profesi data analis VS Data Scientist

Pada era digital yang semakin berkembang, data telah menjadi salah satu aset terbesar bagi perusahaan atau organisasi dalam mengambil keputusan. Namun, muncul perdebatan mengenai perbedaan antara peran Data Analis dan Data Scientist dalam mengelola data. Meskipun terkadang kedua peran tersebut digunakan secara bergantian, keduanya memiliki tanggung jawab dan tugas yang berbeda-beda. Dalam artikel ini, kita akan membahas secara detail tentang perbedaan antara Data Analis dan Data Scientist serta peran mereka dalam mengambil keputusan berdasarkan data.

Data Analis adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, mengorganisir, dan menganalisis data untuk menghasilkan informasi yang berguna bagi perusahaan atau organisasi. Seorang Data Analis biasanya bekerja dengan data yang sudah tersedia dan memprosesnya untuk menghasilkan informasi yang berguna bagi perusahaan atau organisasi. Tugas seorang Data Analis meliputi:

1. Seorang Data Analis harus terampil dalam mengumpulkan data dari berbagai sumber yang berbeda seperti database, sumber online, atau perangkat IoT (Internet of Things). Data Analis juga harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan adalah akurat dan relevan bagi kebutuhan perusahaan.
2. Membersihkan Data Setelah data dikumpulkan, Data Analis akan membersihkan data tersebut dari informasi yang tidak relevan, data duplikat, atau data yang tidak akurat. Hal ini dilakukan agar analisis yang dihasilkan akurat dan berguna.
3. Mengorganisir Data Setelah data dikumpulkan dan dibersihkan, Data Analis akan mengorganisir data agar lebih mudah diakses dan dipahami. Hal ini biasanya melibatkan pengelompokan data berdasarkan kriteria tertentu seperti waktu, lokasi, atau jenis produk.
4. Menerapkan Teknik Analisis Statistik Setelah data terorganisir, Data Analis akan menerapkan teknik analisis statistik untuk menghasilkan wawasan yang berguna bagi perusahaan. Teknik analisis yang digunakan dapat berupa analisis regresi, analisis korelasi, atau analisis deskriptif.
5. Membuat Laporan Setelah analisis dilakukan, Data Analis akan membuat laporan yang menjelaskan wawasan yang ditemukan. Laporan ini dapat berupa grafik, tabel, atau narasi tertulis. Laporan ini kemudian akan disajikan kepada manajemen atau departemen lain yang membutuhkan informasi tersebut.

Data Scientist adalah seorang profesional yang menggunakan teknik-teknik canggih seperti pengolahan bahasa alami, pembelajaran mesin (machine learning), dan kecerdasan buatan (artificial intelligence) untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data besar (big data) dan menghasilkan wawasan yang lebih dalam dan relevan bagi perusahaan atau organisasi. Tugas seorang Data Scientist meliputi:

1. Mengumpulkan dan Mengelola Data Data Scientist harus terampil dalam mengumpulkan dan mengelola data besar dari berbagai sumber yang berbeda. Data yang dikumpulkan dapat berupa data internal perusahaan, data eksternal dari sumber online, atau data yang dihasilkan dari perangkat IoT (Internet of Things). Data Scientist harus dapat mengelola data dengan cara yang efisien dan efektif agar dapat menghasilkan wawasan yang relevan bagi perusahaan.
2. Mengembangkan Model Prediktif Data Scientist seringkali menggunakan teknik machine learning untuk mengembangkan model prediktif yang dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan, mengidentifikasi tren pasar, atau memperkirakan kinerja produk atau layanan di masa depan. Model prediktif ini dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih tepat dan strategi yang lebih baik.
3. Membangun Algoritma Data Scientist seringkali membangun algoritma untuk menghasilkan wawasan dari data. Algoritma ini dapat berupa algoritma pengelompokan (clustering) untuk mengelompokkan data berdasarkan kriteria tertentu, algoritma klasifikasi (classification) untuk memprediksi kategori data yang belum diketahui, atau algoritma regresi (regression) untuk memprediksi nilai berdasarkan data yang telah diketahui sebelumnya.
4. Memvisualisasikan Data Setelah wawasan berhasil dihasilkan, Data Scientist kemudian akan memvisualisasikan data dalam bentuk grafik, tabel, atau infografis. Hal ini dapat membantu perusahaan memahami wawasan yang dihasilkan dengan lebih mudah dan efektif.
5. Berkolaborasi dengan Tim Lain Sebagai bagian dari tim data, Data Scientist juga harus berkolaborasi dengan tim lain seperti tim IT, tim pemasaran, atau tim manajemen untuk memahami kebutuhan mereka dan menghasilkan wawasan yang berguna bagi perusahaan secara keseluruhan.

Perbedaan Antara Data Analis dan Data Scientist Meskipun terkadang tugas dan tanggung jawab Data Analis dan Data Scientist terlihat serupa, keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam hal kemampuan teknis, lingkup tugas, dan pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa perbedaan antara Data Analis dan Data Scientist:

1. Kemampuan Teknis Data Scientist memiliki kemampuan teknis yang lebih luas daripada Data Analis. Data Scientist terlatih dalam menggunakan teknik-teknik canggih seperti machine learning dan kecerdasan buatan untuk menghasilkan wawasan yang lebih dalam dan relevan bagi perusahaan.
2. Lingkup Tugas Data Scientist lebih terfokus pada pengumpulan dan analisis data besar (big data) dan pengembangan model prediktif yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik di masa depan. Sementara itu, Data Analis lebih terfokus pada analisis data yang sudah ada dan menghasilkan wawasan yang berguna bagi perusahaan.
3. Pengambilan Keputusan Data Scientist biasanya terlibat dalam pengambilan keputusan strategis yang lebih besar dan berdampak jangka panjang bagi perusahaan. Sementara itu, Data Analis lebih terlibat dalam pengambilan keputusan operasional yang lebih kecil dan berdampak jangka pendek bagi perusahaan.
4. Tingkat Keahlian Data Scientist biasanya membutuhkan tingkat keahlian yang lebih tinggi dalam matematika, statistik, dan ilmu komputer dibandingkan dengan Data Analis. Mereka juga biasanya memiliki pengalaman dan latar belakang pendidikan yang lebih luas dibandingkan dengan Data Analis.

1. Fokus Pada Masalah yang Berbeda Data Analis seringkali fokus pada masalah-masalah yang lebih spesifik dan terbatas, seperti analisis kinerja produk atau layanan tertentu. Sementara itu, Data Scientist lebih fokus pada masalah-masalah yang lebih besar dan kompleks, seperti strategi bisnis jangka panjang atau pengembangan produk baru.

Kesimpulan Data Analis dan Data Scientist memiliki peran yang sangat penting dalam era digital saat ini. Keduanya memiliki kemampuan dan keahlian yang berbeda, namun sama-sama membantu perusahaan dalam menghasilkan wawasan dari data dan membuat keputusan yang lebih baik. Sementara Data Analis lebih terfokus pada analisis data dan menghasilkan wawasan yang berguna bagi perusahaan, Data Scientist lebih terfokus pada pengumpulan dan analisis data besar (big data) dan pengembangan model prediktif yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan strategis yang lebih baik. Dalam memilih untuk menjadi Data Analis atau Data Scientist, perlu mempertimbangkan keahlian teknis dan lingkup tugas yang diinginkan, serta tingkat keputusan yang ingin diambil dan masalah yang ingin diselesaikan.

Berikut adalah beberapa referensi yang dapat digunakan sebagai bahan bacaan tambahan terkait perbedaan antara Data Analis dan Data Scientist:

1. “Data Analyst vs. Data Scientist: What’s the Difference?” by Pratik Bhuyan. (https://www.simplilearn.com/data-analyst-vs-data-scientist-difference-article)
2. “Data Analyst vs Data Scientist – What’s the difference?” by John Wu. (https://towardsdatascience.com/data-analyst-vs-data-scientist-whats-the-difference-2f68c63a7eaa)
3. “Data Analyst vs. Data Scientist: What They Do and How They Differ” by Priyanka Sharma. (https://www.indeed.com/career-advice/career-development/data-analyst-vs-data-scientist)
4. “Data Analyst vs. Data Scientist: What’s the Difference and Which One to Choose?” by Martin Suh. (https://www.ntuclearninghub.com/data-analyst-vs-data-scientist)
5. “Data Analyst vs. Data Scientist: What Are the Differences?” by Byoungkoo Lee. (https://www.business.com/articles/data-analyst-vs-data-scientist/)