Mengulik Profesi Data Scientist vs Data Architect
Data Scientist memiliki peranan yang masing-masing berbeda di berbagai role job. Mulai dari penyusunan model machine learning, analisis data, membangun arsitektur data maupun melakukan temuan atas data yang begitu besar di balik maha data (big data). Salah satu profesi yang hampir serupa dengan data scientist adalah data architect.
Seseorang yang bertanggung jawab untuk merancang, mengelola, dan membangun struktur serta arsitektur data dalam suatu organisasi. Peran seorang data architect mencakup perencanaan sistem basis data, pemilihan teknologi database, serta pengembangan kebijakan dan prosedur pengelolaan data.
Data architect bekerja sama dengan tim pengembangan perangkat lunak, analis data, dan pemangku kepentingan lainnya untuk memahami kebutuhan bisnis dan merancang solusi data yang sesuai. Mereka harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang berbagai model data, termasuk konsep seperti data warehousing, data lakes, dan integrasi data.
Kemiripan antara tugas dan wewenang yang dimiliki oleh data scientist dan data architect ini menjadi hal menarik untuk kita telusuri bersama. So, kali ini kita akan membahas tentang job description data scientist dan data architect. Kira-kira seperti apa ya gambarannya? Simak yuk sahabat DQLab!
1. Apa itu Data Scientist
Data scientist adalah seorang profesional yang memiliki keahlian dalam mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Mereka menggunakan berbagai teknik statistik, algoritma machine learning, dan keterampilan pemrograman untuk mengeksplorasi dan menganalisis data, serta menghasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren, pola, dan peluang bisnis.
Tugas seorang data scientist melibatkan pemahaman yang mendalam tentang matematika, statistika, dan ilmu komputer. Mereka bekerja dengan berbagai jenis data, termasuk data terstruktur (misalnya, database SQL) dan data tidak terstruktur (misalnya, teks atau gambar). Proses kerja data scientist melibatkan tahap pengumpulan data, pembersihan data, eksplorasi data, pengembangan model, evaluasi model, dan interpretasi hasil.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Apa itu Data Architect
Seorang data architect adalah seorang profesional IT yang bertanggung jawab untuk merancang, mengelola, dan membangun struktur serta arsitektur data dalam suatu organisasi. Posisi ini berfokus pada perencanaan sistem basis data, pemilihan teknologi database, dan pengembangan kebijakan serta prosedur pengelolaan data.
Peran seorang data architect menjadi semakin penting dalam era dimana organisasi mengumpulkan dan menggunakan data dalam skala besar. Kemampuan untuk merancang sistem yang mampu mengelola dan menyimpan data dengan baik dapat memberikan kontribusi besar terhadap keberhasilan strategi bisnis suatu perusahaan.
3. Perbedaan Data Scientist vs Data Architect
Perbedaan utama antara data scientist dan data architect terletak pada fokus pekerjaan mereka. Data scientist lebih berorientasi pada analisis dan interpretasi data untuk menghasilkan wawasan yang mendalam, sementara data architect lebih fokus pada perancangan dan manajemen infrastruktur data untuk memastikan efisiensi, keamanan, dan ketersediaan data dalam jangka panjang. Kedua peran ini sering bekerja bersama untuk menciptakan ekosistem data yang kokoh dan mendukung keberhasilan strategi bisnis suatu organisasi.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Job Description Data Architect
Tugas utama seorang data architect melibatkan:
Perancangan Infrastruktur Data: Data architect merancang struktur data, termasuk skema database, tabel, dan hubungan antar tabel. Mereka juga merencanakan infrastruktur yang mendukung penyimpanan, pengambilan, dan pemrosesan data.
Pemilihan Teknologi Database: Data architect harus memilih teknologi database yang sesuai dengan kebutuhan organisasi. Ini mencakup pemilihan sistem manajemen basis data (DBMS), pemilihan model data, dan penyesuaian dengan kebutuhan kinerja dan keamanan.
Pengembangan Kebijakan Data: Membuat kebijakan dan prosedur pengelolaan data yang melibatkan aspek-aspek seperti keamanan, privasi, retensi, dan kepatuhan. Memastikan bahwa data dijaga dengan baik dan sesuai dengan regulasi yang berlaku.
Kolaborasi dengan Tim: Bekerja sama dengan tim pengembangan perangkat lunak, analis data, dan pemangku kepentingan lainnya untuk memahami kebutuhan bisnis dan merancang solusi data yang sesuai.
Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!
Penulis: Reyvan Maulid