Perbedaan Fokus Tugas Antara Data Analyst dan Data Scientist
Di era digital seperti sekarang ini, data sudah menjadi hal yang sangat berharga bagi banyak perusahaan. Data bisa digunakan untuk memperoleh insight yang berharga, yang selanjutnya bisa menjadi strategi untuk meningkatkan performansi suatu perusahaan. Bagi perusahaan yang menggunakan data sebagai acuannya, biasanya membutuhkan Data Analyst dan Data Scientist. Bagaimana perbedaan fokus tugas mereka?
Data Analyst dan Data Scientist serupa, namun tugas mereka sangat berbeda. Perbedaan keduanya mempengaruhi priorities yang dipilih dan skills yang diperlukan. Tugas yang dijalankan oleh Data Analyst dan Data Scientist sangat menentukan apakah datanya memenuhi tujuan bisnis atau tidak. Berikut ini adalah perbedaan fokus tugas antara Data Analyst dan Data Scientist:
- Data Analyst
Data Analyst bertugas untuk mengumpulkan, mengevaluasi dan mengumpulkan data, agar bisa digunakan untuk berbagai keperluan perusahaan. Data Analyst lebih banyak bekerja dengan data yang sudah terstruktur dari database perusahaan. Dalam tugasnya, Data Analyst menggunakan tools seperti Excel, SQL, Tableau, dan lainnya untuk mengorganisasikan, membuat model, dan mengevaluasi data tersebut. Hasil dari pekerjaan tersebut kemudian dianalisis dan diinterpretasikan untuk membantu manajemen dalam membuat keputusan, biasanya dalam bentuk laporan atau presentasi.
Data Analyst juga bertanggung jawab untuk menciptakan dashboard agar bisa memonitordan memvisualisasikan data secara real-time. Dashboard yang dibuat Data Analyst berisi informasi dalam bentuk grafik dan tabel, yang biasanya mudah dipahami oleh manajemen non-teknis. Konteks bisnis menjadi fokus utama bagi Data Analyst, dan mereka dituntut untuk selalu memahami konteks bisnis jika mereka ingin menghasilkan laporan yang valid
Dalam mengolak data, Data Analyst juga harus memastikan bahwa data yang dikhulususkan sudah ter-validasi, valid, dan dari berbagai data-sewers dari berbagai sumber. Hal ini untuk pastikan bahwa kesimpulan yang ditarik dari akhir bersifat akurat dan bermanfaat bagi bisnis.
Peran Data Analyst dan Data Scientist dalam Perusahaan
Data Analyst (DA) dan Data Scientist (DS) adalah dua profesi yang cukup populer di bidang teknologi informasi dan semakin berkembang di Indonesia belakangan ini. Mereka memiliki peran penting dalam membantu perusahaan dalam melakukan pengolahan data untuk mendapatkan keputusan yang lebih tepat dan akurat. Meski keduanya mungkin terdengar serupa, DA dan DS memiliki perbedaan yang sangat signifikan dalam hal tugas dan tanggung jawab yang mereka jalankan.
Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst
Sebagai sebuah profesi, DA bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengorganisasi data, dan melakukan analisis data. Mereka juga bertanggung jawab untuk membuat visualisasi data dan mengkomunikasikan hasil analisis data tersebut ke bagian lain di perusahaan. Tugas lain yang menjadi tanggung jawab DA adalah memastikan kualitas data yang diolah dan mengidentifikasi apakah data tersebut bisa diandalkan atau tidak.
DA memainkan peran penting dalam mengumpulkan data perusahaan dari berbagai sumber dan kemudian mengubahnya menjadi informasi yang dapat dimengerti dan dipakai bagi bagian lain di organisasi. DA harus mengetahui teknik-teknik analisis data yang tepat dan memiliki pemahaman yang kuat tentang tren dalam data. Hasil analisis data digunakan oleh perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik di masa depan.
Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist
Data Scientist (DS) adalah posisi yang relatif baru dalam industri teknologi informasi, tetapi semakin meningkat di Indonesia belakangan ini. Pekerjaan DS dibangun di atas dasar pekerjaan DA yang ditarik ke taraf berikutnya. Tugas utama DS adalah mendefinisikan masalah bisnis, mengumpulkan data, memproses data, dan menerapkan algoritma machine learning untuk membuat prediksi atau merekomendasikan keputusan bisnis.
DS biasanya memiliki pemahaman yang lebih luas tentang teori statistik dan machine learning karena mereka membutuhkan alat ini untuk menyelesaikan masalah analitik yang lebih rumit. Selain itu, DS harus dapat mengirimkan hasil analisis dengan cara yang mudah dimengerti oleh bisnis yang terkait.
Perbedaan Antara DA dan DS
Meski DA dan DS memiliki tugas yang berkaitan dengan analisis data, keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam hal tugas dan tanggung jawab. DA lebih fokus pada pengumpulan data dari sumber data yang sudah ada dan menyajikannya dalam cara yang alat. Sedangkan DS lebih fokus pada menggali data untuk menghasilkan wawasan baru dan mendorong bisnis membuat keputusan yang lebih baik.
Seorang DA bekerja dengan teknik analisis data yang sudah ada, sedangkan DS harus menciptakan teknik baru dan mendapatkan wawasan baru untuk menyelesaikan masalah bisnis yang kompleks. Seorang analis data memiliki tugas menerjemahkan informasi menjadi wajah baru sedangkan Data Scientist harus menciptakan wawasan yang belum tersentuh melalui proses analisis data yang lebih kompleks dan menggunakan teknik machine learning.
Dalam suatu perusahaan, DA dan DS memiliki peran yang sama-sama krusial dalam membantu perusahaan mencapai pencapaian tertentu. DA membantu manajemen memahami data yang disediakan sebagai dasar pengambilan keputusan dan DS dapat membantu perusahaan memprediksi tren dan memproses data lebih efisien dan produktif guna memberikan keunggulan kompetitif perusahaan.
Metodologi dan Alat yang Digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist
Terlepas dari kesamaan dalam hal pengolahan data, ada perbedaan signifikan antara pekerjaan Data Scientist dan Data Analyst, ketika datang ke metodologi dan alat yang mereka gunakan dalam pekerjaan sehari-hari mereka. Meskipun kedua pekerjaan tersebut membutuhkan analisis data yang akurat, setiap profesi memerlukan pengolahan data yang berbeda, menyesuaikan misi dan tujuan bisnis dari perusahaan.
Seorang Data Analyst merupakan seorang profesional yang bertanggung jawab untuk menganalisis data dengan menggunakan model statistik. Mereka seringkali menggunakan SQL untuk membangun query dan mengambil dan memproses data dari database. Setelah proses pengambilan data selesai, mereka menganalisis data yang telah dikumpulkan dan menghasilkan laporan untuk dipresentasikan ke manajemen.
Alat yang umum digunakan oleh seorang Data Analyst, antara lain adalah:
- Microsoft Excel – Program spreadsheet ini adalah salah satu alat yang paling sering digunakan oleh seorang Data Analyst, terutama untuk mengolah data yang kompleks.
- SQL – Bahasa pemrograman ini umum digunakan untuk membangun query, mencari, mengambil, dan memproses data di database.
- Tableau dan QlikView – Kedua perangkat lunak ini membantu seorang Data Analyst dalam memvisualisasikan data mereka dalam bentuk chart dan dashboard secara efektif.
Seorang Data Scientist, di sisi lain, lebih terfokus pada penyelidikan dan pengembangan model prediktif menggunakan berbagai teknik seperti machine learning. Mereka menggunakan data untuk mengembangkan model yang membantu bisnis dalam membuat keputusan yang lebih baik tentang strategi produk, pemasaran, dan penggunanya. Seorang Data Scientist bertindak sebagai konsultan yang menawarkan ide dan solusi baru untuk meningkatkan bisnis melalui data.
Alat yang umum digunakan oleh seorang Data Scientist, antara lain adalah:
- Python dan R – Kedua bahasa pemrograman ini sangat populer di bidang data science dan banyak digunakan untuk membangun model prediktif.
- TensorFlow dan Keras – Kedua perangkat lunak ini digunakan untuk membangun model deep learning dan machine learning yang kompleks.
- Apache Spark – Platform pengolahan data open-source ini dirancang khusus untuk pengolahan data massa dan terdistribusi.
Dalam menerapkan metodologi, seorang Data Analyst akan menggunakan metode tradisional untuk melakukan pengolahan dan analisis data, seperti pengambilan data secara manual melalui spreadsheet, kemudian melakukan analisis data secara statistik dan membuat laporan sederhana.
Sementara itu, seorang Data Scientist akan menggunakan pendekatan yang lebih canggih dan kompleks dalam menganalisis data seperti menggunakan algoritma machine learning atau deep learning dan membuat model prediktif yang lebih rumit.
Dalam kesimpulannya, meskipun kedua profesi ini saling terkait, Data Analyst dan Data Scientist memiliki tanggung jawab yang berbeda dalam pengolahan data. Data Analyst cenderung menggunakan alat yang sudah teruji dan terpercaya dalam pengolahan data dan analisis statistik. Sementara, Data Scientist lebih terfokus pada pengembangan model prediktif menggunakan teknik machine learning.
Masa Depan Profesi Data Analyst dan Data Scientist
Profesi Data Analyst dan Data Scientist saat ini menjadi salah satu profesi yang paling dicari dan menjanjikan, terutama di Indonesia. Hal tersebut disebabkan oleh semakin pentingnya data bagi sebuah organisasi. Data dapat memberikan informasi penting dalam mengambil keputusan bisnis yang lebih baik. Data Analyst dan Data Scientist berperan penting dalam memanfaatkan data tersebut agar menjadi informasi yang bermanfaat bagi perusahaan.
Di masa depan, profesional di bidang Data Analyst dan Data Scientist akan semakin dibutuhkan. Seiring dengan kemajuan teknologi dan semakin terbukanya akses ke data, perusahaan akan semakin membutuhkan tenaga ahli yang bisa mengolah data tersebut menjadi informasi yang bernilai. Hal ini membuat karir di bidang Data Analyst dan Data Scientist menjadi salah satu yang paling menjanjikan.
Pekerjaan Data Scientist vs Data Analyst
Perbedaan utama antara Data Scientist dan Data Analyst adalah pada fokus kerjanya. Data Scientist lebih fokus pada bidang riset dan pengembangan serta mencari solusi unik untuk masalah yang ada. Sedangkan Data Analyst lebih fokus pada pengolahan dan analisis data untuk menghasilkan insight yang berguna bagi perusahaan.
Saat ini, perusahaan di Indonesia sedang mencari orang-orang yang memiliki kemampuan untuk mengolah data dan menerjemahkan menjadi informasi yang bermanfaat. Salah satu pekerjaan di bidang Data Analyst adalah data engineer yang bertanggungjawab mengolah data dan mengumpulkan informasi dari berbagai sumber. Sedangkan di bidang Data Scientist, terdapat peran seperti Big Data Engineer, Machine Learning Engineer, hingga AI Strategist.
Pendidikan dan Pelatihan Data Scientist dan Data Analyst
Pendidikan formal dan pelatihan adalah hal yang penting dalam mempersiapkan diri untuk bekerja sebagai Data Scientist atau Data Analyst. Di Indonesia, terdapat berbagai program pendidikan dan pelatihan yang bisa diikuti untuk meningkatkan keterampilan dan pengetahuan di bidang data seperti Coding Bootcamp, Data Science Bootcamp, dan program sertifikasi seperti Professional Data Engineer Google Cloud.
Selain pendidikan formal, terdapat organisasi yang memiliki komunitas di bidang Data Scientist dan Data Analyst seperti Data Science Indonesia dan Indonesian Data Professional Association (IDPA). Organisasi tersebut memiliki misi untuk membantu para profesional di bidang data mengembangkan keterampilan dan menemukan pekerjaan.
Peluang Karir dan Gaji di Bidang Data Scientist dan Data Analyst
Karir di bidang Data Scientist dan Data Analyst menjanjikan keuntungan yang cukup besar di Indonesia. Jumlah perusahaan yang membutuhkan tenaga ahli di bidang ini semakin banyak, dan mereka menawarkan gaji yang sangat menarik bagi para profesional di bidang data. Menurut data dari Payscale, rata-rata gaji untuk Data Scientist di Indonesia adalah sekitar Rp 300 juta per tahun. Sementara untuk posisi Data Analyst, rata-rata gaji adalah sekitar Rp 150 juta per tahun.
Tantangan di Bidang Data Analyst dan Data Scientist
Bekerja di bidang Data Scientist dan Data Analyst bukanlah tanpa tantangan. Salah satu tantangan utama adalah keterbatasan sumber daya yang memadai seperti sumber daya manusia dan infrastruktur. Selain itu, masalah regulasi dan privasi data juga menjadi tantangan yang harus dihadapi. Di Indonesia, Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi atau UU PDP menjadi aturan yang harus diikuti bagi perusahaan yang ingin mengumpulkan dan mengolah data dari masyarakat.
Namun, di sisi lain, tantangan juga bisa menjadi peluang. Dengan semakin banyak perusahaan yang membutuhkan jasa Data Scientist dan Data Analyst, maka pekerjaan ini menjadi lebih menarik dan menantang bagi para profesional di bidang data. Selain itu, tantangan yang ada juga bisa mendorong para ahli di bidang data untuk menciptakan solusi yang inovatif.
Apakah Mobil BMW Bekas Perlu Perawatan Khusus?
Membuat Karya Seni Rupa: Keindahan yang Terukir dalam Goresan Tangan Anda
Pendidikan: Materi Ujian Akhir Semester 2 Bahasa Indonesia Kelas 9
