{"id":79965,"date":"2025-10-23T11:00:34","date_gmt":"2025-10-23T04:00:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.olx.co.id\/news\/?p=79965"},"modified":"2025-10-22T14:11:24","modified_gmt":"2025-10-22T07:11:24","slug":"data-analyst-vs-data-scientist-apa-bedanya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.olx.co.id\/news\/data-analyst-vs-data-scientist-apa-bedanya\/","title":{"rendered":"Data Analyst vs Data Scientist: Apa Bedanya?\u00a0"},"content":{"rendered":"

Data Analyst vs Data Scientist punya perbedaan signifikan, mulai dari scope pekerjaan, hingga rentang gaji. Cek detailnya di sini!<\/strong><\/em><\/p>\n

OLX News <\/b>– Data analyst sering dianggap sama dengan Data Scientist, padahal keduanya punya fokus dan lingkup kerja yang berbeda secara mendalam.<\/span><\/p>\n

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.\u00a0<\/span><\/p>\n

Nah, untuk detailnya bisa kamu simak di ulasan berikut.\u00a0<\/span><\/p>\n

Perbedaan Lingkup Kerja dan Tujuan Utama<\/b><\/h2>\n

Tujuan utama dari seorang Data Analyst adalah untuk mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat pengguna tindaklanjuti (<\/span>actionable insight<\/span><\/i>). Mereka berfokus pada analisis deskriptif dan diagnostik. Artinya, Data Analyst menjawab pertanyaan “Apa yang terjadi?” dan “Mengapa itu terjadi?”.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mereka memakai data historis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan anomali. Lalu, menyajikan temuan tersebut dalam bentuk visualisasi yang mudah pengguna pahami, seperti <\/span>dashboard<\/span><\/i> atau laporan. Nah, <\/span>insight<\/span><\/i> ini sangat penting untuk mendukung keputusan bisnis sehari-hari (<\/span>day to day business decisions<\/span><\/i>).<\/span><\/p>\n

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?”.\u00a0<\/span><\/p>\n

Jadi, Data Scientist tidak hanya menganalisis data yang sudah ada. Tetapi juga, merancang dan membangun model statistik serta algoritma <\/span>Machine Learning<\/span> (ML) untuk membuat prediksi, klasifikasi, atau rekomendasi.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mereka sering bekerja dengan data yang lebih besar (<\/span>Big Data<\/span>), bahkan data yang tidak terstruktur. Semua demi memecahkan masalah bisnis yang lebih rumit dan strategis dalam jangka panjang.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\"<\/p>\n

Perbedaan Keterampilan Teknis (Tools & Skill Set)<\/b><\/h2>\n

Perbedaan fokus pekerjaan secara langsung memengaruhi perangkat dan keterampilan yang wajib masing-masing profesi kuasai.<\/span><\/p>\n

Data Analyst umumnya mahir dalam:<\/span><\/p>\n