Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst, Dua Profesi Paling ‘Seksi’ di Abad 21

YOGYAKARTA – Dalam artikel kali ini akan dibahas perbedaan data scientist dan data analyst, dua profesi ini sedang naik daun karena pendapatan yang diperoleh cukup fantastis, serta diprediksi menjadi profesi yang sangat dibutuhkan lebih dari 10 tahun ke depan.

Perlu diketahui, data scientist dan data analyst termasuk profesi ‘in-demand’ yang menarik banyak perhatian, khsusnya para pekerja di bidang teknologi. Tingginya permintaan karier di bidang ini karena banyak perusahaan yang mulai mengolah big data menjadi referensi strategi ke depannya. Nah, dua profesi yang berkaitan dengan kegiatan ini adalah data scientist dan data analyst. Lantas, apa perbedaan keduanya?

Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst

Menyadur Insight Global, data scientist adalah analis terampil yang mengumpulkan dan menginterpretasikan kumpulan data besar.

Seorang data scientist dapat mengidentifikasi tren dan pola dalam kumpulan data besar (big data) untuk memahami tindakan apa yang harus diambil perusahaan untuk meningkatkan kinerja, melibatkan pelanggan, dan meningkatkan profit.

Data scientist memiliki tugas:

  • Melakukan penelitian dan mengumpulkan data
  • Menganalisis data perusahaan
  • Mengatur data ke dalam format yang dapat digunakan
  • Membangun sistem prediksi dan algoritma machine learning

Seorang data scientist diharapkan dapat menghasilkan output berupa:

  • Fraud and risk detection
  • Sentiment analysis
  • Automating risk
  • Automating management
  • Advertisement optimization.

Hampir setiap perusahaan membutuhkan data scientist. Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat memproyeksikan pekerjaan data scientist akan tumbuh 36 persen dari 2021 hingga 2031 dan membuat pekerjaan ini dijuluki sebagai "pekerjaan paling seksi di abad ke-21".

Sementara data analyst adalah seseorang yang diminta memecahkan sebuah permasalahan dengan cara melakukan analisa data yang berkaitan dengan masalah tersebut, dikutip dari laman resmi Kementerian Keuangan.

Data analis akan diberikan akses ke data-data yang dibutuhkan untuk ditransformasi dan dilakukan pemodelan. Dari data-data tersebut, ia melakukan pengolahan data untuk kemudian diambil kesimpulan dan dilakukan visualisasinya.

Data Analis memerlukan keterampilan teknik visualisasi data, statistik ringkasan dan inferensial, keterampilan presentasi dan komunikasi.

Adapun peran seorang data analyst adalah sebagai berikut:

  • Menganalisis tren dan pola masa lalu dan saat ini
  • Melakukan peramalan dalam program seperti Excel
  • Membuat dashboard
  • Menafsirkan data dan mengkomunikasikannya dengan jelas

Data analyst menghasilkan insight yang dapat membantu day-to-day operasi dari perusahaan. Output yang diharapkan dari seorang data analysis diantaranya:

  • Up and cross-selling
  • Market basket analysis
  • Customer analysis and experience
  • Social media analysis.

Demikian informasi tentang perbedaan data scientist dan data analyst. Untuk mendapatkan berita menarik lainnya, baca terus VOI.ID.