dan pesatnya laju perkembangan big data. Meski nampak memiliki nama yang serupa, kedua jenis pekerjaan ini ternyata tetap memiliki perbedaan. Data Scientist memproses data menggunakan berbagai cara dan algoritma untuk menemukan solusi, sedangkan Data Analyst bertanggung jawab dalam menghasilkan laporan hasil terjemahan data angka, sehingga mudah dimengerti. Perbedaan yang sangat tipis antara data scientist dan data analyst terletak pada job description maupun flow kerjanya. Data scientist lebih menitikberatkan pada prediksi masa depan berdasarkan pola masa lalu, sedangkan data analyst adalah seseorang yang hanya mengumpulkan insight yang berarti dari sebuah data. Selain itu, hal yang terpenting adalah seorang data scientist diharapkan membuat pertanyaannya sendiri, sementara data analyst menemukan jawaban atas serangkaian pertanyaan tertentu dari data.

Ada beberapa definisi yang bervariasi untuk membedakan peran pekerjaan seorang data analyst dan data scientist. Tetapi, definisi tersebut tidak memadai karena organisasi yang berbeda memiliki cara berbeda untuk menentukan peran pekerjaan di ranah big data. Sebagian besar orang berpikir bahwa data scientist hanyalah istilah yang bagus untuk peran data analyst, namun sebenarnya tidak demikian. Kedua profesi ini bisa dibilang sebagai dua jalur karir terpanas di dunia big data. Menurut Forbes, pada tahun 2020 jumlah daftar pekerjaan data scientist dan analyst diproyeksikan tumbuh hampir 364.000 daftar menjadi sekitar 2.720.000. Mereka juga bukan posisi termudah untuk diisi. Selanjutnya, posisi ini terbilang besar pangsa pasarnya khususnya di Amerika Serikat. Mari kita pahami kira-kira apa perbedaan antara data analyst dan data scientist dan apa yang membedakan dua profesi IT terpopuler di tahun 2020 berdasarkan Forbes. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang perbedaan antara data scientist dan data analyst yang merupakan profesi populer dan sedang hot di industri data. Pastinya sahabat data DQLab penasaran apa saja perbedaannya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!

1.Deretan Skill yang Perlu Dikuasai

Keterampilan data analyst dan data scientist memang tumpang tindih tetapi ada perbedaan yang signifikan di antara keduanya. Kedua peran pekerjaan tersebut membutuhkan beberapa pengetahuan matematika dasar, pemahaman tentang algoritma, keterampilan komunikasi yang baik, dan pengetahuan tentang rekayasa perangkat lunak. Data analyst ahli dalam SQL dan menggunakan ekspresi reguler untuk membagi data. Dengan tingkat keingintahuan ilmiah tertentu, analis data dapat menceritakan sebuah cerita dari data. Sebaliknya, seorang data scientist memiliki semua keterampilan sebagai analis data dengan dasar yang kuat dalam pemodelan, analitik, matematika, statistik, dan ilmu komputer. Yang membedakan data scientist dan data analyst adalah kecerdasan yang kuat serta kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan dalam bentuk cerita kepada para pemimpin IT dan pemangku kepentingan bisnis sedemikian rupa sehingga dapat mempengaruhi cara pendekatan perusahaan terhadap suatu perusahaan dalam menghadapi tantangan bisnis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2.Flow atau Alur Kerja

Data analyst bertugas untuk menyaring data dan memberikan laporan dan visualisasi untuk menjelaskan wawasan mengenai data yang tersembunyi. Ketika seseorang membantu orang-orang dari seluruh perusahaan memahami query spesifik dengan bagan, mereka mengisi peran data analyst. Dalam beberapa hal, data analyst dapat dikatakan sebagai langkah pertama menuju pekerjaan data science. Tugas data scientist adalah mengumpulkan dan menganalisis data, mengumpulkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan membagikan wawasan tersebut dengan perusahaan mereka. "Doing Data Science," sebuah buku yang didasarkan pada kelas Pengantar Ilmu Data Universitas Columbia, menggambarkan seorang ilmuwan data sebagai seseorang yang "menghabiskan banyak waktu dalam proses mengumpulkan, membersihkan, dan mengatur data, karena data tidak pernah bersih".

Buku tersebut selanjutnya menjelaskan bahwa setelah data bersih, "bagian penting adalah analisis data eksplorasi, yang menggabungkan visualisasi dan kepekaan data. Dia akan menemukan pola, membuat model, dan algoritma beberapa bertujuan untuk memahami penggunaan produk dan kesehatan produk secara keseluruhan, dan lainnya untuk dijadikan prototipe yang pada akhirnya dimasukkan kembali ke dalam produk. Dia mungkin merancang eksperimen, dan dia adalah bagian penting dari pengambilan keputusan berdasarkan data. Dia akan berkomunikasi dengan anggota tim, teknisi, dan kepemimpinan. Jadi, seorang data scientist tidak hanya harus tahu cara mengumpulkan dan membersihkan data, tetapi mereka juga harus tahu cara membuat algoritma, menemukan pola, merancang eksperimen, dan membagikan hasil data dengan anggota tim dalam format yang mudah dicerna.

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

3.Rata-Rata Besaran Gaji yang Diterima

Tidak mengherankan bahwa data scientist memperoleh lebih banyak besaran gajinya secara signifikan daripada data analyst. Gaji rata-rata seorang data analyst bergantung pada jenis analisis data Anda mulai dari analis keuangan, analis riset pasar, analis operasi, atau lainnya.

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!