Pekerjaan Data Analyst and Scientist

Di era digital seperti sekarang, data menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan. Setiap klik, pembelian, atau interaksi online menghasilkan jejak informasi yang bisa diolah untuk mendapatkan insight berharga. Nah, di sinilah pekerjaan Data Analyst and Scientist memegang peran penting.

Keduanya bekerja di dunia yang sama, tapi memiliki fokus dan tanggung jawab yang berbeda. Jika diibaratkan, Data Analyst seperti “detektif” yang mencari dan mengungkap pola dari data yang sudah ada, sementara Data Scientist lebih mirip “peramal” yang menggunakan data untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan.

Artikel ini akan membahas secara lengkap tentang peran, tanggung jawab, skill yang dibutuhkan, hingga prospek karier di bidang ini.

Mengapa Pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist Semakin Dibutuhkan?

Kebutuhan akan profesional di bidang data melonjak pesat karena:

• Ledakan data digital – Internet, media sosial, e-commerce, IoT, semuanya menghasilkan data dalam jumlah masif setiap detik.
• Persaingan bisnis yang ketat – Perusahaan perlu strategi berbasis data untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan cepat.
• Perkembangan teknologi AI & machine learning – Membuka peluang analisis data yang lebih canggih.

Perusahaan raksasa seperti Google, Amazon, Gojek, hingga perusahaan rintisan (startup) lokal kini mencari talenta di bidang ini dengan gaji yang cukup menggiurkan.

Tingkatkan peluang karier Anda dengan mengikuti Sertifikasi Data Analyst yang diakui industri. Program ini membekali Anda dengan keterampilan analisis data, pengolahan informasi, hingga visualisasi yang efektif untuk mendukung pengambilan keputusan. Dengan sertifikasi ini, Anda dapat membuktikan kompetensi di mata perusahaan dan bersaing di dunia kerja yang semakin kompetitif. Pelajari lebih lanjut tentang Sertifikasi Data Analyst di sini.

Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist

Sebelum kita masuk ke detail skill dan tanggung jawab, penting untuk memahami perbedaan mendasar di antara keduanya.

Data Analyst fokus pada analisis data yang sudah ada untuk memberikan insight yang membantu pengambilan keputusan. Tools yang biasa digunakan antara lain Excel, SQL, Tableau, dan Power BI.

Data Scientist bertugas membangun model prediktif dan algoritma untuk memproses serta memprediksi data di masa depan. Mereka biasanya menggunakan Python, R, TensorFlow, hingga Hadoop.

Pendekatan Data Analyst lebih deskriptif dan diagnostik, sementara Data Scientist bersifat prediktif dan preskriptif.

Tanggung Jawab Sehari-hari

Sebelum kita masuk ke bagian H3, mari kita bahas dulu secara umum apa saja pekerjaan yang biasa dilakukan oleh seorang Data Analyst dan Data Scientist.

Seorang Data Analyst biasanya fokus pada pengolahan data mentah menjadi laporan yang mudah dipahami oleh manajemen. Mereka bekerja dengan dashboard, grafik, dan visualisasi data untuk menjelaskan tren atau masalah.

Data Scientist itu kerjanya lebih mendalam. Mereka nggak cuma lihat data mentah, tapi juga membersihkannya biar rapi, bikin model kecerdasan buatan (machine learning), dan membuat rumus atau algoritma untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan. Jadi, mereka bukan cuma menjawab “Apa yang terjadi?” tapi juga “Kenapa itu bisa terjadi?” dan kadang sampai “Apa yang akan terjadi selanjutnya?”.dan “Apa yang akan terjadi selanjutnya?”.

Skill yang Dibutuhkan

1. Kemampuan Analisis Data

Baik Data Analyst maupun Data Scientist harus mahir mengolah dan membaca data. Ini termasuk mengidentifikasi tren, pola, dan anomali yang ada.

2. Penguasaan Tools & Software

Data Analyst biasanya menggunakan Excel, SQL, Tableau, Power BI, sedangkan Data Scientist memanfaatkan Python, R, Hadoop, TensorFlow untuk analisis yang lebih kompleks.

3. Statistik dan Matematika

Keduanya memerlukan dasar matematika yang kuat, terutama dalam statistika untuk menginterpretasikan data dan membuat model prediksi.

4. Komunikasi dan Storytelling

Hasil analisis tidak akan berguna jika tidak bisa disampaikan dengan jelas. Oleh karena itu, skill komunikasi menjadi kunci agar data dapat bercerita dan dimengerti oleh semua pihak.

Prospek Karier dan Gaji

1. Gaji yang Kompetitif

Menurut berbagai sumber, gaji Data Analyst di Indonesia bisa berkisar antara Rp7 juta – Rp15 juta untuk level junior, dan bisa mencapai Rp30 juta ke atas untuk level senior. Sementara itu, Data Scientist memiliki rata-rata gaji yang lebih tinggi, mulai dari Rp12 juta – Rp40 juta tergantung pengalaman.

2. Peluang Global

Skill di bidang data bersifat universal. Artinya, kamu bisa bekerja di perusahaan luar negeri secara remote atau bahkan pindah ke negara lain untuk mengejar karier.

3. Fleksibilitas Industri

Baik Data Analyst maupun Data Scientist bisa bekerja di hampir semua sektor: teknologi, kesehatan, keuangan, ritel, hingga pemerintahan.

Tips Memulai Karier di Bidang Data

1. Kuasai Dasar-dasar Analisis Data

Mulailah dengan belajar Excel, SQL, dan dasar-dasar statistik sebelum beranjak ke pemrograman Python atau R.

2. Bangun Portofolio

Kerjakan proyek kecil, misalnya analisis dataset publik, lalu tampilkan hasilnya di GitHub atau LinkedIn.

3. Ikut Pelatihan atau Bootcamp

Banyak kursus online dan bootcamp lokal yang bisa membimbing kamu step-by-step menjadi seorang profesional di bidang ini.

4. Jangan Takut Terus Belajar

Dunia data terus berkembang. Selalu update pengetahuan tentang teknologi baru, algoritma terbaru, dan tren industri.

Kesimpulan

Pekerjaan Data Analyst and Scientist adalah pilihan karier yang menjanjikan di era digital. Dengan kemampuan mengolah dan memanfaatkan data, kedua profesi ini berperan penting dalam membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih cerdas.

Jika kamu suka berpikir kritis, memecahkan masalah, dan tertarik pada teknologi, bidang ini bisa menjadi jalur karier yang tepat. Mulailah dari skill dasar, bangun portofolio, dan terus asah kemampuanmu — karena di dunia data, belajar adalah perjalanan tanpa akhir.

---

FAQ