Data Analyst vs Data Scientist

Hallo Sobat lspdigi.com! Bagi Anda yang ingin mencari Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Anda bisa simak pembahasannya sebagai berikut ini.

Cari tahu terlebih dahulu tentang perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist dengan secara lengkap dalam artikel ini.

Pelajari pengertian, tanggung jawab, keahlian, dan prospek kerja masing-masing untuk membantu Anda memilih jalur karier yang tepat di dunia data.

Dalam beberapa tahun terakhir, peran yang sudah berkaitan dengan data menjadi sangat populer di dunia kerja.

Dua di antaranya yang sering dibandingkan dengan salah satu Data Analyst dan Data Scientist. Meskipun keduanya sudah terlihat serupa karena sama-sama bekerja dengan data, sebenarnya ada perbedaan mendasar baik dari segi pendekatan, keterampilan yang dibutuhkan, hingga dampaknya terhadap bisnis.

Bagi Anda yang tertarik meniti karier di dunia data, memahami perbedaan ini sangat penting untuk menentukan arah pengembangan profesional yang sesuai.

Pengertian Data Analyst dan Data Scientist

Seorang Data Analyst adalah individu yang bertugas mengolah data mentah menjadi informasi yang bisa dipahami dan digunakan untuk pengambilan keputusan.

Mereka mengidentifikasi tren, pola, dan anomali dari data historis, kemudian menyajikannya dalam bentuk laporan atau visualisasi yang mudah dicerna oleh pemangku kepentingan.

Sementara itu, Data Scientist melangkah lebih jauh. Mereka tidak hanya menganalisis data masa lalu, tapi juga membangun model prediktif dan sistem berbasis algoritma.

Tujuannya adalah untuk dapat memberikan adanya wawasan proaktif, seperti prediksi perilaku pelanggan atau optimasi proses bisnis melalui machine learning.

Baca Juga: Sertifikasi Data Analyst

Perbedaan Tugas dan Ruang Lingkup Kerja

• Data Analyst: biasanya bekerja dengan data terstruktur dari database relasional. Tugas mereka mencakup pengumpulan data, pembersihan data, analisis deskriptif, dan pembuatan laporan interaktif. Mereka menjawab pertanyaan seperti “apa yang terjadi?” dan “mengapa hal itu terjadi?”
• Data Scientist, di sisi lain, sering kali bekerja dengan data dalam volume besar, termasuk data tidak terstruktur seperti teks atau gambar. Mereka menerapkan teknik statistik lanjutan, pemrograman, serta algoritma machine learning untuk menjawab pertanyaan seperti “apa yang akan terjadi?” dan “bagaimana jika kita melakukan perubahan tertentu?”

Keterampilan dan Tools yang Digunakan

Untuk menjadi Data Analyst, seseorang juga perlu untuk menguasai:

• SQL
• Excel
• Tableau atau Power BI
• Statistik dasar dan visualisasi data

Sementara Data Scientist perlu menguasai:

• Python atau R
• Machine Learning
• Big Data Tools (seperti Hadoop atau Spark)
• Statistik inferensial dan pemrograman

Latar Belakang Pendidikan

Banyak Data Analyst berasal dari jurusan ekonomi, statistik, manajemen bisnis, atau sistem informasi. Mereka yang memilih peran ini biasanya memiliki pemahaman bisnis yang kuat.

Sebaliknya, Data Scientist umumnya memiliki latar belakang yang lebih teknis, seperti ilmu komputer, matematika, atau teknik.

Tak sedikit dari mereka yang sudah memiliki gelar master atau doktor di bidang sains data atau bidang terkait.

Penerapan di Dunia Industri

• Data Analyst dibutuhkan di berbagai sektor untuk membuat laporan performa bisnis, memahami perilaku pelanggan, atau memantau KPI.
• Data Scientist sangat dicari untuk membangun sistem rekomendasi, menganalisis sentimen media sosial, serta mengotomatisasi keputusan bisnis melalui AI.

Gaji dan Prospek Karier

Secara umum, Data Scientist memiliki gaji lebih tinggi dibandingkan Data Analyst, terutama karena kompleksitas pekerjaan dan keterampilan teknis yang dibutuhkan.

Namun, Data Analyst tetap menjadi pintu masuk populer ke dunia data dan bisa menjadi batu loncatan menuju posisi Data Scientist.

Kesimpulan

Baik adanya Data Analyst maupun Data Scientist memainkan adanya peran penting dalam organisasi berbasis data.

Perbedaan utamanya terletak pada pendekatan kerja: Data Analyst lebih fokus pada pemahaman data historis dan pelaporan, sedangkan Data Scientist berfokus pada prediksi dan solusi berbasis algoritma. Pilihan karier yang terbaik bergantung pada minat pribadi dan kemampuan teknis Anda.

Jika Anda sudah tertarik pada bisnis dan suka menganalisis data secara deskriptif, jalur Data Analyst cocok untuk Anda.

Namun jika Anda tertarik dengan teknologi, pemrograman, dan solusi berbasis machine learning, maka Data Scientist adalah jalur yang tepat.

Dalam dunia yang semakin dipengaruhi oleh data, kedua peran ini akan tetap sangat relevan dan menjadi fondasi penting dalam pengambilan keputusan modern.