Jika kalian tertarik dengan pekerjaan yang berkaitan dengan big data, terdapat 2 jalan karier yang bisa kalian pilih, yaitu data scientist dan data analyst. Keduanya memiliki banyak kesamaan, sehingga terkadang sulit untuk membedakannya. Yuk, kita bahas kedua profesi ini untuk mengetahui perbedaan data analyst dan data scientist!
Daftar Isi
Pengertian Data Analyst dan Data Scientist
Dua pekerjaan ini masuk ke dalam daftar pekerjaan dengan permintaan yang tinggi dan menjadi pekerjaan dengan gaji besar pada tahun 2021. Selain itu, menurut World Economic Forum Future mengenai Jobs Report 2020, keduanya juga menempatkan posisi atas dalam peningkatan permintaan di seluruh industri. Dari fakta tersebut, dapat kita simpulkan bahwa mereka memiliki peran yang penting dalam industri.
Sebelum mengetahui perbedaan kedua profesi ini secara detail, kita harus mengetahui pengertian dasarnya terlebih dahulu. Seorang analis merupakan profesi yang pekerjaannya mengumpulkan informasi mentah dan mengidentifikasi trends, yang dapat membantu dalam menentukan strategi bisnis. Di samping itu, mereka lebih berfokus menyajikan analisis statistik yang dapat memecahkan masalah.
Walaupun hampir serupa, profesi data scientist lebih banyak berkutat dengan perancangan algoritma dan memprediksi model. Maka dari itu, pekerjaanya lebih menghabiskan waktu untuk membuat tools, automation systems, dan mencari metode untuk mengekstrak informasi perusahaan guna memecahkan masalah yang kompleks.
Mau jadi Digital Marketer? Baca panduan lengkap Digital Marketing berikut.
Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Pada point sebelumnya kita telah mengetahui pengertian dasar tentang kedua profesi ini. Untuk melanjutkan pembahasan, mari kita perhatikan dengan seksama penjelasan di bawah mengenai perbedaan antara data analyst dan data scientist:
1. Berdasarkan Peran dan Tanggung Jawabnya
Dua pekerjaan ini memiliki perbedaan dalam peran dan tanggung jawabnya. Data analyst terlibat untuk mencari alasan mengapa suatu hal dapat terjadi, sedangkan data scientist lebih memperhatikan apa yang akan dan dapat terjadi di depan.
Seorang analis bertanggung jawab dalam menggambarkan kesimpulan dari berbagai sumber untuk mencari solusi dan keputusan terbaik dalam bisnis. Simpulan tersebut akan mereka sajikan dalam laporan yang mudah dipahami seperti dalam bentuk grafik dan deskripsi. Selain itu, mereka juga berperan untuk merancang dashboard dengan menggunakan Software Business Intelligence.
Di lain sisi, seorang scientist pada bidang ini bertanggung jawab membuat prediksi yang akan datang dan menghadapi masalah yang lebih kompleks. Mereka dapat menangani informasi mentah yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur. Seorang scientist juga berperan dalam menganalisis keakuratan sebuah informasi. Oleh karena itu, mereka dapat kita sebut sebagai versi advance dari seorang analyst.
Tertarik jadi Data Analyst? Baca panduan lengkap Data Analysis ini.
2. Perbandingan Skill yang Dibutuhkan
Pada dasarnya menjadi data scientist dan data analyst membutuhkan keterampilan yang hampir mirip, tetapi terdapat sedikit perbedaan di antaranya. Pekerjaan analis lebih condong pada sektor bisnis. Sehingga perlu adanya pengetahuan mengenai bisnis dan kemampuan membuat keputusan dalam strategi bisnis.
Seorang analis harus mempunyai kemampuan dalam menggambarkan informasi dan keterampilan komunikasi yang baik, untuk menyampaikan laporan. Pengetahuan di bidang statistik serta matematika juga diperlukan analis dalam menjalankan pekerjaannya.
Di samping itu, penganalis lebih sering menggunakan tools seperti Phyton, Excel, dan Business Intelligence Software. Berbeda dengan analis, walaupun data scientist juga akan menggunakan Phyton. Namun, mereka akan banyak menggunakan Spark, MySQL, TensorFlow, dan Hadoop dalam bekerja.
Seorang saintis pada bidang ini memerlukan kemampuan algoritma machine learning. Terdapat sebuah fakta, bahwa pekerjaanya dapat memberikan dampak besar pada mesin pencarian dengan menggunakan algoritma. Penggunaan algoritma sendiri membutuhkan sumber yang memadai agar beroperasi secara akurat, karenanya pekerjaan ini memerlukan ketelitian. Profesi ini juga mengharuskan kita untuk expert di bidang matematika, statistik, dan programming.
Mau jago Microsoft Excel? Simak panduan lengkap Excel di sini.
3. Perbedaan Jenjang Pendidikan
Perbedaan data scientist dan data analyst dapat kita lihat dari pendidikan yang mereka tempuh. Saintis data biasanya telah menempuh program master, doktoral, maupun peneliti yang memiliki pengalaman 5 tahun atau lebih. Program yang biasanya mereka tempuh adalah program data sains, teknologi informasi, matematika, dan statistik.
Lain halnya dengan seorang analis yang merupakan lulusan sarjana di bidang finansial, komputer sains, statistik, dan matematika. Namun, pekerjaan ini tidak mewajibkan kalian berasal dari bidang tersebut, dengan menempuh sertifikasi profesional kalian tetap dapat menjadi seorang analis.
Mau lancar Bahasa Inggris? Baca panduan lengkap bahasa Inggris, TOEFL, IETLS & Beasiswa ini.
4. Perkembangan dan Ranah Karier
Data analyst dan data scientist memiliki sedikit perbedaan dalam perkembangan kariernya. Seorang penganalis akan memulai kariernya dengan memegang peran dalam melaporkan dan merancang dashboards. Selanjutnya, mereka akan memiliki tanggung jawab untuk mencari strategi atau hal yang berhubungan dengan teknik analisis lebih dalam.
Saat sudah memiliki pengalaman lebih dari 9 tahun, mereka yang memiliki minat di bidang manajerial akan menjadi manajer analitik. Adapun analis yang melanjutkan pendidikannya untuk menjadi saintis. Seorang analis akan lebih sering kita temukan pada bidang industri healthcare dan hospitality.
Jenjang seorang saintis data lebih terbuka, karena lebih banyak posisi yang dapat mereka isi dalam sebuah perusahaan. Bahkan, permintaan akan profesi ini lebih banyak jika kita bandingkan dengan tenaga yang tersedia.
Profesi ini memiliki dampak signifikan untuk membangun sistem rekomendasi. Oleh karena itu, mereka banyak dibutuhkan dalam perusahaan seperti Netflix dan Amazon yang perlu memiliki sistem rekomendasi akurat guna memperkaya user experience.
Tertarik Jadi Software engineering? Baca panduan lengkap Software Engineering di sini.
Nah, itu dia perbedaan data analyst dan data scientist, jangan sampai tertukar ya! Setelah mengetahui perbedaannya, apakah kalian tertarik pada bidang ini? Jika tertarik untuk mengenalnya lebih dalam dan mengasah skill kalian guna menjadi seorang analis, kalian dapat mengikuti Intensive Bootcamp Excel for Data Analysis Batch 3 dari Myskill.id. intensive bootcamp ini akan mulai pada bulan Maret, jadi tunggu apa lagi? Yuk, segera mendaftar!
Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill
Dibuat oleh tim MySkill, startup pengembangan skill dan karir terbesar di Indonesia. MySkill juga mendapatkan penghargaan dari LinkedIn sebagai Top Startup Indonesia pada 2022 dan 2023. Beberapa sumber referensi tulisan di blog MySkill seperti: Kompas, IDN Times, Forbes, Indeed, Semrush, Hubspot, AIHR, Nielsen Norman Group, Xero, Atlassian, Canva, W3, Grammarly dan sebagainya.