Data analyst vs data scientist vs data engineer merupakan tiga profesi di bidang data yang sedang populer dan banyak dicari oleh perusahaan. Hal ini disebabkan oleh peran data yang semakin krusial dalam mendukung perusahaan di era digital agar dapat bersaing dan berkembang. Ketiga profesi ini memiliki tanggung jawab yang erat dengan perkembangan teknologi serta pengolahan data, menjadikannya karier yang menjanjikan. Tak heran, banyak orang tertarik untuk memahami lebih lanjut perbedaan antara data analyst vs data scientist vs data engineer.
Umumnya, perusahaan menggunakan data untuk menganalisa dan memprediksi masa depan untuk memudahkan proses keputusan bisnis, oleh karena itu sumber daya manusia terkait data menjadi bagian penting dari setiap perusahaan, terlepas dari industri, jenis, dan ukurannya. Setidaknya, perusahaan membutuhkan tiga profesi yaitu data analyst vs data scientist vs data engineer yang berperan untuk mengelola berbagai data perusahaan. Meskipun ketiga profesi tersebut sama-sama berkutat di bidang data, namun faktanya ketiganya memiliki banyak perbedaan.
Jika kamu tertarik untuk memulai karier di bidang data maka kamu harus mengetahui apa saja perbedaan data analyst vs data scientist vs data engineer, penasaran? Simak terus!
BACA JUGA: Data Mesh vs Data Lake: Apa Bedanya dan Mana yang Lebih Tepat?
Perbedaan Definisi Data Analysis VS Data Science VS Data Engineering
Perbedaan utama dari data analytics, data science, dan data engineering bisa dilihat dari definisinya. Berikut perbedaanya:
Data Analytics
Data analysis adalah proses penerapan teknik statistik secara sistematis untuk menggambarkan, mengilustrasikan, memadatkan dan mengevaluasi data. (Sumber: The Office of Research Integrity). Proses tersebut dilakukan untuk mengubah data menjadi informasi yang bermanfaat dan ditarik kesimpulannya untuk membantu perusahaan dalam menyelesaikan suatu permasalahan. Biasanya, perusahaan akan menganalisis data konsumen secara real-time yang lebih akurat sehingga bermanfaat untuk membantu perusahaan mengambil keputusan.
Data Science
Ilmu yang menggabungkan dan memanfaatkan statistika, komputer, dan domain aplikasi yang cara kerjanya dengan memproses data baik itu data terstruktur maupun data tidak terstruktur untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan perusahaan. Data science juga merupakan rangkaian pengolahan data untuk mengekstrak informasi berharga dari data untuk pengambilan keputusan bisnis, strategis, dan penggunaan lainnya (Sumber: TechTarget).
Data Engineering
Berbeda halnya dari data analysis dan data science, data engineering merupakan proses membuat, mendesain, menyimpan, dan memproses data secara real-time untuk membuat data mentah bisa digunakan oleh data analyst dan data scientist (Sumber: Precisely). Data engineering juga merupakan proses untuk membangun saluran atau alur kerja untuk memastikan proses pergerakan dari satu data ke data yang lainnya berjalan dengan efektif dan efisien.
BACA JUGA: Rekomendasi Job Portal untuk Cari Lowongan Data Science
Perbedaan Tanggung Jawab Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer
Perbedaan data analyst vs data scientist vs data engineer selanjutnya bisa dilihat dari cakupan tugas dan tanggung jawabnya, diantaranya:
Tanggung Jawab Data Analyst
Data analyst bertugas untuk riset, mengumpulkan, dan menggunakan data untuk mendapatkan suatu kesimpulan sesuai dengan project yang sedang dikerjakan. Umumnya, tanggung jawab seorang data analyst di suatu perusahaan meliputi:
- Mengumpulkan data
- Membersihkan data
- Membuat model data
- Design dan maintain database dan system
- Memahami data trends dan patterns
- Melakukan analisis statistik dan penafsirannya
- Melakukan pemeliharaan dan akuisisi data
- Mempresentasikan data melalui laporan dan visualisasi data
Tanggung Jawab Data Scientist
Seorang data scientist bertugas untuk mengumpulkan data yang besar dan mengolah data tersebut menjadi insight baru yang berguna untuk proses pengambilan keputusan. Tanggung jawabnya meliputi:
- Mengumpulkan data
- Menganalisis data
- Eksplorasi data
- Visualisasi data
- Membuat data modelling dan testing
- Deployment dan maintenance
- Pengoptimalan data
- Pengoptimalan kinerja machine learning, deep learning, dan statistical model
Tanggung Jawab Data Engineer
Tugas data engineer adalah mengembangkan platform untuk data-data yang akan diolah dan diterjemahkan oleh data analyst dan data scientist. Cakupan tanggung jawabnya meliputi:
- Develop machine learning
- Mengidentifikasi solusi serta perangkat untuk mengoptimalkan akuisisi data dan kinerja seluruh data pipeline
- Membangun, menguji dan memelihara pipeline
- Membuat metode validasi data dan alat analisis data
- Mengembangkan algoritma untuk mengubah data menjadi nsight
BACA JUGA: Apa Itu Data: Mengenal Jenis-Jenis Data di Era Digital
Perbedaan Skills Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer
Setelah tahu perbedaan definisi, tugas, dan tanggung jawabnya, kamu juga harus mengetahui perbedaan skills yang dibutuhkan, diantaranya:
Skills Data Analyst
Skills yang dibutuhkan seorang data analyst adalah:
- Database tools
- Analyze data
- Bahasa pemrograman
- Visualisasi data
- Statistika dan matematika
- Scripting
- Data warehouse
- Komunikasi
- Critical thinking
Skills Data Scientist
Skills yang dibutuhkan seorang data scientist adalah:
- Google Spreadsheet atau Microsoft Excel
- SQL atau NoSQL
- Python
- Social media mining
- Matematika
- Statistika
- Natural language processing
- Machine learning
- Business savvy
- Komunikasi
- Teamwork
Skills Data Engineer
Skills yang dibutuhkan seorang data engineer adalah:
- Bahasa pemrograman
- SQL dan database tingkat lanjut
- Cloud
- Containers
- Domain expertise
- Data warehouse
- Machine learning
- Artificial intelligence
- Streaming
- Collaborative
- Pipelining
- Hadoop-based analytics
- scripting dan visualisasi data
BACA JUGA: 11 Data Visualization Tools yang Wajib Kamu Kuasai
Tools Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer
Perbedaan selanjutnya dari data analyst vs data scientist vs data engineer adalah tools yang digunakan:
Tools Data Analyst
Untuk memudahkan pekerjaan, seorang data analyst biasanya menggunakan tools bantuan seperti:
- Database tools = SQL dan NoSQL
- Analyze data = Google Spreadsheet, Microsoft Excel, SPSS, SAS, KNIME, Splunk
- Bahasa pemrograman = R, Python
- Visualisasi data = Tableau, Google Data Studio, Power BI
- Data mining = RapidMiner
- Big data = Apache Spark
Tools Data Scientist
Umumnya data scientist menggunakan beberapa tools berikut:
- Data sources = Hadoop, Snowflake, SQL
- Bahasa pemrograman = Python, R, SAS
- IDE’s = Spyder, Jupyter, R Studio, DataSpell
Selain itu, biasanya data scientist juga akan menggunakan tools seperti TensorFlow, PyTorch, Apache Spark, dan lain sebagainya sesuai kebutuhan.
Tools Data Engineer
Data engineer biasanya menggunakan tools:
- Data platforms = databricks, Azure, Snowflake
- Data storage = Apache Hadoop, MongoDB, Amazon Redshift
- Streaming = Apache Kafka, Apache Spark, Flink
- Bahasa pemrograman = SQL, Python, PySpark
- BI tools = Power BI, Qlik
BACA JUGA: Fantastis! Ini Gaji Data Scientist Fresh Graduate
Perbedaan Output Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer
Perbedaan lain dari data analyst vs data scientist vs data engineer adalah output yang dihasilkan:
- Data analyst = Hasil identifikasi berupa informasi yang bermanfaat utamanya bagi pihak perusahaan,
- Data Scientist = Data product seperti mesin rekomendasi yang ditampilkan Youtube
- Data engineer = Data flow, penyimpanan, dan retrieval system.
BACA JUGA: Panduan Membuat Portofolio Data Science Untuk Pemula
Perbedaan Prospek Karier Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer
Ketiga profesi ini sama-sama memiliki prospek dan jenjang karier yang menjanjikan. Namun, rata-rata gaji ketiga profesi ini memiliki perbedaan:
Kisaran Gaji Data Analyst
Di Indonesia, kisaran gaji data analyst adalah 14-24 juta/bulan (Sumber: Glassdoor). Berikut rata-rata gaji data analyst di perusahaan Indonesia:
- Tokopedia = 9-13jt/bulan
- Traveloka = 14-18jt/bulan
- Gojek = 8-12jt/bulan
- Shopee = 7-9jt/bulan
Kisaran Gaji Data Scientist
Di Indonesia, kisaran gaji data scientist adalah 21-34 juta/bulan (Sumber: Glassdoor). Berikut rata-rata gaji data scientist di perusahaan Indonesia:
- Tokopedia = 12-16jt/bulan
- Telkom Indonesia = 10-23jt/bulan
- Astra International = 9-13jt/bulan
- Gojek = 8-25jt/bulan
Kisaran Gaji Data Engineer
Di Indonesia, kisaran gaji data engineer adalah 17-39 juta/bulan (Sumber: Glassdoor). Berikut rata-rata gaji data engineer di perusahaan Indonesia:
- Gojek = 9-23jt/bulan
- Bukalapak = 15-22jt/bulan
- Traveloka = 15-30jt/bulan
- Kredivo Group = 12-15jt/bulan
BACA JUGA: Ingin S2 Data Science? Ini 5 Pilihan Kampus Terbaik!
Kesimpulan
Ketiga profesi ini memiliki peran penting dalam mengelola dan menganalisis data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Data analyst berfokus pada analisis dan visualisasi data untuk menghasilkan insight yang bermanfaat bagi perusahaan. Data scientist lebih mendalam dalam memanfaatkan teknik machine learning dan statistik untuk membuat prediksi serta model yang membantu strategi bisnis.
Sementara itu, data engineer bertanggung jawab dalam membangun infrastruktur data agar data dapat diakses dan digunakan secara efisien oleh data analyst dan data scientist. Jika kamu tertarik berkarier di bidang data, pilihan antara ketiga profesi ini bisa disesuaikan dengan minat dan keterampilan yang ingin kamu kembangkan, apakah lebih ke analisis dan interpretasi data, pengembangan model prediktif, atau membangun sistem data yang handal?
BACA JUGA: Sudah Terbayang Bagaimana Penerapan Data Science di Perusahaan?
Rekomendasi Pelatihan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
Jika tertarik untuk memulai karier sebagai data analyst, data scientist, atau data engineer, kamu bisa belajar bersama Bootcamp Digital Skola, bimbingan tutor expert, kurikulum berbasis industri, portofolio, professional branding, comprehensive learning module, dan fasilitas lengkap lainnya akan membuka jalan karier kamu berkarier di bidang data.
Penasaran? Cek pilihan kelasnya di sini: