Di era digital saat ini, data menjadi hal yang sangat penting dalam keputusan bisnis. Dengan adanya data, perusahaan dapat melakukan analisis data analyst dan memahami tren pasar. Perilaku konsumen, dan bahkan meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan.
Dalam memanfaatkan data. Terdapat dua peran penting yang berbeda yaitu data analyst dan data scientist. Dalam artikel ini, kita akan membahas perbedaan antara kedua peran tersebut dan apa yang membuatnya unik.
[lwptoc]
Data Analyst
Data analyst adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengorganisir. Dan menganalisis data yang di miliki oleh perusahaan. Mereka menggunakan alat analisis data untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat untuk membuat keputusan bisnis. Umumnya fokus pada menjawab pertanyaan bisnis yang sudah di tentukan sebelumnya dan menghasilkan laporan berdasarkan data yang di analisis.
Tugas utamanya adalah melakukan analisis data dengan mengaplikasikan teknik dan metode statistik. Mereka melakukan analisis deskriptif. Analisis korelasi, regresi, dan sebagainya untuk membantu memahami data yang telah di kumpulkan. Mereka juga bertanggung jawab untuk mempersiapkan presentasi yang jelas dan mudah di mengerti bagi tim bisnis untuk menjawab pertanyaan yang di miliki oleh perusahaan.
Data Scientist
Data scientist adalah seorang profesional yang lebih fokus pada pengembangan algoritma dan teknik untuk mengolah data dan menghasilkan wawasan baru. Mereka bertanggung jawab untuk melakukan penelitian lanjutan dan mengembangkan model yang dapat memproses data dalam skala besar.
Data scientist juga memiliki kemampuan dalam pemrograman dan teknik pembelajaran mesin (machine learning) untuk mengembangkan model yang dapat di gunakan untuk memprediksi tren dan perilaku.
Data scientist bertanggung jawab untuk merancang eksperimen dan mengembangkan model yang dapat memproses Big Data. Atau data dalam skala besar. Mereka menggunakan teknik machine learning dan data mining untuk menganalisis data dan mengembangkan model prediksi yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Data scientist juga bertanggung jawab untuk mengevaluasi model yang di buat untuk memastikan keakuratannya dan menganalisis hasil dari model yang sudah di buat.
Baca Juga Big Data dan Internet of Things
Perbedaan Utama Antara Data Analyst dan Data Scientist
Perbedaan utama antara data analyst dan data scientist terletak pada fokus pekerjaannya. Data analyst lebih fokus pada analisis data dan membuat laporan yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
Mereka menggunakan alat analisis data untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat bagi perusahaan. Sementara itu, data scientist lebih fokus pada pengembangan model dan teknik untuk mengolah data dalam skala besar. Dan menciptakan wawasan baru yang dapat membantu perusahaan memprediksi tren dan perilaku.
Namun, meskipun terdapat perbedaan dalam fokus pekerjaan. Sebenarnya peran data analyst dan data scientist saling melengkapi. Dapat memberikan wawasan awal yang berguna bagi data scientist untuk mengembangkan model yang lebih canggih.
Seiring dengan perkembangan teknologi. Peran data analyst dan data scientist semakin penting dan memiliki nilai yang semakin tinggi. Dalam mengambil keputusan bisnis. Perusahaan tidak dapat lagi mengabaikan pengaruh data. Oleh karena itu, perusahaan perlu mempertimbangkan untuk memiliki tim data analyst dan data scientist yang berkualitas untuk memastikan keputusan yang di ambil berdasarkan data yang akurat dan dapat di percaya.
data analyst atau data scientist
Jika Anda sedang mempertimbangkan untuk memilih antara menjadi data analyst atau data scientist, hal yang perlu di pertimbangkan adalah minat dan keterampilan yang di miliki. Jika Anda lebih tertarik pada analisis data dan membuat laporan yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan, maka peran data analyst mungkin lebih cocok untuk Anda.
Namun, jika Anda lebih tertarik pada pengembangan model dan teknik untuk mengolah data dalam skala besar dan menciptakan wawasan baru yang dapat membantu perusahaan memprediksi tren dan perilaku, maka peran data scientist mungkin lebih cocok untuk Anda.
Tidak hanya itu, perlu juga memperhatikan bahwa kedua peran ini memiliki persyaratan kualifikasi yang berbeda. Seorang individu dapat memiliki latar belakang pendidikan yang berbeda seperti matematika, statistik, atau ilmu komputer. Utuk menjadi data scientist, seorang individu biasanya memerlukan gelar sarjana atau magister dalam bidang ilmu komputer atau statistik, dan harus memiliki pengetahuan yang lebih mendalam dalam pemrograman software, hardware dan teknik pembelajaran mesin berbasis IoT.
Kesimpulannya
Dalam kesimpulannya, baik data analyst maupun data scientist memiliki peran yang penting dan saling melengkapi dalam memanfaatkan data untuk keputusan bisnis yang lebih baik. Jika Anda tertarik untuk bekerja di bidang analisis data, pastikan untuk memilih peran yang sesuai dengan minat dan keterampilan Anda. Dengan berkembangnya bisnis digital saat ini. Peran data analyst dan data scientist semakin di butuhkan dan menjanjikan karir yang menarik dan menguntungkan.
