Kebanyakan orang mungkin merasa bingung akan keberadaan profesi data analyst dan data scientist. Sekilas jika tidak mengulik secara mendalam kedua pekerjaan ini terlihat sama. Ya, kedua profesi ini sama-sama berhubungan dengan analisis data. Apalagi dua profesi ini zaman sekarang menjadi yang paling banyak diminati dan bergaji tinggi menurut data World Economic Forum Future of Jobs Report 2023. Mari kita lihat perbedaannya pada paparan berikut.
Data analyst atau Analis Data adalah suatu profesi yang bertujuan untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Mereka menggunakan berbagai teknik dan alat statistik untuk menemukan pola, tren, dan wawasan penting yang tersembunyi di dalam data. Tugas umum untuk seorang analis data dapat meliputi:
- Memperoleh data dari sumber primer dan sekunder
- Membersihkan dan menata ulang data untuk dianalisis
- Menganalisis kumpulan data untuk menemukan tren dan pola yang dapat diterjemahkan menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti
- Menyajikan temuan dengan cara yang mudah dipahami untuk menginformasikan keputusan berbasis data
- Menjaga integritas data dan memastikan kualitas data yang digunakan dalam analisis.
Contoh pekerjaan yang biasa dilakukan analis data seperti membuat laporan kinerja bulanan atau tahunan, menganalisis tren penjualan, dan pengeluaran untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan serta menghasilkan visualisasi data untuk memudahkan pemahaman tren dan pola.
Sedangkan data scientist atau ilmuwan data adalah profesional yang bertugas untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan sejumlah besar data. Mereka menggunakan berbagai metode statistik, pembelajaran mesin, dan teknik analitik untuk mengeksplorasi data, menemukan pola, dan membuat prediksi. Profesi ini diyakini sebagai versi lanjutan dari seorang data analis. Pekerjaan sehari-hari data scientist dapat berupa:
- Pengumpulan, pembersihan, dan pemrosesan data mentah
- Mendesain model prediksi dan algoritma pembelajaran mesin untuk menggali kumpulan data besar (big data)
- Mengembangkan alat dan proses untuk memantau dan menganalisis keakuratan data
- Membangun alat visualisasi data, dashboard, dan laporan
- Menulis program untuk mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data
Contoh pekerjaan dalam dunia nyata yang biasa dilakukan data scientist adalah biasanya memprediksi perilaku pelanggan menggunakan model machine learning, mengembangkan sistem rekomendasi, mengidentifikasi pola dalam data yang dapat meningkatkan kinerja bisnis.
Keahlian dan Alat Data Analyst vs Data Scientist
Analis data dan ilmuwan data sama-sama bekerja dengan data, tetapi setiap perannya menggunakan keahlian dan alat yang sedikit berbeda. Banyak keahlian yang dibutuhkan seiring ilmu data yang berkembang. Berikut ini adalah perbandingan keduanya:
| Keahlian | Data Analis | Data Scientist |
| Matematika | Matematika Dasar, Statistik | Statistik tingkat lanjut, analisis prediktif |
| Pemrograman | Phyton, SQL tingkat dasar | Pemrograman tingkat lanjut |
| Alat | Excel,SPSS, BI, SAS | Hadoop, MySQL, TensorFlow, Spark |
| Lainnya | Visualisasi data, berpikir kritis | Machine learning, data modeling |
Jenis Data yang Dihadapi Data Analyst vs Data Scientist
Data analyst dan data scientist memang sering kali bekerja dengan data, tetapi peran mereka memiliki fokus dan pendekatan yang berbeda dalam mengelola dan menganalisis data. Termasuk terdapat sedikit perbedaan terkait jenis data yang bisa mereka hadapi. Salah satunya cenderung bisa lebih efektif dalam menangani data dengan volume besar atau big data.
| Data Analyst | Data Scientist | |
| Struktur data | Terstruktur: Biasanya bekerja dengan data terstruktur seperti tabel dalam database relasional. | Terstruktur dan Tidak Terstruktur: Bekerja dengan data terstruktur dan tidak terstruktur seperti teks, gambar, video, dan data sensor. |
| Kurun data | Data Historis: Fokus pada data historis untuk memahami kinerja masa lalu dan tren. | Data Historis dan Real-time: Menggunakan data historis dan data real-time untuk membuat model prediktif dan analisis lanjutan. |
| Sumber data | Data Operasional: Data yang berasal dari operasi bisnis sehari-hari. | Data Kompleks: Data yang lebih kompleks dan beragam dari berbagai sumber. |
Jenjang Pendidikan yang Dibutuhkan
Kebanyakan data analyst mensyaratkan minimal gelar sarjana di bidang Statistika, Matematika, Ilmu Komputer, dan Ekonomi, dan Bisnis. Sedangkan data scientist biasanya dibutuhkan dari jurusan yang relevan seperti Matematika, Statistika, Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Fisika, Teknik Elektro, dan Ekonomi Bisnis.
Meskipun gelar tersebut pada umumnya menjadi jalur utama menuju karir di bidang data, beberapa opsi baru bermunculan bagi mereka yang tidak memiliki gelar atau pengalaman sebelumnya. Dengan mengikuti bootcamp untuk mendapat Sertifikat Profesional dalam bidang analitik data. Mereka yang tertarik pada analitik data dapat membangun keterampilan yang diperlukan dalam waktu kurang lebih enam bulan studi.
Hasil analisis di media monitoring adalah salah satu contoh buah karya dari seorang ilmuwan data. Apabila Anda tertarik atau membutuhkan layanan media monitoring, Netray Media Monitoring hadir untuk memenuhinya. Silakan coba di situs Netray atau cari informasi terlebih dahulu di situs ini dan di sini.
Editor: Ananditya Paradhi