Data Scientist vs Data Analyst: Serupa Tapi Tak Sama

Perkembangan teknologi di era big data dan revolusi digital telah melahirkan banyak sekali profesi baru yang bermunculan. Profesi tersebut adalah Data Scientist dan Data Analyst. Kedua profesi ini muncul akibat derasnya arus perkembangan teknologi dan pesatnya laju perkembangan big data. Meski nampak memiliki nama yang serupa, kedua jenis pekerjaan ini ternyata tetap memiliki perbedaan. Data Scientist memproses data menggunakan berbagai cara dan algoritma untuk menemukan solusi, sedangkan Data Analyst bertanggung jawab dalam menghasilkan laporan hasil terjemahan data angka, sehingga mudah dimengerti. Perbedaan yang sangat tipis antara data scientist dan data analyst terletak pada job description maupun flow kerjanya. Data scientist lebih menitikberatkan pada prediksi masa depan berdasarkan pola masa lalu, sedangkan data analyst adalah seseorang yang hanya mengumpulkan insight yang berarti dari sebuah data. Selain itu, hal yang terpenting adalah seorang data scientist diharapkan membuat pertanyaannya sendiri, sementara data analyst menemukan jawaban atas serangkaian pertanyaan tertentu dari data.

Ada beberapa definisi yang bervariasi untuk membedakan peran pekerjaan seorang data analyst dan data scientist. Tetapi, definisi tersebut tidak memadai karena organisasi yang berbeda memiliki cara berbeda untuk menentukan peran pekerjaan di ranah big data. Sebagian besar orang berpikir bahwa data scientist hanyalah istilah yang bagus untuk peran data analyst, namun sebenarnya tidak demikian. Kedua profesi ini bisa dibilang sebagai dua jalur karir terpanas di dunia big data. Menurut Forbes, pada tahun 2020 jumlah daftar pekerjaan data scientist dan analyst diproyeksikan tumbuh hampir 364.000 daftar menjadi sekitar 2.720.000. Mereka juga bukan posisi termudah untuk diisi. Selanjutnya, posisi ini terbilang besar pangsa pasarnya khususnya di Amerika Serikat. Mari kita pahami kira-kira apa perbedaan antara data analyst dan data scientist dan apa yang membedakan dua profesi IT terpopuler di tahun 2020 berdasarkan Forbes. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang perbedaan antara data scientist dan data analyst yang merupakan profesi populer dan sedang hot di industri data. Pastinya sahabat data DQLab penasaran apa saja perbedaannya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!

1. Deretan Skill yang Perlu Dikuasai

Keterampilan data analyst dan data scientist memang tumpang tindih tetapi ada perbedaan yang signifikan di antara keduanya. Kedua peran pekerjaan tersebut membutuhkan beberapa pengetahuan matematika dasar, pemahaman tentang algoritma, keterampilan komunikasi yang baik, dan pengetahuan tentang rekayasa perangkat lunak. Data analyst ahli dalam SQL dan menggunakan ekspresi reguler untuk membagi data. Dengan tingkat keingintahuan ilmiah tertentu, analis data dapat menceritakan sebuah cerita dari data. Sebaliknya, seorang data scientist memiliki semua keterampilan sebagai analis data dengan dasar yang kuat dalam pemodelan, analitik, matematika, statistik, dan ilmu komputer. Yang membedakan data scientist dan data analyst adalah kecerdasan yang kuat serta kemampuan untuk mengkomunikasikan temuan dalam bentuk cerita kepada para pemimpin IT dan pemangku kepentingan bisnis sedemikian rupa sehingga dapat mempengaruhi cara pendekatan perusahaan terhadap suatu perusahaan dalam menghadapi tantangan bisnis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Flow atau Alur Kerja

Data analyst bertugas untuk menyaring data dan memberikan laporan dan visualisasi untuk menjelaskan wawasan mengenai data yang tersembunyi. Ketika seseorang membantu orang-orang dari seluruh perusahaan memahami query spesifik dengan bagan, mereka mengisi peran data analyst. Dalam beberapa hal, data analyst dapat dikatakan sebagai langkah pertama menuju pekerjaan data science. Tugas data scientist adalah mengumpulkan dan menganalisis data, mengumpulkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan membagikan wawasan tersebut dengan perusahaan mereka. œDoing Data Science, sebuah buku yang didasarkan pada kelas Pengantar Ilmu Data Universitas Columbia, menggambarkan seorang ilmuwan data sebagai seseorang yang œmenghabiskan banyak waktu dalam proses mengumpulkan, membersihkan, dan mengatur data, karena data tidak pernah bersih.

Buku tersebut selanjutnya menjelaskan bahwa setelah data bersih, œbagian penting adalah analisis data eksplorasi, yang menggabungkan visualisasi dan kepekaan data. Dia akan menemukan pola, membuat model, dan algoritma beberapa bertujuan untuk memahami penggunaan produk dan kesehatan produk secara keseluruhan, dan lainnya untuk dijadikan prototipe yang pada akhirnya dimasukkan kembali ke dalam produk. Dia mungkin merancang eksperimen, dan dia adalah bagian penting dari pengambilan keputusan berdasarkan data. Dia akan berkomunikasi dengan anggota tim, teknisi, dan kepemimpinan. Jadi, seorang data scientist tidak hanya harus tahu cara mengumpulkan dan membersihkan data, tetapi mereka juga harus tahu cara membuat algoritma, menemukan pola, merancang eksperimen, dan membagikan hasil data dengan anggota tim dalam format yang mudah dicerna.

3. Rata-Rata Besaran Gaji yang Diterima

Tidak mengherankan bahwa data scientist memperoleh lebih banyak besaran gajinya secara signifikan daripada data analyst. Gaji rata-rata seorang data analyst bergantung pada jenis analisis data Anda mulai dari analis keuangan, analis riset pasar, analis operasi, atau lainnya. Menurut laporan survei gaji oleh Bureau of Labor Statistics (BLS) pada tahun 2012, gaji rata-rata analis riset pasar adalah $ 60.570, analis riset operasi rata-rata mendapatkan $ 70.960 dan gaji rata-rata seorang analis keuangan adalah $ 74.350. BLS mengantisipasi pasar kerja analitik tumbuh pada 1/3 pada tahun 2022 dengan sekitar 131.500 pekerjaan. Pada 2016, gaji tingkat awal untuk analis data berkisar dari $ 50.000 hingga $ 75.000 dan untuk analis data berpengalaman antara $ 65.000 hingga% 110.000. Gaji rata-rata untuk data scientist adalah $ 113.436. Gaji rata-rata data scientist di AS atau Kanada adalah $ 122K sementara manajer data science yang memimpin tim data science di sebuah organisasi mendapatkan rata-rata $ 176K.

4. Why dalam Menjawab Permasalahan dengan Data

Pekerjaan data analyst juga bertanggung jawab untuk mengolah bahan yang diberikan untuk membuat eksperimen dan menentukan strategi bisnis lanjutan. Hari-harimu mungkin akan dihabiskan dengan visualisasi data yang menjadi penghubung tim pemasaran, tim penjualan, tim teknis, dan strategi bisnis. Data analyst juga bertanggung jawab menyelesaikan pertanyaan seperti œbagaimana cara kami menjelaskan kepada manajemen bahwa kenaikan biaya memengaruhi jumlah konsumen? dan œapa yang mendorong pertumbuhan bisnis?

Dalam pekerjaan sehari-hari, data scientist akan sering berhadapan dengan pertanyaan seperti œberapa banyak jenis pengguna yang dimiliki oleh perusahaan? dan œbisakah menciptakan model yang bisa memprediksi suatu produk yang akan laris jika dijual untuk target pasar tertentu? Pada intinya, pekerjaan sebagai data scientist adalah bagaimana kamu bisa menghasilkan suatu kesimpulan yang dapat dicerna dan diterima oleh semuanya, berdasar dari kumpulan data besar yang sudah ada.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Persiapkan Dirimu Menjadi Data Scientist Idaman Perusahaan Bersama DQLab

Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama langsung apply dari akun kamu loh. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten! Buruan SIGNUP Sekarang ya!

Penulis: Reyvan Maulid