Mengungkap Perbedaan Antara Data Scientist dan Data Analyst

Saat ini, pekerjaan yang membutuhkan analisis data semakin in-demand. Big data yang disimpan oleh enterprise telah memiliki banyak opsi untuk mengolah datanya dan menemukan informasi baru di dalamnya yang dapat dikelola menjadi keputusan untuk bisnis.

Selain alat analisis, ada juga orang-orang yang kompeten untuk mengoperasikannya, mereka adalah data scientist, data analyst, atau data engineer.

Data scientist fokus kepada prediksi dan pemecahan masalah kompleks yang menggunakan teknik statistik dan pemrograman. Sementara itu, data analyst lebih berfokus pada analisis data yang ada untuk mengidentifikasi tren dan pola. Dengan alat seperti FineBI, FineReport, dan FineVis, Anda dapat memaksimalkan potensi data dalam bisnis Anda.

Definisi dan Peran Data Scientist

Apa itu Data Scientist?

Data scientist adalah seorang ahli yang mengolah dan menganalisis data yang kompleks. Mereka memiliki kemampuan mendalam tentang statistik, pemrograman, dan pemahaman bisnis. Selain menganalisis data, data scientist juga merancang model prediktif dan mengembangkan algoritma untuk menemukan wawasan yang mendalam. Tentunya, dengan lingkungan yang semakin didorong oleh data, posisi ini sangat penting untuk membantu identifikasi peluang bisnis serta memecahkan masalah.

Kemampuan lainnya yang harus dikuasai seorang data scientist adalah pemahaman tentang Machine Learning dan pemanfaatan Artificial Intelligence (AI).

Bekerja dengan data yang belum terstruktur rapi, data scientist diharapkan dapat mengeksplorasi solusi inovatif dari dataset. 

Tugas Utama Data Scientist

Berikut adalah tugas-tugas utama seorang data scientist:

• Pengumpulan dan Pengolahan Data: Data scientist akan mengumpulkan data dari berbagai sumber dan mengolahnya menjadi format yang dapat dianalisis. Proses ini termasuk mengelola Big Data dan data yang tidak terstruktur.
• Analisis dan Interpretasi Data: Analisis data diperlukan untuk menemukan pola dan tren yang dapat memberikan wawasan bisnis. Kemampuan berpikir kritis dan rasa penasaran yang tinggi sangat penting dalam tahap ini.
• Perancangan Algoritma dan Model Prediktif: Perancangan algoritma dan model prediktif untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks memerlukan pengetahuan mendalam tentang statistik dan pemrograman.
• Pengembangan Sistem Otomatisasi: Data scientist bertugas untuk mengembangkan sistem otomatisasi dan alat untuk memudahkan analisis data. Hal ini membantu perusahaan dalam menjabarkan informasi dengan tujuan pemecahan masalah yang kompleks.
• Kolaborasi dan Komunikasi: Kerja sama dengan tim lain untuk memastikan wawasan yang dihasilkan dapat diimplementasikan dengan efektif. Soft skill seperti cara komunikasi, teamwork, dan problem-solving akan diperlukan.

Seorang data scientist akan menjadi bagian penting dari tim yang membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan cepat. Dengan keterampilan dan pengetahuan yang tepat, data scientist dapat mengubah data menjadi aset berharga bagi organisasi.

FineBI adalah alat BI mandiri yang dapat membantu Anda memulai karir sebagai seorang data scientist dengan fitur analisis mandirinya.

Definisi dan Peran Data Analyst

Apa itu Data Analyst?

Seorang data analyst berperan penting dalam mengolah data yang sudah ada untuk kemudian diambil wawasannya dan dipresentasikan kepada perusahaan.

Data analyst bertugas untuk membersihkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Hal tersebut bertujuan untuk menyajikan pemahaman yang lebih baik tentang data tersebut sehingga keputusan yang lebih baik dapat diambil oleh perusahaan.

Dalam peran ini, seorang data analyst akan terlibat dalam pemeriksaan data, pembersihan, transformasi, dan pemodelan. Setelah proses analisis data dilakukan, data analyst harus mampu mengomunikasikan hasilnya secara efektif kepada tim. Keterampilan komunikasi dan presentasi menjadi nilai tambah untuk profesi ini.

Tugas Utama Data Analyst

Berikut adalah tugas-tugas utama seorang data analyst:

• Pembersihan Data: Anda akan membersihkan data dari kesalahan atau inkonsistensi untuk memastikan keakuratan analisis. Ini adalah langkah penting sebelum data dapat dianalisis lebih lanjut.
• Analisis Data: Anda akan menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan insight yang dapat digunakan oleh perusahaan. Kemampuan statistik dan analisis kritis sangat diperlukan dalam tahap ini.
• Visualisasi Data: Anda akan membuat visualisasi data yang menarik dan informatif untuk memudahkan pemahaman hasil analisis. Alat seperti Excel, Python, dan FineReport sering digunakan untuk tugas ini.

• Pelaporan dan Komunikasi: Anda akan menyusun laporan dan menyajikan hasil analisis kepada tim atau manajemen. Keterampilan presentasi yang baik akan membantu Anda menyampaikan informasi dengan jelas dan efektif.
• Kolaborasi Tim: Anda akan bekerja sama dengan tim lain untuk memastikan bahwa data yang dianalisis dapat digunakan untuk mendukung keputusan bisnis. Kemampuan bekerja dalam tim dan komunikasi yang baik sangat penting.

Untuk mengekstrak informasi, seorang Data Analyst terlibat dalam pemeriksaan data, pembersihan, transformasi dan pemodelan.

Sebagai Data Analyst, Anda memainkan peran penting dalam membantu perusahaan memahami data mereka dan membuat keputusan yang lebih baik. Dengan keterampilan dan alat yang tepat, Anda dapat mengubah data menjadi wawasan yang berharga bagi organisasi.

Perbedaan Peran dan Tanggung Jawab Data Scientist dan Data Analyst

Fokus Kerja Data Scientist dan Data Analyst

Sebagai seorang Data Scientist, Anda akan lebih banyak terlibat dalam pengembangan model dan algoritma. Fokus utama Anda adalah membuat prediksi dan solusi berbasis data yang canggih. Anda akan menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk membangun model yang dapat memberikan rekomendasi dan prediksi yang lebih kompleks. Peran ini menuntut Anda untuk berpikir ke depan dan mencari cara inovatif untuk memecahkan masalah bisnis yang rumit.

Sebaliknya, sebagai Data Analyst, Anda akan lebih berfokus pada analisis data yang ada. Tugas utama Anda adalah memberikan wawasan bisnis melalui analisis deskriptif dan eksploratif. Anda akan mengidentifikasi tren dan pola dalam data historis untuk memberikan pemahaman yang jelas kepada perusahaan. Peran ini lebih menekankan pada pemahaman data yang sudah ada dan bagaimana data tersebut dapat digunakan untuk mendukung keputusan bisnis.

Proses Kerja Data Scientist dan Data Analyst

Dalam proses kerja, Data Scientist akan lebih banyak berkutat dengan data yang tidak terstruktur. Anda akan mengumpulkan data dari berbagai sumber, mengolahnya, dan kemudian merancang algoritma untuk menganalisis data tersebut. Proses ini melibatkan banyak eksperimen dan iterasi untuk menemukan model yang paling efektif. Anda juga akan bekerja sama dengan tim lain untuk memastikan bahwa model yang Anda kembangkan dapat diimplementasikan dengan baik.

Sebagai Data Analyst, Anda akan memulai dengan membersihkan data dari kesalahan atau inkonsistensi. Setelah data siap, Anda akan melakukan analisis untuk menemukan pola dan tren. Anda akan menggunakan alat visualisasi untuk menyajikan hasil analisis Anda dalam bentuk yang mudah dipahami. Proses ini lebih terstruktur dan berfokus pada memberikan wawasan yang dapat langsung digunakan oleh perusahaan. Anda juga akan berkolaborasi dengan tim lain untuk memastikan bahwa data yang dianalisis dapat mendukung keputusan bisnis.

Data Scientist lebih berfokus pada pengembangan model dan algoritma untuk membuat prediksi dan solusi berbasis data yang canggih, sementara Data Analyst lebih berfokus pada analisis data yang ada untuk memberikan wawasan bisnis.

Dengan memahami perbedaan ini, Anda dapat memilih jalur karir yang sesuai dengan minat dan keterampilan Anda. Apakah Anda lebih tertarik pada pengembangan model yang kompleks atau analisis data yang ada, kedua peran ini menawarkan peluang yang menarik dalam dunia yang semakin didorong oleh data.

Skill yang Dibutuhkan Oleh Data Scientist dan Data Analyst

Keterampilan Teknis Data Scientist

Sebagai seorang Data Scientist, Anda perlu menguasai berbagai skill teknis yang mendalam. Anda harus memahami pemodelan statistik, pembelajaran mesin, dan algoritma yang kompleks. Kemampuan pemrograman dalam bahasa seperti Python atau R sangat penting. Anda juga perlu menguasai alat analisis data seperti SQL dan Hadoop untuk mengolah data dalam jumlah besar. Selain itu, pemahaman tentang big data dan cloud computing akan sangat membantu dalam pekerjaan Anda.

Sebaliknya, sebagai Data Analyst, Anda lebih fokus pada keterampilan analisis statistik dasar dan pemrosesan data. Anda harus mahir menggunakan alat seperti Excel, SQL, atau Python untuk menganalisis data. Kemampuan untuk membuat visualisasi data yang menarik dan informatif juga sangat penting. Anda perlu memahami cara membersihkan dan mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut.

Data Analyst membutuhkan pemahaman yang baik tentang analisis statistik dasar, pemrosesan data, dan pemahaman alat analisis seperti Excel, SQL, atau Python.

Keterampilan Non-Teknis Data Scientist

Keterampilan non-teknis juga sangat penting dalam kedua profesi ini. Anda harus memiliki kemampuan komunikasi yang baik untuk menyampaikan ide kompleks kepada stakeholder yang mungkin tidak paham soal teknis. Kemampuan berpikir kritis dan problem solving yang kuat akan membantu Anda dalam memecahkan masalah bisnis yang kompleks.

Sebagai Data Scientist, Anda harus memiliki rasa penasaran yang tinggi dan kemampuan untuk berpikir kreatif. Anda akan sering bekerja dalam tim, jadi kemampuan untuk berkolaborasi dan bekerja sama sangat penting. Soft skill ini akan menyokong hard skill Anda dan membantu Anda dalam mengembangkan solusi inovatif.

Sebagai Data Analyst, Anda juga harus bisa bekerja sama dengan tim lain. Kemampuan untuk menyampaikan hasil analisis dengan logis dan terstruktur sangat penting. Anda harus bisa mengkomunikasikan wawasan yang Anda temukan dengan cara yang mudah dipahami oleh orang lain.

Kemampuan komunikasi dan kerjasama dalam tim sangat penting dalam kedua bidang karir ini, terutama dalam memecahkan masalah bisnis.

Alat yang Digunakan dalam Profesi Data Scientist dan Data Analyst

Alat untuk Data Scientist

Sebagai seorang Data Scientist, Anda akan menggunakan berbagai alat untuk mengolah dan menganalisis data. Salah satu alat utama yang sering digunakan adalah Python. Python merupakan bahasa pemrograman yang populer karena efisiensinya dan kemudahan penggunaannya. Anda dapat menjalankannya di berbagai platform, menjadikannya pilihan ideal untuk aplikasi web, pengembangan perangkat lunak, ilmu data, dan machine learning.

Selain Python, Anda juga akan sering menggunakan R. R adalah bahasa pemrograman yang dirancang khusus untuk analisis statistik dan visualisasi data. Dengan R, Anda dapat melakukan analisis data yang kompleks dan membuat visualisasi yang menarik.

Python dan R adalah dua bahasa pemrograman yang sangat penting bagi seorang Data Scientist. Keduanya menawarkan kemampuan analisis data yang kuat dan fleksibel.

Untuk mengelola dan mengakses data dalam jumlah besar, Anda akan menggunakan SQL. SQL adalah bahasa yang digunakan untuk berinteraksi dengan database. Dengan SQL, Anda dapat mengumpulkan data dari berbagai sumber dan mengolahnya untuk analisis lebih lanjut.

Alat untuk Data Analyst

Sebagai seorang Data Analyst, Anda akan menggunakan alat yang berbeda untuk menganalisis dan memvisualisasikan data. Alat yang paling umum digunakan adalah Microsoft Excel dan FineBI. Excel adalah perangkat lunak spreadsheet yang memungkinkan Anda untuk mengolah data, membuat grafik, dan melakukan analisis statistik dasar.

FineBI adalah software BI dan analitik mandiri yang memungkinkan penerapan platform analisis BI secara cepat di seluruh organisasi. Perangkat lunak ini memberdayakan semua anggota untuk memproses, menganalisis, dan memanfaatkan data secara mandiri, sehingga meningkatkan pengambilan keputusan dan efisiensi bisnis secara keseluruhan.

Selain Excel dan FineBI, Anda juga akan menggunakan SQL untuk mengakses dan mengumpulkan data dari berbagai sumber. SQL memungkinkan Anda untuk mengelola data dalam database dan melakukan query untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan.

Dengan memahami dan menguasai alat-alat ini, Anda dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pekerjaan Anda sebagai Data Scientist atau Data Analyst. Alat-alat ini akan membantu Anda dalam mengolah data dan menyajikan wawasan yang berharga bagi perusahaan.

Industri dan Sektor Kerja Data Scientist dan Data Analyst

Sektor yang Mempekerjakan Data Scientist

Sebagai seorang Data Scientist, Anda memiliki peluang besar untuk bekerja di berbagai sektor industri. Profesi ini sangat diminati karena kemampuan Anda dalam mengolah data yang kompleks dan memberikan wawasan yang mendalam. Berikut beberapa sektor yang sering mempekerjakan Data Scientist:

• Teknologi Informasi: Perusahaan teknologi besar seperti Google, Facebook, dan Amazon selalu mencari Data Scientist untuk membantu mereka dalam mengembangkan produk dan layanan baru. Anda akan terlibat dalam analisis data pengguna dan pengembangan algoritma yang dapat meningkatkan pengalaman pengguna.
• Keuangan: Bank dan perusahaan asuransi membutuhkan Data Scientist untuk menganalisis risiko dan membuat model prediktif. Anda akan membantu dalam mengidentifikasi tren pasar dan memberikan rekomendasi investasi yang lebih baik.
• Kesehatan: Di sektor kesehatan, Data Scientist digunakan untuk menganalisis data pasien dan mengembangkan model prediktif untuk diagnosis penyakit. Anda akan bekerja dengan data medis untuk meningkatkan perawatan pasien dan efisiensi operasional.
• Ritel: Perusahaan ritel menggunakan Data Scientist untuk menganalisis perilaku konsumen dan mengoptimalkan strategi pemasaran. Anda akan membantu dalam mengidentifikasi pola pembelian dan meningkatkan pengalaman belanja pelanggan.

Data Scientist sangat dibutuhkan di berbagai sektor industri karena kemampuan mereka dalam mengolah data yang kompleks dan memberikan wawasan yang mendalam.

Sektor yang Mempekerjakan Data Analyst

Sebagai seorang Data Analyst, Anda juga memiliki banyak peluang kerja di berbagai sektor. Profesi ini sangat penting dalam membantu perusahaan memahami data mereka dan membuat keputusan yang lebih baik. Berikut beberapa sektor yang sering mempekerjakan Data Analyst:

• Perbankan dan Keuangan: Data Analyst digunakan untuk menganalisis data keuangan dan memberikan wawasan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis. Anda akan terlibat dalam analisis risiko dan pengembangan strategi investasi.
• Pemasaran dan Periklanan: Perusahaan pemasaran dan periklanan membutuhkan Data Analyst untuk menganalisis data kampanye dan mengukur efektivitas strategi pemasaran. Anda akan membantu dalam mengidentifikasi audiens target dan mengoptimalkan kampanye pemasaran.
• Manufaktur: Di sektor manufaktur, Data Analyst digunakan untuk menganalisis data produksi dan meningkatkan efisiensi operasional. Anda akan terlibat dalam analisis rantai pasokan dan pengembangan strategi produksi.
• Pendidikan: Institusi pendidikan menggunakan Data Analyst untuk menganalisis data siswa dan meningkatkan kualitas pendidikan. Anda akan membantu dalam mengidentifikasi tren pembelajaran dan mengembangkan strategi pengajaran yang lebih efektif.

Data Analyst memainkan peran penting dalam membantu perusahaan memahami data mereka dan membuat keputusan yang lebih baik di berbagai sektor industri.

Dengan memahami sektor-sektor ini, Anda dapat memilih jalur karir yang sesuai dengan minat dan keterampilan Anda. Apakah Anda lebih tertarik pada analisis data yang kompleks atau memberikan wawasan bisnis, kedua peran ini menawarkan peluang yang menarik dalam dunia yang semakin didorong oleh data.

Memilih Jalur Karir yang Tepat Data Scientist atau Data Analyst

Pertimbangan Pribadi Sebagai Data Scientist

Memilih jalur karir yang tepat sebagai Data Scientist atau Data Analyst memerlukan pertimbangan pribadi yang matang. Anda perlu mengevaluasi minat dan keterampilan yang Anda miliki. Jika Anda menyukai tantangan dalam memecahkan masalah kompleks dan memiliki ketertarikan pada pemrograman serta statistik, maka menjadi Data Scientist mungkin lebih cocok untuk Anda. Sebaliknya, jika Anda lebih tertarik pada analisis data yang ada dan menyukai visualisasi data, maka peran sebagai Data Analyst bisa menjadi pilihan yang tepat.

Penting untuk mempertimbangkan minat dan keterampilan Anda saat memilih jalur karir. Pilihlah yang paling sesuai dengan passion Anda.

Selain itu, pertimbangkan juga gaya kerja yang Anda sukai. Data Scientist sering bekerja dengan data yang tidak terstruktur dan memerlukan banyak eksperimen. Sementara itu, Data Analyst lebih fokus pada analisis data yang terstruktur dan penyajian hasil analisis. Pahami kelebihan dan kekurangan dari masing-masing peran untuk membuat keputusan yang tepat.

Peluang Karir dan Pertumbuhan

Peluang karir dalam bidang data sangat luas dan menjanjikan. Sebagai Data Scientist, Anda memiliki kesempatan untuk bekerja di berbagai sektor seperti teknologi, keuangan, kesehatan, dan ritel. Profesi ini sangat diminati karena kemampuan Anda dalam mengolah data yang kompleks dan memberikan wawasan yang mendalam. Menurut wawancara dengan DQLab, Data Scientist memiliki peran penting dalam mengembangkan model prediktif dan algoritma yang dapat meningkatkan efisiensi bisnis.

Sebagai Data Analyst, Anda juga memiliki banyak peluang kerja di berbagai sektor. Profesi ini sangat penting dalam membantu perusahaan memahami data mereka dan membuat keputusan yang lebih baik. RevoU menawarkan dukungan karir dengan pelatihan karir 1-on-1 dan papan pekerjaan komunitas yang dapat membantu Anda dalam mengembangkan karir sebagai Data Analyst. Dengan dukungan ini, Anda dapat meningkatkan keterampilan dan memperluas jaringan profesional Anda.

Dukungan karir yang tepat dapat membantu Anda dalam mengembangkan karir sebagai Data Analyst atau Data Scientist. Manfaatkan pelatihan dan jaringan profesional untuk mencapai kesuksesan.

Dengan memahami pertimbangan pribadi dan peluang karir yang ada, Anda dapat memilih jalur karir yang sesuai dengan minat dan keterampilan Anda. Apakah Anda lebih tertarik pada pengembangan model yang kompleks atau analisis data yang ada, kedua peran ini menawarkan peluang yang menarik dalam dunia yang semakin didorong oleh data.

Peran FanRuan dalam Analisis Data untuk Data Scientist dan Data Analyst

Dalam dunia analisis data, FanRuan menawarkan solusi yang kuat dan fleksibel untuk memenuhi kebutuhan Anda. Dengan produk-produk seperti FineBI, FineReport, dan FineVis, Anda dapat memaksimalkan potensi data dalam bisnis Anda. Setiap produk dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik, baik Anda seorang data analyst maupun data scientist.

FineBI untuk Data Analyst

Sebagai seorang data analyst, Anda memerlukan alat yang dapat membantu Anda dalam mengolah dan menganalisis data dengan efisien. FineBI adalah pilihan yang tepat. Produk ini memungkinkan Anda untuk menghubungkan berbagai sumber data dan melakukan analisis tambahan yang interaktif. Dengan FineBI, Anda dapat dengan mudah membuat visualisasi data yang menarik dan informatif.

FineBI membuat platform analisis data yang luas untuk perusahaan secara cepat, membantu semua pengguna untuk interpretasi data yang interaktif dengan pembuatan analisis otomatis untuk data yang dipilih, membantu pengguna untuk mendapatkan wawasan lebih dalam.

Keunggulan FineBI terletak pada kemampuannya untuk memproses dataset dalam skala besar dan mendukung lebih dari 10.000 pengguna secara online. Anda dapat menggunakan fungsi drag-and-drop untuk analisis visual dan kontrol akses berbasis peran untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan penggunaan data. Dengan FineBI, Anda dapat mengubah data mentah menjadi wawasan yang berharga bagi perusahaan Anda.

FineReport dan FineVis untuk Data Scientist

Sebagai seorang data scientist, Anda memerlukan alat yang dapat membantu Anda dalam mengembangkan model prediktif dan algoritma yang kompleks. FineReport dan FineVis adalah solusi yang tepat untuk kebutuhan Anda. FineReport memungkinkan Anda untuk membuat laporan dan dashboard yang fleksibel dan dinamis. Anda dapat menghubungkan berbagai sumber data dan membuat visualisasi yang menarik untuk mendapatkan wawasan bisnis yang mendalam.

FineVis, di sisi lain, menawarkan fitur visualisasi data yang canggih. Dengan lebih dari 60 jenis grafik dan visualisasi 3D, FineVis memungkinkan Anda untuk menyajikan data dalam bentuk yang menarik dan informatif. Anda dapat menggunakan teknologi drag-and-drop yang intuitif untuk menyesuaikan dashboard tanpa memerlukan kode. Dengan FineVis, Anda dapat menyederhanakan proses pembuatan keputusan dan meningkatkan efisiensi kerja.

FineReport dan FineVis memberikan solusi visualisasi data yang kuat dan mudah digunakan, membantu Anda dalam menginterpretasikan data dengan lebih baik dan membuat keputusan yang lebih tepat.

Dengan produk-produk dari FanRuan, Anda dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pekerjaan Anda sebagai data analyst atau data scientist. Alat-alat ini akan membantu Anda dalam mengolah data dan menyajikan wawasan yang berharga bagi perusahaan.

Memahami perbedaan antara Data Scientist dan Data Analyst sangat penting dalam dunia yang semakin didorong oleh data. Data Scientist lebih fokus pada riset, pengembangan model, dan prediksi berbasis data yang kompleks. Sebaliknya, Data Analyst lebih berfokus pada analisis data yang ada untuk memberikan wawasan bisnis.

Untuk memilih jalur karir yang tepat, pertimbangkan minat dan keterampilan Anda. Jika Anda tertarik pada pemrograman dan statistik, Data Scientist mungkin cocok. Namun, jika Anda lebih suka analisis data dan visualisasi, Data Analyst bisa menjadi pilihan yang tepat.

Produk dari FanRuan seperti FineBI, FineReport, dan FineVis dapat mendukung kedua profesi ini. Alat-alat ini membantu Anda mengolah data dan menyajikan wawasan yang berharga bagi perusahaan.

Bacaan Lainnya Tentang Data Scientist:

Kegunaan Big Data di Berbagai Industri

Era Big Data: Semua Detail Dari Analisis Hingga Aplikasi Big Data

Apa Pekerjaan Seorang Analis Data?

Memahami Big Data Analytics dan Cara Kerjanya

Mengungkap Perbedaan Antara Data Scientist dan Data Analyst

Mengapa Jurusan Data Science Menjadi Pilihan Utama?