Dalam era di mana data menjadi komoditas berharga, peran Data Analyst dan Data Scientist menjadi semakin penting dalam menggali nilai dari setiap informasi yang terkandung dalam dataset. Meskipun keduanya beroperasi dalam ranah analisis data, perbedaan mendasar dalam tanggung jawab dan fokus pekerjaan mereka menciptakan dua profesi yang unik.
Definisi Peran
Data Analyst berperan sebagai ahli dalam menganalisis data historis. Mereka mengumpulkan, membersihkan, dan menyusun data untuk memberikan wawasan yang mendukung pengambilan keputusan bisnis. Data Analyst fokus pada pertanyaan spesifik yang telah dirumuskan sebelumnya, dengan menggunakan alat analisis seperti SQL, Excel, atau Python.
Di sisi lain, Data Scientist memiliki peran yang lebih luas dan mendalam. Mereka tidak hanya menganalisis data historis, tetapi juga terlibat dalam pengembangan model prediktif. Data Scientist menggunakan machine learning dan algoritma kompleks untuk mengeksplorasi data, mendapatkan pemahaman mendalam tentang tren masa depan, dan menghadapi tantangan analisis data yang lebih kompleks. Peran Data Scientist memerlukan pemahaman matematika, statistika, dan teknologi yang lebih dalam.
Fokus Utama
Data Analyst: Data Analyst lebih terfokus pada menganalisis data historis untuk memberikan pemahaman tentang apa yang terjadi di masa lalu. Mereka menggunakan metode statistik dasar dan alat analisis data untuk merumuskan jawaban terhadap pertanyaan bisnis. Dengan kemampuan ini, Data Analyst dapat menyusun laporan yang memberikan wawasan berharga kepada pemangku kepentingan.
Data Scientist: Sebaliknya, Data Scientist lebih menitikberatkan pada pengembangan model prediktif untuk meramalkan tren masa depan. Mereka tidak hanya memeriksa data historis, tetapi juga menciptakan dan mengoptimalkan model machine learning yang dapat memberikan pemahaman lebih dalam dan memproyeksikan hasil ke depan. Fokus ini memberikan dimensi proaktif pada peran Data Scientist, memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan dan pemahaman yang lebih mendalam tentang kemungkinan masa depan.
Pemrosesan Data
Pemrosesan data menjadi aspek kritis dalam perbandingan antara peran Data Analyst dan Data Scientist. Cara keduanya menangani data memberikan gambaran yang lebih jelas tentang kompleksitas pekerjaan mereka.
Data Analyst: Data Analyst biasanya beroperasi dengan dataset yang sudah ada, melakukan pembersihan, dan merapikannya agar dapat diolah secara efektif. Mereka menggunakan alat-alat seperti SQL, Excel, atau Python untuk mengolah data dan menjawab pertanyaan bisnis yang spesifik. Pemrosesan data dalam peran ini lebih fokus pada memastikan kebersihan dan keteraturan data agar analisis dapat dengan tepat.
Data Scientist: Sebaliknya, Data Scientist seringkali terlibat dalam pemrosesan data yang lebih kompleks. Mereka tidak hanya mengolah data yang ada tetapi juga dapat merancang dan mengimplementasikan algoritma mereka sendiri. Data Scientist mungkin berurusan dengan Big Data dan memerlukan pemahaman yang mendalam tentang teknik pengelolaan data besar serta keahlian dalam pemrograman untuk mengolah data secara efisien.
Dengan perbedaan ini, dapat kita lihat bahwa Data Scientist memiliki tanggung jawab yang lebih luas dalam hal pemrosesan data, mencakup pemahaman tentang algoritma pemodelan dan pengelolaan data berskala besar, sementara Data Analyst lebih fokus pada pemrosesan data yang mendukung pertanyaan bisnis yang lebih terbatas.
Keterlibatan dalam Pengembangan Produk
Perbedaan dalam keterlibatan dalam pengembangan produk menjadi poin kunci yang membedakan peran Data Analyst dan Data Scientist dalam konteks pekerjaan mereka.
Data Analyst: Peran Data Analyst umumnya tidak mencakup keterlibatan langsung dalam pengembangan produk. Analisis yang mereka hasilkan lebih bersifat retrospektif dan berguna untuk memberikan wawasan pada keputusan bisnis saat ini. Meskipun laporan mereka mungkin menjadi dasar bagi keputusan strategis, mereka tidak secara langsung terlibat dalam menciptakan produk baru.
Data Scientist: Di sisi lain, Data Scientist seringkali terlibat dalam pengembangan produk, terutama jika produk tersebut melibatkan penggunaan model machine learning. Mereka dapat merancang, mengimplementasikan, dan mengoptimalkan model-model yang terintegrasi ke dalam produk untuk memberikan nilai tambah atau menyelesaikan masalah tertentu. Keterlibatan langsung ini memerlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang teknologi dan pengembangan perangkat lunak.
Dengan pemahaman ini, perusahaan dapat menyesuaikan kebutuhan mereka dengan peran yang sesuai, memastikan bahwa ahli analisis data yang mereka pilih memiliki keterampilan yang relevan dengan sifat pekerjaan, apakah itu analisis mendalam atau kontribusi aktif dalam pengembangan produk.
Keterampilan yang Dibutuhkan
Perbedaan dalam keterampilan antara Data Analyst dan Data Scientist mencerminkan kompleksitas dan ruang lingkup pekerjaan masing-masing peran.
Data Analyst: Data Analyst membutuhkan pemahaman dasar dalam statistik, analisis data, dan penguasaan alat-alat analisis seperti SQL, Excel, atau Python. Keterampilan komunikasi juga penting, karena mereka harus dapat menyampaikan temuan mereka dengan jelas kepada pemangku kepentingan non-teknis.
Data Scientist: Sebaliknya, Data Scientist membutuhkan keterampilan yang lebih mendalam dan luas. Mereka perlu memiliki pemahaman matematis dan statistika yang kuat, keahlian dalam pengembangan model machine learning, dan pemrograman (biasanya menggunakan Python atau R). Keterampilan pengelolaan Big Data juga seringkali Data scientist butuhkan, bersama dengan kemampuan mengomunikasikan temuan mereka secara efektif.
Dengan memahami perbedaan dalam keterampilan yang dibutuhkan, organisasi dapat memilih profesional yang sesuai dengan tuntutan pekerjaan yang spesifik. Data Analyst cocok untuk tugas analisis dasar dan penyajian data, sedangkan Data Scientist diperlukan untuk mengatasi tugas-tugas yang lebih kompleks dan pengembangan model prediktif.
Kesimpulan
Dalam merinci perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist, dapat kita simpulkan bahwa keduanya memiliki peran unik dalam ekosistem analisis data. Data Analyst cenderung fokus pada analisis data historis untuk memberikan wawasan yang mendukung pengambilan keputusan bisnis saat ini, sementara Data Scientist lebih berorientasi pada pengembangan model prediktif untuk meramalkan tren masa depan.
Perbedaan ini tercermin dalam fokus utama, pemrosesan data, keterlibatan dalam pengembangan produk, dan keterampilan yang mereka butuhkan. Memahami perbedaan ini memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan peran masing-masing ahli analisis data sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka. Dengan demikian, penggunaan data data ini dapat menjadi aset yang saling melengkapi dalam mendukung pertumbuhan dan keberlanjutan suatu organisasi di era yang terus berkembang.
Tertarik Untuk Belajar Atau Ingin Memulai Karier pada bidang Data Science? Tunggu Apa Lagi? Ayo Segera Daftar Bootcamp Data Science di Indobot Academy Sekarang!
