BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 3 Jam 3 Menit 16 Detik

Kenali Peran Data Analyst vs Data Scientist dalam Berbagai Industri

Belajar Data Science di Rumah 06-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/5d1e2b75259ff4bf5324b6b2ca0ceef6_x_Thumbnail800.jpg

Diketahui bahwa perkembangan industri 4.0 begitu cepat dan tidak dapat dikontrol oleh satu pihak tertentu di dunia industri saat ini. Data yang dimiliki oleh suatu perusahaan sangatlah besar dengan bentuk data yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Untuk mencapai tujuan dari berbagai industri, agar dapat melakukan analisa, maka diperlukan kapabilitas seorang Data Scientist maupun Data Analyst yang mempunyai skill sesuai dengan kebutuhan setiap industri di Indonesia.

Perbedaan antara Data Scientist dan Data Analyst adalah Data Scientist berfokus pada research, pemodelan dan modelling data sedangkan untuk Data Analyst berfokus pada visualisasi, menyajikan data dan menginterpretasikan data. Lalu penasaran seperti apa peran dari kedua profesi ini dalam berbagai industri di Indonesia? Yuk, simak penjelasannya!

1. Industri Telekomunikasi

Data Science dalam industri telekomunikasi memiliki peran sangat penting. Terutama bagi profesi Data Analyst dan Data Scientist. Hal ini menjadi sangat penting karena ilmu data science dapat menghasilkan atau memberikan customer experience yang lebih baik kepada pelanggan. Tidak hanya mengerti soal permasalahan bisnis saja, pada industri telekomunikasi, Data Science dibutuhkan untuk pemahaman ekstra kepada pelanggan itu sendiri. Dengan dibutuhkannya profesi Data Analyst dan juga Data Scientist, akan mampu menjawab kebutuhan itu berdasarkan dari data-data behaviour pelanggan. Contoh penerapannya seperti, bagaimana sektor telekomunikasi memberikan pelayanan yang maksimal agar pelanggan tetap berlangganan di produknya dengan menggunakan algoritma Machine Learning.

Baca juga: Mengenal Profesi Data Analyst Vs Data Scientist pada Industri 4.0

2. Industri Finansial

Peran Data Scientist dan Data Analyst dalam industri perbankan, akan melihat hubungan antara data baru dengan data sebelumnya yang kemudian data akan dianalisis untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat untuk perusahaan. Seperti contoh penggunaan, setiap bank memiliki 2 juta nasabah penggunaan kartu kredit, yang dimana setiap bulannya bank harus mengirim tagihannya kepada nasabah tersebut. Untuk satu tagihan, bank harus mengeluarkan Rp. 10.000 untuk biaya amplop, perangko dan lainnya. Disinilah profesi dari Data Scientist dan Data Analyst dibutuhkan.

3. Industri Healthcare

Di sektor bisnis, ilmu Data Science dimanfaatkan untuk keperluan personalisasi layanan demi meningkatkan pengalaman pengguna. Di sisi lain, di sektor kesehatan, Data Science memegang peran lebih sentral. Profesi Data Analyst dan Data Scientist berperan dalam membantu tenaga medis, seperti dokter atau perawat untuk mendapatkan data lebih mendalam dari pasien. Contoh penggunaannya seperti di rekam medis, daftar obat yang dikonsumsi, hingga daftar obat yang tidak boleh dikonsumsi. Data-data tersebut menjadi penting untuk meminimalkan malpraktek dan mendapatkan data pribadi pasien.

Selain itu penerapan ilmu Data Science dalam Big Data, bisa menjadi tulang punggung untuk teknologi kecerdasan buatan. Jika ilmu ini dikombinasikan dengan teknologi cloud, teknologi ini memungkinkan data bisa dibagi dengan mudah antar jaringan rumah sakit, sehingga di mana pun pasien berobat atau ditangani data rekam medis pasien sama.

Baca juga: Data Scientist VS Data Analyst : Pahami Perbedaan Interview Kerja Kedua Peran Ini

4. Yuk, Awali Karirmu Sebagai Praktisi Data dengan Akses Modul Pembelajaran di DQLab Sekarang!!

Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.

Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab


Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login