Lainnya Perbandingan Sains Data

Data Analyst VS Data Scientist – Apa Bedanya?

data-analyst-vs-data-scientistJika anda sedang mencari pekerjaan yang menjanjikan jalur karier yang bagus, maka analisis data atau sains data adalah dua bidang yang dapat direkomendasikan. Tentu ada alasannya. Secara umum, dalam bidang IT, kedua bidang tersebut memang menjanjikan banyak uang. Anda dapat melihat angka menakjubkan di dalam slip gaji rata-rata kedua profesi tersebut di internet. Biarpun begitu, kedua profesi ini terkadang disalahpahami. Banyak orang cenderung menyamakan keduanya dan tidak tahu perbedaan antara data scientist vs data analyst. Jika anda juga termasuk orang yang tidak tahu bedanya, maka jangan kuatir, artikel perbandingan “Data Analyst vs Data Scientist” ini akan membantu anda untuk memahaminya.

Tutorial ini memiliki tujuan untuk menjawab dua pertanyaan besar. Apa perbedaan antara kedua profesi tersebut dan profesi mana yang harus anda pilih untuk ditekuni? Hanya saja, untuk dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, kita harus memiliki informasi latar belakang yang komprehensif. Jadi, sebagai awal, kita akan membahas kedua spesialisasi ini secara terpisah. Setelah itu, kita akan menggunakan beberapa kriteria sebagai proses evaluasi kita. Pada akhirnya, kita akan mampu untuk menganalisis, mengevaluasi dan membandingkan apa itu data analytics vs data science secara lebih efektif.

Pengantar

Sebelum kita masuk lebih lanjut untuk membahas deskripsi, analisis dan perbandingan, ada satu hal yang ingin saya bahas terlebih dahulu. Entah anda sudah menjadi seorang programmer atau analis, atau mungkin ini adalah pertama kalinya anda mendengar soal dunia IT, tentu ada satu pertanyaan yang terbersit di benak setiap orang setiap kali mendengar soal teknologi, yaitu – kenapa memilih bidang IT sebagai jalur karier anda?

Dalam kebanyakan kasus, jawaban yang akan pertama kali anda dengar setiap kali ada yang bertanya soal ini adalah, gaji. Jujur saja, orang-orang yang bekerja dalam bidang IT memang punya gaji yang fantastis. Baik itu anda adalah seorang desainer grafis, programmer, atau spesialis yang berurusan dengan data, gaji orang-orang yang bekerja dalam bidang ini memang ada di atas rata-rata. Gaji tinggi ini memang disebabkan oleh dunia IT yang terus-menerus berkembang dengan adanya beragam kemungkinan dan ide yang muncul setiap hari. Itulah kenapa tuntutan pasar untuk orang-orang yang terampil dalam bidang IT memang selalu tinggi.

Tentu saja ada alasan lain, hanya saja, jika anda ingin merasa aman dan nyaman dengan pilihan karier, maka segala sesuatu yang berhubungan dengan IT adalah pilihan yang sangat baik. Karena perkembangan yang terus-menerus terjadi, maka banyak lowongan kerja yang berhubungan sekali dengan dunia IT. Tren ini sendiri akan sangat terus ada karena banyaknya inovasi baru yang terus muncul setiap hari.

Poin utama saya adalah, ada banyak hal lain yang menarik soal bekerja di bidang IT selain gaji yang besar (biarpun gajinya memang menggiurkan). Poin ini harus anda ingat terus sembari anda terus membaca artikel soal data analyst vs data scientist ini. Dengan begitu, sekarang kita akan membahas terlebih dahulu apa yang menjadi tugas seorang data analyst.

Analisis Data

data-analyst-vs-data-scientistDalam topik soal data analyst vs data scientist, analisis data adalah topik yang paling populer di antara keduanya. Popularitas ini dikarenakan analisis data memang lebih sederhana dan lebih sering dijumpai. Jadi, apa yang sebenarnya dikerjakan oleh data analyst?

Data analyst adalah orang-orang IT yang bekerja menggunakan data informasi yang jumlahnya sangat besar. Pekerjaan mereka adalah mengurusi data dan “menerjemahkan” data menjadi bahasa yang dapat dimengerti. Pengerjaan ini dilakukan agar data analyst dapat menyajikan data yang sudah dianalisis kepada atasan mereka, sehingga atasan tersebut dapat membuat keputusan bisnis yang sesuai dengan hasil analisis.

Data analyst adalah anggota karyawan yang sangat esensial bagi mereka yang ingin mengembangkan bisnis. Itu berarti, mereka akan sering dijumpai di perusahaan besar yang harus berurusan dengan data yang banyak setiap hari. Biarpun pekerjaan tersebut jarang dibahas dalam diskusi soal data analyst vs data scientist, sebenarnya para data analyst memiliki tugas dan tanggung jawab yang sangat jelas dan spesifik (tentu saja ini keren!). Tanggung jawab mereka yang utama adalah untuk menganalisis informasi data yang disediakan dan membuat laporan data yang dapat diinterpretasi oleh perusahaan mereka.

Dengan begitu, kenapa diskusi soal “data analyst vs data scientist” menjadi penting? Atau, kenapa analisis data itu sendiri sangat krusial untuk keberhasilan sebuah perusahaan? Saya akan memberi contoh di bawah ini.

Bayangkan anda memiliki sebuah perusahaan kecil yang menjual jenis kopi yang spesifik. Anda menggunakan prinsip utama pemasaran, anda sudah mengiklankan kopi anda baik secara konvensional maupun online, anda sudah menghabiskan banyak waktu untuk mencari pembeli, dsb. Setelah lewat satu bulan, anda mulai mengevaluasi bagaimana bisnis anda berjalan. Tentu ini tidak semudah melihat tabel pendapatan (yang semoga saja memang anda mendapat pemasukan!). Jika anda ingin bisnis anda berjalan dengan baik, anda harus dapat mengidentifikasi tantangan dan masalah, anda harus dapat mencari tahu, target sasaran mana yang tidak membeli produk anda (dan kenapa). Barulah anda dapat membuat solusi yang sesuai dengan informasi yang ada. Hanya saja, semua informasi yang akan anda dapatkan tersebut hanyalah berupa angka. Anda harus memiliki pengetahuan spesifik untuk dapat memahami data yang anda dapatkan tersebut. Itulah kenapa ada diskusi soal “data scientist vs data analyst”. Data analyst dapat merangkum semua informasi tersebut, menganalisisnya, dan memberikan anda informasi masukan yang tepat untuk dapat anda gunakan.

Biarpun contoh di atas adalah contoh sederhana dari pertanyaan “apa yang dikerjakan oleh data analyst?“, anda sekarang sudah memiliki gambaran soal tanggung jawab pekerjaan dari orang-orang tersebut. Dengan begitu, sekarang kita akan membahas bagian selanjutnya dari artikel “data analyst vs data scientist” ini dan membahas apa yang dikerjakan oleh data scientist.

Data Science

data-analyst-vs-data-scientistDalam diskusi soal “data analyst vs data scientist”, data science sendiri dianggap sebagai topik yang lebih rumit dan sulit di antara keduanya. Jika dibandingkan dengan analisis data, data science sendiri memang punya tingkatan detail yang lebih rumit. Mari kita bahas satu per satu, apa yang dikerjakan oleh data scientist?

Secara sekilas, data science memang agak mirip dengan analisis data. Kedua spesialisasi ini memang berurusan dengan obyek yang sama, yaitu informasi yang disajikan dalam bentuk angka. Perbedaan di antara keduanya terletak pada apa yang masing-masing lakukan.

Kita telah membahas bahwa seorang data analyst (sesuai dengan namanya) melakukan ekstraksi dan analisis informasi, lalu menyajikan hasil analisis tersebut kepada perusahaan tempat dia bekerja. Tanggung jawab dari seorang data scientist merupakan perpanjangan dari kedua proses tersebut. Pertama-tama, seorang data analyst bekerja sesuai dengan pertanyaan atau kasus yang diberikan kepadanya. Sementara, seorang data scientist harus membuat formulasi pertanyaan atau kasus itu sendiri. Apa yang dimaksud dengan “pertanyaan”? Pertanyaan-pertanyaan tersebut adalah pemicu yang dapat menolong sebuah perusahaan untuk memajukan bisnis mereka. Sebagai contoh, kita dapat menggunakan kasus jualan kopi di atas.

Jika anda memperkerjakan seorang data analyst, anda harus memberikan mereka sebuah pertanyaan spesifik yang ingin anda ketahui jawabannya. Salah satu contoh adalah seperti misalnya “apakah kelompok X lebih sering membeli kopi ketimbang kelompok Y?”. Seorang data analyst akan menggunakan pertanyaan anda untuk dapat mencari jawabannya sesuai dengan performa bisnis perusahaan anda. Dalam kasus “data analyst vs data scientist”, seorang data scientist tidak membutuhkan pertanyaan sama sekali. Sebaliknya, tanggung jawab seorang data scientist adalah mengevaluasi model bisnis anda, lalu mencari tahu isu yang mungkin akan muncul (atau potensial) lalu membuat pertanyaan dari hasil evaluasi tersebut.

Tentu dalam diskusi soal “data analyst vs data scientist”, tanggung jawab seorang data scientist tidak berhenti sampai di situ. Mereka juga memiliki tanggung jawab soal apa yang terjadi setelah mereka menyajikan anda dengan informasi yang telah dianalisis. Jika pekerjaan data analyst selesai setelah laporan data disajikan, maka pekerjaan seorang data scientist berlanjut hingga pengambilan kesimpulan soal data yang dihasilkan, lalu mulai membuat sebuah perencanaan bisnis yang akan dilakukan oleh perusahaan.

Sebagai kesimpulan, anda sudah tahu apa yang dilakukan oleh seorang data scientist. Anda juga sudah tahu perbedaan utama dari kedua pekerjaan ini. Sebelum kita memulai perbandingan aktual dari “data analyst vs data scientist”, saya ingin membahas soal kriteria yang akan kita gunakan untuk menganalisis kedua profesi tersebut.

Kriteria Analisis

Beberapa profesi yang kelihatannya serupa dapat dianalisis dengan menggunakan beberapa kriteria yang berbeda. Analisis seperti ini dapat menjadi kontraproduktif dan menghabiskan banyak waktu, maka dari itu kita hanya akan menggunakan beberapa kriteria yang paling umum digunakan untuk menganalisis topik data analyst vs data scientist.

Ada tiga poin yang akan kita gunakan: popularitas, tingkat kesulitan, dan gaji.

Kriteria popularitas biasanya digunakan untuk melihat seberapa banyak perusahaan yang mencari profesi yang bersangkutan. Jika sebuah profesi memang populer dalam jangka waktu yang lama, maka anda dapat berasumsi bahwa profesi tersebut merupakan pilihan karier yang aman. Hanya saja, anda juga harus ingat bahwa profesi yang populer biasanya memiliki tingkat kompetisi yang tinggi! Poin ini adalah poin yang penting untuk diskusi data analyst vs data scientist.

Poin tingkat kesulitan sendiri sudah jelas dengan sendirinya. Kita akan melihat tingkat kesulitan dari masing-masing profesi, khususnya jika dibandingkan satu sama lain. Poin kedua ini sendiri juga berhubungan dengan poin terakhir, yaitu gaji. Pekerjaan dengan tingkat kesulitan yang lebih tinggi tentunya akan membutuhkan waktu dan usaha lebih besar untuk dikerjakan, sehingga tingkat kesulitan ini akan mempengaruhi angka gaji (biasanya begitu, tapi tidak selalu!). Prinsip ini juga berlaku untuk topik data analyst vs data scientist.

Data Analyst VS Data Scientist – Yang Mana Yang Lebih Baik Untuk Dipelajari?

Jangan kuatir – saya tidak akan membahas perbandingan ini terlalu dalam. Informasi yang saya berikan akan saya rangkum sesederhana dan seringkas mungkin. Dengan begitu, mari kita mulai perbandingan data analyst vs data scientist mulai dari poin yang pertama, yaitu popularitas.

Yang Mana Yang Lebih Populer?

Popularitas adalah poin yang sulit untuk dijabarkan. Cara terbaik untuk mengetahuinya adalah dengan cara menggunakan mesin pencari (seperti misalnya Google), lalu ketiklah masing-masing profesi di kolom pencarian dan mulai bandingkan hasil pencarian yang muncul.

Bicara soal “data analyst vs data scientist”, maka topik analisis data akan lebih banyak muncul di halaman hasil pencarian. Biarpun ada beberapa alasan yang menyebabkan hal ini, salah satu alasan yang paling umum adalah karena kebanyakan orang bahkan tidak tahu kalau data science itu ada.

Yang Mana Yang Lebih Sulit?

Tidak dipungkiri lagi, data science adalah topik yang lebih sulit. Para data scientist memang punya tanggung jawab yang sama seperti data analyst, hanya saja tidak berhenti di situ! Pekerjaan data scientist lebih sulit jika dibandingkan dengan data analyst karena beban dan kerumitan pekerjaannya memang lebih besar.

Yang Mana Yang Gajinya Lebih Besar?

Seperti yang telah saya sebutkan di bagian awal dari artikel perbandingan data analyst vs data scientist ini, pekerjaan yang lebih sulit memang akan memberikan gaji yang lebih besar. Tidak terkecuali data science. Lebih pastinya, berapa gaji data scientist jika dibandingkan dengan data analyst?

Menurut Glassdoor.com, gaji tahunan rata-rata dari seorang data analyst adalah sekitar $67,400 USD. Itu berarti sekitar $5620 USD per bulan. Gaji yang tidak buruk! Hanya saja, gaji tahunan rata-rata seorang data scientist diestimasikan ada sekitar $117,400 USD, atau hampir $9800 USD per bulan!

Perbedaanya sangat besar! Jika kita mempertimbangkan beban kerja dan kerumitan dari kedua profesi ini, maka angka yang besar tersebut memang masuk akal!

Kesimpulan

Seperti yang telah anda lihat, biarpun kedua profesi ini memiliki banyak kesamaan, hanya saja ada perbedaan yang besar dalam beberapa kriteria. Sebagai kesimpulan, semuanya akan bergantung dari preferensi pribadi anda. Kedua profesi ini berbeda secara kompleksitas dan beban kerja, serta akan tergantung sesuai dengan keinginan dan kebutuhan masing-masing orang.

Pada akhirnya, kita telah sampai pada bagian akhir dari artikel perbandingan “Data Analyst vs Data Scientist” ini. Jika anda merasa bahwa informasi ini berguna, maka jangan ragu untuk membaca artikel kami yang lainnya!

Tambahkan Komentar

Klik di sini untuk mengirim komentar

More in Lainnya, Perbandingan, Sains Data
Perbedaan Java dan JavaScript: Sebuah Perbandingan Menyeluruh
Perbedaan Java dan JavaScript: Sebuah Perbandingan Menyeluruh

Close