Perbedaan Peran Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist
Banyak perusahaan butuh ketiga profesi ini di era digital.
Jakarta, FORTUNE – Di era transformasi digital saat ini meningkatkan kebutuhan profesi yang berhubungan dengan data dan teknologi, misalnya dalam dunia data, yaitu Data Analyst, data engineer, dan data scientist.
Meski sama-sama berhubungan dengan data, setiap profesi memiliki peran, tanggung jawab, dan keterampilan yang berbeda.
Mengutip Telkom University, berikut ulasan singkat mengenai perbedaan ketiga profesi ini.
Data Analyst: Menggali dan Mengkomunikasikan Insight dari Data
Data analyst bertugas mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti visualisasi dan laporan.
Profesi ini berperan penting untuk membantu perusahaan memahami pola atau tren yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
Data analyst perlu memiliki keahlian dalam perangkat seperti Excel, Google Analytics, SQL, dan Tableau, serta kemampuan untuk memahami istilah-istilah bisnis. Selain itu, kreativitas dalam visualisasi data juga menjadi nilai tambah yang tingfi.
Data Engineer: Merancang Infrastruktur Data yang Kokoh
Data engineer memiliki fokus pada pembangunan arsitektur data dan pengelolaan infrastruktur yang memungkinkan data disimpan dan diakses dengan aman serta efisien.
Tugasnya mencakup pemrosesan, pembersihan, dan penyimpanan data dalam skala besar, terutama bagi perusahaan yang memiliki big data.
Seorang data engineer harus menguasai berbagai tools, seperti Python, NoSQL, dan Hadoop, serta pemahaman dalam SQL, data lake, dan tools ETL (Extract, Transform, Load).
Data Scientist: Mengubah Data Kompleks Menjadi Strategi Bisnis
Data scientist bertanggung jawab menganalisis dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar untuk membantu perencanaan strategi.
Mereka bekerja dengan metode machine learning, deep learning, dan optimasi data untuk memperoleh wawasan yang lebih mendalam. Dalam peran ini, kemampuan dalam pemrograman (seperti Python, C/C++, Java, SQL) serta pengetahuan mendalam tentang statistik dan pembelajaran mesin sangat dibutuhkan.
Meskipun Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer sama-sama bekerja dengan data, perbedaan tugas dan tanggung jawab masing-masing peran membuat tiap profesi ini memiliki peran unik dalam ekosistem data perusahaan.
Data Scientist fokus pada eksplorasi dan pengembangan model prediktif, Data Analyst menerjemahkan data menjadi wawasan bisnis, sedangkan Data Engineer memastikan infrastruktur data berfungsi dengan lancar.
Dengan memahami perbedaan ini organisasi dapat mengelola sumber daya data secara efektif dan mengoptimalkan pengambilan keputusan berbasis data, sehingga perusahaan dapat memanfaatkan kekuatan data untuk pertumbuhan bisnis yang lebih baik.