Ketika Data Analyst dan Data Scientist Bekerja Sama, Siapa Melakukan Apa?
Instagram
LinkedIn
Seiring berjalannya waktu, Data Analyst dan Data Scientist tidak bekerja sendiri-sendiri. Ada saatnya mereka saling bekerja sama dalam satu tim untuk menyelesaikan permasalahan bisnis yang kompleks. Kolaborasi ini menjadi penting karena keduanya memiliki keahlian yang saling melengkapi.
Data Analyst mampu menggali dan menyajikan data secara jelas untuk pemahaman cepat, sementara Data Scientist mengembangkan model prediktif untuk menjawab pertanyaan yang lebih dalam. Ketika digabungkan, sinergi ini memungkinkan perusahaan tidak hanya memahami apa yang sedang terjadi, tetapi juga memprediksi apa yang mungkin terjadi dan bagaimana sebaiknya meresponsnya.
Pertanyaannya adalah ketika mereka bekerja dalam satu tim, kira-kira siapa yang melakukan apa? Bagaimana peran dan kontribusi masing-masing disusun agar tujuan bisnis bisa tercapai dengan optimal? Artikel ini akan mengupas kolaborasi nyata antara Data Analyst dan Data Scientist dalam menyelesaikan masalah bisnis. Simak penjelasannya berikut!
1. Titik Awal pada Permasalahan Bisnis
Setiap kolaborasi antara Data Analyst dan Data Scientist berakar pada satu hal penting yaitu permasalahan bisnis yang perlu dipecahkan. Permasalahan ini bisa datang dari berbagai divisi, seperti tim pemasaran yang melihat penurunan konversi, tim produk yang ingin meningkatkan engagement pengguna, atau tim manajemen yang ingin memahami tren penjualan jangka panjang. Dalam tahap awal ini, Data Analyst biasanya menjadi pihak pertama yang terjun langsung. Mereka membantu memformulasikan masalah ke dalam bentuk pertanyaan yang lebih terukur. Misalnya, dari “Kenapa penjualan turun?” menjadi “Pada segmen pelanggan mana penjualan mengalami penurunan paling drastis dalam tiga bulan terakhir?”
Data Analyst lalu mulai menelusuri data historis, membuat visualisasi awal, dan memberikan insight berbasis fakta. Ini menjadi bahan diskusi awal yang sangat penting bagi tim, termasuk Data Scientist. Setelah masalah mulai tampak lebih jelas, Data Scientist masuk dengan pendekatan yang lebih prediktif dan eksperimental. Mereka mulai menyusun hipotesis, merancang kerangka kerja model prediksi, dan menentukan variabel-variabel apa yang perlu diperhitungkan. Titik awal inilah yang menyatukan kedua peran: Data Analyst menyiapkan fondasi pemahaman, sedangkan Data Scientist bersiap membangun solusi jangka panjang.
Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Mengelola dan Memahami Data
Data tidak pernah langsung siap pakai. Baik Data Analyst maupun Data Scientist harus bersentuhan dengan proses membersihkan, mengorganisasi, dan memahami data sebelum menghasilkan insight. Di tahap ini, Data Analyst biasanya memulai dengan mengakses database utama menggunakan SQL, Excel, atau platform analisis bisnis lainnya. Mereka fokus pada merapikan data, mengidentifikasi missing value, mengkategorikan variabel, dan mengatur data dalam bentuk yang mudah divisualisasikan. Hasilnya seringkali berupa grafik, dashboard, dan laporan deskriptif yang menjelaskan apa yang sedang terjadi di dalam sistem bisnis.
Sementara itu, Data Scientist mengambil langkah lebih lanjut. Mereka tidak hanya melihat apa yang ada, tetapi juga menciptakan data baru dari yang sudah tersedia. Misalnya, dengan melakukan feature engineering, menggabungkan beberapa kolom menjadi satu indikator baru, atau menghitung tren berdasarkan waktu. Mereka juga bisa mengimpor data eksternal seperti data cuaca, demografi, atau data sosial untuk memperkaya pemahaman terhadap variabel target. Pemahaman data di level ini sangat penting karena model machine learning hanya akan bekerja dengan baik jika fondasi datanya kuat. Oleh karena itu, Data Scientist dan Data Analyst harus terus berkoordinasi untuk memastikan bahwa data yang digunakan memang relevan dan bersih.
3. Menjawab Pertanyaan dan Memprediksi Masa Depan
Setelah data tersedia dan telah dianalisis secara dasar, Data Analyst akan menjawab pertanyaan-pertanyaan mendasar dari sisi bisnis. Mereka mencoba memberikan gambaran tentang “apa yang terjadi.” Misalnya, mereka bisa menunjukkan bahwa tingkat pembelian ulang menurun tajam setelah kampanye diskon berakhir, atau bahwa pelanggan dari wilayah tertentu berhenti aktif setelah perubahan pada antarmuka aplikasi. Jawaban ini sangat berharga dalam pengambilan keputusan jangka pendek dan memberikan pemahaman menyeluruh kepada manajemen tanpa harus melibatkan teknik yang rumit.
Namun, untuk menjawab “kenapa ini terjadi” atau “apa yang akan terjadi selanjutnya,” Data Scientist mulai mengambil peran dominan. Mereka membangun model statistik atau machine learning untuk menemukan pola tersembunyi di balik data. Sebagai contoh, mereka mungkin menemukan bahwa kombinasi antara frekuensi login dan metode pembayaran memiliki pengaruh signifikan terhadap retensi pelanggan. Tidak hanya itu, mereka dapat membuat simulasi: jika fitur tertentu diubah, bagaimana dampaknya terhadap perilaku pelanggan dalam tiga bulan ke depan? Dengan begitu, Data Scientist membawa perusahaan dari fase reaktif ke proaktif melalui pemodelan dan prediksi berbasis data.
Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist
4. Contoh Kolaborasi dalam A/B Testing
Salah satu contoh nyata kolaborasi yang sering terjadi adalah dalam proyek A/B testing di mana dua versi dari halaman website atau fitur aplikasi diuji untuk melihat mana yang lebih efektif. Di tahap ini, Data Analyst berperan penting dalam merancang eksperimen bersama tim produk. Mereka memastikan bahwa sampel pengguna dibagi secara adil, hasilnya diukur dengan metrik yang tepat, dan bahwa data dapat dikumpulkan secara konsisten. Setelah eksperimen berjalan, Data Analyst akan menganalisis hasilnya, menghitung signifikansi statistik, serta menyajikan perbandingan performa versi A dan B dalam bentuk dashboard atau laporan visual.
Setelah hasil eksperimen diketahui, Data Scientist melangkah lebih jauh. Mereka mengevaluasi apakah hasil tersebut bersifat jangka pendek atau bisa dipertahankan dalam jangka panjang. Misalnya, jika versi B meningkatkan konversi 10%, apakah itu hanya efek sesaat atau dapat diprediksi akan bertahan? Mereka bisa membangun model survival analysis atau predictive uplift modeling untuk mengevaluasi dampak yang lebih dalam.
Hasil analisis dari Data Scientist inilah yang membantu perusahaan memutuskan apakah akan mengimplementasikan perubahan secara permanen, atau perlu melakukan eksperimen lanjutan. Kolaborasi ini mencerminkan kekuatan sinergi antara analisis deskriptif dan prediktif dalam membuat keputusan yang berbasis data.
Kolaborasi antara Data Analyst dan Data Scientist bukanlah soal siapa lebih pintar atau lebih penting, melainkan bagaimana keduanya saling mengisi. Seorang data analyst memahami bahasa bisnis dan menyajikan data yang relevan dengan cepat. Di sisi lain, data scientist mengeksplorasi kemungkinan pola tersembunyi dan membangun model untuk skenario di masa depan. Kombinasi inilah yang membuat data menjadi aset nyata bagi perusahaan.
Jika kamu tengah mempertimbangkan karier di dunia data, memahami perbedaan dan sinergi dua peran ini adalah langkah awal yang bijak. Apakah kamu lebih tertarik menyusun laporan yang rapi atau menciptakan model prediksi canggih? Apa pun pilihanmu, dunia data terbuka lebar untuk berkontribusi secara kolaboratif dan strategis. Jadi, kamu lebih tertarik yang mana?
FAQ
1. Apa perbedaan peran Data Analyst dan Data Scientist saat menghadapi masalah bisnis?
Data Analyst berperan dalam memahami dan menyederhanakan masalah bisnis ke dalam bentuk pertanyaan yang terukur, serta menyediakan insight awal berdasarkan data historis. Sementara itu, Data Scientist mengambil langkah lebih lanjut dengan membangun model prediktif dan mencari solusi jangka panjang melalui eksplorasi data yang lebih kompleks.
2. Bagaimana cara keduanya bekerja dengan data?
Data Analyst fokus pada pengumpulan, pembersihan, dan visualisasi data agar mudah dipahami stakeholder. Sebaliknya, Data Scientist menggunakan data yang sudah bersih untuk membuat fitur-fitur baru, menggabungkan data eksternal, dan membangun model machine learning untuk prediksi dan simulasi.
3. Dalam proyek A/B testing, siapa yang melakukan apa?
Data Analyst bertanggung jawab dalam merancang eksperimen, membagi sampel secara adil, serta menganalisis hasil dan visualisasinya. Setelah itu, Data Scientist mengevaluasi efek jangka panjang dari eksperimen tersebut dan memodelkan dampak dari perubahan berdasarkan perilaku pengguna ke depan.
Jika kamu beneran ingin curi start dan siap buat karirmu melesat 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