Beda Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst

Di zaman yang serba data-driven ini, tentunya Anda kerap sekali mendengar istilah-istilah profesi yang bekerja di bidang data seperti data scientist, data engineer, dan data analyst.

Ketiga profesi tersebut sangat erat kaitannya dengan dunia pengolahan data.

Selain dari role-nya yang sangat menantang, profesi-profesi tersebut juga memiliki pendapatan yang cukup fantastis.

Penasaran letak perbedaan dari ketiganya?

Mari simak artikel berikut untuk mengetahui lebih detail mengenai tanggung jawab serta skills yang harus dimiliki ketiga profesi tersebut!

Data scientist

Data scientist adalah profesi di bidang data yang bertugas untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar dan kompleks, yang kemudian mengolah serta menggali insight dari data tersebut untuk membantu perusahaan dalam menentukan keputusan bisnis ke depannya.

Data scientist memiliki tanggung jawab dalam mengembangkan model, membuat prediksi, serta optimasi data menggunakan metode-metode machine learning dan lainnya.

Role ini sekilas terlihat mirip dengan data analyst, namun perbedaannya terletak pada tools yang digunakan dan scope problem solving yang biasanya lebih besar.

Data scientist cenderung menggunakan model seperti deep learning yang lebih advanced serta berkontribusi dalam membuat keputusan bisnis.

Data scientist juga menggali insight dari data yang dipunya perusahaan atau bisnis untuk memahami lebih baik lagi bagaimana kinerja bisnis sebenarnya, serta dalam beberapa perusahaan enterprise, membangun AI tools yang dapat melakukan otomatisasi proses tertentu di dalam perusahaan.

Data engineer

Data engineer adalah mereka yang bertanggung jawab dalam merancang serta mengembangkan arsitektur database, memantau, serta memelihara infrastruktur data.

Data engineer juga bertugas membangun data pipeline dalam mengoptimalkan proses ETL (Extract, Transform, Load).

Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa data dapat dikumpulkan serta ditarik secara efisien dari sumbernya.

Data engineer adalah seseorang yang menyiapkan data warehouse, data marts, dan basis data yang digunakan oleh data scientist dan data analyst.

Tujuan utama data engineer adalah membuat data dapat diakses secara efektif dan efisien agar data scientist dan data analyst dapat mengoptimalkan kinerja mereka.

Date engineer mengembangkan, membangun, menguji, dan memelihara arsitektur database dalam skala besar untuk memastikan bahwa kebutuhan bisnis terpenuhi, serta menyediakan dan menerapkan cara untuk meningkatkan keandalan, efisiensi, dan kualitas data.

Data analyst

Data analyst adalah seseorang yang menganalisis data untuk menarik suatu kesimpulan dari data yang telah diamati. Data analyst harus cermat dalam menemukan tren dan pola dari data yang dimiliki, agar dapat diterjemahkan menjadi suatu knowledge dan insight yang bermanfaat.

Data analyst fokus pada mengumpulkan, menganalisis, dan menyampaikan hasil analisis data tersebut melalui visualisasi yang muda dimengerti (visualisasi data).

Tanggung jawab utama seorang data analyst adalah mengenali dan memahami tujuan perusahaan karena hal ini akan memudahkan mereka dalam proses analisis, selain menerjemahkan data menjadi insight.

Mereka diminta untuk menilai sumber daya yang tersedia, memahami masalah bisnis, dan mengumpulkan kumpulan data yang tepat.

Walau sekilas mirip dengan data scientist yang turut membantu dalam pembuatan keputusan bisnis, data analyst lebih fokus pada menganalisis angka dan data ke dalam ilmu statistik serta menerjemahkannya menjadi bahasa yang mudah dimengerti oleh para stakeholders melalui visualisasi data–tidak sampai membuat prediksi dan model machine learning.

Berikut scope pekerjaan dari ketiga profesi tersebut.

Perbedaan skillset yang dibutuhkan

Dengan berbagai tanggung jawab yang telah dipaparkan di atas, maka tentu terdapat perbedaan skillset yang dibutuhkan dari ketiga profesi tersebut.

Adapun skillset yang dibutuhkan ketiga profesi tersebut di antaranya:

Perbedaan tools yang digunakan

Setelah mengetahui perbedaan skillset yang dibutuhkan, tentunya Anda perlu memahami perbedaan tools yang digunakan tiap-tiap profesi.

Karena hal ini menentukan apa saja yang perlu Anda pelajari jika ingin berkecimpung di salah satu dari ketiga profesi tersebut.

Bagaimana? Sudah mengenal lebih dalam profesi dari data scientist, data engineer, dan data analyst?

Berhasil membedakan skillset serta tools masing-masing dan tertarik menjadi salah satu di antara ketiga profesi tersebut?

Anda dapat langsung mengembangkan skill serta mempelajari tools tersebut lewat program-program Sekolah Data Pacmann.

Baca informasi lengkapnya di masing-masing halaman program berikut ini:

• Analytics and Data Science
• Statistics
• AI and ML Engineering

Further Reading:

Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer by James Ho