Data Analyst vs Data Scientist punya perbedaan signifikan, mulai dari scope pekerjaan, hingga rentang gaji. Cek detailnya di sini!
OLX News – Data analyst sering dianggap sama dengan Data Scientist, padahal keduanya punya fokus dan lingkup kerja yang berbeda secara mendalam.
Perbedaan fundamental ini penting untuk kamu pahami, terutama bagi kamu yang tertarik berkarir di bidang data atau bagi perusahaan yang ingin memaksimalkan potensi data mereka.
Nah, untuk detailnya bisa kamu simak di ulasan berikut.
Perbedaan Lingkup Kerja dan Tujuan Utama
Tujuan utama dari seorang Data Analyst adalah untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat pengguna tindaklanjuti (actionable insight). Mereka berfokus pada analisis deskriptif dan diagnostik. Artinya, Data Analyst menjawab pertanyaan “Apa yang terjadi?” dan “Mengapa itu terjadi?”.
Mereka memakai data historis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan anomali. Lalu, menyajikan temuan tersebut dalam bentuk visualisasi yang mudah pengguna pahami, seperti dashboard atau laporan. Nah, insight ini sangat penting untuk mendukung keputusan bisnis sehari-hari (day to day business decisions).
Sebaliknya, Data Scientist bergerak lebih jauh. Mereka menjawab pertanyaan yang lebih kompleks dan prediktif, seperti “Apa yang akan terjadi?” dan “Bagaimana kita bisa membuat ini terjadi?”.
Jadi, Data Scientist tidak hanya menganalisis data yang sudah ada. Tetapi juga, merancang dan membangun model statistik serta algoritma Machine Learning (ML) untuk membuat prediksi, klasifikasi, atau rekomendasi.
Mereka sering bekerja dengan data yang lebih besar (Big Data), bahkan data yang tidak terstruktur. Semua demi memecahkan masalah bisnis yang lebih rumit dan strategis dalam jangka panjang.
Perbedaan Keterampilan Teknis (Tools & Skill Set)
Perbedaan fokus pekerjaan secara langsung memengaruhi perangkat dan keterampilan yang wajib masing-masing profesi kuasai.
Data Analyst umumnya mahir dalam:
- SQL (Structured Query Language): Keterampilan utama untuk mengambil dan memanipulasi data dari basis data.
- BI Tools (Business Intelligence Tools): Seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio, yang mereka pakai untuk visualisasi dan pembuatan dashboard.
- Statistik Dasar: Pemahaman tentang rata-rata, median, distribusi, dan uji hipotesis sederhana.
- Spreadsheet: Penguasaan Excel atau Google Sheets tingkat lanjut.
Sementara itu, Data Scientist dituntut punya keahlian teknis yang lebih dalam, meliputi semua keterampilan Data Analyst, juga beberapa skill ini:
- Pemrograman Lanjutan: Penguasaan mendalam terhadap bahasa pemrograman seperti Python dan R, termasuk library khusus untuk ML (misalnya Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
- Statistika dan Matematika Tingkat Lanjut: Kemampuan merancang model statistik kompleks, pemahaman probabilitas, dan aljabar linear.
- Machine Learning (ML): Mampu merancang, membangun, melatih, dan mengevaluasi model prediktif (regresi, klasifikasi, clustering).
- Big Data Tools: Pengalaman dengan platform seperti Hadoop dan Spark.
Perbedaan Output dan Dampak
Output yang kedua profesi ini hasilkan juga berbeda. Data Analyst menghasilkan laporan, visualisasi data, dan dashboard yang menyajikan temuan dari data historis. Dampaknya bersifat langsung, membantu manajemen memahami kinerja saat ini dan mengambil keputusan taktis.
Data Scientist menghasilkan model, algoritma, dan sistem prediktif (misalnya, sistem rekomendasi, model deteksi penipuan, atau prediksi churn pelanggan). Dampaknya bersifat transformatif, mengotomatisasi keputusan, dan mendorong inovasi strategis perusahaan.
Jadi, secara general Data Analyst menjelaskan kondisi bisnis, sedangkan Data Scientist membangun solusi berbasis data untuk masa depan bisnis.
Jalur Karier dan Kompensasi
Secara umum, jalur karier Data Analyst seringkali berawal dari fokus pada data deskriptif dan berkembang menjadi Business Analyst atau spesialis BI. Data Scientist, dengan lingkup kerja yang lebih kompleks dan teknis, punya jenjang karir yang mengarah ke Machine Learning Engineer atau Chief Data Scientist.
Mengingat tingkat kompleksitas dan keahlian teknis yang lebih tinggi, kisaran gaji untuk Data Scientist di Indonesia cenderung lebih tinggi daripada Data Analyst, meskipun keduanya merupakan profesi dengan kompensasi yang sangat menjanjikan di pasar kerja.
Kesimpulannya, Data Analyst adalah seorang penerjemah data masa lalu. Sedangkan Data Scientist adalah seorang peramal data yang membangun masa depan. Keduanya punya peran yang saling melengkapi dan sama-sama vital dalam sebuah organisasi berbasis data.
Setelah memahami perbedaan mendalam ini, kamu pasti perlu mencari tools penunjang yang kamu butuhkan. Untuk memperoleh laptop, perangkat keras pendukung Big Data, jangan ragu untuk memercayakannya ke OLX!
Kamu bisa jual atau beli barang original berkualitas dengan harga yang bersahabat di kantong. Mari wujudkan karier impianmu di dunia data dengan modal yang cerdas dan efisien bersama OLX!
