Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer

Dalam dunia yang semakin terhubung dengan data, tiga profesi kunci sering disebut: Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer. Ketiganya memiliki peran yang berbeda tetapi saling melengkapi dalam membantu perusahaan memanfaatkan data secara optimal. Artikel ini akan membahas perbedaan utama di antara ketiga profesi tersebut agar Anda lebih memahami peran masing-masing.

1. Definisi dan Peran Utama

Data Analyst:

• Data Analyst bertugas menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang membantu pengambilan keputusan bisnis. Mereka sering berfokus pada data historis untuk memahami tren dan pola.

Data Scientist:

• Data Scientist bertanggung jawab untuk membangun model prediktif dan algoritma yang lebih kompleks. Mereka menggunakan teknik machine learning dan statistik untuk menemukan solusi berbasis data.

Data Engineer:

• Data Engineer bekerja di belakang layar untuk membangun infrastruktur data. Mereka bertugas memastikan data tersedia, bersih, dan dapat diakses oleh Data Analyst dan Data Scientist.

2. Tugas Utama

Data Analyst:

• Membersihkan dan menganalisis data mentah.
• Membuat laporan dan visualisasi data menggunakan tools seperti Tableau, Excel, atau Power BI.
• Menyediakan insight untuk mendukung strategi bisnis.

Data Scientist:

• Mengembangkan model machine learning.
• Melakukan eksperimen dengan data untuk memecahkan masalah kompleks.
• Menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dan R untuk analisis data.

Data Engineer:

• Merancang dan mengelola pipeline data.
• Menggunakan tools seperti Apache Spark, Hadoop, atau SQL untuk mengintegrasikan data.
• Menjamin kualitas dan keamanan data.

3. Skill yang Dibutuhkan

Data Analyst:

• Penguasaan tools analisis seperti Excel, Tableau, dan SQL.
• Pemahaman dasar statistik.
• Kemampuan visualisasi data.

Data Scientist:

• Penguasaan algoritma machine learning.
• Keahlian dalam Python, R, atau Julia.
• Pengetahuan mendalam tentang statistik dan matematika.

Data Engineer:

• Keahlian dalam bahasa pemrograman seperti Java, Scala, atau Python.
• Penguasaan database seperti SQL dan NoSQL.
• Kemampuan merancang arsitektur data.

4. Manfaat untuk Perusahaan

Data Analyst:

• Membantu manajemen memahami data dan mengambil keputusan yang lebih baik.

Data Scientist:

• Menciptakan prediksi dan solusi berbasis data yang inovatif untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing.

Data Engineer:

• Memastikan sistem data perusahaan berjalan lancar, memungkinkan analisis yang akurat dan efisien.

5. Contoh Kasus 

Data Analyst:

• Mengidentifikasi pola penjualan berdasarkan data transaksi bulanan untuk meningkatkan strategi pemasaran.

Data Scientist:

• Membangun model prediktif untuk memproyeksikan perilaku pelanggan berdasarkan data historis.

Data Engineer:

• Merancang pipeline data yang memungkinkan pengumpulan data real-time dari aplikasi perusahaan.

6. Kolaborasi di Antara Ketiganya

Ketiga profesi ini sering bekerja sama dalam proyek berbasis data:

• Data Engineer memastikan data tersedia dan siap digunakan.
• Data Scientist mengembangkan model yang kompleks menggunakan data tersebut.
• Data Analyst menginterpretasikan hasil dan menyampaikan wawasan kepada tim manajemen.

7. Bagaimana Memilih Karir yang Tepat?

Jika Anda lebih tertarik pada:

• Menganalisis data dan menyajikannya: Pilih menjadi Data Analyst.
• Mengembangkan model kompleks dan prediksi: Pilih menjadi Data Scientist.
• Membangun infrastruktur data: Pilih menjadi Data Engineer.

Meskipun Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer memiliki peran yang berbeda, semuanya adalah bagian penting dari ekosistem data modern. Memahami perbedaan ini akan membantu menentukan jalur karir yang sesuai dengan minat dan keterampilan. Dengan memilih jalur yang tepat, Anda dapat memberikan kontribusi signifikan dalam membantu perusahaan memanfaatkan potensi data secara maksimal.

Belajar Data Analyst di Bootcamp Data Analyst Nusacodes: link