Apa Perbedaan Data Science dan Data Analyst?
Dalam era digitalisasi, data menjadi aset berharga bagi perusahaan dan organisasi. Kesuksesan bisnis yang digerakkan oleh data ini, dibutuhkannya proses analisis dengan benar agar mendapatkan hasil analisis yang maksimal. Mengingat jumlah data yang didapatkan ratusan hingga ribuan juta data, maka disinilah peran profesional di bidang analisis data semakin diperlukan.
Dua peran utama yang paling seringkali disandingkan adalah Data Science dan Data Analyst. Meskipun keduanya terlibat dalam pemrosesan dan kegiatan analisis data, namun faktanya masing-masing peran memiliki perbedaan yang mendasar dan penting untuk dipahami dengan jelas. Kira-kira apa ya perbedaan pada kedua ilmu tersebut dalam analisis data? Yuk, simak selengkapnya di artikel ini sampai selesai!
1. Lingkup Pekerjaan: Data Science
Sebelum kita dapat menyimpulkan pada kedua perbedaan, ada kalanya bagi kita untuk memahami pengertian dari ilmu masing-masing. Data Science merupakan studi tentang data mentah atau unstructured data yang diolah menggunakan beberapa keterampilan seperti pemrograman, analitis dan juga bisnis. Bidang ini mencakup banyaknya ilmu-ilmu di dalamnya termasuk algoritma, Machine Learning, pemodelan prediktif ataupun sistem ilmiah lainnya yang dapat menghasilkan sebuah insight dari pola.
Profesi Data Scientist akan menggabungkan ilmu Data Science dengan berbagai ilmu lainnya seperti statistika dan matematika untuk menciptakan sebuah model prediktif serta memahami data secara mendalam. Tidak sampai disitu saja, Data Scientist juga akan mengubah data-data tersebut menjadi sebuah tampilan berupa visualisasi data kedalam bentuk diagram, chart ataupun bentuk grafik yang interaktif lainnya.
2. Lingkup Pekerjaan: Data Analyst
Pada Data Analyst atau analisis data sendiri sebaliknya dari Data Science, yaitu akan terfokus pada menganalisis data untuk memberikan sebuah wawasan yang dapat membantu pengambilan keputusan bisnis. Dalam prosesnya, mereka akan melakukan Data Analytics yang dimana pekerjaan ini dilakukan agar mendapatkan kesimpulan berdasarkan data dan mengkategorikan data menggunakan metode analisis statistik dan menggunakan keterampilan pemrograman seperti penggunaan Python, SQL, Excel, Tableau, Power BI, dan tools lainnya, guna memanajemen dataset yang dimiliki. Biasanya juga, Data Analyst akan lebih bersinggungan dekat dengan penyajian laporan dan visualisasi data sebagai cara mengkomunikasikan temuan pola dan trend dari dataset yang dimiliki kepada stakeholders atau pemangku bisnis non-teknis.
3. Keterampilan yang Dibutuhkan
- Data Scientist: Sebagai seorang Data Scientist akan membutuhkan skill statistik tingkat tinggi, pemaham mendalam tentang Machine Learning dan pemanfaatan sistem kecerdasan buatan/Artificial Intelligence, dan pemrograman yang kuat. Hal ini dikarenakan, dalam tanggung jawabnya mereka sering kali bekerja dengan data yang tidak terstruktur dan mampu mengeksplorasi solusi inovatif dari dataset.
- Data Analyst: Pada keterampilan seorang Data Analyst, akan melibatkan pemahaman statistik yang baik, mampu melakukan pengolahan data menggunakan software analisis data. Dimana software analisis data ini membantu untuk membuat dapat lebih efisien ketika diproses, dianalisis, dan ditafsirkan. Tak lupa juga keterampilan dalam membuat dashboard interaktif atau visualisasi data, agar mereka dapat menghubungkan hasil analisis mereka dengan kebutuhan organisasi atau bisnis.
Dari beberapa poin diatas yang telah disampaikan, pada kedua ilmu dan profesi bidang data tersebut secara kasat mata hampir memiliki kesamaan dalam menggali informasi berdasarkan data. Namun, perbedaan yang dapat dilihat antara keduanya yaitu dalam proses mendapatkan informasi, seorang Data Analyst akan melakukan pemeriksaan, data cleansing, dan mentransformasi hingga data tersebut bisa dilakukan analisis serta mengkomunikasikannya secara efektif kepada tim.
Sedangkan untuk seorang Data Scientist akan melakukan analisis data guna mendapatkan sebuah pemodelan prediktif masa depan yang dapat membantu pengambilan keputusan organisasi atau bisnis. Serupa namun tak sama bukan? Setelah kamu telah berkenalan dengan kedua ilmu dan juga profesinya, apakah kamu sudah menentukan mana yang cocok sesuai dengan minatmu?
Terlepas dari semua hal tersebut, Data Science ataupun Data Analyst sama-sama dibutuhkan oleh industri dan menjadi bidang yang paling populer di era digital ini lho! Ingin mencoba belajar bidang Data Science? DQLab sebagai salah satu community partner LivinginTelkom menawarkan program belajar Bootcamp Data Analyst dan Data Scientist bersama praktisi data profesional sebagai mentor dengan metode belajar dibimbing secara daring dan dibuka untuk pemula sekalipun. Ikuti kelasnya atau informasi lebih lanjut kunjungi DQLab.id
Bagi kamu yang ingin mengetahui informasi rekrutmen (GPTP, Professional, Internship), event, insight, dan lainnya, pantau terus akun Instagram @livingintelkom dan web rekrutmen di https://careers.telkom.co.id/ ya!
