Data Analyst Vs. Data Scientist: Perbedaan Dan Prospek Karier

Namun, mengolah dan mengekstraksi nilai dari tumpukan data bukanlah tugas yang sederhana. Di sinilah peran para profesional data menjadi krusial. Dua peran yang paling sering disebut dan kadang tertukar adalah Data Analyst dan Data Scientist. Meskipun keduanya berurusan dengan data, fokus, keahlian, dan tujuan akhir mereka memiliki perbedaan signifikan.

Artikel ini akan mengupas tuntas perbedaan mendasar antara Data Analyst dan Data Scientist, serta memaparkan prospek karier yang menarik di kedua jalur tersebut.

Memahami Dunia Data: Data Analyst

Seorang Data Analyst adalah seorang profesional yang bertugas untuk menjelajahi, membersihkan, dan menginterpretasikan kumpulan data untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Mereka adalah "penjelajah data" yang mampu menceritakan kisah di balik angka-angka.

Peran dan Tanggung Jawab Data Analyst:

• Ekstraksi dan Pembersihan Data: Mengambil data dari berbagai sumber (database, spreadsheet, API) dan memastikan kualitas serta konsistensinya.
• Analisis Deskriptif: Menjawab pertanyaan "apa yang telah terjadi?" dan "mengapa itu terjadi?" melalui analisis data historis.
• Visualisasi Data: Mengubah data kompleks menjadi grafik, dasbor, dan laporan yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis.
• Pelaporan: Menyajikan temuan dan rekomendasi kepada tim manajemen atau departemen terkait.
• Pemahaman Bisnis: Mengaitkan hasil analisis data dengan tujuan dan tantangan bisnis.

Keterampilan Kunci untuk Data Analyst:

• SQL (Structured Query Language): Kemampuan untuk mengambil dan memanipulasi data dari database.
• Microsoft Excel: Mahir dalam fungsi, pivot table, dan visualisasi dasar.
• Alat Business Intelligence (BI): Familiar dengan Tableau, Power BI, Google Data Studio, atau sejenisnya untuk membuat dasbor interaktif.
• Statistika Dasar: Pemahaman tentang rata-rata, median, modus, standar deviasi, dan konsep probabilitas.
• Komunikasi: Kemampuan untuk menjelaskan temuan data secara jelas dan persuasif.
• Pemikiran Kritis: Mampu mengidentifikasi masalah, mengajukan pertanyaan yang tepat, dan menarik kesimpulan yang logis.

Sementara Data Analyst fokus pada masa lalu dan sekarang, Data Scientist adalah seorang "arsitek prediktif" yang tidak hanya menganalisis data historis, tetapi juga membangun model dan algoritma untuk meramalkan masa depan, mengidentifikasi peluang baru, dan mengotomatiskan pengambilan keputusan. Mereka seringkali memiliki latar belakang yang lebih kuat dalam matematika, statistika, dan pemrograman.

Peran dan Tanggung Jawab Data Scientist:

• Eksplorasi dan Rekayasa Fitur: Menjelajahi data secara mendalam, menciptakan variabel baru dari data yang ada untuk meningkatkan kinerja model.
• Analisis Prediktif dan Preskriptif: Menjawab pertanyaan "apa yang akan terjadi?" dan "bagaimana kita bisa membuatnya terjadi?" melalui pembangunan model statistik dan machine learning.
• Pengembangan Model: Merancang, melatih, dan mengevaluasi model machine learning (misalnya, regresi, klasifikasi, clustering, neural networks).
• Penerapan Model (Deployment): Mengintegrasikan model yang telah dilatih ke dalam sistem produksi.
• Eksperimen: Melakukan uji A/B dan eksperimen lainnya untuk menguji hipotesis dan mengoptimalkan kinerja.
• Riset: Mengikuti perkembangan terbaru dalam ilmu data dan menerapkannya untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks.

Keterampilan Kunci untuk Data Scientist:

• Pemrograman: Mahir dalam Python atau R, termasuk pustaka untuk analisis data (Pandas, NumPy) dan machine learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Statistika Lanjut dan Matematika: Pemahaman mendalam tentang inferensi statistik, probabilitas, aljabar linear, kalkulus, dan optimasi.
• Machine Learning (ML): Pengetahuan tentang berbagai algoritma ML, kapan menggunakannya, dan bagaimana mengevaluasinya.
• Big Data Technologies: Familiar dengan alat seperti Apache Spark, Hadoop, atau platform komputasi awan (AWS, GCP, Azure).
• Kemampuan Pemecahan Masalah: Mampu mengidentifikasi masalah bisnis yang kompleks dan merumuskannya sebagai masalah yang dapat dipecahkan dengan data.
• Komunikasi dan Storytelling: Meskipun lebih teknis, kemampuan untuk menjelaskan hasil model kepada audiens non-teknis tetap penting.

Perbedaan Kunci: Data Analyst vs. Data Scientist

Singkatnya, Data Analyst lebih sering bekerja dengan data terstruktur untuk memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti secara langsung, sementara Data Scientist seringkali bekerja dengan data yang lebih bervariasi (terstruktur dan tidak terstruktur) untuk membangun solusi prediktif dan machine learning yang dapat mengubah cara kerja suatu sistem atau produk.

Prospek Karier dan Gaji

Kedua peran ini sangat dicari di pasar kerja global, dan permintaan diperkirakan akan terus meningkat. Baik Data Analyst maupun Data Scientist memiliki prospek karier yang cerah dengan potensi gaji yang menarik.

Prospek Karier Data Analyst:

Data Analyst sering menjadi titik masuk yang sangat baik ke dunia data. Dengan pengalaman, seorang Data Analyst dapat berkembang menjadi:

• Senior Data Analyst
• Business Intelligence Analyst
• Marketing Analyst
• Financial Analyst
• Data Consultant
• Product Analyst
• Bahkan transisi ke peran Data Scientist jika mereka mengembangkan keterampilan yang lebih maju.

Gaji untuk Data Analyst bervariasi tergantung pada lokasi, pengalaman, dan industri, namun umumnya berada pada kisaran yang kompetitif, terutama di kota-kota besar atau perusahaan teknologi.

Prospek Karier Data Scientist:

Peran Data Scientist cenderung memiliki potensi gaji awal yang lebih tinggi karena kompleksitas dan keahlian teknis yang dibutuhkan. Jenjang karier untuk Data Scientist meliputi:

• Senior Data Scientist
• Lead Data Scientist
• Machine Learning Engineer
• AI Engineer
• Research Scientist
• Head of Data Science / Chief Data Officer

Permintaan akan Data Scientist sangat tinggi di berbagai sektor seperti teknologi, keuangan, kesehatan, e-commerce, dan manufaktur, di mana kemampuan untuk memprediksi perilaku pelanggan, mengoptimalkan operasi, atau mengembangkan produk inovatif sangat dihargai.

Memilih Jalur yang Tepat untuk Anda

Memilih antara Data Analyst dan Data Scientist tergantung pada minat, kekuatan, dan tujuan karier Anda.

• Jika Anda tertarik pada pemecahan masalah bisnis, visualisasi data, dan komunikasi wawasan kepada audiens yang lebih luas, jalur Data Analyst mungkin lebih cocok. Ini adalah peran yang sangat berorientasi pada bisnis dan pengambilan keputusan.
• Jika Anda memiliki minat mendalam pada matematika, statistika, pemrograman tingkat lanjut, dan pengembangan model prediktif untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks atau menciptakan produk baru, jalur Data Scientist adalah pilihan yang tepat.

Penting untuk diingat bahwa batas antara kedua peran ini bisa menjadi kabur, terutama di perusahaan kecil di mana satu orang mungkin melakukan tugas dari kedua peran tersebut. Selain itu, banyak Data Analyst yang sukses kemudian mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi Data Scientist, menunjukkan bahwa ada jalur perkembangan yang fleksibel.

Kesimpulan

Baik Data Analyst maupun Data Scientist adalah pilar penting dalam ekosistem data modern. Data Analyst membantu organisasi memahami "apa yang telah terjadi" dan "mengapa," memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk keputusan harian. Di sisi lain, Data Scientist menggunakan kekuatan prediksi dan machine learning untuk meramalkan "apa yang akan terjadi" dan "bagaimana kita bisa membuatnya terjadi," mendorong inovasi dan keunggulan kompetitif.

Terlepas dari jalur mana yang Anda pilih, fundamental seperti pemahaman data, kemampuan berpikir kritis, dan kemauan untuk terus belajar adalah kunci kesuksesan di dunia yang semakin digerakkan oleh data ini. Pilihlah jalur yang paling sesuai dengan minat dan keahlian Anda, dan bersiaplah untuk berkontribusi secara signifikan dalam membentuk masa depan yang berbasis data.