Jakarta, FORTUNE – Seiring bisnis yang mulai mengandalkan teknologi untuk mengolah datanya, permintaan terhadap pekerjaan yang berhubungan dengan data pun muncul, termasuk data analyst dan data scientist. Meskipun sama-sama berkenaan dengan data, namun kedua profesi tersebut memiliki sejumlah perbedaan mendasar, dari segi peran hingga tanggung jawab.
Di era transformasi digital seperti saat ini, tidak sedikit perusahaan membutuhkan profesi yang berhubungan dengan teknologi dan data. Terlebih, data menjadi penting bagi perusahaan untuk dasar pengambilan keputusan dalam bisnis. Tidak mengherankan profesi seperti data analyst dan data scientist banyak dilirik oleh industri, sebagaimana dilansir dari laman Dqlab.
Secara definisi, data analyst merupakan seorang profesional yang bertugas mengumpulkan dan menafsirkan data untuk memecahkan masalah bisnis tertentu. Jenis pekerjaan ini akan melewati proses, seperti data cleaning, transformasi, dan pemodelan data.
Dilansir dari situs web Binar Academy, seorang data analyst biasanya akan bekerja dengan data terstruktur untuk memecahkan masalah bisnis yang konkret (tangible) dengan menggunakan tools, seperti bahasa pemrograman SQL, R, atau Phyton, serta perangkat lunak visualisasi data, dan analisis statistik.
Sementara itu, data scientist merupakan profesional yang bertanggung jawab dalam menganalisis, memproses, serta mendesain model ataupun algoritma untuk diterjemahkan menjadi rencana atau tindakan perusahaan. Profesi ini berususan dengan data mentah yang tidak terstruktur, atau bahkan permasalahan bisnis yang bersifat abstrak (intangible).
Dalam menjalankan tugasnya, seorang data scientist memanfaatkan teknologi machine learning, dan menggunakan statistik untuk merapikan data. Profesi ini dituntut untuk mampu melakukan otomatisasi model dan algoritma machine learning untuk menangani data tidak terstruktur.
Deskripsi pekerjaan
Situs web Pacmann melansir, baik data analyst maupun data scientist memiliki perbedaan dari sisi deskripsi pekerjaan. Misalnya saja, data analyst lebih berfokus pada analisis data harian dari suatu perusahaan. Mereka bertugas untuk menganalisis data spesifik pada sumber-sumber tertentu.
Data scientist bertugas untuk mengumpulkan data dari berbagai macam sumber yang ada. Dalam prosesnya, mereka perlu mengubah bentuk data tersebut menjadi format yang sesuai. Proses itu secara keseluruhan bertujuan untuk memastikan data telah seragam ketika memasuki tahap selanjutnya.
Data scientist mengandalkan algoritma dalam mengolah data, serta membentuk machine learning untuk menghasilkan model yang dapat digunakan untuk jangka panjang pada suatu perusahaan.
Secara sederhana, data analyst bertanggung jawab untuk mencari jawaban terhadap pertanyaan dengan menciptakan wawasan baru dari suatu data. Sedangkan, data scientist menciptakan banyak pertanyaan baru dengan memanfaatkan data.
Peran dan tanggung jawab
Seorang data analyst dituntut untuk dapat menerjemahkan data. Mereka menganalisis data yang telah dikumpulkan, mengelolanya, serta membersihkannya hingga menjadi bermanfaat.
Data analyst bekerja sebagai bagian dari tim dengan mengubah data mentah menjadi informasi yang akan membantu bisnis membuat keputusan dan investasi yang cerdas. Mereka juga mesti membantu keputusan tersebut dapat mempengaruhi pelanggan untuk memajukan bisnis.
Sederhananya, data analyst secara umum berperan untuk memberikan saran sebagai bahan pengambilan keputusan, demikian situs web Pacmann.
Sementara, data scientist mengembangkan alat yang akan digunakan oleh seorang data analyst. Mereka membuat algoritma, membangun model, dan merancang sistem pengambilan data.
Data scientist dituntut untuk selalu memikirkan cara baru dalam mengumpulkan, menyimpan, serta mengolah data. Mereka mesti bisa menjadi pemecah kebuntuan yang andal.
Berikut peran dan tanggung jawab data analyst maupun data scientist seperti dikutip dari situs web Binar Academy.
Data Analyst
- Berkolaborasi dengan manajer untuk mengidentifikasi informasi yang dibutuhkan
- Mengambil data dari sumber primer dan sekunder
- Membersihkan data dan mengatur ulangnya untuk proses analisis
- Menganalisis kumpulan data untuk melihat tren dan pola yang dapat diterjemahkan menjadi insight atau rencana perusahaan mendatang
- Menyajikan hasil temuan dengan cara yang mudah dipahami untuk menginformasikan keputusan berbasis data
Data Scientist
- Mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data mentah
- Merancang model dan algoritma machine learning untuk mengekstrak kumpulan big data
- Mengembangkan tools dan proses untuk memantau dan menganalisis akurasi data
- Membuat visualisasi data, dasbor, dan laporan
- Membuat program untuk mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data
- Menyajikan hasil temuan data ke dalam actionable insight untuk membantu perusahaan mengambil keputusan
