Ketahui 4 Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist!

Di dunia yang serba digital ini, data menjadi sangat berharga jika dapat diproses, dianalisis, dan digunakan secara efisien dan instan. Ahli data, yang dulunya bukan sebuah profesi di dunia teknologi, telah menjadi vital di setiap sektor dan di hampir setiap jenis bisnis. 

Ini menjadikan profesi ahli data lebih dicari dibanding sebelumnya karena hampir setiap organisasi sudah menyadari bahwa data merupakan aset untuk mendukung rencana strategis bisnis kedepannya.

Data Analyst dan Data Scientist adalah dua peran kunci di ekosistem bisnis dan teknologi yang berkembang pesat ini. The U.S. Bureau of Labor Statistics melihat adanya pertumbuhan yang pesat di bidang ilmu data dan memperkirakan jumlah pekerjaan akan meningkat sekitar 28% hingga 2026. Angka 28% diperkirakan adalah 11,5 juta pekerjaan baru.

Pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist seringkali dianggap serupa karena keduanya bekerja secara intensif dengan angka dan data, namun sebenarnya keduanya berbeda. 

Pada bagian ini, kita akan mengeksplorasi lebih dalam mengenai perbedaan profesi Data Analyst dan Data Scientist.

Dalam kesehariannya, data analyst menggunakan statistical tools untuk melihat tren data, mengidentifikasi pola, dan menghasilkan wawasan. Data Analyst dapat menemukan peluang untuk mengembangkan operasional bisnis agar produktivitas dan profitabilitas dapat ditingkatkan. Dalam prosesnya, mereka mengumpulkan, mengelola, dan membersihkan data. 

Data Analyst juga melihat data historis hingga mengolahnya untuk menghasilkan laporan berbasis data berupa visualisasi grafis. Laporan ini berisi penemuan mereka dan akan diberikan pada para pemangku kepentingan, sehingga dapat membantu organisasi membuat keputusan bisnis di masa yang akan datang.

Analisis data juga melibatkan analisis angka penjualan per rentang waktu tertentu, membandingkan kelompok usia atau lokasi geografis yang berbeda, atau menemukan pola konsumen yang menginformasikan strategi bisnis.

Data Scientist menggunakan teknologi canggih seperti machine learning dan predictive analysis untuk mengumpulkan data dan mengolah big data yang akan digunakan untuk memprediksi customer behavior sehingga dapat meningkatkan pendapatan bisnis. 

Dari big data, Data Scientist mencari pola dan membuat algoritma dan model sehingga bisnis dapat menggunakan data yang dikumpulkan dan menginterpretasikannya untuk skenario yang berbeda. Pembuatan algoritma dan model memerlukan keahlian matematika dan bahasa pemrograman.

Berikut merupakan perbedaan data analyst dan data scientist, mulai dari tugas dan tanggung jawab, latar belakang pendidikan, skill yang dibutuhkan, dan prospek karir.

➡️ Data Analyst vs Data Scientist: Tugas dan Tanggung Jawab

Perbedaan data analyst dan data scientist ditentukan dari deskripsi pekerjaan yang akan dijalankan dalam kesehariannya. Berikut adalah perbedaan tugas data analyst dan data scientist:

➡️ Data Analyst vs Data Scientist: Latar Belakang Pendidikan

Data Analyst pada umumnya memiliki latar belakang setidaknya gelar sarjana di bidang seperti ilmu komputer, teknik informatika, sistem informasi, matematika, atau statistik. 

Di sisi lain ketika melihat perbedaan data scientist dan data analyst, Data Scientist sebagian besar memiliki gelar magister atau doktoral dalam teknologi informasi, matematika, atau statistik. Pekerjaan data scientist membutuhkan keterampilan yang lebih tinggi dibanding data analyst karena membutuhkan banyak skill teknis dalam bahasa pemrograman, teknik data yang lebih canggih, dan analisis statistik.

Dari kursus yang diikuti, kamu juga dapat membangun portofolio untuk membuktikan keahlian kamu dalam memanipulasi dan menginterpretasi data.

Jika kamu lebih tertarik untuk bekerja sebagai Data Scientist, kamu dapat mengambil pengalaman bekerja sebagai Data Analyst terlebih dahulu agar mendapatkan fondasi yang lebih kuat dalam mengolah data sehingga dapat menghasilkan temuan dan wawasan yang dapat menyelesaikan masalah. Data Scientist lebih dituntut untuk memiliki bakat dalam logika, matematika tingkat lanjut, dan pemrograman.

➡️ Data Analyst vs Data Scientist: Skill yang Dibutuhkan

Perbedaan data analyst dan data scientist juga dapat dilihat dari skill yang dibutuhkan, seperti:

➡️ Data Analyst vs Data Scientist: Prospek karir

Pekerjaan data analyst dan data scientist terlibat dalam menghasilkan wawasan data dari pemrosesan, analisis, visualisasi, dan prediksi. Bedanya data analyst dan data scientist dapat dilihat dari daftar berikut mengenai beberapa pekerjaan umum dari masing-masing posisi:

Peran dan tanggung jawab seorang data analyst dan data scientist dapat bervariasi tergantung pada industri dan lokasi tempat mereka bekerja. 

Setelah kamu mengerti tentang perbedaan data analyst dan data scientist, kamu dapat membuat keputusan yang lebih tepat mulai sekarang. 

Berikut adalah empat faktor yang perlu dipertimbangkan ketika memilih antara karir di bidang data analyst vs data scientist:

1. Latar Belakang Pendidikan

Perbedaan data analyst dan data scientist adalah latar belakang pendidikan dan profesional mereka. Minimal jalur pendidikan yang ditempuh oleh seorang data analyst adalah lulusan sarjana. Namun, prasyarat bagi data scientist biasanya lebih tinggi, yang pada umumnya memerlukan gelar pascasarjana atau pengalaman profesional bekerja dalam bidang data lebih dari 2 tahun.

2. Peminatan

Peminatan pribadi juga tidak kalah penting dalam memilih karir antara data analyst dan data scientist. Jika Anda bersemangat tentang statistik, pemrograman, dan penelitian, maka karier sebagai analis data mungkin lebih cocok untuk kamu. 

Kamu bisa memilih karir sebagai data analyst jika kamu tertarik tentang analisis data menggunakan query SQL, membuat laporan berbasis data, mengolah data dalam excel, memvisualisasi data dalam dasbor hingga mengembangkan penelitian.

Jika kamu lebih tertarik pada pemrograman tingkat lanjut, ilmu komputer, statistik dan matematika, dan ingin bekerja di dunia bisnis yang akan memprediksi tren dan pola di masa depan, data scientist mungkin lebih cocok untuk kamu. 

Kedua peran tersebut membutuhkan individu yang memiliki rasa ingin tahu yang tinggi, hasrat untuk melakukan analisis data dalam membantu pemecahan masalah.

3. Perkiraan Gaji di Indonesia

Gaji juga tidak kalah pentingnya dalam memilih karir antara data analyst dan data scientist. 

💰 Kisaran Gaji Data Analyst

Gaji awal seorang data analyst dimulai dari perkiraan Rp 5.000.000 dan dapat mencapai Rp 20.000.000 pada tingkat senior. 

💰 Kisaran Gaji Data Scientist

Di sisi lain, gaji awal seorang data scientist dimulai dari perkiraan Rp 8.000.000 dan dapat mencapai Rp 30.000.000 pada tingkat senior.

4. Siapkan CV Data Analyst / Data Scientist

Ketika kamu sudah yakin atas pilihanmu, kamu dapat menyiapkan CV untuk mendukung proses pencarian kerja. Berikut adalah contoh CV data analyst dan data scientist dari CakeResume:

• Contoh CV Data Analyst 

• Contoh CV Data Scientist

Dalam artikel Data Analyst vs Data Scientist ini, CakeResume telah menjelaskan perbedaan data analyst dan data scientist. Kedua profesi ini melakukan peran yang berbeda dan memiliki beberapa skill yang tumpang tindih. Dalam dunia profesional, keduanya perlu memiliki keterampilan yang sama dalam memahami data dan mengambil insights untuk memecahkan masalah sehari-hari.

Perbedaan data analyst dan data scientist terlihat dalam tugas dan tanggung jawab, persyaratan pendidikan, skill, gaji dan prospek karier. Oleh karena itu, keputusan ada di tangan kamu dalam memilih mana yang tepat untuk perkembangan karirmu.

--- Ditulis Oleh Priscilia Octaviani ---