5 Perbedaan Data Science dan Data Analyst yang Wajib Diketahui

Insights 15 Jun 2022

Data science kini digaungkan sebagai ilmu yang populer berkat kemajuan teknologi di era digital transformation.

Kehadiran sederetan profesi seperti Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning Specialist merupakan turunan dari bidang ilmu data science.

Berdasarkan World Economic Forum dalam laporannya yang bertajuk “The Future of Jobs Report 2020” melaporkan bahwa posisi Data Scientist dan Data Analyst merupakan kedua profesi yang paling banyak diincar di seluruh dunia.

Selain itu, US Bureau of Labor Statistics pada April 2022 lalu mencatat, data scientist masuk dalam daftar 20 pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat.

Bahkan, pertumbuhannya diperkirakan mencapai 22% hingga 10 tahun kedepan.

Oleh karena itu munculnya kedua profesi ini bisa dibilang untuk bisa mengatasi permasalahan bisnis.

Dimana dapat diselesaikan dengan menggunakan data sebagai acuannya.

Kehadiran data science dan data analyst dalam ranah industri data sangatlah penting keberadaannya di era big data dan artificial intelligence.

Namun yang menjadi kebingungan dalam pemikiran masyarakat awam adalah apakah data science dan data analytics itu berbeda?

Jawabannya adalah keduanya memiliki lingkup yang berbeda.

Walaupun sebenarnya kedua bidang ini merupakan irisan kombinasi antara ilmu matematika, statistika dan business m domain.

Tapi keduanya punya karakteristik dan ciri khas yang dapat membedakannya.

Kira-kira apa saja perbedaannya?

Mari kita akan kupas kedua perbedaannya melalui postingan berikut ini ya, Sobat Rakamin!

Apa itu Data Science?

Data science dianggap sebagai salah satu cabang dari big data dan artificial intelligence.

Penggunaan data science bertujuan untuk menafsirkan informasi yang berasal dari sejumlah kumpulan data yang besar.

Dan nantinya akan menjadi sebuah informasi yang bermanfaat bagi keputusan perusahaan.

Dalam mencapai tujuan data science, dibutuhkan posisi-posisi yang bergerak di bidang data seperti Data Scientist dan Data Analyst.

Mereka memanfaatkan ilmu statistika, matematika dan tujuan bisnisnya kedalam implementasi data science seperti algoritma machine learning, data mining dan metodologi lain untuk diaplikasikan sesuai dengan keadaan dan kebutuhan perusahaan.

Seorang praktisi data juga setidaknya bisa menemukan pola dan memvisualisasikan pola tersebut sehingga menghasilkan keputusan yang bermanfaat berdasarkan pengolahan data yang tepat.

Apa itu Data Analyst?

Jika kita berbicara tentang data analyst maka hal ini sudah merujuk pada implementasi dari data science.

Data analyst kini sedang banyak dibutuhkan oleh perusahaan besar untuk melakukan pengelolaan data meliputi tahap preparasi data, cleaning data sampai pada tahap visualisasi data.

Dengan serentetan tugas yang berkaitan dengan keilmuan data science inilah maka peran data analyst sangatlah dibutuhkan.

Sebab, merekalah yang akan bertanggung jawab untuk menemukan tren dan metrics yang dapat membantu perusahaan merancang keputusan yang lebih akurat based on data.

Aplikasi Keilmuan Data Science

Data science melahirkan semacam produk dan terobosan baru dalam bidang teknologi.

Mulai dari rekomendasi penelusuran search engine google, pencarian film ataupun serial di Netflix, deteksi fraud ataupun tindak kecurangan dalam bidang keuangan, aplikasi bidang kesehatan untuk melacak kondisi kesehatan, danmasih banyak sekali aplikasi keilmuan data science yang lainnya.

Role Posisi Data Analyst

Data analyst memiliki tugas-tugas dalam menunjang pekerjaannya sehari-hari.

Data analyst biasanya menggunakan berbagai program dan aplikasi pengolahan data dalam pekerjaan sehari-harinya, seperti Microsoft Excel, Tableau, dan SQL.

“Terus apa aja sih tugas dari seorang data analyst?”

Ada beberapa nih tugas data analyst yang harus kamu ketahui, meliputi:

menggunakan model terkomputerisasi canggih untuk mengekstrak data yang dibutuhkan
menghapus data yang rusak
melakukan analisis awal untuk menilai kualitas data
melakukan analisis lebih lanjut untuk menentukan makna data
melakukan analisis akhir untuk menyediakan penyaringan data tambahan
menyiapkan laporan berdasarkan analisis dan menyajikan kepada manajemen

Biasanya, seorang data analyst banyak ditemukan di sektor-sektor (serta banyak dibutuhkan di sektor).

Misalnya aja nih sektor perbankan, Perusahaan pengembangan perangkat lunak, Perusahaan telekomunikasi, Organisasi sektor publik, Perguruan tinggi, Perusahaan farmasi dan Perusahaan di bidang manufaktur.
Namun, tak menutup kemungkinan data analyst dibutuhkan juga di banyak sektor lainnya.

Perbedaan Data Science vs Data Analyst

Perbedaan mendasar antara data science dan data analyst terletak pada bagaimana penerapannya di industri yang berbeda.

Data Science menggunakan kombinasi teknik Matematika, Statistik, dan machine learning.

Fungsinya untuk membersihkan, memproses, dan menafsirkan data untuk mengekstrak wawasan darinya.

Mereka merancang proses pemodelan data tingkat lanjut menggunakan prototipe, algoritma machine learning, model prediktif, dan analisis khusus.

Sementara Data Analyst memeriksa kumpulan data untuk mengidentifikasi tren dan menarik kesimpulan.

Selain itu, data analyst mengumpulkan data dalam jumlah besar, mengaturnya, dan menganalisisnya untuk mengidentifikasi pola yang relevan.

Setelah bagian analisis selesai, mereka berusaha untuk mempresentasikan temuan mereka melalui metode visualisasi data seperti bagan, grafik, dll.

Dengan demikian, Data Analyst mengubah wawasan kompleks menjadi bahasa yang paham bisnis yang dapat dipahami oleh anggota teknis dan non-teknis dari suatu organisasi.

Kedua peran tersebut melakukan berbagai tingkat pengumpulan, pembersihan, dan analisis data.

Tujuannya untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dalam pengambilan keputusan berdasarkan data.

Oleh karena itu, tanggung jawab Data Scientist dan Data Analyst saling berkolaborasi.

Skill yang Perlu Diasah

Penerapan data science harus mahir dalam Matematika dan statistik dan keahlian dalam pemrograman (Python, R, SQL), predictive modelling, dan machine learning.

Data Analyst harus terampil dalam data mining, pemodelan data, data warehouse, analisis data, analisis statistik, dan manajemen & visualisasi basis data.

Data Science dan Data Analyst harus menjadi pemecah masalah dan pemikir kritis yang hebat.

Sedikit gambaran terkait skill-skill yang perlu dipersiapkan oleh data analyst adalah menguasai database Excel dan SQL dengan baik.

Lalu kamu mesti mahir dalam menggunakan alat-alat seperti SAS, Tableau, Power BI, mahir dalam pemrograman R atau Python dan mahir dalam visualisasi data.

Maka dari itu, penting banget buat kamu belajar skill data science terlebih dahulu nih.