Dalam dunia data, profesi Data Analyst dan Data Scientist sering dianggap mirip, padahal keduanya memiliki fokus dan tanggung jawab yang berbeda. Memahami perbedaan ini penting, terutama bagi Anda yang ingin berkarier di bidang data.
Apa Perbedaannya?
Data Analyst berfokus pada pengolahan dan analisis data untuk menghasilkan insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan bisnis sehari-hari. Mereka biasanya bekerja dengan data yang sudah tersedia dan menjawab pertanyaan yang sudah jelas.
Sebaliknya, Data Scientist memiliki peran yang lebih kompleks. Mereka mengeksplorasi data dalam jumlah besar untuk menemukan pola tersembunyi dan membuat model prediktif menggunakan machine learning. Tidak hanya menjawab pertanyaan, mereka juga merumuskan masalah secara mandiri.
Tanggung Jawab Utama
Data Analyst:
Analisis data dengan statistik deskriptif
Mengolah dan mengambil data menggunakan SQL
Data cleaning dan transformasi awal
Membuat visualisasi dengan Microsoft Excel, Tableau, atau Microsoft Power BI
Berkolaborasi dengan tim bisnis untuk insight
Data Scientist:
Preprocessing data lanjutan
Eksplorasi data skala besar
Membangun model machine learning
Membuat prediksi dan solusi strategis
Menyampaikan insight melalui storytelling data
Skill & Tools yang Dibutuhkan
Data Analyst:
Statistik dasar & logika analitis
Problem solving
Komunikasi yang baik
Tools: Excel, SQL, Tableau, Power BI
Data Scientist:
Statistik & matematika lanjutan
Machine learning & data mining
Programming seperti Python, R, atau SAS
Kemampuan eksplorasi data mendalam
Realita di Dunia Kerja
Di dunia industri, batas antara Data Analyst dan Data Scientist sering kali tumpang tindih, terutama di perusahaan kecil hingga menengah. Namun secara umum, Data Analyst fokus pada insight jangka pendek, sedangkan Data Scientist lebih ke prediksi dan strategi jangka panjang.
Jadi, kamu lebih cocok yang mana: pengolah data cepat atau pembuat prediksi masa depan?
Sumber : https://dqlab.id/
Image Source : linkedln:Techman Consulting
Image Source : Website DJKN
