Dalam dunia bisnis yang semakin terfokus pada data, peran Data Analyst dan Data Scientist menjadi sangat penting. Kedua profesi ini memanfaatkan data untuk membantu perusahaan merumuskan strategi, memantau performa, dan menemukan peluang baru. Meskipun keduanya bekerja dengan data, mereka memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda.
Memahami perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist, serta keahlian yang mereka miliki, dapat membantu perusahaan dalam memilih profesional yang tepat untuk kebutuhan mereka. Artikel ini akan membahas secara mendalam mengenai perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist, bentuk keahlian yang mereka miliki, serta rentang gaji mereka di Indonesia.
Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Dalam dunia bisnis yang berkembang pesat saat ini, data menjadi salah satu aset yang paling berharga. Baik perusahaan besar maupun kecil memerlukan data untuk merumuskan strategi yang efektif, memantau performa, dan mengidentifikasi peluang. Untuk mengelola dan memanfaatkan data dengan optimal, perusahaan biasanya memerlukan bantuan dari dua peran kunci: Data Analyst dan Data Scientist.
Meski data analyst dan data scientist berfokus pada data, peran dan tanggung jawab masing-masing berbeda. Mari kita bahas lebih dalam tentang apa itu Data Analyst dan Data Scientist serta bagaimana keduanya berkontribusi dalam dunia bisnis.
Data Analyst
Data Analyst adalah profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk membantu perusahaan membuat keputusan berbasis data. Mereka fokus pada penyajian data yang sudah ada dengan cara yang mudah dipahami, menggunakan berbagai alat dan teknik. Beberapa tools yang umum digunakan oleh Data Analyst termasuk Google Analytics untuk melacak performa website, alat analitik media sosial, dan sistem manajemen konten (CMS) atau hubungan pelanggan (CRM) yang khusus dikembangkan untuk perusahaan.
Selain itu, Data Analyst sering menggunakan perangkat lunak visualisasi data seperti Tableau atau Power BI untuk mempresentasikan hasil analisis dalam bentuk grafik dan tabel yang memudahkan pemahaman. Meskipun tidak selalu diperlukan, keterampilan dalam bahasa pemrograman seperti SQL atau Python dapat menjadi nilai tambah bagi Data Analyst, membantu mereka dalam proses pengolahan dan analisis data yang lebih kompleks.
Data Scientist
Berbeda dengan Data Analyst, Data Scientist bekerja dengan data yang lebih besar dan kompleks, serta tidak hanya berfokus pada analisis data historis tetapi juga membuat prediksi untuk masa depan. Data Scientist menggunakan teknik statistik lanjutan dan machine learning untuk memahami pola dari data dan memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk merumuskan strategi bisnis.
Mereka sering terlibat dalam pembangunan model prediktif yang dapat memprediksi perilaku konsumen atau tren pasar. Contohnya adalah mengidentifikasi pola dalam kebiasaan konsumen yang dapat mempengaruhi penjualan, dan memberikan rekomendasi untuk strategi bisnis yang lebih baik. Untuk mencapai hal ini, Data Scientist menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta algoritma machine learning untuk menganalisis data dan membuat prediksi.
Bentuk Keahlian Data Analyst & Data Scientist
Data Analyst dan Data Scientist memiliki keahlian khusus yang memungkinkan mereka untuk menangani berbagai jenis data dan menghasilkan wawasan yang berguna. Meskipun kedua peran ini sering kali saling terkait, mereka memiliki keahlian dan fokus yang berbeda. Berikut adalah bentuk keahlian yang umumnya dimiliki oleh Data Analyst dan Data Scientist :
Data Analyst
Analisis Data dan Statistik: Mengerti statistik dasar dan tren data.
Alat dan Teknologi: Menggunakan Excel, Google Sheets, dan alat visualisasi seperti Tableau atau Power BI.
Pemrograman: Menulis SQL; pengetahuan dasar Python atau R bermanfaat.
Pemahaman Bisnis: Menganalisis kinerja dan membuat laporan untuk keputusan bisnis.
Kemampuan Komunikasi: Menyampaikan data dan hasil analisis dengan jelas.
Data Scientist
Statistik dan Matematika: Menggunakan statistik lanjutan dan matematika untuk analisis mendalam.
Pemrograman dan Alat: Menguasai Python, R, dan alat seperti Hadoop atau Spark; pengalaman dengan machine learning.
Teknik Data: Mengelola data besar dan kompleks, membangun model analisis.
Algoritma dan Machine Learning: Membuat dan mengoptimalkan model prediktif.
Kemampuan Komunikasi dan Presentasi: Menjelaskan hasil analisis dan model dengan cara yang mudah dimengerti, serta membuat visualisasi data kompleks.
Data Analyst dan Data Scientist memang memiliki bentuk keahlian yang berbeda. Data Analyst fokus pada analisis data dan penyajian laporan, sedangkan Data Scientist bekerja dengan data kompleks untuk membuat prediksi dan model. Menguasai keahlian yang sesuai dengan peran ini dapat membantu perusahaan dalam pengolahan data dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
Tugas & Tanggung Jawab Data Analyst & Data Scientist
Dalam dunia analisis data, Data Analyst dan Data Scientist memegang peranan penting yang saling melengkapi untuk membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang berbasis data. Meskipun Data Analyst dan Data Scientist bekerja dengan data, mereka memiliki tugas dan tanggung jawab yang berbeda sesuai dengan fokus dan tujuan mereka. Berikut adalah rincian tugas utama dari Data Analyst dan Data Scientist:
Tugas Data Analyst
- Statistik Deskriptif:
Data Analyst menganalisis data menggunakan teknik statistik untuk memahami dan menjelaskan data yang ada. Ini melibatkan perhitungan rata-rata, median, variansi, dan pengukuran statistik lainnya untuk memberikan gambaran umum tentang data. - Bahasa Kueri Database:
Data Analyst mengambil dan memanipulasi informasi dari database menggunakan bahasa kueri seperti SQL. Kemampuan ini memungkinkan mereka untuk menarik data yang relevan, menggabungkan tabel, dan melakukan operasi data yang kompleks. - Data Cleaning:
Data Cleaning adalah proses penting yang dilakukan oleh Data Analyst untuk memastikan kualitas data. Ini melibatkan pemfilteran, pembersihan, dan transformasi data pada tahap awal, sehingga data siap untuk analisis lebih lanjut tanpa adanya kesalahan atau inkonsistensi. - Visualisasi Data:
Untuk mengkomunikasikan hasil analisis dengan cara yang jelas dan informatif, Data Analyst menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI. Visualisasi yang efektif membantu dalam menyajikan informasi secara visual sehingga mudah dipahami oleh semua pihak. - Kolaborasi dengan Tim:
Data Analyst bekerja erat dengan tim manajemen dan departemen lain untuk memahami kebutuhan bisnis dan memastikan bahwa analisis yang dilakukan relevan dengan tujuan strategis perusahaan. Kolaborasi ini penting untuk memastikan bahwa data digunakan secara efektif. - Analisis Eksplorasi:
Data Analyst melakukan Analisis Data Eksplorasi (EDA) untuk menemukan pola, tren, dan anomali dalam data yang mungkin tidak terlihat sebelumnya. Ini membantu dalam mengidentifikasi insights yang dapat mempengaruhi keputusan bisnis.
Tugas Data Scientist
- Preprocessing Data:
Data Scientist melakukan preprocessing data yang melibatkan transformasi dan pembersihan data untuk mempersiapkannya bagi analisis lebih lanjut. Ini termasuk menangani data yang hilang, normalisasi, dan encoding untuk memastikan data siap untuk model analisis yang lebih kompleks. - Business Understanding:
Memahami persyaratan perusahaan dan model bisnis adalah kunci bagi Data Scientist. Mereka perlu mengetahui konteks bisnis dan tujuan strategis untuk mengembangkan solusi data yang relevan dan efektif. - Merumuskan Pertanyaan:
Data Scientist merumuskan pertanyaan penelitian yang relevan dan strategis untuk menyelesaikan masalah spesifik yang dihadapi perusahaan. Ini melibatkan identifikasi masalah utama dan formulasi hipotesis yang akan diuji menggunakan data. - Machine Learning:
Menerapkan teknik machine learning adalah bagian penting dari pekerjaan Data Scientist. Mereka menggunakan algoritma untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola dalam data, serta membuat model prediktif yang dapat digunakan untuk meramalkan tren dan perilaku di masa depan. - Pengembangan Model:
Data Scientist membangun dan mengoptimalkan model analisis yang dapat diterapkan dalam operasional bisnis. Ini termasuk pengujian model, evaluasi kinerja, dan penyesuaian untuk memastikan akurasi dan efektivitas model. - Visualisasi dan Storytelling:
Menggabungkan visualisasi data dengan storytelling adalah kunci untuk mengkomunikasikan hasil analisis kepada perusahaan secara efektif. Data Scientist tidak hanya membuat visualisasi yang kompleks tetapi juga menyampaikan cerita yang mendasari data untuk membantu pemangku kepentingan memahami insight yang diperoleh.
Gaji Data Analyst
Gaji seorang Data Analyst dapat bervariasi tergantung pada pengalaman, lokasi, dan ukuran perusahaan. Berikut adalah gambaran umum tentang rentang gaji berdasarkan tingkatan mereka di Indonesia. Semua angka yang disajikan menggunakan mata uang Rupiah (IDR):
| Tingkatan | Rentang Gaji (per bulan) |
| Entry-Level | Rp 6.000.000 – Rp 10.000.000 |
| Mid-Level | Rp 10.000.000 – Rp 15.000.000 |
| Senior-Level | Rp 15.000.000 – Rp 25.000.000 |
| Lead/Manager | Rp 25.000.000 – Rp 35.000.000 |
Penjelasan:
Entry-Level: Posisi awal untuk Data Analyst dengan pengalaman kurang dari 2 tahun. Gaji biasanya mencakup pemula yang baru lulus atau mereka yang baru memulai karir di bidang ini.
Mid-Level: Data Analyst dengan pengalaman antara 2 hingga 5 tahun. Pada tingkatan ini, mereka diharapkan sudah menguasai alat analisis dan visualisasi serta dapat memberikan wawasan bisnis yang berharga.
Senior-Level: Data Analyst berpengalaman lebih dari 5 tahun dengan kemampuan untuk menangani proyek yang lebih kompleks dan memberikan strategi berbasis data. Biasanya juga memiliki tanggung jawab tambahan, seperti memimpin tim junior.
Lead/Manager: Posisi manajerial yang memimpin tim Data Analyst. Tanggung jawab termasuk pengelolaan proyek, strategi analisis data, dan komunikasi hasil dengan pimpinan perusahaan.
Gaji Data Scientist
Gaji seorang Data Scientist dapat bervariasi tergantung pada pengalaman, lokasi, dan ukuran perusahaan. Berikut adalah gambaran umum tentang rentang gaji berdasarkan tingkatan mereka di Indonesia, dengan semua angka disajikan dalam mata uang Rupiah (IDR):
| Tingkatan | Rentang Gaji (per bulan) |
| Entry-Level | Rp 8.000.000 – Rp 12.000.000 |
| Mid-Level | Rp 12.000.000 – Rp 20.000.000 |
| Senior-Level | Rp 20.000.000 – Rp 35.000.000 |
| Lead/Manager | Rp 35.000.000 – Rp 50.000.000 |
Penjelasan:
Entry-Level: Data Scientist pemula dengan pengalaman kurang dari 2 tahun. Biasanya di posisi ini mereka baru memulai karir dengan pelatihan dan pengembangan keterampilan dasar dalam machine learning dan analisis data.
Mid-Level: Data Scientist dengan pengalaman 2 hingga 5 tahun yang sudah mampu menangani proyek-proyek menengah dan mengembangkan model prediktif serta analisis yang lebih kompleks.
Senior-Level: Data Scientist berpengalaman lebih dari 5 tahun, sering kali terlibat dalam proyek-proyek yang sangat kompleks dan memimpin tim dalam pengembangan model serta strategi data yang berfokus pada hasil bisnis.
Lead/Manager: Posisi manajerial yang bertanggung jawab atas strategi data secara keseluruhan dan pengelolaan tim Data Scientist. Mereka berperan dalam menyusun kebijakan data dan memastikan implementasi model serta analisis yang sukses.
Penutup
Memahami perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist serta keahlian yang diperlukan untuk masing-masing peran dapat membantu perusahaan merancang tim data yang efektif. Data Analyst berfokus pada analisis data dan penyajian laporan, sementara Data Scientist menangani data yang lebih kompleks untuk membuat prediksi dan model strategis.
Jika Anda ingin memulai karir sebagai Data Analyst, ikuti Kursus Data Analyst dari Screenesia. Dapatkan pengetahuan dan keterampilan yang dibutuhkan untuk sukses di bidang ini dan bawa karir Anda ke level berikutnya!
