Di zaman serba digital, data sudah menjadi bahan bakar utama dalam mengambil keputusan. Mulai dari bisnis rintisan sampai perusahaan besar, semua berlomba mengelola data agar bisa memahami pasar, memprediksi tren, dan menghemat biaya operasional.
Nah, di balik semua itu ada dua profesi yang sedang naik daun: Data Analyst dan Data Scientist. Walau sering disebut bersamaan, ternyata keduanya punya peran yang berbeda.
Jadi, kalau Anda sedang berpikir mau meniti karier di dunia data, pertanyaannya: lebih cocok jadi Data Analyst atau Data Scientist? Yuk kita bahas pelan-pelan.
Kenapa Profesi di Bidang Data Semakin Populer?
Bayangkan setiap hari miliaran data tercipta dari media sosial, transaksi belanja online, aplikasi keuangan, dan berbagai perangkat digital. Kalau data itu hanya dibiarkan, nilainya nol besar. Tapi kalau diolah, bisa jadi “harta karun” untuk mengambil keputusan yang tepat.
Perusahaan membutuhkan orang yang bisa:
- Mengubah data mentah jadi informasi yang mudah dipahami.
- Menemukan pola tersembunyi dari data.
- Membuat prediksi yang bisa membantu strategi bisnis.
Di sinilah Data Analyst dan Data Scientist jadi sosok kunci.
Baca juga:Sertifikasi Data Analyst
Apa Bedanya Data Analyst dan Data Scientist?
Kalau diibaratkan sebuah restoran:
- Data Analyst itu ibarat koki—data adalah bahan mentahnya, lalu diolah sampai rapi dan disajikan jadi laporan yang enak dibaca dan gampang dipahami.
- Data Scientist lebih mirip peneliti dapur yang bereksperimen membuat resep baru, bahkan menciptakan teknik memasak yang belum pernah dipakai sebelumnya.
Secara singkat:
- Data Analyst → fokus menjawab pertanyaan dari data yang ada.
- Data Scientist → fokus membuat model untuk memprediksi hal yang belum terjadi.
Bagaimana Memilih yang Tepat untuk Karier Anda?
Jika Anda suka menginterpretasikan data, membuat visualisasi yang menarik, dan membantu orang memahami informasi, jalur Data Analyst mungkin cocok.
Tapi kalau Anda penasaran dengan teknologi AI, tertarik membangun model prediksi, dan senang memecahkan masalah kompleks, Data Scientist bisa jadi pilihan yang pas.
Keterampilan Dasar yang Perlu Dimiliki
Sebelum masuk ke pembahasan rinci, ada beberapa skill umum yang bermanfaat untuk keduanya:
- Kemampuan analisis yang tajam.
- Penguasaan bahasa pemrograman seperti Python, R, atau SQL.
- Pemahaman statistik dan matematika.
- Kemampuan membuat visualisasi data yang jelas.
- Keterampilan komunikasi, supaya insight bisa dipahami semua orang.
Sehari di Dunia Data Analyst dan Data Scientist
Sebelum kita pecah menjadi detail H3, mari lihat dulu gambaran besar pekerjaannya.
Data Analyst biasanya bekerja dengan dataset yang sudah terstruktur. Mereka menggunakan alat seperti Excel, SQL, atau aplikasi visualisasi seperti Tableau dan Power BI untuk membuat laporan dan dashboard yang membantu manajemen.
Data Scientist sering memulai dari data mentah yang berantakan. Mereka membersihkan, mengolah, lalu membuat model prediksi menggunakan machine learning, big data tools, dan algoritma canggih.
Tugas Utama Data Analyst
- Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
- Membersihkan dan mengolah data agar siap dianalisis.
- Menemukan pola dan tren yang relevan.
- Menyajikan laporan atau dashboard interaktif untuk pengambilan keputusan.
Contoh: Seorang Data Analyst di perusahaan e-commerce mungkin membuat laporan penjualan mingguan untuk mengetahui kategori produk yang sedang tren.
Tugas Utama Data Scientist
- Mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar.
- Membangun model prediksi dengan machine learning.
- Menguji dan meningkatkan akurasi model.
- Mengembangkan solusi berbasis data yang bisa diintegrasikan ke sistem perusahaan.
Contoh: Seorang Data Scientist di perusahaan ride-hailing bisa membuat model yang memprediksi lonjakan permintaan di jam tertentu.
Peluang Karier dan Potensi Penghasilan
Kedua profesi ini sama-sama menjanjikan.
- Data Analyst biasanya menjadi pintu masuk yang bagus untuk pemula, dengan kisaran gaji di Indonesia mulai dari 7–15 juta per bulan, tergantung pengalaman.
- Data Scientist cenderung memiliki penghasilan lebih tinggi, bisa mencapai 15–30 juta per bulan, bahkan lebih di perusahaan teknologi besar.
Kesimpulan
Baik Data Analyst maupun Data Scientist punya peran penting di era data-driven saat ini. Pilihan terbaik tergantung minat, latar belakang, dan tujuan karier Anda.
Kalau ingin mulai dari yang lebih praktis, jadilah Data Analyst dulu. Setelah itu, jika ingin tantangan lebih besar, tingkatkan skill untuk menjadi Data Scientist.
Yang jelas, dunia data terus berkembang, dan kesempatan untuk berkarier di dalamnya sangat luas—selama Anda mau belajar dan beradaptasi.