3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer. Mungkin ketiga istilah tersebut sudah tidak asing lagi ditelinga mu, karena belakangan ini istilah itu sering diperbincangkan apalagi sejak drama korea berjudul "Start-Up" tayang bulan Oktober 2020 lalu. Alasannya adalah karena drama korea tersebut menceritakan tentang sekelompok anak muda yang membangun Startup di bidang Artificial Intelligence (AI). Nah, mungkin dari kamu masih bingung dan belum mengetahui apa perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer? Toh, ketiganya profesi yang sama-sama berkutat dengan sekumpulan data.
Ya, tentu saja itu benar. Namun, serupa bukan berarti sama ketiganya memiliki perbedaan. Sebelum membahas mengenai perbedaannya, alasan mengapa ketiga profesi tersebut baru diperbincangkan sekarang-sekarang ini dan bukan dari dulu ? Jawabannya tentu bukan karena adanya drama korea "Start-Up", melainkan karena dulu toolsnya belum cukup mendukung baik dari segi teknologi maupun ketersedian datanya. Kemunculan "big data" yang mendorong kebutuhan dan eksistensi ketiga profesi tersebut sangat dibutuhkan baik di perusahaan atau di instansi pemerintah. Untuk itu, penting memahami perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer. Penasaran ? Jangan khawatir, artikel ini akan membahas 3 perbedaanya. So, keep reading and scrolling !
1. Definisinya
Perbedaan yang pertama tentu ada pada definisi tentang ketiga profesi tersebut. Ini merupakan hal pertama yang harus kamu pahami. Untuk itu simak tabel berikut ini :
Data Analyst | Data Scientist | Data Engineer |
Secara umum, seorang Data Analyst akan mengambil atau mengumpulkan data, mengaturnya dan menggunakannya untuk mendapatkan suatu kesimpulan sesuai dengan proyek yang sedang diamati, seperti penjualan, inventaris, atau media sosial. | Data Scientist adalah orang yang mengambil atau mengumpulkan data yang besar, kemudian mengolah data tersebut serta menggali sebuah insight baru yang akan berguna di masa depan terutama dalam membantu perusahaan untuk proses pengambilan keputusan. | Data Engineer adalah orang akan mengembangkan platform untuk data-data yang telah diolah dan ditafsirkan oleh seorang Data Analyst dan juga Data Scientist. Mulai dari merancang arsitektur database serta memelihara infrastruktur data di suatu perusahaan. |
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Keterampilan yang Harus Dikuasai
Setelah kita memahami definisi dari Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, hal selanjutnya yang membedakan ketiga profesi tersebut adalah dari segi keterampilan yang harus dikuasai. Apa sajakah itu ? Berikut ini perbedaan skill yang harus mereka miliki :
Data Analyst | Data Scientist | Data Engineer |
Matematika dan Statistik | Matematika, statistik dan ilmu komputer | Teknik dan Ilmu komputer |
SQL | SQL, Python, R, Pig, Scala | SQL, NoSQL, Python, Java, Pig |
Data Visualization | Data Visualization dan Storytelling | ETL |
Excel Tingkat Lanjut | Machine Learning dan deep learning | Machine Learning |
SAS | Big Data tools | Arsitektur data dan pipeline |
Business Intelligence | Ekonomi | Sistem Operasi |
3. Perannya di Industri
Memang bukan perkara mudah untuk menjadi seorang praktisi data yang handal, banyak kriteria dan persyaratan khusus yang harus dikuasai. Memang benar untuk menjadi seorang praktisi data background pendidikan tidak terlalu dipermasalahkan, selama kamu memiliki keterampilan yang disyaratkan ataupun pengalaman yang relevan di bidang data tentunya kamu sudah memiliki bekal yang cukup untuk mulai berkarir sebagai praktisi data. Oleh karena itu, bagi kamu yang tidak memiliki background STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) jangan berkecil hati dan terus asah passionmu seperti mengikuti bootcamp atau course.
Nah, selain perbedaan keterampilan khusus yang wajib dikuasai ketiga profesi tersebut adalah peran dan tanggung jawabnya di industri:
Data Analyst | Data Scientist | Data Engineer |
Melakukan pengumpulan data dan data pre-processing | Bertanggung jawab untuk mengembangkan pemodelan | Mengembangkan, menguji dan memelihara arsitektur data |
Representasi data melalui pelaporan dan visualisasi data | Analisis dan pengoptimalan data menggunakan machine learning dan deep learning | Memahami programming dan segala kerumitannya |
Bertanggung jawab atas analisis statistik dan interpretasi data | Ikut serta dalam perencanaan strategis analisis data | Mendevelop machine learning |
Memastikan pemeliharaan data | Mengintegrasikan data | Membangun pipeline untuk proses ETL |
Mengoptimalkan efisiensi dan kualitas statistik | Jembatan antara stakeholder dan customer | Memastikan akurasi dan fleksibilitas data |
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Belajar Data Science untuk Perdalam Kompetensi Analytics Kamu
Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati quiz GRATIS "Basic Analytics" untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab.
Bagaimana cara mengikuti quiznya? simak caranya dibawah ini :
1. Klik button dibawah untuk signup di DQLab.id
2. Masuk ke Academy.dqlab.id
3. Pilih menu "Quiz"
4. Ikuti Quiz Basic Analytics yang tersedia
5. Selamat mencoba sahabat data DQLab!
Penulis : Rian Tineges
Editor : Annissa Widya Davita