Kenapa Banyak Orang Salah Paham soal Perbedaan Data Analyst dan AI Analyst?

Perkembangan teknologi digital membuat profesi di bidang data semakin banyak diminati. Dalam beberapa tahun terakhir, istilah Data Analyst dan AI Analyst juga sering muncul di media sosial, platform karier, hingga lowongan pekerjaan perusahaan teknologi. Sayangnya, masih banyak orang yang menganggap kedua profesi ini sama karena sama-sama berkaitan dengan data dan teknologi modern.

Kesalahpahaman tersebut sebenarnya cukup wajar karena perbedaannya begitu tipis bagi masyarakat umum. Ditambah lagi, perkembangan Artificial Intelligence atau AI yang begitu cepat membuat banyak istilah baru bermunculan tanpa penjelasan yang benar-benar detail. Akibatnya, tidak sedikit orang yang bingung membedakan fokus kerja, skill, maupun tujuan utama dari Data Analyst dan AI Analyst. Penasaran, kira-kira kenapa banyak orang jadi salah paham soal kedua perbedaan ini? Simak penjelasannya di bawah ini sahabat DQLab!

1. Sama-Sama Bekerja dengan Data

Salah satu alasan utama kenapa banyak orang salah paham adalah karena kedua profesi ini sama-sama bekerja menggunakan data. Baik Data Analyst maupun AI Analyst memanfaatkan data sebagai dasar untuk membantu perusahaan mengambil keputusan. Mereka juga sama-sama melakukan proses pengumpulan, pengolahan, hingga analisis data agar informasi yang diperoleh lebih mudah dipahami.

Karena aktivitas kerjanya terlihat mirip, masyarakat sering menganggap tugas keduanya tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Padahal, fokus utama dari masing-masing profesi sebenarnya berbeda. Data Analyst lebih banyak bertugas mencari insight bisnis dari data historis, sedangkan AI Analyst lebih fokus pada pemanfaatan teknologi AI untuk membantu prediksi, otomatisasi, atau pengembangan sistem cerdas berbasis data.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Istilah “AI” Terlalu Populer

Popularitas AI yang meningkat drastis juga menjadi penyebab munculnya banyak kesalahpahaman. Saat ini, hampir semua teknologi baru sering dikaitkan dengan artificial intelligence meskipun sebenarnya hanya menggunakan analisis data biasa. Fenomena ini membuat masyarakat semakin sulit memahami perbedaan profesi yang benar-benar berkaitan dengan AI dan yang hanya menggunakan data analysis.

Banyak perusahaan bahkan menggunakan istilah jabatan yang berbeda untuk pekerjaan yang sebenarnya memiliki tugas hampir serupa. Ada perusahaan yang memakai istilah AI Analyst agar terlihat lebih modern dan relevan dengan tren industri saat ini. Akibatnya, orang-orang mulai menganggap AI Analyst hanyalah nama lain dari Data Analyst, padahal ruang lingkup dan pendekatan kerjanya cukup berbeda.

3. Banyak Konten di Internet yang Menyederhanakan Profesi

Konten edukasi di internet juga ikut memengaruhi cara masyarakat memahami profesi di bidang teknologi. Tidak sedikit konten media sosial yang menjelaskan profesi hanya dalam satu atau dua kalimat sederhana agar mudah dipahami audiens. Misalnya, Data Analyst disebut sebagai pekerjaan “mengolah data”, sedangkan AI Analyst dianggap sebagai pekerjaan “menggunakan AI”.

Penyederhanaan seperti ini memang membantu orang memahami konsep dasar secara cepat, tetapi sering kali menghilangkan detail penting. Pada kenyataannya, pekerjaan Data Analyst dan AI Analyst jauh lebih kompleks dibanding penjelasan singkat tersebut. Kedua profesi ini memiliki tujuan, tools, hingga pendekatan analisis yang berbeda meskipun sama-sama bekerja menggunakan data.

Baca Juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

4. Perbedaan Tugasnya Tidak Selalu Terlihat

Tanggung jawab Data Analyst dan AI Analyst terkadang memang saling tumpang tindih. Terutama di perusahaan kecil atau startup, satu orang sering diminta mengerjakan berbagai tugas sekaligus karena keterbatasan sumber daya. Seseorang bisa saja membuat dashboard data, melakukan analisis tren, sekaligus membantu implementasi AI sederhana dalam satu pekerjaan.

Kondisi tersebut membuat masyarakat semakin sulit melihat batas yang jelas antara kedua profesi ini. Padahal, di perusahaan besar biasanya pembagian tugas sudah lebih spesifik. Data Analyst lebih fokus pada interpretasi data dan penyusunan laporan bisnis, sedangkan AI Analyst lebih berhubungan dengan sistem machine learning, otomatisasi, dan analisis berbasis kecerdasan buatan.

5. Skill yang Dibutuhkan Memang Mirip di Awal

Alasan lain yang membuat banyak orang bingung adalah karena skill dasar kedua profesi memang terlihat hampir sama. Baik Data Analyst maupun AI Analyst sama-sama membutuhkan kemampuan memahami data, berpikir analitis, dan menguasai tools seperti spreadsheet atau SQL. Kedua profesi ini juga memerlukan kemampuan membaca pola data agar dapat menghasilkan keputusan yang tepat.

Meskipun demikian, AI Analyst biasanya membutuhkan kemampuan teknis yang lebih mendalam dibanding Data Analyst. AI Analyst umumnya harus memahami machine learning, dasar pemrograman Python, hingga cara kerja model AI dalam sistem digital. Sementara itu, Data Analyst lebih banyak fokus pada visualisasi data, business intelligence, dan penyusunan insight yang membantu kebutuhan bisnis perusahaan.

Kesalahpahaman mengenai perbedaan Data Analyst dan AI Analyst muncul karena keduanya sama-sama bekerja dengan data dan memiliki beberapa skill dasar yang mirip. Selain itu, popularitas AI yang semakin besar membuat banyak istilah pekerjaan di bidang teknologi terlihat serupa di mata masyarakat umum. Tidak heran jika banyak orang akhirnya menganggap kedua profesi tersebut sama.

FAQ

1. Apakah Data Analyst dan AI Analyst itu sama?

Tidak. Meskipun sama-sama bekerja menggunakan data, keduanya memiliki fokus yang berbeda. Data Analyst lebih berfokus pada analisis data untuk menemukan insight bisnis, sedangkan AI Analyst lebih fokus pada pemanfaatan teknologi artificial intelligence untuk otomatisasi, prediksi, atau pengembangan sistem cerdas.

2. Apakah AI Analyst harus bisa coding?

Secara umum, AI Analyst lebih membutuhkan kemampuan coding dibanding Data Analyst. AI Analyst biasanya perlu memahami bahasa pemrograman seperti Python serta konsep machine learning untuk mendukung pengembangan dan analisis sistem AI.

3. Mana yang lebih cocok untuk pemula, Data Analyst atau AI Analyst?

Data Analyst sering dianggap lebih ramah untuk pemula karena fokusnya pada analisis data dan visualisasi insight bisnis. Sementara itu, AI Analyst biasanya membutuhkan pemahaman teknis yang lebih mendalam terkait AI dan machine learning.

Tertarik untuk belajar AI dan Machine Learning untuk menerapkan ilmu di real-case industry? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid