Tanda Seorang Data Scientist Lakukan Overlapping Job Description
Apapun pekerjaannya, tentu sudah ditakar pula tugas dan tanggung jawab masing-masing untuk memastikan setiap individu dapat bekerja secara efektif dan mencapai tujuan yang diharapkan. Ketika tanggung jawab mulai bercampur atau melebihi batas peran yang seharusnya, hal ini tidak hanya dapat menimbulkan kebingungan, tetapi juga mengganggu produktivitas dan keseimbangan kerja.
Seiring dengan berkembangnya bidang Data Science, peran seorang Data Scientist sering kali menjadi kabur dan meluas hingga melibatkan tanggung jawab yang seharusnya berada di bawah peran lain, seperti Data Engineer atau Business Analyst. Hal ini dikenal sebagai overlapping job description. Berikut adalah beberapa tanda bahwa seorang Data Scientist sedang mengalami overlapping job description dalam pekerjaannya. Buat kamu seorang Data Scientist, pastikan jangan sampai begini ya sahabat DQLab!
1. Mengambil Tugas Data Engineering
Salah satu tanda paling umum dari overlapping job description adalah ketika seorang Data Scientist diminta untuk melakukan pekerjaan yang seharusnya ditangani oleh Data Engineer. Tugas ini biasanya melibatkan:
Membangun dan memelihara pipeline data.
Mengelola infrastruktur data.
Membersihkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber secara intensif.
Meskipun pembersihan data adalah bagian dari tanggung jawab Data Scientist, jika Anda lebih sering bekerja dengan arsitektur data, deployment, atau integrasi database daripada analisis atau pemodelan data, ini adalah tanda bahwa Anda mengambil peran Data Engineer.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Berperan sebagai Business Analyst
Dalam beberapa kasus, Data Scientist diminta untuk mengambil peran sebagai Business Analyst. Beberapa tanda peran ini adalah:
Terlibat lebih banyak dalam memahami kebutuhan bisnis dan mengumpulkan persyaratan proyek.
Berfokus pada penyajian insight sederhana tanpa analisis mendalam atau pemodelan prediktif.
Membuat laporan atau dashboard secara rutin tanpa menyentuh aspek analitis lanjutan.
Data Scientist memang berfungsi untuk menerjemahkan data menjadi insight bagi bisnis, namun tugas-tugas ini seharusnya tidak sepenuhnya menggantikan fungsi analitis dan pemodelan yang lebih kompleks.
3. Terlibat dalam Pengelolaan Produk
Jika seorang Data Scientist diminta untuk ikut serta dalam manajemen produk atau perencanaan roadmap teknologi, ini dapat menjadi tanda lain dari overlapping. Tugas ini biasanya melibatkan:
Mendefinisikan fitur produk.
Membantu mengatur prioritas pengembangan produk.
Memastikan bahwa tim teknis mengikuti tujuan produk atau proyek bisnis secara keseluruhan.
Tugas seperti ini sering kali merupakan domain dari Product Manager atau Product Owner, bukan Data Scientist.
4. Menangani Deployment Model secara Intensif
Tugas deployment model atau penerapan model machine learning ke dalam sistem produksi biasanya jatuh kepada Machine Learning Engineer atau tim DevOps. Jika Data Scientist menghabiskan sebagian besar waktunya dalam:
Menerapkan model ke dalam lingkungan produksi.
Mengelola infrastruktur cloud untuk deployment.
Mengatur alur kerja otomatisasi data dan model.
Ini menunjukkan bahwa peran kamu sudah bergeser menuju tanggung jawab Machine Learning Engineer atau DevOps, di luar lingkup Data Scientist yang lebih berfokus pada pengembangan dan validasi model.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Fokus Utama pada Reporting dan Visualization
Data Scientist yang sebagian besar waktunya digunakan untuk menghasilkan laporan, dashboard, atau visualisasi data dasar, daripada melakukan analisis mendalam atau membangun model machine learning, mungkin mengalami overlapping job description dengan Data Analyst atau BI Analyst. Tugas-tugas tersebut meliputi:
Membuat laporan rutin berdasarkan permintaan.
Menyusun dashboard visualisasi sederhana tanpa eksplorasi data lebih lanjut.
Peran Data Scientist seharusnya mencakup lebih banyak pemodelan statistik atau machine learning dibandingkan hanya fokus pada pembuatan laporan visual.
Melakukan overlapping job description sering kali terjadi karena banyak perusahaan masih dalam tahap menyesuaikan kebutuhan Data Scientist dengan lingkungan kerja mereka. Meskipun keterlibatan dalam berbagai tugas dapat memberikan pengalaman yang luas, penting bagi seorang Data Scientist untuk menetapkan batasan agar dapat fokus pada analisis, pemodelan data, dan penarikan insight yang lebih mendalam.
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