Beberapa waktu belakangan ini, profesi data analyst dan data scientist mulai banyak dibicarakan. Sama-sama berhubungan dengan data, banyak orang mengira bahwa kedua profesi ini sama. Namun nyatanya, beberapa perbedaan dapat ditemukan pada keduanya. Karenanya, berikut adalah beberapa perbedaan data analyst dan data scientist yang penting untuk diketahui.
Peranan yang Dipegang
Data analyst berperan untuk mengumpulkan data yang diperlukan, biasanya data-data tersebut adalah data mentah yang belum diolah. Selanjutnya data analyst akan menganalisis data. Dari data tersebut, data analyst akan mendapatkan nilai algoritma data tersebut. Biasanya ini digunakan untuk menentukan seberapa besar tingkat minat dan prospek sebuah produk di pasaran.
Sedangkan data scientist berperan untuk menganalisis data dalam jumlah besar. Jika data analyst mengolah data mentah, data yang diolah oleh data scientist adalah data yang sudah pernah dilakukan pengolahan sebelumnya. Setelahnya, data scientist akan membuat visualisasi data yang akan memudahkan pengambilan keputusan terkait bisnis yang dijalankan.
Tanggungjawab yang Diemban
Jika dilihat dari segi tanggung jawab, data analyst lebih berpusat ke konsumen. Data analyst bertanggungjawab untuk menemukan preferensi dan kebutuhan konsumen. Hal tersebut kemudian akan disajikan dalam bentuk visualisasi metrik. Setelahnya, data tersebut akan digunakan untuk mengidentifikasi faktor eksternal yang akan mempengaruhi bisnis yang dijalankan.
Lain dengan data analyst, data scientist bertanggungjawab untuk memvisualisasikan data agar mudah dipahami oleh pihak perusahaan. Biasanya sajiannya adalah grafik. Pekerjaan data scientist lebih terfokus pada pemrograman yang berfungsi untuk mengolah data besar sebuah perusahaan.
Keahlian yang Dibutuhkan
Untuk menjadi data analyst, keahlian yang dibutuhkan adalah keterampilan dalam mengolah angka (numerik). Selain itu penting juga untuk menguasai alat analisis data dan teknik pengolahan data. Kemampuan control kualitas dari data serta perlindungan data juga perlu dikuasai. Tenang saja, semuanya bisa dikuasai bertahap seiring dengan berjalannya waktu.
Sedangkan untuk menjadi data scientist, kemampuan berpikir sistematis lebih diutamakan. Meski pengolahan angka juga diperlukan, namun pekerjaan data scientist akan lebih banyak dalam pengambilan kesimpulan dari sajian data. Penting pula untuk menguasai bahasa asing karena saat melakukan pemrograman, kebanyakan tersaji dengan bahasa asing seperti bahasa Inggris.
Ranah Ilmu Pengetahuan
Seorang data analyst biasanya telah menyelesaikan pendidikan di bidang matematika. Hal tersebut karena seorang data analyst wajib memiliki keterampilan dalam mengolah data. Selain itu memungkinkan pula seorang data analyst berasal dari ilmu komputer karena profesi data analyst membutuhkan banyak software komputer untuk mengolah data.
Seorang data scientist juga kebanyakan berasal dari lulusan matematika atau statistika. Tentu saja karena data scientist akan melakukan banyak pengolahan data. Selain itu seseorang yang mendalami ilmu komputer dan informatika juga bisa menjadi seorang data scientist. Keahlian pemrograman akan sangat bermanfaat dalam pekerjaan ini.
Jenjang Karir
Dalam jenjang karir, seorang data analyst akan melewati paling tidak tiga tahap. Yang pertama adalah Data Analyst Entry Level untuk pegawai baru. Tahap yang selanjutnya adalah Data Analyst Junior yang sudah memiliki kemampuan analisis data. Yang terakhir adalah data analyst senior dengan banyak pengetahuan akan analisis data.
Sama dengan data analyst, data scientist memiliki tiga tahapan. Pegawai baru akan masuk menjadi data scientist. Setelah kemampuannya meningkat, pegawai akan menjadi senior data scientist. Yang tertinggi adalah chief data scientist dengan keahlian dan pengalaman yang tinggi.
Setelah membaca 5 perbedaan yang umum diatas, semakin jelas bukan perbedaan kedua profesi ini. Dilihat dari daftar perbedaan data analyst dan data scientist yang sudah disebutkan, bisa disimpulkan bahwa dua pekerjaan tersebut berbeda namun bergerak di ranah yang sama. Jadi, setelah ini jangan sampai tertukar atau salah kira lagi ya.
