Kenali Data Analyst vs Data Architect di Industri

Dalam era digital saat ini, profesi yang berkaitan dengan data semakin beragam dan spesifik. Dua peran yang sering kali disalah pahami adalah Data Analyst dan Data Architect. Secara peran dan tanggung jawab, sebenarnya Data analyst punya cakupan yang terbilang mirip dengan data architect di industri.

Bagi yang belum tahu, posisi data architect merupakan posisi kunci yang bertanggung jawab atas desain dan pengelolaan infrastruktur data dalam organisasi. Mereka memastikan bahwa data disimpan, diorganisasikan, dan diakses dengan cara yang efisien dan aman, memungkinkan integrasi data dari berbagai sumber.

Data Architect juga memainkan peran penting dalam menetapkan standar untuk penyimpanan data, tata kelola data, dan keamanan data, serta memastikan bahwa sistem data perusahaan dapat mendukung kebutuhan analitis dan operasional yang kompleks. Di sisi lain, Data Analyst lebih berfokus pada analisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat diambil tindakan, menggunakan data yang telah disusun oleh Data Architect untuk menjawab pertanyaan bisnis dan membantu pengambilan keputusan.

Meskipun keduanya berfokus pada data, tugas dan wewenangnya memiliki perbedaan mendasar. Berikut adalah lima perbedaan utama dalam cakupan wewenang antara Data Analyst dan Data Architect di industri. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Fokus Utama Pekerjaan

Fokus utama dari seorang Data Analyst adalah menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat diambil tindakan. Mereka bertugas untuk menemukan pola, membuat laporan, dan menyediakan informasi yang relevan kepada manajemen untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Data Analyst bekerja secara langsung dengan data yang ada untuk memberikan insight jangka pendek dan menengah. 

Sebaliknya, Data Architect lebih berfokus pada desain dan struktur sistem data perusahaan. Mereka bertanggung jawab untuk merancang arsitektur data yang memungkinkan penyimpanan, pengambilan, dan pengelolaan data secara efisien. Pekerjaan Data Architect lebih strategis, mencakup pengembangan struktur data jangka panjang dan bagaimana data dapat diintegrasikan di seluruh sistem perusahaan.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Pengelolaan Data

Data Analyst cenderung bekerja dengan data yang sudah ada, melakukan ekstraksi, transformasi, dan analisis data untuk membuat laporan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Data Analyst biasanya menggunakan alat analitik dan software seperti Excel, SQL, R, atau Python untuk melakukan analisis data.

Sementara, Data Architect lebih fokus pada pengelolaan infrastruktur data itu sendiri. Mereka merancang dan mengembangkan database dan data warehouse, serta memastikan sistem tersebut dapat mendukung kebutuhan analisis perusahaan. Mereka juga bertanggung jawab atas pengelolaan metadata, keamanan data, dan kebijakan privasi.

3. Keterampilan yang Diperlukan

Keterampilan yang dibutuhkan oleh Data Analyst termasuk kemampuan analisis statistik, penggunaan alat analitik, pemahaman bisnis, serta kemampuan komunikasi untuk menjelaskan temuan analitis. Keterampilan teknis dalam bahasa pemrograman seperti SQL, Python, atau R, dan penggunaan alat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI juga penting.

Data Architect membutuhkan keterampilan yang lebih mendalam dalam desain database, manajemen data, dan arsitektur sistem. Mereka harus memahami teknologi basis data, seperti SQL dan NoSQL, serta memiliki keterampilan dalam desain data warehouse, ETL (Extract, Transform, Load) processes, dan pemahaman mendalam tentang prinsip keamanan data.

4. Interaksi dengan Tim Lain

Data Analyst lebih sering berinteraksi dengan tim pemasaran, penjualan, dan manajemen untuk memahami kebutuhan informasi mereka dan menyediakan analisis yang relevan. Mereka berperan sebagai penghubung antara data dan keputusan bisnis, sering kali menjelaskan temuan analitis kepada pihak yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.

Di sisi lain, Data Architect lebih sering berkomunikasi dengan tim IT, pengembang, dan manajer proyek untuk memastikan bahwa sistem data dapat diimplementasikan dan diintegrasikan dengan baik. Mereka juga bekerja sama dengan Data Engineers untuk membangun dan memelihara infrastruktur data yang kokoh.

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

5. Tujuan Akhir

Tujuan akhir dari pekerjaan Data Analyst adalah memberikan wawasan berbasis data yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan meningkatkan kinerja perusahaan. Mereka berfokus pada analisis hasil dari data yang ada untuk menjawab pertanyaan spesifik yang dapat berdampak langsung pada strategi bisnis.

Sementara itu, tujuan utama Data Architect adalah memastikan bahwa data dikelola dengan cara yang efisien, aman, dan terstruktur dengan baik. Mereka berfokus pada penyediaan infrastruktur data yang dapat mendukung berbagai kebutuhan analitik dan operasional perusahaan. Data Architect bertanggung jawab untuk memastikan bahwa aliran data antara sistem dan aplikasi terjadi tanpa hambatan.

Meskipun Data Analyst dan Data Architect bekerja dengan data, fokus mereka sangat berbeda. Data Analyst lebih berorientasi pada analisis dan pelaporan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis, sedangkan Data Architect lebih fokus pada desain dan pengelolaan infrastruktur data. Memahami perbedaan ini sangat penting bagi perusahaan untuk memanfaatkan kedua peran ini secara optimal dan mengelola data mereka secara efisien.

Setiap jalur memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri, dan pilihan terbaik tergantung pada kebutuhan dan tujuanmu. Apapun pilihanmu, penting untuk terus belajar dan mengasah keterampilan. Jika kamu ingin mempercepat karirmu 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