Data yang menjadi sumber utama kekuatan di dalam bisnis mampu memberikan informasi dan pengambilan keputusan yang tepat dalam perencanaan bisnis kedepan. Kenapa hal demikian? Karena dengan data perusahaan mampu melihat segala informasi yang terjadi selama periode tertentu dengan data juga perusahaan mampu mengevaluasi performa bisnis perusahaan dan mengambil langkah konkret di dalam sebuah data bisnis. Didalam proses pengambilan dan analisis data terdapat profesi yang berperan penting dalam pengembangan bisnis yaitu sebagai data science dan data analyst.
5 Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Pengertian dan Info Gaji
Data Science
Data science merupakan profesi seseorang yang memiliki keahlian dalam melihat data dan kemampuan analisis statistik yang baik. Seorang data science menjadi peran untuk bisa mengambil data yang dibutuhkan pada saat proses pengambilan keputusan bisnis perusahaan. Sebagai seorang data science anda juga harus memiliki skill untuk bisa mengambil data dalam jumlah yang besar dengan penggunaan bahasa pemrograman yang anda harus kuasai seperti data visualization, phyton, dan query sql.
Dengan adanya seorang data science maka sebuah perusahaan mampu melihat proses bisnis yang sedang berjalan berdasarkan data yang sudah didapatkan dan untuk selanjutnya bisa melakukan analisa data secara visual terkait dengan pengembangan bisnis yang harus dilakukan.
Data Analyst
Data analyst merupakan profesi yang memiliki keahlian terhadap analisa data, menjadi seorang data analyst anda perlu memiliki kemampuan terhadap daya riset yang tinggi, mengolah data, membaca data, dan menganalisa data. Kemampuan tersebut wajib anda miliki karena dengan memiliki daya analisa yang baik, maka anda akan mampu membaca data yang sudah didapatkan sehingga dari data tersebut terdapat pengambilan keputusan yang tepat. Skill yang harus anda miliki jika ingin menjadi seorang data analyst yaitu anda harus memiliki kemampuan dalam data cleaning, matlab, strong microsoft excel, machine learning dan kalkulus.
Peran sebagai seorang data analyst membuat analisa data yang sudah didapatkan untuk dijadikan objek sebagai pertimbangan terhadap performa bisnis di suatu perusahaan. Biasanya dengan adanya seorang data analyst ini memberikan kemudahan bagi bisnis terhadap perkembangan yang akan dilakukan baik itu secara product knowledge, harga, promosi, maupun target pasar yang lebih menyesuaikan. Karena itu profesi data analyst wajib memiliki skill daya research yang tinggi untuk bisa membaca data yang tepat terhadap perkembangan teknologi maupun perkembangan pasar yang sedang terjadi.
Baca Juga: Jurusan Data Science Terfavorit di Indonesia Ada di Mana?
Perbedaan Data Science dan Analyst
Jenis Data
Scope data yang digunakan sebagai seorang data science yaitu mengumpulkan data dari berbagai basi data yang ada setelah itu dilakukan untuk penyaringan dan pembersihan data. Sedangkan untuk data analyst Melakukan pengembangan data dan mengumpulkan sejumlah besar data yang terstruktur dan tidak terstruktur sebagai pertimbangan dalam membandingkan data ketentuan yang berasal dari berbagai sumber.
Tugas dan Tanggung Jawab
Sebagai data science anda harus mampu untuk melakukan pemrosesan, mencari, dan validasi terhadap data-data yang sudah didapatkan, membantu untuk meningkatkan pengembangan sistem analitik berdasarkan data yang sudah dikumpulkan dan dimasukan dari berbagai sumber informasi, dan dapat menemukan solusi terhadap analisa masalah yang ditemukan berdasarkan data dengan periode tertentu. Sedangkan data analyst harus merancang dan mengevaluasi model statistik lanjutan dari volume data yang besar.
Keahlian
Data science menggunakan alat machine learning untuk dapat mengembangkan sistem prediksi dan algoritma, serta membantu mengoptimalkan klasifikasi data. Sedangkan data analyst perlu memahami berbagai jenis statistik deskriptif maupun inferensial untuk membaca keperluan bisnis berdasarkan data, seperti mean, median, average, standard deviasi dan bahasa statistik lainnya.
Tools Yang Digunakan
Sebagai seorang data science dan data analyst terdapat beberapa tools yang berbeda untuk bisa memberikan performa kinerja yang lebih baik. Sebagai seorang data science lebih mengutamakan untuk menggunakan tools seperti tableau, apache spark, hadoop, google cloud AI platform, dan azure machine learning. Sedangkan untuk tools yang digunakan sebagai data analyst yaitu power bi, qlikview, google data studio, dan bahasa pemrograman R. serta diperlukan tools untuk pengolahan data seperti EViews, SPSS, SAS dan lainya dalam mengambil keputusan bisnis.
Info Gaji
Dengan banyaknya jumlah data pada perusahaan, maka menjadi seorang data science dan analyst memiliki kesempatan yang luas untuk bisa berkarir. Berikut ukuran gaji sebagai seorang data science atau analyst berdasarkan range pengalaman yang dimiliki
Tingkat pemula
Sebagai seorang data analyst dengan minimal 1 tahun berpengalaman berkisar di range Rp 4.200.000 – Rp 7.000.000, sedangkan untuk seorang data science dengan memiliki minimal 1 tahun pengalaman berkisar Rp 8.000.000 – Rp 15.000.000.
Tingkat profesional
Sebagai seorang data analyst mulai 10 tahun pengalaman berkisar Rp 15.000.000 – 25.000.000, Sedangkan data science dengan minimal 10 tahun berpengalaman berkisar di range Rp 20.000.000 – Rp 35.000.000.
Kesimpulan
Dengan penggunaan data yang besar maka sangat diperlukan untuk profesi seperti data science dan data analytics dengan memiliki peran untuk bisa mengembangkan bisnis perusahaan. Data memiliki pengaruh yang besar terhadap pengambilan keputusan bisnis karena dengan data perusahaan mampu mengambil keputusan dengan tepat, dengan data perusahaan juga mampu memberikan inovasi terhadap pengembangan produk yang sedang dibutuhkan masyarakat, dengan data perusahaan bisa mengoptimalkan kinerja penjualan dan pasar yang lebih spesifik dan sesuai.
Tentu saja untuk menjadi seorang Data Science dan Analyst yang kompeten anda harus memiliki portfolio yang sesuai dengan kebutuhan industri dan modul pembelajaran yang komprehensif agar memudahkan anda untuk bisa berkarir sebagai data science maupun data analyst lebih terbuka luas. Anda bisa merasakan karir yang baik dengan tingkat profesional, memiliki sertifikat dan portofolio penunjang, serta memiliki coach dan re-coaching sampai dengan anda menjadi handal di bidang data.
