Perbedaan Data Engineer dan Data Scientist: Tanggung Jawab, Skill, sampai Prospek Karier

Data scientist dan data engineer merupakan dua profesi yang vital dalam bidang data. Terutama pada area manajemen dan pengumpulan data.

Karena seringnya kedua pekerjaan ini bersinggungan–bahkan di beberapa perusahaan cenderung overlap, Pacmann rasa penting bagi kamu untuk tahu persis apa yang membedakan keduanya.

Tujuannya agar kamu paham lini kerja dan ekspektasi perusahaan tempat kamu akan bekerja nantinya, dan bagi kamu yang hendak memulai karier di bidang ini, artikel ini akan bantu kamu menentukan mana yang lebih cocok berdasarkan skill yang kamu punya.

Mari disimak.

Perbedaan definisi data engineer dan data scientist

Apa itu data engineer?

Data engineer adalah profesi dalam bidang data yang berperan mendesain dan membangun sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data pada skala tertentu.

Mereka bertanggung jawab menyiapkan data untuk tujuan analisis maupun operasional perusahaan.

Apa itu data scientist?

Di sisi lain, data scientist adalah profesi khusus di bidang analisis data yang berperan menganalisis dan menginterpretasikan data guna mendukung pengambilan keputusan penting perusahaan.

Mereka juga berperan dalam menguak insight di balik tumpukan data perusahaan dengan kemampuan khusus yang melibatkan pengetahuan matematika, statistika, AI, hingga machine learning.

Untuk lebih jelas memahami perbedaannya, mari kita tilik tanggung jawab, skill yang diperlukan, serta tools yang digunakan kedua profesi ini.

Tanggung jawab data engineer dan data scientist

Untuk lebih mudah memahami perbedaan tanggung jawab dan role antara data scientist dan data engineer, kita bisa lihat dari grafik data science hierarchy of needs di bawah ini:

Piramida hirarki ini memaparkan proses kerja dalam data science dari yang paling mendasar, yaitu data collection. Semakin ke atas, maka pekerjaannya semakin spesifik.

Seorang data engineer bertanggung jawab atas proses pengumpulan, pemindahan, dan penyimpanan data. Sedangkan data scientist bertanggung jawab atas proses analisis, pengujian, optimasi, hingga presentasi data.

Dengan kata lain, data engineer bertanggung jawab “menyiapkan” data dengan alur data pipeline yang didesain sedemikian rupa, untuk kemudian diolah dan dianalisis oleh data scientist.

Meski banyak kesamaan dalam tanggung jawabnya, berikut adalah beberapa hal yang membedakan tanggung jawab data engineer dan data scientist.

Data engineer bertanggung jawab atas:

• Mengumpulkan dan mengolah data perusahaan
• Membangun data pipeline
• Database management
• Meningkatkan kemudahan akses data
• Menangani isu-isu terkait manajemen data

Sementara data scientist bertanggung jawab atas:

• Menganalisis data dari tim engineering
• Manajemen tim dan komunikasi
• Data modeling
• Machine learning
• Visualisasi data

Beda skill yang wajib dikuasai

Selain tanggung jawab, skill yang perlu dikuasai antara kedua profesi ini juga berbeda. Berikut adalah perbedaan skill yang diperlukan data engineer dengan data scientist.

Skill yang diperlukan data engineer:

• Data architecture
• Data warehousing
• Data mining
• Teknologi bahasa pemrograman
• Pembuatan dan pengelolaan data pipeline
• Penerapan data ke dalam bentuk model
• Skill manajemen dan kerjasama tim

Berbeda dengan skill yang diperlukan seorang data scientist, yakni:

• Matematika dan statistika
• Machine learning dan AI
• Pengetahuan mengenai data platforms seperti Oracle
• Visualisasi data
• Skill komunikasi dan presentasi yang kuat
• Kemampuan analisis dan hipotesis

Tools yang digunakan data engineer dan data scientist

Perbedaan dalam skill yang dibutuhkan dari kedua profesi berbeda ini juga mempengaruhi perbedaan dalam tools yang digunakan.

Data engineer biasanya menggunakan tools untuk bekerja seperti:

• Oracle,
• Cassandra,
• HIVE,
• Sqoop,
• NoSQL database,
• Kafka,
• Tableau,
• Snowflake, dan banyak lagi.

Sedangkan data scientist menggunakan tools yang agak berbeda, seperti:

• SQL,
• Hadoop,
• MongoDB,
• SPSS,
• SAS,
• Python,
• R,
• ggplot2,
• Rapidminer,
• Excel, dan lain-lain.

Namun ada juga beberapa tools maupun bahasa pemrograman yang sama-sama digunakan oleh kedua profesi ini, seperti:

• Java,
• Spark,
• Scala, dan
• C#.

Prospek karier dan gaji data engineer dan data scientist

Dengan skill dan tools yang dikuasai, data engineer dan data scientist memiliki perbedaan juga dalam prospek kariernya.

Prospek karier bagi data engineer mencakup ETL Developer, data warehouse engineer, data infrastructure engineer, data platform engineer, BI Developer, hingga technical architect.

Sementara prospek karier bagi data scientist mencakup data analyst, machine learning engineer, business analyst, ahli statistika, hingga konsultan data.

Gaji antara kedua profesi ini pun memiliki perbedaan.

Dilansir dari Indeed, gaji data engineer di Indonesia rata-rata per bulannya ada di angka Rp10.536.795, terhitung sejak 3 Maret 2023.

Sedangkan gaji data scientist di Indonesia rata-rata per bulannya ada di angka Rp15.480.593, terhitung sejak 13 Januari 2023.

Karier mana yang lebih cocok buat kamu?

Baik data engineer maupun data scientist sama-sama merupakan karier yang menantang, apalagi jika kamu tertarik bermain dengan data.

Data engineer akan sering berhadapan dengan infrastruktur dan arsitektur data yang mencakup penyimpanan dan pengelolaan data.

Jika kamu gemar mencari cara meningkatkan efektivitas sistem agar orang lain bisa bekerja lebih mudah, data engineer bisa jadi pilihanmu.

Sementara data scientist mengedepankan cara berpikir analitik dan senang menguji hipotesis menggunakan data.

Kalau kamu suka statistika, prediksi tren, dan mengulik algoritma, maka data scientist adalah profesi yang bisa kamu coba.

Hal yang paling penting adalah meningkatkan skill dan membangun portfolio kamu. Ikut course, magang, dan mengerjakan project adalah beberapa hal yang bisa dilakukan.

Kamu juga bisa belajar dan meningkatkan skill tentang data engineering di program AI and ML Engineering Pacmann.

Further reading:

Data Engineer VS Data Scientist

Data Science vs Data Engineering