Data Scientist vs Data Analyst, Siapa yang Paling Penting dalam Perusahaan?

Akhir-akhir ini sering menjadi bahan perbincangan tentang sejumlah pekerjaan yang tergantikan oleh teknologi. Akan tetapi, pada salah satu artikel linkedin menyatakan terdapat 10 prediksi skill yang tetap dibutuhkan dari manusia hingga 2030 seperti, critical thinking, analysis serta data skills. 

Setiap industri pasti membutuhkan data dengan analisis yang akurat dan informasi yang detail untuk menghasilkan keputusan yang efektif, mengembangkan suatu produk, memecahkan masalah, serta penelitian dan pengembangan sehingga dibutuhkan profesi yang menguasai 3 skill tersebut. Alasan ini lah mengapa data scientist dan data analyst sangat dibutuhkan di perusahaan-perusahaan besar.

Meskipun data scientist dan data analyst memiliki persamaan untuk difokuskan pada analisis data, akan tetapi kedua profesi tersebut memiliki tugas yang berbeda. Secara definisi, data scientist mengembangkan alat yang digunakan oleh data analyst. Mereka membuat algoritma, membangun model, dan merancang sistem pemgambilan data.  

Dimana, sebagian dari tugas mereka terdiri dari melatih dan mengembangkan model machine learning, menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi tren masa depan, mengkomunikasikan knowledge kepada para stakeholders, serta membantu mendukung pengambilan keputusan berdasarkan data.

Tools  yang digunakan yaitu Machine Learning, Python, dan Java. Output yang diharapkan dari seorang data scientist yaitu fraud and risk detection, sentiment analysis, automating risk, automating management, advertisement optimization, dan lain-lainnya.

Sedangkan, data analyst lebih berperan dalam membuat saran dan keputusan berdasarkan informasi yang dikumpulkan. Mereka lebih berfokus pada data management, business intelligence, dan data visualizatiom. Selain itu, mereka melakukan analisis trend dan pola masa lalu dan saat ini, melakukan peramalan dalam program, membuat dashboard, serta menafsirkan data dan mengkomunikannya dengan jelas.

Profesi ini lebih sering menggunakan perangkat lunak statistik dan program yang berhubungan dengan bisnis, serta relational database software. Output yang diharapkan dari seorang data analysis yaitu up and cross-selling, market basket analysis, customer analysis and experience, dan lain-lainnya.

Lalu, apa hubungan dari kedua profesi ini? Sebelum menjadi seorang data scientist, dalam beberapa kasus diperlukannya memulai karier sebagai data analyst terlebih dahulu karena untuk memulai profesi data scientist membutuhkan pengalaman lebih dari 3 tahun di bidang data. Akan tetapi, pada beberapa kasus yang berbeda juga dengan cara mengasah skill, membangun portofolio, dan skill dalam business acumen membantu dalam pertimbangan perusahaan untuk merekrut karyawan baru.      

Kesimpulannya, kedua profesi ini memiliki peran yang penting dalam mengelola data dalam perusahaan, meskipun keduanya memiliki tugas yang berbeda namun saling melengkapi. Data scientist seseorang yang memprediksi masa depan dengan data menggunakan machine learning, sedangkan data analyst seseorang memecahkan masalah menggunakan data.