Ada banyak pilihan profesi di bidang data, yang paling populer adalah data science dan data analyst. Menurut World Economic Forum Future dalam The Future of Jobs Report, kedua profesi ini sama-sama masuk dalam daftar pekerjaan dengan gaji paling tinggi dan peningkatan permintaan tertinggi di berbagai industri. Namun, meskipun memiliki banyak kesamaan, masih banyak yang bertanya, apa perbedaan data science dan data anakyst? Faktanya, ada sejumlah perbedaan penting yang wajib diketahui, terutama jika kamu tertarik membangun karier di bidang data.
Selain peluang karier yang menjanjikan, kedua profesi ini juga menawarkan kesempatan untuk terlibat langsung dalam pengambilan keputusan strategis berbasis data di perusahaan. Meski sekilas terlihat mirip, peran, tanggung jawab, keterampilan yang dibutuhkan, hingga jalur karier data science dan data analyst sebenarnya memiliki fokus yang berbeda. Memahami perbedaannya sejak awal akan membantu kamu menentukan pilihan karier yang paling sesuai dengan minat dan kemampuan. Lantas, apa perbedaan data science dan data analyst? Simak lengkapnya di artikel ini!
BACA JUGA: 10 Karakteristik Big Data Serta Contoh dan Manfaatnya
Mengapa Profesi di Bidang Data Semakin Dibutuhkan?
Beberapa faktor utama yang mendorong meningkatnya kebutuhan profesi di bidang data antara lain:
- Ledakan Jumlah Data di Era Digital
Setiap hari, miliaran data baru tercipta dari berbagai platform digital dan perangkat yang digunakan masyarakat. Namun, data mentah tidak akan berguna tanpa diolah dengan baik. Di sinilah peran profesional data dibutuhkan untuk mengubah data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan.
- Perusahaan Semakin Mengandalkan Keputusan Berbasis Data
Jika dulu keputusan bisnis sering diambil berdasarkan intuisi atau pengalaman, kini perusahaan lebih mengandalkan analisis data agar keputusan lebih akurat dan terukur. Data membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan, tren pasar, hingga potensi risiko bisnis.
- Transformasi Digital di Berbagai Industri
Banyak perusahaan sedang menjalani transformasi digital untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing. Proses ini membuat kebutuhan akan tenaga ahli data semakin besar, karena hampir semua sistem digital menghasilkan data yang perlu dianalisis.
- Peluang Karier yang Terus Berkembang
Karena kebutuhan tenaga ahli data meningkat lebih cepat dibandingkan ketersediaan talenta, profesi di bidang ini menawarkan peluang karier yang luas, jenjang karier yang jelas, serta gaji yang kompetitif di berbagai industri.
- Perkembangan Teknologi AI dan Machine Learning
Kemajuan teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan machine learning juga turut meningkatkan kebutuhan tenaga profesional di bidang data. Teknologi ini membutuhkan data dalam jumlah besar untuk dilatih dan dikembangkan, sehingga peran profesional data menjadi sangat penting dalam menyiapkan, mengolah, dan menganalisis data tersebut agar dapat digunakan secara optimal.
BACA JUGA: 20+ Pertanyaan Interview Kerja yang Sering Muncul dan Cara Menjawabnya
Apa Perbedaan Data Science dan Data Analyst?
Secara umum ada beberapa perbedaan data science dan data analyst, berikut diantaranya:
- Definisi
Hal paling utama yang perlu kamu ketahui mengenai perbedaan data science dan data analyst adalah pengertian dasarnya. Data scientist adalah seorang yang profesional dalam membuat prediksi yang akan datang dan menghadapi berbagai masalah yang kompleks. Sedangkan data analyst adalah seorang profesional yang bertugas untuk menggambarkan kesimpulan dari berbagai sumber untuk mencari keputusan dan solusi bagi bisnis.
- Tanggung Jawab
Secara umum tanggung jawab data scientist lebih banyak berkutat dalam perancangan algoritma dan memprediksi model, sedangkan data analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan informasi dan mengidentifikasi trend. Lebih detailnya tanggung jawab data scientist adalah:
- Mengumpulkan, membersihkan, hingga memproses data mentah
- Melatih serta mengembangkan model machine learning
- Menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi berbagai tren masa depan
- Mengembangkan infrastruktur yang bisa menangani big data
- Membuat tools visualisasi data, laporan, dan dashboard
- Membuat program untuk membantu mengotomasikan pengumpulan dan pemrosesan data
- Mempresentasikan knowledge kepada stakeholders
- Membantu bisnis untuk mengambil keputusan yang baik berdasarkan data
Sedangkan tanggung jawab data analyst adalah:
- Mengambil data dari sumber primer dan sekunder
- Menganalisis data untuk melihat tren dan pola
- Membuat dashboard untuk data
- Melakukan berbagai forecasting menggunakan Excel
- Menerjemahkan insight atau rencana untuk kebutuhan bisnis
- Menyajikan hasil temuan kepada stakeholders
- Hasil Pekerjaan
Dari tanggung jawab yang sebelumnya sudah dijabarkan, terlihat bahwa tujuan dari masing-masing pekerjaan memiliki perbedaan. Oleh karena itu, hasil pekerjaan yang dihasilkan oleh data scientist dan data analyst berbeda pula. Umumnya, hasil pekerjaan seorang data scientist adalah:
- Automating risk
- Automating management
- Risk detection
- Fraud detection
- Sentiment analysis
Sedangkan, hasil pekerjaan seorang data analyst adalah:
- Market analysis
- Trend analysis
- Customer analysis
- Social media analysis
- Competitor analysis
Dapat disimpulkan, seorang data scientist akan menghasilkan model yang bisa dimanfaatkan bisnis dalam jangka panjang, sedangkan data analyst menghasilkan insight yang bisa membantu day-to-day bisnis.
- Skill
Pada dasarnya untuk jadi data scientist atau data analyst membutuhkan skill yang hampir mirip. Namun, ada sedikit perbedaan untuk jadi data scientist kamu harus memiliki kemampuan:
- Kemampuan algoritma machine learning
- Statistik dan matematika
- Pengumpulan big data dan statistika
- Bahasa pemrograman seperti R, Python, dan SAS
- Machine learning dan data wrangling
- Tools big data dan visualisasi data
Sedangkan untuk jadi data analyst kamu memerlukan skill:
- Bahasa pemrograman seperti SQL, Oracle, dan Python
- Statistik dan matematika
- Menganalisis, menyajikan, dan menginterpretasi data
- Data warehousing
- Data cleaning
- Data mining
- Microsoft Excel
- Kisaran Gaji
Walaupun data scientist dan data analyst sama-sama termasuk profesi dengan kisaran gaji yang tinggi, tapi tetap ada sedikit perbedaan, berdasarkan informasi dari Glassdoor (Diakses Februari 2026) umumnya seorang data scientist memiliki kisaran gaji:
- Entry-level : 7-15 juta/bulan
- Mid-level : 8-18 juta/bulan
- Senior-level : 14-29 juta/bulan
Sedangkan, berdasarkan informasi dari Glassdoor (Diakses Februari 2026) umumnya seorang data analyst memiliki kisaran gaji:
- Entry-level : 7-11 juta/bulan
- Mid-level : 9-14 juta/bulan
- Senior-level : 19-31 juta/bulan
- Day-to-Day Tasks
Mengutip StrataScratch, tugas sehari-hari data scientist dan data analyst juga berbeda. Seorang data scientist tugas sehari-harinya adalah:
- Membersihkan dan mempelajari data
- Mengumpulkan data sets
- Mining data untuk pattern
- Refining algorithm
- Komunikasi kebutuhan data dengan tim
- Membuat dan me-maintain machine learning model
Sedangkan tugas sehari-hari data analyst adalah:
- Membersihkan dan mempelajari data
- Analytics, metrics, segments, aggregates, features dan training data
- Membuat algoritma simple machine learning
- Melakukan analisis data dan mempresentasikannya kepada stakeholder
- Komunikasi kebutuhan data dengan team
- Tools
Karena tugas dan tanggung jawabnya berbeda, maka tools yang digunakan oleh data science dan data analyst juga ada perbedaan. Berikut beberapa tools yang biasa digunakan oleh data scientist:
- Jupyter Notebook = Membuat live code, visualisasi, dan presentasi
- Apache Spark = Membantu mengolah dan memproses data berskala besar
- Microsoft Excel = Mengolah dan menganalisis data dalam skala kecil
- TensorFlow = Tools untuk machine learning dan membangun model menggunakan high-level APIs
- GitHub = Manajemen version source code project-project data science
- NTLK = Processing language
- Flask = Membuat API Modelling dengan bahasa pemrograman Python
- Tableau = Visualisasi data
- DBeaver = Interaksi data yang tersimpan di database
Dan berikut tools yang biasanya digunakan oleh data analyst:
- Tableau = Analitik dan visualisasi data
- Cloudera = Platform machine learning dan analytics
- Teradata = Sistem manajemen database relasional
- R Programming = Perangkat lunak open source untuk analisis data
- Apache Spark = Membantu mengolah dan memproses data berskala besar
- Lumify = Digunakan untuk big data, analisis, dan visualisasi
- Microsoft HDInsight = Digunakan untuk berbagai skenario dalam pemrosesan big data
- Skytree = Machine learning dan analisis data
- Pentaho = Migrasi data, membersihkan data, dan loading file ke database
- Latar Belakang Pendidikan
Sebenarnya, untuk bisa jadi data scientist dan data analyst kini tidak diwajibkan untuk memiliki latar belakang pendidikan yang linear karena yang terpenting adalah penguasaan skill sesuai dengan yang dibutuhkan industri. Namun, jika kini kamu merupakan pelajar yang sedang mempertimbangkan jurusan untuk kuliah dan tertarik untuk berkarier jadi data scientist, maka kamu bisa mengambil jurusan berikut:
- Teknologi Sains Data = Di jurusan ini kamu akan mempelajari ilmu terkait pengolahan dan interpretasi data dengan menggunakan formula statistika, bahasa pemrograman, dan berbagai tools yang sesuai
- Statistika dan Sains Data = Jurusan Statistika dan Sains Data kamu akan mempelajari metode statistika, teori statistika, komputasi statistika, basis data, dan lain sebagainya
- Matematika = Kamu akan menerapkan algoritma statistika, predictive, exploratory untuk menghasilkan insight dengan akurasi yang tinggi
- Teknik Informatika = Kemampuan akademis dari lulusan Teknik Informatika umumnya akan membantu untuk bisa menganalisis data yang tersedia di berbagai sektor industri
Sedangkan jika kini kamu merupakan pelajar yang sedang mempertimbangkan jurusan untuk kuliah dan tertarik untuk berkarier jadi data analyst, maka kamu bisa mengambil jurusan berikut:
- Statistika = Jurusan Statistika akan banyak mengajarkan kamu cara mengolah data mulai dari mengumpulkan, menganalisis, hingga akhirnya kamu bisa menyajikan data yang mudah dipahami oleh orang lain
- Matematika = Jurusan Matematika akan banyak mengajarkan kamu terkait angka dan konsep matematika seperti kalkulus, geometri, aljabar, dan lain sebagainya yang berkaitan erat dengan pekerjaan sehari-hari data analyst
- Sistem Informasi = Jurusan Sistem Informasi akan banyak mengajarkan kamu untuk mengidentifikasi berbagai proses bisnis berdasarkan data yang tersedia, tak heran lulusan dari jurusan ini banyak yang akhirnya berkarier jadi data analyst profesional
- Ilmu Komputer = Jurusan Ilmu Komputer akan banyak mengajarkan kamu terkait statistik dan analisis yang ilmunya digunakan oleh data analyst professional
- Statistika dan Sains Data = Kamu juga bisa jadi data analyst jika memiliki background Pendidikan dan Sains Data karena ilmu yang dipelajari linear dengan skill yang dibutuhkan data analyst
Jika kamu kini sudah memiliki latar belakang pendidikan tertentu yang tidak linear dengan data science dan data analyst, kamu bisa coba untuk ikut berbagai jenis pelatihan seperti bootcamp.
- Jenjang Karier
Mungkin kamu juga selama ini berfikir kalau data scientist dan data analyst hanya dibutuhkan di perusahaan teknologi saja. Faktanya, kedua profesi ini dibutuhkan juga di berbagai sektor bisnis, seperti:
- Perbankan
- Pendidikan
- Kesehatan
- Transportasi dan logistik
- Media
- Olahraga
Terkait jenjang kariernya, umumnya di setiap perusahaan akan berbeda-beda. Namun secara umum, berikut jenjang karier seorang data scientist:
- Data Scientist
- Senior Data Scientist
- Chief Data Scientist
Lalu, berikut jenjang karier seorang data analyst secara umum:
- Data Analyst
- Senior Data Analyst
- Data Analyst Consultant
BACA JUGA: Bootcamp Data Science Bersertifikasi BNSP dan Internasional di Digital Skola
Data Science dan Data Analyst: Mana yang Cocok Untuk Kamu?
Lalu, mana yang kira-kira cocok untuk kamu? Apakah profesi data scientist atau data analyst? Jika kamu lebih menyukai:
- Matematika
- Coding
- Model building
- Interdisciplinary communication
Maka kamu akan lebih cocok untuk berkarier jadi data scientist hal ini karena data science memerlukan skill yang technical dan mindset matematika. Sebaliknya, jika kamu lebih suka:
- Statistika
- Analitis
- Business knowledge
- Data cleaning
Maka kamu lebih cocok untuk berkarier sebagai data analyst.
BACA JUGA: Review Digital Skola: Dari Upgrade Skill ke Karier di Top FMCG: Perjalanan Azhura
Kesimpulan
Pada akhirnya, baik data scientist maupun data analyst sama-sama memiliki peran penting dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data. Perbedaan keduanya terletak pada fokus pekerjaan, keterampilan yang dibutuhkan, serta jenis output yang dihasilkan. Data scientist cenderung berfokus pada pembangunan model prediktif dan solusi jangka panjang, sementara data analyst lebih banyak menghasilkan insight yang mendukung kebutuhan bisnis sehari-hari.
Karena itu, pilihan karier terbaik kembali pada minat, kekuatan, dan tujuan profesional masing-masing. Jika kamu tertarik pada pemrograman, machine learning, dan pemodelan data yang kompleks, jalur data science bisa menjadi pilihan yang tepat. Namun, jika kamu lebih menikmati proses analisis data, menemukan pola, dan menerjemahkan data menjadi strategi bisnis, profesi data analyst bisa menjadi langkah awal yang ideal untuk membangun karier di bidang data.
BACA JUGA: Skill Wajib Untuk Lolos Data Science Internship Indonesia
Yuk, Belajar Ilmu Data di Digital Skola!
Setelah mengetahui perbedaan data science dan data analyst sekarang waktunya kamu untuk menentukan pilihan karier yang sesuai. Setelah menentukan pilihan karier, kamu harus mulai mempelajari hardskill dan softskill yang dibutuhkan untuk terjun ke profesi yang dipilih. Fakta menariknya, ada pelatihan bersertifikat yang bisa membantumu meraih karier impian untuk jadi data scientist atau data analyst, yaitu Bootcamp Data Science Digital Skola.
Di bootcamp ini tak hanya kamu bisa berpeluang menjadi data scientist atau data analyst, kamu juga bisa berkarier jadi:
- Data Architect
- Machine Learning Engineer
Tak hanya itu, kamu juga akan dapat fasilitas lengkap lain seperti:
- Career Coaching bareng HR Expert
- Sertifikasi Profesi Data Scientist dari BNSP
- Sertifikasi Internasional Microsoft Azure Fundamentals (DP-900)
- Pembuatan portofolio + magang dengan real experience di perusahaan mitra
FAQ
1. Lebih sulit data science atau data analyst?
Data science umumnya lebih kompleks karena membutuhkan pemrograman, statistik lanjutan, dan machine learning, sementara data analyst lebih fokus pada analisis dan visualisasi data.
2. Apakah data analyst bisa menjadi data scientist?
Bisa. Banyak data scientist memulai karier sebagai data analyst, lalu menambah skill pemrograman, statistik, dan machine learning.