Memahami Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist: Kasus Studi di Netflix

Dalam dunia analitik data, peran data analyst dan data scientist seringkali disamakan atau bahkan disalahartikan. Namun, keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam hal definisi, tugas, dan skill yang diperlukan. Melalui studi kasus di Netflix, kita dapat menggali lebih dalam untuk memahami perbedaan antara kedua peran tersebut.

Data analyst adalah profesional yang bertanggung jawab untuk menganalisis data yang sudah ada guna memberikan wawasan bisnis yang berharga. Mereka biasanya fokus pada pemahaman tren, pola, dan performa bisnis berdasarkan data historis. Di sisi lain, data scientist lebih terfokus pada pengembangan model prediktif dan solusi analitis yang kompleks untuk memecahkan masalah yang belum terpecahkan. Mereka menggunakan berbagai algoritma dan teknik machine learning untuk mengeksplorasi data, membuat prediksi, dan menghasilkan wawasan yang mendalam.

Dalam konteks Netflix, data analyst mungkin akan menganalisis data pengguna untuk memahami perilaku penonton, seperti kebiasaan menonton, preferensi genre, atau tingkat retensi pelanggan. Analisis ini dapat membantu Netflix dalam mengoptimalkan konten yang ditawarkan kepada pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna, dan memahami tren pasar yang berkembang.

Di sisi lain, data scientist di Netflix dapat bekerja pada proyek-proyek yang lebih kompleks, seperti pengembangan algoritma rekomendasi yang disesuaikan secara personal untuk setiap pengguna. Mereka dapat menggunakan teknik machine learning untuk memprediksi preferensi pengguna berdasarkan sejarah penontonannya, pola penonton lainnya, atau bahkan faktor eksternal seperti cuaca atau peristiwa khusus.

Perbedaan utama antara data analyst dan data scientist juga terletak pada keterampilan yang diperlukan. Data analyst umumnya memerlukan keterampilan analitis yang kuat, kemampuan dalam menggunakan tools analisis data seperti SQL, Excel, atau Python, serta pemahaman yang baik tentang statistik. Di sisi lain, data scientist harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang machine learning, pemrograman, dan analisis statistik yang lebih maju.

Apakah harus kuliah di jurusan tertentu untuk menjadi data analyst atau data scientist? Jawabannya tidak mutlak. Banyak data analyst atau data scientist yang berasal dari latar belakang yang beragam, termasuk ilmu komputer, statistik, teknik, atau ilmu sosial. Yang penting adalah memiliki keterampilan dan pengetahuan yang sesuai dengan peran yang diinginkan.

Dengan demikian, perbedaan antara data analyst dan data scientist sangatlah penting dan memiliki implikasi yang signifikan dalam konteks industri. Sementara data analyst fokus pada analisis data historis untuk memberikan wawasan bisnis, data scientist lebih terlibat dalam pengembangan model prediktif dan solusi analitis yang kompleks. Studi kasus di Netflix memberikan contoh konkret bagaimana kedua peran tersebut berperan dalam membantu perusahaan memahami dan memanfaatkan data untuk tujuan bisnis yang berbeda.

Mari terus belajar dan kembangkan skill di https://myskill.id/.

Tinggalkan Balasan