Perkembangan teknologi digital dan pemanfaatan big data telah melahirkan berbagai profesi baru yang sangat dibutuhkan oleh perusahaan. Dua di antaranya adalah Data Analyst dan Data Scientist. Meski sama-sama bekerja dengan data, kedua profesi ini memiliki tugas, tanggung jawab, keterampilan, dan jenjang karier yang berbeda.
Banyak calon mahasiswa maupun pencari kerja yang masih bingung mengenai perbedaan Data Analyst dan Data Scientist. Bahkan, tidak sedikit yang menganggap kedua profesi tersebut sama. Padahal, keduanya memiliki fokus pekerjaan yang berbeda dalam proses pengolahan dan pemanfaatan data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Lalu, apa sebenarnya perbedaan Data Analyst dan Data Scientist? Simak penjelasan lengkap berikut ini.
Apa Itu Data Analyst?
Data Analyst adalah seorang profesional yang bertugas mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menyajikan data agar dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis.
Seorang Data Analyst lebih banyak bekerja dengan data yang sudah tersedia untuk menemukan pola, tren, maupun insight yang bermanfaat bagi perusahaan. Hasil analisis tersebut kemudian disampaikan dalam bentuk laporan, dashboard, maupun visualisasi data sehingga mudah dipahami oleh manajemen.
Profesi ini banyak dibutuhkan di berbagai sektor, seperti perbankan, e-commerce, startup, manufaktur, rumah sakit, hingga instansi pemerintah.
Apa Itu Data Scientist?
Data Scientist adalah profesional yang menggabungkan kemampuan analisis data, statistika, pemrograman, serta machine learning untuk membangun model prediktif dan menghasilkan solusi berbasis data.
Tidak hanya menganalisis data yang sudah ada, Data Scientist juga mampu membuat algoritma yang dapat memprediksi perilaku pelanggan, mendeteksi fraud, melakukan rekomendasi produk, hingga mengembangkan sistem kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI).
Karena ruang lingkup pekerjaannya lebih kompleks, profesi Data Scientist umumnya membutuhkan penguasaan matematika, statistika, serta pemrograman yang lebih mendalam.
Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Walaupun sama-sama mengolah data, terdapat sejumlah perbedaan mendasar antara Data Analyst dan Data Scientist.
Aspek | Data Analyst | Data Scientist |
Fokus utama | Menganalisis data yang sudah tersedia | Membangun model prediktif dan solusi berbasis AI |
Tujuan | Memberikan insight bisnis | Memprediksi dan mengoptimalkan keputusan bisnis |
Tingkat analisis | Deskriptif dan diagnostik | Prediktif dan preskriptif |
Tools | Microsoft Excel, SQL, Power BI, Tableau | Python, R, SQL, TensorFlow, Scikit-learn |
Pemrograman | Dasar hingga menengah | Menengah hingga tingkat lanjut |
Machine Learning | Tidak selalu diperlukan | Menjadi salah satu kompetensi utama |
Output | Dashboard, laporan, visualisasi data | Model prediksi, algoritma, sistem AI |
Secara sederhana, Data Analyst berfokus menjawab pertanyaan "Apa yang sedang terjadi?", sedangkan Data Scientist berusaha menjawab "Apa yang kemungkinan akan terjadi di masa depan?" melalui pemodelan data.
Tugas Seorang Data Analyst
Beberapa tanggung jawab utama Data Analyst antara lain:
Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
Membersihkan dan memvalidasi data.
Mengolah data menggunakan SQL maupun spreadsheet.
Membuat dashboard interaktif.
Menyusun laporan analisis.
Memberikan rekomendasi berdasarkan hasil analisis data.
Membantu manajemen dalam mengambil keputusan bisnis.
Tugas Seorang Data Scientist
Sementara itu, seorang Data Scientist memiliki tanggung jawab yang lebih luas, seperti:
Mengembangkan model machine learning.
Melakukan analisis statistik tingkat lanjut.
Membangun model prediksi.
Mengolah data dalam jumlah besar (big data).
Mengembangkan sistem rekomendasi.
Membuat solusi berbasis Artificial Intelligence (AI).
Berkolaborasi dengan tim bisnis dan teknologi.
Skill yang Dibutuhkan
Skill Data Analyst
Untuk menjadi Data Analyst, beberapa keterampilan yang perlu dikuasai meliputi:
Microsoft Excel
SQL
Power BI
Tableau
Statistik dasar
Data Visualization
Business Intelligence
Critical Thinking
Komunikasi data
Skill Data Scientist
Sedangkan Data Scientist memerlukan kemampuan yang lebih luas, antara lain:
Python atau R
SQL
Machine Learning
Deep Learning
Artificial Intelligence
Statistika
Matematika
Big Data
Data Engineering
Cloud Computing
Gaji Data Analyst dan Data Scientist
Besaran gaji dapat berbeda tergantung pengalaman, industri, dan lokasi perusahaan. Namun secara umum, Data Scientist cenderung memiliki rata-rata gaji lebih tinggi dibandingkan Data Analyst karena kompleksitas pekerjaan dan kompetensi yang dibutuhkan.
Meski demikian, kedua profesi ini termasuk dalam daftar pekerjaan dengan permintaan tinggi di era transformasi digital dan memiliki prospek karier yang sangat menjanjikan.
Mana yang Lebih Cocok?
Jika Anda menyukai analisis bisnis, penyusunan laporan, visualisasi data, dan membantu perusahaan memahami performa bisnis berdasarkan data, maka profesi Data Analyst bisa menjadi pilihan yang tepat.
Sebaliknya, apabila Anda tertarik membangun model prediksi, mengembangkan teknologi berbasis AI, serta memanfaatkan machine learning untuk menyelesaikan berbagai permasalahan bisnis, maka karier sebagai Data Scientist dapat menjadi tujuan yang menarik.
Banyak profesional juga memulai karier sebagai Data Analyst sebelum berkembang menjadi Data Scientist seiring bertambahnya pengalaman dan penguasaan keterampilan teknis.
Prospek Karier
Seiring meningkatnya pemanfaatan data dalam dunia bisnis, kebutuhan terhadap Data Analyst dan Data Scientist terus mengalami pertumbuhan. Berbagai industri membutuhkan tenaga profesional yang mampu mengubah data menjadi informasi yang bernilai, mulai dari perusahaan teknologi, perbankan, e-commerce, fintech, manufaktur, telekomunikasi, layanan kesehatan, hingga sektor pemerintahan.
Kemampuan mengolah data kini menjadi salah satu kompetensi yang paling dicari oleh perusahaan karena membantu meningkatkan efisiensi operasional, memahami perilaku pelanggan, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat.
FAQ
Apa perbedaan utama Data Analyst dan Data Scientist?
Data Analyst berfokus pada analisis data yang telah tersedia untuk menghasilkan insight bisnis, sedangkan Data Scientist mengembangkan model prediksi dan solusi berbasis machine learning maupun Artificial Intelligence.
Apakah Data Analyst harus bisa coding?
Ya, meskipun tidak sedalam Data Scientist. Seorang Data Analyst umumnya perlu menguasai SQL dan memiliki kemampuan dasar Python atau R untuk mendukung proses analisis data.
Mana yang lebih sulit, Data Analyst atau Data Scientist?
Data Scientist umumnya memiliki tingkat kompleksitas yang lebih tinggi karena membutuhkan pemahaman mendalam tentang statistika, pemrograman, machine learning, dan pemodelan data.
Apakah lulusan Bisnis Digital bisa menjadi Data Analyst?
Tentu. Dengan kurikulum yang mencakup analisis data, business intelligence, statistika, database, dan teknologi digital, lulusan Bisnis Digital memiliki peluang untuk berkarier sebagai Data Analyst. Dengan pengembangan kompetensi lebih lanjut di bidang pemrograman dan machine learning, peluang untuk berkarier sebagai Data Scientist juga semakin terbuka.
Kesimpulan
Data Analyst dan Data Scientist merupakan dua profesi yang sama-sama berperan penting dalam pengelolaan data, tetapi memiliki fokus pekerjaan yang berbeda. Data Analyst bertugas mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan insight yang mendukung pengambilan keputusan bisnis, sedangkan Data Scientist memanfaatkan analisis lanjutan, machine learning, dan kecerdasan buatan untuk membangun model prediksi dan solusi inovatif. Keduanya menawarkan prospek karier yang cerah di tengah pesatnya transformasi digital dan meningkatnya kebutuhan perusahaan terhadap tenaga profesional yang mampu mengolah data secara efektif.
Bagi Anda yang bercita-cita menjadi Data Analyst maupun Data Scientist, langkah awal yang tepat adalah memilih program studi yang membekali mahasiswa dengan kombinasi ilmu bisnis, teknologi, dan analisis data. Program Studi Bisnis Digital STIE YKPN Yogyakarta menghadirkan pembelajaran yang relevan dengan kebutuhan industri melalui mata kuliah seperti Analisis Data Bisnis, Business Intelligence, Basis Data, Statistik Bisnis, Manajemen Sistem Informasi, hingga Artificial Intelligence untuk Bisnis. Dengan kurikulum yang adaptif, dosen berpengalaman, serta pembelajaran berbasis praktik dan studi kasus, mahasiswa dipersiapkan untuk memiliki kompetensi yang dibutuhkan agar mampu bersaing dan berkarier sebagai Data Analyst, Data Scientist, maupun profesi digital lainnya di era ekonomi digital.
