Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer: Apa Bedanya?

“Data Analyst, Data Scientist, sama Data Engineer itu sama aja ya kak?”

Pertanyaan tersebut banyak muncul dari para calon student RevoU atau mereka yang masih awam, namun tertarik untuk mendalami karir di bidang data.

Walaupun sama-sama role di bidang data, namun tugas dan tanggung jawab di setiap role tersebut berbeda lho!

Di artikel ini, kamu akan mendapatkan informasi tentang:

1. Apa itu Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
2. Apa tugas dan tanggung jawab mereka sehari-hari
3. Apa skill yang dibutuhkan sebagai Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer

Apa itu...

Data Analyst

Seorang Data Analyst biasanya bekerja dengan data yang terstruktur untuk menyelesaikan permasalahan bisnis menggunakan tools seperti bahasa pemrograman SQL, R atau Python, software untuk visualisasi data, dan analisis statistik. Data Analyst bertugas untuk menganalisis semua angka dan data, dan menterjemahkannya ke dalam bahasa kita sehari-hari. Data ini digunakan oleh para stakeholders untuk membuat keputusan bisnis.

Data Scientist

Seorang Data Scientist biasanya menangani hal-hal yang tidak diketahui dan lebih complex dengan menggunakan teknik data yang lebih advanced untuk membuat prediksi tentang masa depan. Data Scientist juga biasa mengotomatiskan algoritma Machine Learning atau mendesain proses pemodelan prediktif yang dapat menangani data yang terstruktur maupun tidak. Role ini umumnya dianggap sebagai versi yang lebih advanced dari role Data Analyst, dan agak mirip dengan Data Engineer. Namun, Data Scientist lebih expert dalam pembuatan keputusan (decision making) bisnis.

Data Engineer

Seorang Data Engineer bekerja untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengumpulkan, mengelola, dan mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk ditafsirkan oleh Data Scientist dan Business Analyst. Mereka membuat pipeline data untuk mengumpulkan berbagai macam infomasi dan berbagai sumber. Tujuan utama mereka adalah membuat data yang dapat diakses sehingga organisasi bisa menggunakannya untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan kinerja mereka.

Tugas dan Tanggung Jawab

Hal yang sangat berbeda antara role Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer adalah apa yang mereka lakukan dengan data yang ada.

Data Analyst

Tugas umum seorang Data Analyst termasuk:

• Berkolaborasi dengan pemimpin organisasi untuk mengidentifikasi informasi yang dibutuhkan
• Memperoleh data dari sumber primer dan sekunder
• Membersihkan dan menata ulang data untuk analisis
• Menganalisis kumpulan data untuk melihat tren dan pola yang dapat diterjemahkan ke dalam insights yang bisa ditindaklanjuti
• Mempresentasikan temuan dengan cara yang mudah dipahami untuk membantu proses decision making

Data Scientist

Beberapa tugas sehari-hari mungkin termasuk:

• Mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data mentah (raw data)
• Merancang model prediktif dan algoritma Machine Learning untuk data mining
• Membuat atau mengembangkan tools dan proses untuk memantau dan menganalisis akurasi data
• Membuat alat visualisasi data, dasbor, dan laporan
• Menulis program untuk mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data

Data Engineer

Beberapa tugas umum seorang Data Engineer:

• Mendapatkan kumpulan data (datasets) yang sesuai dengan kebutuhan bisnis
• Membuat algoritma untuk mengubah data menjadi informasi yang berguna dan actionable
• Membangun, menguji, dan me-maintain arsitektur pipa database
• Berkolaborasi dengan manajemen untuk memahami tujuan perusahaan
• Membuat metode validasi data dan alat analisis data baru
• Memastikan kepatuhan terhadap tata kelola data (data governance) dan kebijakan keamanan (security policies)

Skill-Set yang Dibutuhkan

Tabel di bawah ini mengilustrasikan tentang skill-skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer:

Yuk, mulai karir Data Analytics mu dengan RevoU!

Jika kamu berminat untuk berkarir di bidang Data Analytics, wajib bagi kamu untuk memperkuat skill yang dibutuhkan!

Berikut adalah beberapa program yang bisa kamu ikuti:

RevoU Mini Course

• Durasi : 1 minggu
• Format : kelas live interaktif (19.00-21.00 WIB)
• Materi : tentative

Program ini cocok untuk kamu yang baru ingin mengenal terkait Data Analytics, dan ingin merasakan pengalaman belajar di RevoU tanpa dipungut biaya.

Pelajari program ini lebih lanjut di Mini Course RevoU

RevoU Full Stack Data Analytics

• Durasi : 13 minggu  ( + 3 bulan RevoU Labs )
• Format : kelas live (19.00-21.00 WIB)
• Materi : Fundamental Data Analytics, Advanced SQL, Phyton, and more

Program ini cocok untuk kamu yang ingin memulai karir di Data Analytics. Program ini memiliki jaminan kerja up to 100%.

Pelajari program ini lebih lanjut di Full Stack Data Analytics RevoU