Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Data Engineer vs Data Analyst: Ketahui Perbedaan Profesi Hits di Bidang Data

Belajar Data Science di Rumah 12-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/751edada6b68f33ba5be0d893823f600_x_Thumbnail800.png

Profesi terkait ilmu data diyakini memiliki prospek cerah di masa mendatang. Profesi tersebut juga termasuk dalam 10 profesi paling dicari di industri dan memiliki peran yang sangat penting. Data adalah kumpulan informasi yang dikumpulkan kemudian disusun dan disimpan dalam suatu penyimpanan. Tingginya pertukaran data di jaman yang serba digital ini, tentu akan sangat merepotkan jika disimpan secara konvensional. Apalagi jenis data semakin beragam dan juga persaingan bisnis sangat ketat. Perusahaan harus dengan cepat memperoleh informasi penting untuk memajukan bisnisnya. Dengan menggunakan penyimpanan yang canggih, data akan tersimpan rapi dan lebih mudah diakses di masa mendatang. 


Orang yang bertugas mengumpulkan, menyimpan, dan sebagainya yang berkaitan dengan pengolahan data tentu tidak sembarangan. Orang tersebut harus paham dan mampu bagaimana menyimpan serta mengolah data dengan baik agar jalannya sistem tidak terganggu. Ada dua profesi yang saat ini populer di bidang industri yaitu Data Engineer dan Data Analyst. Profesi ini banyak dicari perusahaan-perusahaan yang bergerak di teknologi, retail, food & beverage, dan masih banyak lainnya. Jika kamu mencari di situs pencari kerja, maka kamu akan menemukan berbagai perusahaan yang bergerak di bidang yang berbeda membutuhkan Data Engineer dan Data Analyst. Namun tahukah kamu perbedaan profesi tersebut? Nah, artikel kali ini kita akan membahas topik tersebut. Yuk, simak perbedaannya di bawah ini!


1. Definisi

Data engineer dan data analyst merupakan dua profesi data yang populer saat ini. Walaupun sama-sama berada di bidang data, namun keduanya memiliki perbedaan. Secara umum data engineer adalah orang yang mengatur dan mengelola proses arsitektur data dalam sebuah perusahaan. Infrastruktur ini dapat berupa database, pipeline, atau warehouse. Di dalam infrastruktur berisikan data dengan volume yang berjumlah dan berukuran sangat besar. 

Data analyst adalah orang yang mengambil atau mengumpulkan data kemudian menggunakannya untuk mendapatkan informasi atau kesimpulan dari suatu proyek atau penelitian. Misalnya meneliti penjualan di perusahaan, pengaruh media sosial sebagai media promosi, dan lain sebagainya. 

 

Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


2. Deskripsi Pekerjaan

Data engineer dan data analyst memiliki tugasnya masing-masing. Pertama, seorang data engineer bertugas mengumpulkan data serta mengembangkan interface yang dibutuhkan untuk memudahkan mengakses data sumber. Ketika mengambil kumpulan data perlu ekstra hati-hati agar tidak mengganggu proses berjalannya sistem. Selanjutnya yang kedua tugas seorang data engineer adalah membersihkan data dengan metode tertentu agar kumpulan data tersebut menjadi data yang valid. Terakhir, tugas data engineer yaitu  membangun arsitektur data warehouse.

Data Analyst bertanggung jawab mengolah data, memproses, dan memvisualisasikan data. Hasil visualisasi data ini selanjutnya menjadi penghubung bagi tim penjualan, tim pemasaran, teknis, dan strategi bisnis dalam evaluasi kinerja perusahaan atau menentukan strategi bisnis baru.


3. Skill yang Wajib Dikuasai

Skill yang wajib dikuasai oleh Data Engineer dan Data Analyst juga memiliki perbedaan karena tanggung jawab pekerjaannya. Data engineer wajib memiliki kemampuan dalam ilmu komputer, database seperti SQL dan NoSQL, bahasa pemrograman seperti Python dan Java, memahami ETL, machine learning, arsitektur data dan pipeline, serta sistem operasi. Sedangkan seorang Data Analyst wajib memiliki kemampuan dalam ilmu matematika dan statistika, database SQL, kemampuan memvisualisasikan data, mahir menggunakan Excel dan SAS, serta ilmu bisnis atau business intelligence. Kita bisa lihat perbedaannya, data engineer lebih merujuk pada teknis dalam membangun warehouse untuk menampung data. Oleh karena itu kemampuan ilmu komputer dan database lebih utama. Sedangkan Data Analyst lebih pada pengolahan serta penyajian data untuk keperluan bisnis. 


4. Peran Profesi Data di Bidang Industri

Peran Data Engineer dan Data Analyst di bidang industri saat ini sangat berpengaruh. Perusahaan maupun instansi banyak yang mencari talent data untuk bertanggung jawab mengolah datanya. Seperti yang kita tahu, data menjadi instrumen penting yang dapat digunakan untuk kemajuan bisnis. Data Engineer di bidang industri akan menbangun infrastuktur database yang baik dan mudah diakses bagi yang membutuhkan data tersebut. Pada suatu perusahaan pasti memiliki data yang sangat banyak sehingga akan merepotkan jika menyimpannya secara konvensional. Oleh karena itu data engineer memiliki peran yang penting dalam bidang industri. Data Analyst juga memiliki peran yang penting di bidang industri. Melalui data analyst, perusahaan akan mampu mengembangkan bisnisnya dan mampu bersaing dengan kompetitornya. Seorang Data Analyst akan mengolah dan menganalisis data seperti data penjualan, kinerja karyawan, dan sebagainya untuk mendapatkan informasi. Informasi ini dapat digunakan sebagai pedoman pengambilan keputusan maupun evaluasi kinerja perusahaan. 


Baca juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer


5. Ingin Menjadi Praktisi Data? Belajar di DQLab, Yuk!

Profesi sebagai praktisi data di tahun ini menjadi profesi yang menarik bagi banyak orang untuk dipelajari. Baik yang berlatar belakang STEM maupun yang tidak. Prospek karir yang masih cerah kedepannya serta kemudahan dalam mengakses pembelajaran adalah beberapa alasan banyak orang untuk menjadi praktisi data. Banyak lembaga kursus yang didirikan dan menyediakan modul khusus untuk menguasai kemampuan yang dibutuhkan Data Engineer dan Data Analyst. Tak jarang juga diadakan challenge atau kejuaraan untuk mengasah kemampuan talent-talent data. Tertarik dengan profesi di bidang data? Yuk, gabung di DQLab.id dan mulai asah skill yang kamu butuhkan! 



Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login