Pengertian Data Science dengan Kenali Perbedaan Business Analyst dan Data Analyst

Di bidang informasi teknologi, terdapat beberapa profesi yang hampir sama dan sering dibanding-bandingkan. Profesi ini yaitu Business Analyst dan Data Analyst. Walaupun dalam beberapa aspek profesini ini mirip, tetapi terdapat perbedaan yang wajib kamu ketahui agar kamu tidak salah dalam memilih karir kedepannya. Business Analytics dan Data Analyst, kedua ilmu ini digunakan secara bergantian dalam industri data. Dan ini merupakan dua pekerjaan paling populer di bidang data. Kedua peran ilmu ini serupa dalam banyak hal, melibatkan pengumpulan data dan pemodelan data.

Namun kedua istilah ini ternyata juga memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda. Supaya kamu lebih paham, disini DQLab akan membantu menjelaskan perbedaan apa yang dimiliki antara kedua profesi ini. Profesi mana yang tepat untukmu? Yuk kita lihat perbedaannya!

1. Tanggung Jawab Utama Business Analyst dan Data Analyst

Perbedaan utama antara Business Analyst dan Analyst  adalah dari tanggung jawab keduanya. Menganalisis data dan menunjukkan trend ataupun informasi penting yang berhubungan dengan perusahaan. Sementara itu, Business Analyst bertugas menganalisis data untuk menyarankan berbagai keputusan bisnis. Keputusan ini merupakan sebuah saran dan yang memberikan keputusan akhir tetaplah pimpinan di perusahaan tersebut. Tujuan dari hasil keputusan tersebut berguna untuk memperbaiki masalah, membuat perusahaan tersebut menjadi lebih baik, dan mencegah kemungkinan masalah di masa depan.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya! 

2. Skills dan Tools yang Dibutuhkan dalam Business Analytics dan Data Science

Business Analytics

Seorang business analyst harus mahir dalam menyajikan simulasi dan perencanaan bisnis. Sebagian besar perannya adalah menganalisis tren bisnis. Misalnya, analisis web atau analisis harga.

Beberapa tools yang digunakan dalam business analytics adalah Excel, Tableau, SQL, dan Python. Teknik yang paling umum digunakan adalah metode statistic, forecasting, pemodelan dan storytelling.

Data Analyst

Seorang data scientist harus mahir dalam aljabar linear, pemrograman, dan ilmu dasar komputer. Tools yang digunakan adalah R, SQL, dan beberapa tools untuk menghasilkan visualisasi data.

3. Karir di Masa Depan Business Analyst dan Data Scientist

Kelebihan Data Analyst terletak pada kemampuan analisa, visualisasi data dan critical thinking untuk insight kedepannya. Jenjang karir seorang Data Analyst  cenderung menjadi pengusaha teknologi. Sedangkan Business Analyst, memiliki kemampuan yang kuat dalam manajemen proyek dan pemikiran yang strategis. Jenjang karir seorang Business Analyst cenderung berperan dalam bisnis dan kewirausahaan.

Tidak ada perbedaan yang mencolok antara Business Analyst dan Data Analyst. Hanya saja menurut beberapa situs pencarian kerja, dilihat berdasarkan pengalaman, perusahaan akan mencari kandidat untuk kedua profesini ini dengan faktor pembedanya adalah usia. Saat mencantumkan posisi lowongan pekerjaan yang tersedia dengan menuliskan Business Intelligence, kebanyakan para pelamar sudah berusia matang. Berbeda jika mencantumkan dengan posisi Data Analyst.

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!  

Mulai belajar bersama DQLab yuk! Caranya mudah, kamu hanya perlu sign up di DQLab.id dan kamu bisa mengakses module gratis yang tersedia di DQLab. Mulai belajar data science sekarang untuk siap bersaing di industri revolusi 4.0 saat ini! Semangat belajar sahabat data DQLab!

Penulis : Salsabila Miftah