5 Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist, Jangan Tertukar!
- Fokus utama antara menyajikan dan memprediksi
- Data analyst fokus pada apa yang terjadi dengan menganalisis data historis, sedangkan data scientist fokus pada apa yang akan terjadi dengan teknik statistik lanjutan.
- Perangkat dan skill yang digunakan
- Data analyst menggunakan tools seperti Excel, SQL, Tableau, Power BI. Sedangkan data scientist menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta konsep machine learning.
- Tujuan bisnis yang diinginkan
- Data analyst menjawab pertanyaan spesifik dari tim pemasaran atau keuangan, sementara data scientist membangun sistem atau model untuk membantu bisnis mengambil keputusan
Di era yang serba mengandalkan digitalisasi sepert saat ini, profesi yang berhubungan dengan data jadi semakin populer. Dua profesi yang sering jadi perbincangan dan banyak muncul di iklan lowongan kerja adalah data analyst dan data scientist. Sekilas keduanya terlihat mirip, bahkan kadang dianggap sama. Namun, keduanya punya fokus, tujuan, dan skill set yang berbeda.
Nah, biar kamu gak salah ambil jalan karier, penting banget buat tahu bedanya sejak awal. Buat kamu yang baru mulai ngulik dunia data atau sedang mempertimbangkan satu dari dua profesi ini, mengenali perbedaan antara keduanya bisa jadi langkah penting. Yuk, cari tahu lima perbedaan umum data analyst dan data scientist berikut ini!
1. Fokus utama antara menyajikan dan memprediksi
Data analyst biasanya akan lebih fokus ke apa yang terjadi. Artinya mereka menganalisis data historis untuk menjawab pertanyaan spesifik dari sebuah bisnis atau manajemen. Mereka bekerja dengan laporan, dan visualisasi data untuk membantu pengambilan keputusan berdasarkan apa yang sudah terjadi. Sedangkan data scientist fokus pada apa yang akan terjadi.
Mereka menggunakan teknik statistik lanjutan, machine learning, dan algoritma untuk meramalkan tren, perilaku, dan kemungkinan di masa depan. Jadi, kalau kamu lebih suka bikin cerita dari data yang sudah ada, kamu cocok jadi analis. Sebaliknya, jika tertarik untuk memprediksi masa depan, data scientist adalah pilihannya.
2. Perangkat dan skill yang digunakan
Sebagai seorang data analyst, kamu akan lebih sering menggunakan tools seperti Excel, SQL, Tableau, Power BI, atau Google Data Studio. Fokusnya adalah membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data supaya bisa dimengerti oleh orang non-teknis. Data scientist biasanya punya toolbox yang lebih teknikal. Mereka wajib menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau R.
Lebih lanjut, kamu juga harus familiar dengan NumPy, Pandas, Scikit-Learn, dan TensorFlow. Selain itu, kamu juga akan berhadapan dengan konsep machine learning, deep learning, dan statistical modeling. Artinya, kalau kamu lebih nyaman di ranah visual dan berorientasi bisnis, analyst cocok untukmu. Kalau kamu suka coding, dan bikin model prediktif, scientist lebih cocok jadi pilihanmu.
3. Tujuan bisnis yang diinginkan
Peran data analyst cenderung lebih taktis. Mereka bisa membantu menjawab pertanyaan spesifik dari tim pemasaran, keuangan, atau bahkan operasional. Misalnya, seputar pertanyaan “Kenapa penjualan bulan ini turun?”. Sementara data scientist punya tujuan yang lebih strategis. Mereka akan membangun sistem atau model yang bisa terus belajar dari data.
Lebih lanjut, mereka juga membantu bisnis mengambil keputusan jangka panjang. Misalnya, membangun model prediksi atau rekomendasi produk otomatis seperti yang ada di e-commerce besar. Kalau diibaratkan dalam satu tim sepak bola, analyst adalah gelandang yang mengoper bola dengan akurat. Sementara scientist itu ibarat pelatih yang punya strategi untuk menang.
4. Output yang dihasilkan
Data analyst biasanya menghasilkan laporan, grafik, atau presentasi yang bisa langsung digunakan saat rapat atau pengambilan keputusan. Hasil kerjanya cepat dirasakan dan sangat berguna untuk operasional harian. Data scientist lebih sering menghasilkan model, prototype, atau sistem otomatis. Output-nya perlu diuji, dikembangkan, bahkan di-deploy dalam sistem yang lebih besar.
Hasilnya mungkin gak langsung kelihatan hari itu juga, tapi bisa sangat signifikan dalam jangka panjang. Jadi, kalau kamu suka melihat hasil kerjamu digunakan langsung dan cepat terasa, analyst adalah pilihan tepat. Sedangkan, kalau kamu suka bikin ‘mesin’ yang bisa berjalan sendiri dan terus belajar, data scientist adalah jawabannya.
5. Tingkat kompleksitas dan latar belakang pendidikan
Data analyst sering kali menjadi entry-level role yang membuka pintu ke dunia data. Banyak perusahaan membuka posisi ini untuk lulusan berbagai jurusan. Sebenarnya, gak harus dari ilmu komputer atau statistik. Asalkan kamu punya logika berpikir yang kuat dan bisa belajar tools analitik.
Sebaliknya, data scientist umumnya membutuhkan latar belakang teknis yang lebih kuat. Banyak dari mereka berasal dari jurusan statistik, matematika, ilmu komputer atau bahkan fisika. Posisi ini cenderung lebih kompleks dan sering kali mengharuskan pengalaman kerja. Walaupun, sekarang juga banyak bootcamp yang bisa bantu kamu transisi ke profesi ini.
Data analyst dan data scientist sama-sama berurusan dengan data, tapi cara bekerja dan tujuan akhirnya sangat berbeda. Kalau kamu sedang mencari jalan karier atau upgrade skill, mengenali lima perbedaan ini akan sangat membantumu. Jadi, profesi mana yang lebih kamu suka?
