Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Data Analyst dan Data Scientist adalah dua peran yang berhubungan dengan pengolahan dan analisis data. Meskipun keduanya bekerja dengan data, ada perbedaan penting antara keduanya. Dikutip dari Materindatascience berikut adalah perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist:
Data Analyst:
- Data Analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data yang dikumpulkan.
- Tugas utama Data Analyst adalah mencari insight dari data yang ada dan menghasilkan laporan serta visualisasi data.
- Mereka bekerja dengan tim manajemen untuk memahami kebutuhan bisnis dan memberikan informasi yang dapat memajukan bisnis dari berbagai aspek.
- Skill yang penting bagi seorang Data Analyst meliputi kemampuan analisis data, pengolahan data, dan pemahaman bisnis.
- Gelar pendidikan yang diperlukan untuk menjadi Data Analyst tidaklah seketat Data Scientist, namun memiliki skill, portfolio, dan pemahaman bisnis yang baik sangat penting.
Data Scientist:
- Data Scientist menciptakan pertanyaan baru dan melakukan riset dengan menggunakan data1.
- Mereka mengumpulkan dan mengolah data yang besar, serta menggali insight baru yang dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan.
- Data Scientist sering menggunakan teknik-teknik lanjutan seperti machine learning untuk membuat prediksi tentang masa depan.
- Biasanya, Data Scientist memiliki gelar Magister atau Doktoral dalam bidang data science, information technology, matematika, atau statistik.
- Skill yang penting bagi seorang Data Scientist meliputi pemahaman statistik, pemrograman, machine learning, dan pemahaman bisnis.
- Data Scientist juga harus memiliki kemampuan untuk mengembangkan platform untuk data yang telah diolah dan ditafsirkan.
Dalam kesimpulannya, perbedaan utama antara Data Analyst dan Data Scientist adalah dalam peran dan tanggung jawab mereka. Data Analyst lebih fokus pada analisis data yang ada dan memberikan insight, sedangkan Data Scientist lebih fokus pada riset dan pengembangan model prediksi menggunakan data.
Contoh Kolaborasi Data Engineer dan Data Scientist
Mari kita lihat sebuah skenario untuk memahami bagaimana data engineer dan data scientist bekerja sama:
- Skenario: Perusahaan ritel ingin memprediksi produk yang akan diminati pelanggan dalam beberapa bulan ke depan.
- Peran Data Engineer:
- Mengintegrasikan data transaksi pelanggan dari berbagai cabang ke dalam data warehouse.
- Membersihkan data yang tidak lengkap atau duplikat.
- Menyediakan API yang memungkinkan data scientist mengakses data ini.
- Peran Data Scientist:
- Menggunakan data transaksi dari data warehouse untuk membangun model prediktif.
- Menganalisis pola pembelian dan membuat rekomendasi produk untuk kampanye pemasaran berikutnya.
- Menampilkan hasil analisis melalui dashboard interaktif.
Hasilnya, perusahaan dapat menjalankan kampanye pemasaran yang lebih tepat sasaran, meningkatkan penjualan, dan mengurangi risiko stok produk yang tidak laku.
Apa saja skill yang dibutuhkan untuk menjadi data analyst atau data scientist
Berikut adalah beberapa skill yang dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst atau Data Scientist:
Data Analyst:
- Kemampuan analisis data
- Pengolahan data
- Pemahaman bisnis
- Pemahaman teknologi informasi
- Pemahaman matematika dan statistik
- Kemampuan visualisasi data
- Kemampuan komunikasi dan presentasi
Data Scientist:
- Pemahaman statistik
- Pemrograman
- Machine learning
- Pemahaman bisnis
- Pemahaman teknologi informasi
- Pemahaman matematika dan statistik
- Kemampuan analisis data
- Kemampuan visualisasi data
- Kemampuan komunikasi dan presentasi
Skill yang dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst dan Data Scientist memiliki beberapa kesamaan, seperti kemampuan analisis data, pengolahan data, pemahaman bisnis, dan kemampuan komunikasi dan presentasi. Namun, Data Scientist memerlukan skill tambahan seperti pemrograman dan machine learning yang lebih lanjut. Selain itu, baik Data Analyst maupun Data Scientist memerlukan pemahaman matematika dan statistik serta teknologi informasi yang baik.
