Perkembangan transformasi digital saat ini, meningkatkan kebutuhan profesi yang berhubungan dengan data dan teknolog loh, misalnya dalam dunia data, yaitu Data Analyst, data engineer, dan data scientist. Meski sama-sama berhubungan dengan data, setiap profesi tersebut ternyata memiliki peran, tanggung jawab, dan keterampilan yang berbeda-beda. Sudah tahukah anda perbedaan ketiganya?
Bila anda masih bingung dengan perbedaan dari ketiganya, maka dalam artikel kali ini tim kovermagz akan senang hati menjabarkannya untuk anda. Informasi ini kami rangkum dari berbagai sumber. Simak selengkapnya disini!
Data Analyst
Data Analyst memiliki peran penting dalam menganalisis dan menginterpretasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Pasalnya, data analyst bertugas mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti visualisasi dan laporan.
Profesi ini berperan penting untuk membantu perusahaan memahami pola atau tren dan informasi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Mereka juga seringkali berurusan dengan data historis untuk membantu perusahaan memahami kinerja masa lalu dan membuat proyeksi untuk masa depan. Data analyst perlu memiliki keahlian dalam perangkat seperti Excel, Google Analytics, SQL, dan Tableau, serta kemampuan untuk memahami istilah-istilah bisnis. Selain itu, kreativitas dalam visualisasi data juga menjadi nilai tambah yang tinggi.
Perlu diketahui, seorang data analyst sekarang ini sangat dibutuhkan di dunia bisnis karena perilaku, selera, dan tren yang dekat dengan target pasar sangat cepat mengalami perubahan. Dibanding dengan riset manual yang butuh waktu lama karena harus membuat dan mengumpulkan kuesioner ke responden, proses data analytics ini lebih menghemat waktu dengan data yang lebih akurat.
Dalam keperluan bisnis dan juga perusahaan, seorang data analyst melakukan untuk kepentingan marketing atau pengembangan produk, dimana mereka melihat aktivitas target pasar di internet. Bisa dari apa yang sering target pasar cari di mesin pencarian dan media sosial.
Data Engineer
Berbeda dengan data analyst, data engineer memiliki fokus pada pembangunan arsitektur data dan pengelolaan infrastruktur yang memungkinkan data disimpan dan diakses dengan aman serta efisien. Data engineer adalah sebuah profesi yang mana seseorang mengatur dan mengelola proses arsitektur data pada sebuah perusahaan. Hal yang dimaksud ini ialah infrastruktur yang berupa sebuah database, pipeline, atau juga warehouse.
Tugas utama Data Engineer melibatkan desain dan pembangunan sistem penyimpanan data, pengolahan data, dan pemrosesan data. Mereka bekerja dengan basis data, alat ETL (Extract, Transform, Load), dan teknologi penyimpanan data lainnya. Data Engineer memastikan keandalan, keamanan, dan ketersediaan data untuk memenuhi kebutuhan perusahaan.
Data Engineer bertugas membangun sistem agar dapat terintegrasi dengan berbagai sistem lainnya hingga dapat memproses data – data yang ada tersebut dalam skala yang besar dan mudah. Apa yang kita butuhkan sebagai data engineer. Hal yang pasti kita membutuhkan kemampuan logis, pengetahuan mengenai database, juga bahasa pemograman. Selain itu, seorang data engineer juga harus menguasai berbagai tools, seperti Python, NoSQL, dan Hadoop, serta pemahaman dalam SQL, data lake, dan tools ETL (Extract, Transform, Load).
Data Scientist
Profesi Data Scientist saat ini juga banyak dicari. Ia merupakan seseorang yang berada dibalik proses pengolahan data. Berdasarkan pengertian, Data Scientist adalah profesi yang memiliki kemampuan analisis statistik dan pemahaman bisnis yang mendalam. Data scientist bertanggung jawab menganalisis dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar untuk membantu perencanaan strategi.
Tugas Data Scientist lainnya adalah mengembangkan model prediktif dan algoritma untuk mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan dari data. Mereka bekerja dengan metode machine learning, deep learning, dan optimasi data untuk memperoleh wawasan yang lebih mendalam.
Dalam peran ini, kemampuan dalam pemrograman (seperti Python, C/C++, Java, SQL) serta pengetahuan mendalam tentang statistik dan pembelajaran mesin sangat dibutuhkan. Data Scientist juga diharuskan memiliki kemampuan untuk merancang eksperimen dan mengelola data secara holistik.
Itulah beberapa perbedaan mendasar diantara data scientist, data analyst, dan data engineer. Meskipun ketiganya sama-sama bekerja dengan data, perbedaan tugas dan tanggung jawab masing-masing peran membuat tiap profesi ini memiliki peran unik dalam ekosistem data perusahaan.
Data Scientist fokus pada eksplorasi dan pengembangan model prediktif, Data Analyst menerjemahkan data menjadi wawasan bisnis, sedangkan Data Engineer memastikan infrastruktur data berfungsi dengan lancar.
Dengan memahami perbedaan ini organisasi dapat mengelola sumber daya data secara efektif dan mengoptimalkan pengambilan keputusan berbasis data, sehingga perusahaan dapat memanfaatkan kekuatan data untuk pertumbuhan bisnis yang lebih baik. Semoga artikel ini bermanfaat dan membantu ya!
