Tingkat Karir Data Analyst vs Data Scientist, Seberapa Sulit Tantangannya?

Di tengah meningkatnya kebutuhan industri terhadap talenta data, dua profesi yang sering dibandingkan adalah Data Analyst dan Data Scientist. Keduanya memang bekerja dengan data, namun cakupan pekerjaan, tantangan, serta jalur karier yang mereka tempuh sangat berbeda.

Peralihan dari Data Analyst ke Data Scientist bukan hanya soal menguasai skill teknis lanjutan seperti machine learning, tetapi juga kesiapan mental menghadapi kompleksitas proyek, ekspektasi manajemen, serta tekanan hasil yang tinggi.

Artikel ini akan mengupas secara mendalam perbedaan peran dan tanggung jawab, tantangan teknis dan emosional yang sering dihadapi, realita pekerjaan di lapangan dibanding persepsi umum, serta membantu kamu menjawab pertanyaan penting: apakah sebaiknya tetap di jalur Data Analyst atau melangkah menjadi Data Scientist?

1. Perbedaan Definisi dan Fokus Kerja

Data Analyst berkutat pada pengumpulan, pembersihan, dan analisis data untuk menghasilkan insight langsung bagi tim bisnis. Mereka banyak berinteraksi dengan tools seperti SQL, Excel, dan platform visualisasi untuk membuat laporan yang komunikatif.

Sementara itu, Data Scientist fokus pada pengembangan model prediktif dan machine learning, juga menjalankan eksperimen statistik dan algoritme untuk pengambilan keputusan otomatis.

Fokus waktu sehari-hari seorang Data Analyst biasanya lebih bersifat operasional dan aplikasi langsung, sedangkan Data Scientist sering bekerja pada pengembangan riset jangka panjang dan eksperimental. Sehingga, Data Scientist memerlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang matematika, statistik, dan pemrograman.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Tantangan Mental dan Teknis

Dari segi teknis, Data Scientist menghadapi tantangan lebih kompleks seperti menyeting lingkungan ML yang tepat dan tuning algoritma, sementara Data Analyst lebih dominan pada data sourcing dan cleaning. Namun, tantangan mental tak kalah berat.

DataCamp menyebut lebih dari 40 % waktu Data Analyst digunakan untuk pembersihan data, yang sering menimbulkan rasa stres dan kebosanan karena repetitif. Menurut survei Stack Overflow 2024, 2 dari 5 pekerja teknologi berada pada risiko burnout tinggi.

Di LinkedIn, banyak Data Analyst dan Data Scientist mengakui menghadapi tekanan signifikan dari deadline ketat, beban kerja berlebih, dan tuntutan akurasi tinggi. Inilah yang sering menyebabkan mereka bekerja di luar jam standar, terutama saat ada laporan penting yang harus diselesaikan.

3. Realita di Lapangan dan Ekspektasi Awal

Banyak profesional menyoroti bahwa realita pekerjaan jauh lebih berat daripada harapan awal. Sementara jargonnya “membuat insight dari data” terdengar keren, kenyataannya mereka menghabiskan sebagian besar waktu untuk mengubah format atau memperbaiki data.

Gagal menyiapkan pipeline data yang mulus bisa menyebabkan backlog besar dan perekrut jurnalis operasional tekanan mental.

Meski jam kerja biasanya berkisar 40–45 jam per minggu, Data Scientist kadang masuk ke ranah 50+ jam saat mengerjakan eksperimen atau deployment model. Namun, sebagian besar tekanan muncul bukan dari jumlah jam, melainkan ketidakpastian proses, ekspektasi irasional, dan minimnya dukungan manajemen/personal.

Baca juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

4. Sebaiknya Menjadi Data Analyst atau Data Scientist?

Jika kamu menghargai keseimbangan hidup dan ingin masuk ke bidang data dengan lebih cepat, menjadi Data Analyst adalah pilihan yang realistis. Jalurnya lebih jelas, kebutuhan teknis lebih ringan, dan peluang masuk awal sangat terbuka.

Sementara jika kamu siap menginvestasikan waktu untuk menguasai machine learning, statistik lanjut, dan coding, serta menikmati tantangan riset yang intens, maka Data Scientist adalah pilihan tepat.

Pada akhirnya, pilihan tergantung pada preferensi pribadi: apakah kamu lebih nyaman menyambungkan insight langsung ke bisnis, atau lebih tertarik merancang solusi kecerdasan buatan yang kompleks sekaligus memenuhi tantangan teknis berat.

Kedua jalur karier memiliki tantangannya masing-masing. Dari pressure teknis hingga risiko burnout, tapi keduanya juga punya masa depan cerah. Jika kamu ingin mulai dari dasar hingga membangun kemampuan lanjutan, terutama pada jalur Data Scientist, DQLab menyediakan Bootcamp Machine Learning & AI yang cocok untuk pemula hingga intermediate.

FAQ:

1. Mana yang lebih cepat masuk kerja, Data Analyst atau Data Scientist?

Umumnya Data Analyst, karena skill set-nya lebih mudah dipelajari (SQL, visualisasi), sedangkan Data Scientist memerlukan pemahaman ML/statistik yang lebih mendalam.

2. Apakah gaji Data Scientist jauh lebih tinggi?

Umumnya ya, karena skill teknis dan kompleksitas tugasnya lebih tinggi. Namun, Data Analyst senior dan BI Engineer juga bisa mendapatkan kompensasi yang kompetitif.