10 Perbedaan Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist

Perbedaan Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist – Dalam era digital ini, pengolahan data telah menjadi salah satu elemen kunci dalam keberhasilan bisnis. Di balik setiap aplikasi, website, dan keputusan bisnis, terdapat kehadiran para ahli data yang bekerja keras untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasi data. Tiga peran utama dalam domain ini adalah Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist. Meskipun ketiganya berfokus pada data, namun mereka memiliki perbedaan yang signifikan dalam tugas, keterampilan, dan tanggung jawab.

Baca juga:

• 10 Fakta Menarik Seputar Profesi Data Analyst

• 10 Tanggung Jawab Utama Data Scientist

Perbedaan Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist

1. Peran Utama

• Data Analyst: Menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang dapat digunakan oleh bisnis untuk membuat keputusan.
• Data Engineer: Bertanggung jawab atas perancangan, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur data.
• Data Scientist: Menggunakan keterampilan analitis dan pemrograman untuk menyelesaikan masalah bisnis yang kompleks dengan menerapkan algoritma machine learning dan teknik statistik.

2. Keterampilan yang Diperlukan

• Data Analyst: Keterampilan analisis statistik, pengalaman menggunakan perangkat lunak analisis data seperti SQL, Excel, Python, atau R.
• Data Engineer: Keterampilan dalam pengembangan perangkat lunak, pemahaman yang kuat tentang basis data dan teknologi cloud, seperti Apache Hadoop, Apache Spark, dan Amazon Web Services (AWS).
• Data Scientist: Keterampilan pemrograman yang kuat, pemahaman mendalam tentang algoritma machine learning, statistik, dan kemampuan komunikasi yang baik.

3. Tugas Sehari-hari

• Data Analyst: Membersihkan data, membuat laporan, dan visualisasi data untuk memahami tren dan pola yang muncul.
• Data Engineer: Memperbaiki masalah infrastruktur data, merancang dan membangun arsitektur data, mengelola streaming data, dan memastikan keamanan dan ketersediaan data.
• Data Scientist: Memformulasikan pertanyaan bisnis, mengumpulkan dan membersihkan data, membangun model prediktif, mengevaluasi model, dan mengkomunikasikan hasilnya kepada pemangku kepentingan.

4. Fokus Utama:

• Data Analyst: Menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.
• Data Engineer: Memastikan infrastruktur data berjalan lancar, efisien, dan dapat diakses, sehingga memungkinkan analisis data yang cepat dan akurat.
• Data Scientist: Menerapkan teknik statistik dan machine learning untuk membangun model yang dapat memprediksi tren masa depan atau mengidentifikasi peluang bisnis.

5. Sumber Data

• Data Analyst: Biasanya menggunakan data yang sudah ada, baik terstruktur maupun tidak terstruktur, dari berbagai sumber seperti database perusahaan, file CSV, atau API.
• Data Engineer: Bertanggung jawab atas pembangunan dan pengelolaan infrastruktur untuk menyimpan, memproses, dan memanipulasi data, termasuk data streaming dan data yang sangat besar (big data).
• Data Scientist: Menggunakan berbagai sumber data untuk membangun model prediktif, termasuk data historis perusahaan, data pengguna, dan data eksternal seperti data cuaca atau media sosial.

6. Pemrosesan Data

• Data Analyst: Biasanya melakukan analisis data yang bersifat deskriptif atau eksploratif menggunakan teknik statistik dasar dan visualisasi data.
• Data Engineer: Merancang dan membangun pipa data untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data dengan skala yang besar dan kompleks.
• Data Scientist: Melakukan pemrosesan data yang lebih kompleks, termasuk pemrosesan lanjutan seperti pemrosesan bahasa alami (natural language processing) atau pengolahan citra.

7. Tanggung Jawab Keamanan

• Data Analyst: Memastikan keamanan data saat menganalisis dan menyajikan hasilnya.
• Data Engineer: Bertanggung jawab atas keamanan infrastruktur data, termasuk pengaturan izin akses dan enkripsi data.
• Data Scientist: Memastikan keamanan model dan data yang digunakan dalam pengembangan model, serta memastikan keamanan saat berbagi hasil analisis.

8. Tingkat Pendidikan

• Data Analyst: Biasanya memerlukan gelar sarjana dalam bidang terkait seperti Matematika, Statistik, atau Ilmu Komputer.
• Data Engineer: Memerlukan gelar sarjana dalam Ilmu Komputer, Rekayasa Perangkat Lunak, atau bidang terkait, dengan pengetahuan yang kuat tentang sistem basis data dan teknologi cloud.
• Data Scientist: Memerlukan gelar yang lebih tinggi seperti gelar magister atau doktor dalam bidang Ilmu Data, Ilmu Komputer, atau Statistik, dengan fokus pada analisis data dan machine learning.

9. Orientasi Bisnis

• Data Analyst: Fokus pada pemahaman bisnis dan memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja bisnis.
• Data Engineer: Mengoptimalkan infrastruktur data untuk memenuhi kebutuhan bisnis, seperti meningkatkan kinerja dan mengurangi biaya penyimpanan data.
• Data Scientist: Mengidentifikasi peluang bisnis baru, mengembangkan strategi bisnis berdasarkan analisis data, dan membangun solusi yang dapat memberikan nilai tambah bagi perusahaan.

10. Peran dalam Tim

• Data Analyst: Biasanya bekerja dengan tim bisnis dan departemen lain untuk mengumpulkan kebutuhan analisis data dan menyajikan hasilnya.
• Data Engineer: Berkolaborasi dengan tim pengembang perangkat lunak, administrator sistem, dan analis data untuk membangun dan mengelola infrastruktur data.
• Data Scientist: Bekerja sama dengan tim bisnis, analis data, dan insinyur data untuk merancang, mengembangkan, dan menerapkan solusi analitis yang kompleks.

Dengan memahami perbedaan antara Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist, perusahaan dapat lebih baik menyesuaikan kebutuhan bisnis mereka dengan keterampilan dan peran yang tepat dalam pengelolaan dan analisis data mereka. Dalam ekosistem data yang semakin kompleks dan berkembang, setiap peran tersebut memiliki peran yang krusial dalam memastikan keberhasilan strategi data suatu perusahaan.