Perbedaan Data Science, Data Analyst, dan Data Engineer

Data science mungkin masih menjadi istilah yang belum terlalu akrab di telinga kita maupun kebanyakan orang pada umumnya. Namun, di dunia bisnis terutama yang berskala besar, bidang ini menjadi salah satu tumpuan menuju kesuksesan dalam perkembangan dan ekspansi suatu usaha.

Profesi terkait data science seperti data analyst, data scientist, data engineer, serta business analyst memiliki peranan penting dalam pengumpulan, penerjemahan, hingga pengolahan data yang bisa digunakan untuk menjadi amunisi dalam menghadapi persaingan pasar.

Beberapa profesi tersebut memerlukan ketelitian tinggi dan tanggung jawab terhadap pengumpulan, pengolahan, analisis  dan eksperimen data untuk menghasilkan informasi yang nantinya digunakan untuk mengambil keputusan demi kemajuan perusahaan.

Jika kamu tertarik untuk menjadi ahli di bidang data, beberapa skill yang wajib kamu miliki di antaranya kemampuan menganalisis data dalam jumlah besar (big data), ilmu terkait sistem informasi, teknik informasi, statistika, dan matematika.

Wah, sepertinya sulit, ya? Memang tidak mudah, tapi ilmunya sangat bisa dipelajari, kok. Selagi kamu punya kemampuan berpikir logis dan sistematis, menganalisis, dan suka mengolah data melalui terjemahan angka, kamu punya peluang untuk menjadi ahli data. Apalagi Kuncie punya kelas dan bootcamp yang akan mengupas tuntas soal data analyst. Kamu bisa ikut belajar meskipun belum memiliki rangkaian skill yang spesifik.

Info saja, nih. Profesi di bidang data gajinya tidak main-main, loh. Makanya, yuk kita pelajari ilmunya bareng Kuncie!

Mulai Karir Data Analyst Sekarang

Ikut Bootcamp Data Analytics dan mulai langkahmu menjadi seorang data analyst sekarang!

Daftar Sekarang!

‍

Tanggung Jawab Pekerja Data Science

Berikut ini adalah beberapa tugas utama yang akan dihadapi jika kamu memilih untuk berprofesi sebagai ahli data:

1. Mengidentifikasi masalah dan menggunakan data untuk memberikan solusi serta bahan pertimbangan untuk pengambilan keputusan yang tepat.
2. Membangun algoritma dan merancang eksperimen untuk menggabungkan, mengelola, dan mengekstrak data menjadi sebuah laporan yang dibutuhkan.
3. Menguji dan memilih metode data mining yang tepat untuk digunakan pada suatu proyek.
4. Mencari peluang untuk optimasi bisnis atau  organisasi.

‍

Profesi di Bidang Data Science

‍

Data Analyst

^Tugas utamanya adalah mencari, memproses, dan memvisualisasikan data dalam jumlah besar. Data analyst merupakan seseorang yang bertugas untuk mengolah data, mengambil kesimpulan, dan melakukan visualisasinya. Selain itu, data analyst juga mengemban pekerjaan sebagai pencari insight untuk memajukan bisnis dari berbagai aspek, yang nantinya akan dibantu pengolahannya oleh data engineer.

‍

Tanggung Jawab:

• Mengekstrak data dari sumber primer dan sekunder
• Mengembangkan dan memelihara database
• Melakukan analisis data dan membuat laporan
• Menganalisis data dan memperkirakan tren yang berdampak pada project
• Memberikan rekomendasi yang relevan berdasarkan data temuan

‍

Skill yang dibutuhkan:

Menggunakan program seperti Excel, Google Analytics, Tableau, dan SQL. Harus menguasai istilah bisnis, SQL, Excel, membuat laporan dan tools pembuat infografik yang menarik.

‍

Data Engineer

Seorang data engineer memiliki tugas untuk membuat desain arsitektur manajemen dan  monitoring infrastruktur data di perusahaan. Profesi ini menuntumu untuk mampu mengelola jalur data untuk perusahaan dalam jumlah besar. Data Engineer juga harus memastikan bahwa data bisa dikumpulkan dan diambil secara efisien dari sumber ketika dibutuhkan, dibersihkan, dan diproses.

Selain itu, tugas lainnya adalah mengembangkan dan menguji ekosistem big data untuk bisnis sehingga para data scientist dapat menjalankan algoritma pada sistem data yang stabil dan optimal.

‍

Tanggung Jawab:

• Merancang dan memelihara sistem manajemen data
• Mengumpulkan dan mengelola data
• Melakukan penelitian primer dan sekunder
• Menemukan pola dan memperkirakan trend dari data yang didapatkan
• Membuat dan memperbarui laporan berdasarkan hasil analisis

‍

Skill yang dibutuhkan:

Menggunakan program seperti Hadoop, NoSQL, dan Phyton. Harus menguasai SQL, Databases (misalnya: RDBMS, NoSQL, Data Warehouse, Data Lake), ETL Tools (seperti: Pentaho, Ab Initio), Pipeline (misalnya: Airflow, Kafka, Luigi, Azkaban), pun dengan basic programming dan shell script.

‍

Data Scientist

Data scientist bertugas untuk menganalisis dan menafsirkan kumpulan data yang lebih kompleks. Mulai dari pengumpulan, pengolahan, hingga analisis data dalam jumlah besar. Data Scientist biasanya mengolah data yang didapatkan dari data engineer untuk melihat atau mencari peluang bisnis baru dari data yang dikumpulkan.

Seorang data scientist harus memahami tantangan bisnis dan menawarkan solusi terbaik berdasarkan analisis dan pemrosesan data melalui eksperimen olah data.

‍

Tanggung Jawab:

• Mengidentifikasi sumber pengumpulan data untuk kebutuhan bisnis
• Memproses, merapikan, dan mengintegrasikan data
• Mengotomasi pengumpulan data dan manajemen prosesnya
• Menganalisis data dalam jumlah besar untuk memperkirakan trend
• Memberikan laporan beserta rekomendasi yang relevan

‍

Skill yang dibutuhkan:

Menggunakan program seperti Spreadsheet dan SQL. Memiliki kemampuan analisis dan statistik, pengambilan keputusan, komunikasi, dan soft-skills lainnya untuk bekerja sama dalam tim. Memiliki pengetahuan Machine Learning dan Deep Learning, Data Mining, optimasi data, dan programming tingkat lanjut (C/C++, Perl, Python, SQL, dan Java).

‍

Business Analyst

Business analyst bertugas untuk menganalisis dan memvalidasi berbagai hasil olah data untuk pemeliharaan, pengembangan, hingga menciptakan kebijakan pada suatu perusahaan. Kewajibannya pun erat kaitannya dengan efisiensi, produktivitas, dan peningkatan profut suatau usaha sembari menjembatani antara aset, pasar, dan perkembangan teknologi.

Sederhananya, seorang business analyst memiliki tugas utama untuk mengidentifikasi bagaimana big data dapat dikaitkan dengan bisnis sehingga mendorong pertumbuhan bisnis yang berkaitan.

‍

Tanggung Jawab:

• Melakukan analisis bisnis secara terperinci mulai dari menguraikan masalah, peluang, hingga memberikan sousi
• Bekerja untuk meningkatkan proses bisnis yang ada
• Menganalisis, merancang, dan menerapkan teknologi dan sistem untuk pengembangan bisnis
• Menganalisis harga

‍

Skill yang dibutuhkan:

Analytical skill, komunikasi, riset, problem solving, visualisasi data, dokumentasi dan pembuatan laporan, mampu mengolah data dan SQL.

‍

Perbedaan Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist

Job roles data scientist dan data engineer sangat mirip. Namun, data scientist adalah orang yang mengurusi segala aktivitas terkait data. Untuk mengambil keputusan terkait bisnis, data scientist memiliki kemampuan dan lebih terintegrasi. Perbedaan tanggung jawab data analyst, data engineer, dan data scientist dirangkum pada infografis berikut!

‍

‍

Dengan kisaran gaji setara UMR hingga Rp8.000.000,- bagi fresh grad, boleh dibilang pekerjaan di bidang data cukup menjanjikan bagi kamu yang merindukan kehidupan makmur nan berkecukupan. Ditambah lagi, beberapa profesi yang sudah dibahas di atas menuntut beraneka skill yang memungkinkanmu untuk bekerja secara independent. Dengan kata lain, kamu pun sangat punya kesempatan bergerak sendiri di luar kewajiban kantor untuk mendapatkan penghasilan tambahan.

Gimana? Makin tertarik dengan data science? Gali ilmunya bareng Kuncie, yuk!